W artykule omówiono problem planowania i harmonogramowania tras dla samochodów w warunkach istnienia rozmytych okien czasowych klientów i rozmytego celu. Sformułowano model mieszany programowania cakowitoliczbowego bazujący na kryterium max-min i wykorzystujący zasadę uogólniania Zadeha. Rozwiązanie optymalne tego modelu, nazywane rozwiązaniem max-min optymalnym, ma tendencję obniżania stopni satysfakcji ograniczeń czasowych lub celu. W celu wyeliminowania tego mankamentu zastosowano koncepcję poprawionych rozwiązań optymalnych (Dubois i Fortemps, 1999). Zaproponowano dwuetapową metodę znajdowania takich rozwiązań, opartą na programowaniu z więzami jako efektywnym narzędziem do rozwiązywania rozpatrywanego problemu.
EN
In this paper, we consider a vehicle routing and scheduling problem with fuzzy time windows and a fuzzy goal. A two-stage method for obtaining the improved optimal solution to the problem under consideration is presented. This method uses the constraint programming as an effective tool for solving the problem.
2
Dostęp do pełnego tekstu na zewnętrznej witrynie WWW
Tendencje w nowoczesnych przedsiębiorstwach - zmienność asortymentu, wielowersyjność, współbieżność wykonywanych zadań, wzrastające wymagania co do terminowości realizowanych zadań powodują, że przedsiębiorstwa stoją przed problemem znalezienia kompromisu pomiędzy zaspokojeniem oczekiwań klientów a nieprzekroczeniem kosztów wytworzenia. W warunkach konkurencyjnego rynku na przedsiębiorstwa wywiera się presję przyspieszenia wprowadzenia na rynek nowego produktu. Zmiany sytuacji na rynku i zmienny popyt powodują, że producenci muszą szybko na nie reagować, by utrzymać lub zdobyć nowego klienta. Przedsiębiorstwa prześcigają się więc w zastosowaniu technik wspomagających działania w ramach technicznego (TPP) i organizacyjnego przygotowania produkcji (OPP). W ramach OPP, a w szczególności w zakresie rozwiązywania problemów szeregowania (logicznego przepływu) zadań, dąży się do jak najlepszego wykorzystania potencjału produkcyjnego, przy równoczesnym spełnieniu oczekiwań klientów. Ze względu na swoją złożoność, problem ten nie znalazł uniwersalnego rozwiązania. W tej pracy, dla problemu szeregowania zadań zaproponowano algorytm immunologiczny, który posiada zdolność do efektywnego przeszukiwania przestrzeni rozwiązań. (fragment tekstu)
EN
It is important to shorten time of new production order attending. time of production process and to improve productivity and to execute the total production programme. Scheduling problem is one of the major issues on the quick response to continuously changing customers' demands. In the paper, the Multi Objective Immune Algorithm (MOIA) for scheduling problems is proposed. The goal of MOIA is to generate a Pareto curve that enables the decision-maker to make explicit trade-offs between conflicting objective functions. The decision-maker can use two, three or four criteria in optimisation process: makespan minimization; total tardiness minimization; total flow time minimization; total idle time of machines minimization. The decision-maker is released from his obligation to have knowledge about used criteria and their interactions in process of objective functions' weights defining. MOIA reaches one most suitable solution from Pareto-optimal solutions set. In order to find best searching strategy of best schedule various researches were made. MOIA has been used for solving flow shop, job shop and open job shop scheduling problems. The production system can deal with sequence dependent setup times or normal setup times, and production batch flow can be parallel or combination of the series flow and parallel flow. MOIA reaches compromise solutions for contradictive criteria of scheduling problems in short period of time. (original abstract)
Programowanie dynamiczne jest techniką optymalizacji szerokiego zastosowania dzięki uniwersalności oraz prostocie algorytmu. Wśród interesujących dodatków do podstawowej techniki istnieją dwa sposoby włączenia rozmytych elementów logicznych w dynamicznym programowania modelu, są to dynamiczne programowanie rozmytych parametrów i programowania dynamicznego w rozmytym otoczeniu. W pracy zaprezentowano dwa podejść dotyczące różnic, zarówno w formułowaniu jak i w rozwiązywaniu oraz przedstawiono przykład użycia.
EN
Dynamic programming is an optimisation technique of wide use due to its universal yet simple algorithm. Among interesting additions to the basic technique there are two ways of incorporating fuzzy logic elements in the dynamic programming model-these are dynamic programming with fuzzy parameters and dynamic programming in a fuzzy environment. In the paper we provide a reminder of those two approaches concerning the differences both in formulation and solving as well as an example of use. We also address the fact that dynamic programming is unsuitable for solving large problems because of the 'curse of dimensionality' thus other algorithms may apply.(original abstract)
4
Dostęp do pełnego tekstu na zewnętrznej witrynie WWW
W pracy przedstawiono metodykę wyznaczania parametrów czasowych kompleksu robót budowlanych stosując metodę sprzężeń czasowych TCM I. Do obliczeń i tworzenia harmonogramu-cyklogramu robót budowlanych zastosowano program EXCEL, który został przetestowany na danych liczbowych. Kolejnym krokiem będzie wprowadzenie do metodyki obliczeń bloku procedur zapewniających rozwiązanie zagadnienia szeregowania zadań. Prace nad rozwinięciem tego zagadnienia są obecnie kontynuowane.(fragment tekstu)
EN
This paper presents the use of Microsoft Excel for scheduling construction projects by coupling the time model TCM I (Time Coupling Methods) along with the implementation of critical path method. The model presents an example calculation. Access to computing programs using TCM is very limited for formal reasons. The paper is intended to help with creating its own spreadsheet with Microsoft Excel, preparing diagrams and determination of the critical path. The presented application is a new solution, not yet published.(original abstract)
Rozważamy dwumaszynowy otwarty problem szeregowania, gdy czasy obróbki nie są znane dokładnie, lecz tylko dane w postaci liczb rozmytych. W takim przypadku pojęcie optymalnego uszeregowania i optymalnego czasu zakończenia są niejednoznaczne. W pracy nie podajemy definicji optymalnego rozmytego uszeregowania, lecz tylko definicję optymalnego rozmytego czasu zakończenia - jako zbioru wszystkich możliwych deterministycznych czasów zakończenia razem z ich stopniami możliwości. Pokazujemy, jak wyznaczyć tak zdefiniowany optymalny rozmyty czas zakończenia. Dostarczy on decydentowi informacji o tym, jakich czasów zakończenia może się spodziewać i w jakim stopniu są one możliwe. Rezultaty teoretyczne są zilustrowane przykładem liczbowym.
