Informacja o cookies

Zgadzam się Nasza strona zapisuje niewielkie pliki tekstowe, nazywane ciasteczkami (ang. cookies) na Twoim urządzeniu w celu lepszego dostosowania treści oraz dla celów statystycznych. Możesz wyłączyć możliwość ich zapisu, zmieniając ustawienia Twojej przeglądarki. Korzystanie z naszej strony bez zmiany ustawień oznacza zgodę na przechowywanie cookies w Twoim urządzeniu.

Publikacje Pracowników Politechniki Lubelskiej
Status:
Warianty tytułu:
Single machine scheduling with constrains
Autorzy: Cechowicz Radosław
Rok wydania: 2011
Wersja dokumentu: Drukowana
Język: polski
Numer czasopisma: 9
Wolumen/Tom: 57
Strony: 1093 - 1096
Efekt badań statutowych NIE
Materiał konferencyjny: NIE
Publikacja OA: NIE
Abstrakty: polski | angielski
W artykule opisano system szeregowania zadań niepodzielnych na jednej maszynie. System pozwala zoptymalizować plan produkcji poprzez ograniczenie ilości operacji transportowych i pomocniczych oraz poprzez poszukiwanie takiej kolejności realizacji zadań, dla której łączny czas wykonania będzie możliwie najmniejszy. Zastosowano zmodyfikowany algorytm genetyczny pozwalający na częściowe dostrojenie procesu do struktury danych. Testy przeprowadzone zarówno na danych dostępnych publicznie, jak i na danych pochodzących ze środowiska wytwórczego udowodniły skuteczność przyjętych rozwiązań.
A system for scheduling indivisible tasks on a single, periodically accessible machine is presented in this paper. Because of the constrains existing in the environment, the scheduling problem presented here is similar to the one-dimensional bin-packing. The tasks, stacked on a palettes (Fig.1), were transported to the machine. The palette caould be replaced by another one only after completing all the tasks assigned to it. Each task was defined by an execution time Tz and an auxiliary time Tp. The transportation time To was added to the last task from each palette and to the last task executed within the machine availability period Tm (Fig.2). A modified genetic algorithm was used for the scheduling, where the parameter K defined the number of gene changeovers (representing changing the sequence of palettes and changing the sequence of tasks within a palette) during one mutation. The results obtained for the data available in public [13] and in selected publications are presented in Tab.1. It was noted that the distribution of scheduling results (fitness=Cmax) could be modified by changing the parameter K (Figs.4 and 6). The observation was proved statistically for the data from the manufacturing system by means of the median test run for the set of 500 results, 50 for each K=1..10 (?2=19, df=9, p=0,0254<0,05). The results of the test proved that the scheduling algorithm could be tuned for speed by adjusting the value of K. Assuming that the process was random, it could be calculated that for K=5 the expected time of getting the solution Cmax<2050, expressed in the number of generations, was the shortest (assumed confidence level 0.99). The scheduling system allowed the definition of individual machine availability periods and taking into account the restrictions of the transport system (the allowed sequences of palette retrieval).