Модель целочисленного линейного программирования как математическое обеспечение системы оптимального планирования потокового производства на этапе оперативного графикования

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Доступ платный или только для подписчиков

Аннотация

Исследуется задача оптимального планирования потокового производства на этапе оперативного графикования. В качестве примера рассматривается отделение внепечной обработки конвертерного передела сталелитейного производства в отрасли черной металлургии. Для решения этой задачи предлагается модель целочисленного линейного программирования, в полной мере описывающая специфику исследуемых технологических процессов. Важным преимуществом такого подхода является его масштабируемость для решения смежных оптимизационных задач в отрасли цеховой логистики, а также гибкость к изменчивости и тонкой настройке системы ограничений и целевого функционала. Программная реализация разработанной модели составляет основу модуля оперативного графикования системы оптимального планирования потокового производства, с использованием которой проводится масштабный вычислительный эксперимент на реальных данных.

Об авторах

А. И Кибзун

Московский авиационный институт (национальный исследовательский университет)

Email: kibzun@mail.ru
Москва

В. А Рассказова

Московский авиационный институт (национальный исследовательский университет)

Автор, ответственный за переписку.
Email: varvara.rasskazova@mail.ru
Москва

Список литературы

  1. Лазарев А.А., Мусатова Е.Г. Целочисленные постановки задачи формирования железнодорожных составов и расписания их движения // Управление большими системами. 2012. № 38. С. 161-169.
  2. Гайнанов Д.Н., Игнатов А.Н., Наумов А.В., Рассказова В.А. О задаче назначения "технологического окна" на участках железнодорожной сети // АиТ. 2020. № 6. С. 3-16. https://doi.org/10.31857/S0005231020060013
  3. Ху Т. Целочисленное программирование и потоки в сетях. М.: Мир, 1974.
  4. Ryan D.M., Foster B.A. An Integer Programming Approach to Scheduling. Computer Scheduling of Public Transport Urban Passenger Vehicle and Crew Scheduling / Eds. Wren A. Amsterdam: North-Holland, 1981. P. 269-280.
  5. Wagner H.M. An Integer Linear-Programming Model for Machine Scheduling // Nav. Res. Logist. Quart. 1959. V. 6. No. 2. P. 131-140.
  6. Pochet Y., Wolsey L.A. Production Planning by Mixed Integer Programming. Switzerland: Springer Series in Operations Research & Financial Engineering, 2006.
  7. Шевченко В.Н., Золотых Н.Ю. Линейное и целочисленное линейное программирование. Нижний Новгород: Изд-во Нижегород. гос. ун-та им. Н.И. Лобачевского, 2004.
  8. Схрейвер А. Теория линейного и целочисленного программирования. М.: Мир, 1991.
  9. Сигал И.Х., Иванова А.П. Введение в прикладное дискретное программирование. Модели и вычислительные алгоритмы. М.: Физматлит, 2007.
  10. Appa G.M., Pitsoulis L.S., Paul W.H. Handbook on Modeling for Discrete Optimization. Switzerland: Springer Series in Operations Research & Management Science., 2006.
  11. Wolsey L.A. Integer Programming. NJ: John Wiley & Sons, 2020.
  12. Hu T.C., Kahng A.B. Linear and Integer Programming Made Easy. Switzerland: Springer, 2016.
  13. Кабулова Е.Г. Интеллектуальное управление многостадийными системами металлургического производства // Моделирование, оптимизация и информационные технологии. 2019. Т. 7. № 1(24). С. 341-351. https://doi.org/10.26102/2310-6018/2019.24.1.022
  14. Столбов В.Ю., Гитман М.Б., Федосеев С.А. Управление процессом формирования качества продукции промышленного предприятия // Прикладная математика и вопросы управления. 2016. № 3. С. 79-98.
  15. Gainanov D.N., Berenov D.A. Algorithm for Predicting the Quality of the Product of Metallurgical Production // CEUR Workshop Proceedings. 2017. V. 1987. P. 194-200.
  16. Qiu Y., Wang L., Xu X., Fang X., Pardalos P.M. Scheduling a Realistic Hybrid Flow Shop with Stage Skipping and Adjustable Processing Time in Steel Plants // Appl. Soft Comput. 2018. V. 64. P. 536-549.
  17. Kong M., Pei J., Xu J., Liu X., Pardalos P.M. A Robust Optimization Approach for Integrated Steel Production and Batch Delivery Scheduling with Uncertain Rolling Times and Deterioration Effect // Int. J. Prod. Res. 2020. V. 58. No. 17. P. 5132-5154. https://doi.org/10.1080/00207543.2019.1693659
  18. Long J., Sun Z. et al. A Robust Dynamic Scheduling Approach Based on Release Time Series Forecasting for the Steelmaking Continuous Casting Production // Appl. Soft Comput. 2020. V. 92. P. 106271.
  19. Лазарев А.А., Гафаров А.А. Теория расписаний. Задачи и алгоритмы. М.: Наука, 2011.
  20. Brucker P., Knust S. Complex Scheduling. Germany: Springer-Verlag Berlin, 2006.
  21. Mingozzi A., Maniezzo V., Ricciardelli S., Bianco L. An Axact Alforithm for Project Scheduling with Recource Constraints Based on New Mathematical Formulation // Management Sci. 1998. V. 44. P. 714-729.
  22. Burkov V.N. Problems of Optimum Distribution of Recources // Control Cibernet. 1972. V. 1. No. 1(2). P. 27-41.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Российская академия наук, 2023