Akış atölyesi planlaması - Flow shop scheduling

Akış atölyesi planlaması sorunlar, bir sınıf zamanlama ile ilgili sorunlar atölye akış kontrolünün her iş için uygun bir sıralamayı ve bir dizi makineler veya diğeriyle kaynaklar 1,2, ..., m verilen işleme emirlerine uygun olarak. Özellikle işlem görevlerinin sürekli akışının minimum düzeyde tutulması istenir. boşta kalma süresi ve minimum bekleme süresi. Akış atölyesi planlaması, özel bir durumdur iş atölyesi planlaması Tüm işlerde gerçekleştirilecek tüm işlemlerin kesin düzeninin olduğu yerlerde. Akış atölyesi planlaması aşağıdakiler için de geçerli olabilir: üretim olarak tesisler bilgi işlem tasarımlar.

Akış atölyesi çizelgeleme probleminin özel bir türü, permütasyon akış atölyesi çizelgeleme problemidir. işleme Kaynaklardaki işlerin sırası, işlemenin sonraki her adımı için aynıdır.

Resmi tanımlama

Var n makineler ve m Meslekler. Her iş tam olarak n operasyonlar. ben-işin işleminin gerçekleştirilmesi gerekir ben-inci makine. Hiçbir makine aynı anda birden fazla işlemi gerçekleştiremez. Her işin her bir işlemi için yürütme süresi belirlenir.

Bir iş içindeki işlemler belirtilen sırayla gerçekleştirilmelidir. İlk işlem ilk makinede yürütülür, ardından (ilk işlem tamamlandığında) ikinci makinede ikinci işlem yapılır ve bu şekilde, n-inci işlem. Ancak işler herhangi bir sırayla yürütülebilir. Problem tanımı, bu iş sırasının her makine için tamamen aynı olduğunu ima eder. Sorun, bu tür optimum düzenlemeyi, yani mümkün olan en kısa toplam iş yürütme süresine sahip olanı belirlemektir.[1]

Performans ölçümlerinin sıralanması (γ)

Sekanslama problemi, bir veya birkaç sekanslama hedefi optimize edilecek şekilde bir sekansın S belirlenmesi olarak ifade edilebilir.

  1. (Ortalama) Akış süresi,
  2. Makespan, Cmax
  3. (Ortalama) Gecikme,
  4. ....

performans ölçümünün ayrıntılı tartışması şurada bulunabilir: Malakooti (2013).

Akış atölyesi planlamasının karmaşıklığı

Garey ve ark. (1976), akış atölyesi çizelgeleme problemlerinin uzantılarının çoğu NP-Hard'dır ve bunlardan birkaçı O (nlogn) ile en iyi şekilde çözülebilir, örneğin F2 | prmu | Cmax en iyi şekilde çözülebilir Johnson'ın Kuralı.

Çözüm yöntemleri

Akış atölyesi çizelgeleme problemlerini çözmek için önerilen yöntemler şu şekilde sınıflandırılabilir: kesin algoritma gibi Şube ve Sınır ve Sezgisel algoritma gibi genetik Algoritma.

Makas süresini en aza indirme, Cmax

F2 | prmu | Cmax ve F3 | prmu | Cmax en iyi şekilde çözülebilir Johnson'ın Kuralı (1954), ancak genel durum için çözümün optimalliğini garanti eden bir algoritma yoktur.
Johnson's Rule kullanılarak küçültme şu şekildedir:
Akış atölyesi, sıfır zamanda eşzamanlı olarak kullanılabilen ve aralarında sınırsız depolama ile seri olarak düzenlenmiş iki makine tarafından işlenecek n iş içerir. Tüm işlerin işlem süresi kesin olarak bilinir. Üretim süresini en aza indirgemek için makinelerde n iş planlamak gerekir. Johnson'ın iki makine akış atölyesindeki işleri planlamaya yönelik kuralı aşağıda verilmiştir: Optimal bir programda, iş i, eğer min {p1i, p2j} 1j, p2i}. Nerede, p1i i işinin makine 1 ve p üzerindeki işlem süresidir2i i'nin makine 2'deki işlem süresidir. Benzer şekilde, p1j ve P2j sırasıyla makine 1 ve makine 2'de j işinin işlenme süreleridir.
Johnson'ın algoritmaları için adımlar aşağıda özetlenmiştir:
bırak, p1j= makine 1'deki j işinin işleme süresi
p2j= makine 2'de j işinin işleme süresi
Johnson Algoritması
Adım 1: p ile tüm işleri içeren Form seti11j 2j
Adım 2: p ile tüm işleri içeren Form seti21j > p2j, p olan işler1j= p2j her iki sete de konulabilir.
Adım 3: Sırayı şu şekilde oluşturun:
(i) küme1'deki iş sırayla önce gider ve artan p sırasıyla giderler1j(SPT)
(ii) küme2'deki işler azalan p sırasıyla takip eder2j (LPT). Bağlar keyfi olarak bozulur.
Bu tip çizelge, SPT (1) -LPT (2) çizelgesi olarak anılır.

Diğer hedefler

Algoritma optimaldir.

Mevcut çözüm yöntemlerinin ayrıntılı tartışması, Malakooti (2013).

Dipnotlar

  1. ^ "posh-wolf web sitesi". Alındı 28 Aralık 2015.

Referanslar

Dış bağlantılar