EN
We consider a two-machine open shop scheduling problem in the case when the processing times of the jobs are not known exactly, but given only in the form of fuzzy numbers. In such a case the decision maker may be interested in the possible values of completing the whole processing and their possibility degrees. In the paper, we propose an answer to this question by defining the fuzzy optimal completion time.
Problem kolejnościowy jest specjalnym przypadkiem ogólniejszego problemu szeregowania. W problemie kolejnościowym celem podejmującego decyzję jest wyznaczenie dopuszczalnej kolejności (permutacji) prac, dla której wartość zadanej funkcji kosztu jest najmniejsza. W typowym problemie kolejnościowym zadane są pewne parametry (np. czas trwania prac), których wartości muszą być ustalone przed wyznaczeniem optymalnego rozwiązania. Po wyznaczeniu optymalnej kolejności prac istotne może być pytanie o stabilność otrzymanego rozwiązania. Można zapytać, w jakim zakresie mogą się zmieniać wartości parametrów problemu, aby otrzymane rozwiązanie pozostało optymalne? Taka analiza nazywana jest analizą wrażliwości. Aby otrzymać efektywną metodę przeprowadzenia analizy wrażliwości, każdy szczególny przypadek problemu kolejnościowego należy badać osobno. W artykule przedstawiono efektywne metody przeprowadzenia analizy wrażliwości dla trzech wybranych problemów kolejnościowych.
EN
In this paper, three particular sequencing problems are considered. It is shown how to perform the sensitivity analysis for each of these problems. The sensitivity analysis consists in checking how the values of given parameters can vary so that the obtained optimal sequence of jobs remains optimal.
7
Dostęp do pełnego tekstu na zewnętrznej witrynie WWW
W 1997 roku E. Goldratt zaproponował alternatywę dla tradycyjnego podejścia do zarządzania czasem projektu i harmonogramowania - metodę łańcucha krytycznego. Jest to podejście obiecujące, na co wskazują coraz liczniejsze głosy z praktyki. Niestety, brakuje formalnego usystematyzowania metody, analogicznego do formalnego sformuowania problemu ścieżki krytycznej. Metoda łańcucha krytycznego istnieje raczej na poziomie idei, które w mniejszym lub większym stopniu są wcielane w praktyce. Jej opisy w literaturze zawierają sporo luk. W niniejszym artykule zaproponowano zatem formalny zapis metody. Uzupeniono w nim wiele luk istniejących w dotychczasowych opisach metody, podano formalne wzory do wyznaczania podstawowych elementów zarządzania projektem przy zastosowaniu metody łańcucha krytycznego: buforów, ich wielkości, przewidywanej długości realizacji projektu - które pozwalają na stworzenie komputerowej implementacji metody. Jednocześnie wskazano na trudności w formalnym zapisie niektórych aspektów metody - dotyczących zarządzania zasobami. O ile stosunkowo łatwo jest zapisać ideę zarządzania zasobami projektu w metodzie łańcucha krytycznego, o tyle formalny zapis - bez którego pełna komputerowa implementacja metody byłaby niemożliwa - wymaga dalszych badań.
EN
The critical chain method is a recent alternative to the traditional critical path method, an alternative which is becoming more and more popular, but still lacks a formal description. It exists more or less on the level of ideas and seems to have quite a lot of gaps and non-researched areas. This paper constitutes an attempt to create a formal description of the method, trying and the same time to fill in some of the gaps and to indicate a further need for OR research.
W artykule rozważany jest problem wyznaczania optymalnej kolejności obsługi zadań w stochastycznych systemach przepływowych. Za kryterium optymalizacji przyjmuje się minimalizację czasu zakończenia obsługi. Zaprezentowano ostatnie osiągnięcia w analizie stochastycznych systemów przepływowych, w których tzw. zwrotne waściwości odgrywają kluczową rolę. Zwrotność to następująca własność każdego systemu przepływowego: jeżeli zadania są obsługiwane w odwrotnej kolejności i w odwrotnym porządku, to czas zakończenia obsługi pozostaje taki sam. Artyku poświęcony jest pamięci Stefana Chanasa, długoletniego przyjaciela i faktycznego promotora doktoratu autora. To On zauważył pierwszy, że własność zwrotności musi być wykorzystana w analizie złożoności systemów przepływowych.
EN
The paper deals with the problem of minimizing the makespan in flow shops with random job processing times. We present recent advances in stochastic flow shop analysis in which the so-called reversibility property plays a cmcial role. The paper is written in memory of Stefan Chanas, who observed first that this property must be utilized in order to tackle the complexity of stochastic flow shops.
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.