Регистрация / Вход
Прислать материал

Разработка генетического алгоритма для оптимизации технологических процессов на примере работы цепевязальных автоматов и их программная реализация

ФИО: Балашова Е. А.

Направление: Информационные технологии

Научный руководитель: к.т.н., доц. Широков А.И.

Институт: Институт информационных технологий и автоматизированных систем управления

Кафедра: Кафедра Инженерной кибернетики

Академическая группа: ММ-12-2

В условиях обостряющейся конкуренции большую роль играет рост производительности имеющегося парка оборудования, вместе со снижением себестоимости продукции. Добиться улучшения этих показателей одновременно можно только на основе автоматизации производства. Заметный выигрыш в этом можно достичь, составляя оптимальное расписание загрузки оборудования.

Задачи теории расписаний относятся к задачам дискретной оптимизации, в которых переменные принимают только дискретные значения. Математическая постановка сводится к нахождению оптимального решения путем исследования множества всех возможных перестановок обслуживаемых партий требований.

Для данной работы взята информация о конкретном цепевязальном участке производства ювелирной продукции. Предварительное изучение производства показало, что стоит задача загрузки цепевязальных машин. В терминах теории расписаний это задача job-shop, для каждого требования задано своё упорядоченное подмножество машин (маршрут), на которых оно должно обслуживаться в заданном порядке.

Для ювелирного производства характерным условием является не просто максимальная загрузка оборудования, а соответствие номенклатуры выпускаемых изделий комплекту имеющихся заказов, иначе готовая, но нереализованная продукция будет уменьшать оборотные средства предприятия, что ухудшит экономические показатели.

На данном этапе работы проведен аналитический обзор литературы, изучен классический генетический алгоритм и некоторые его модификации.

В дальнейшем предполагается разработка программного обеспечения, которое основано на генетическом алгоритме, так как данные алгоритмы хорошо работают при решении крупномасштабных проблем оптимизации, и которое будет по заданному комплекту заказов выдавать производственный план на каждое рабочее место.

Результатом планирования будет являться расписание загрузки оборудования в виде времени, отведенного на выпуск цепей определенного вида плетения.

Рисунок 1. Пример работы простого генетического алгоритма