Geum.ru
Темы диссертаций по экономике » Математические и инструментальные методы экономики

Построение интелектной системы оперативного управления гибкими автоматическими линиями тема диссертации по экономике, полный текст автореферата



Автореферат



Ученая степень кандидат экономических наук
Автор Птускин, Александр Соломонович
Место защиты Москва
Год 1991
Шифр ВАК РФ 08.00.13

Автореферат диссертации по теме "Построение интелектной системы оперативного управления гибкими автоматическими линиями"

АКАДЕШЯ НАУК СССР ЦЕНТРАЛЬНЫ! ЗКОНЖ1КО-МТШТ11ЧЕСКИЙ ИНСТИТУТ

пг/скш александр соломонович

поо-троинйз шгшшжтноя сшяиаа оперативного управления ши автоматический линиями

Спэцлалыюсгь 08.00.13 - "Эканомзко-матеиатичвсшш метода"

Автореферат днсс1 ртацш на соисканш ученой степени кандидата экономических наук

Москва 1991

Работа выпонена в Центральное ёковомако-математическом институте АН СССР

Научный руководитель - доктор вкономичвских наук Фридман A.A.

(Шдаалыше оппог нтн: доктор экономических наук Шубнина И.П.,

кандидат экономических наук Ганс Г.В.

Iидущая организация - Московский экономико-статистический институт

Защита состоится "5." реё^йиЛ 1992г. в часов

ив йселинии специализированного Совета К.002.27.02 Центрального мкон'.-мико -математического института АН СССР по адресу: II74I8, Москва, ул.Краснова, 32.

с диссертацией мокко ознакомиться в библиотеке института.

Автореферат разослан

,Учоны1! секретарь umfi.'in-'i'poBimiOi'o Сове 1, | / 'ХХln.wv ХХ зкоитантеких наук }ф, b"*" л.В.Уральский

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность исследования. Одно из направлений ускорения научно-технического прогресса в экономике связано с созданием гибких производственных систем (ГПС) различного назначения. В повышении качества управления заключаются основные резерва роста эффективности производства, и, в то же время, с внедрением ГПС резко усложняются задачи оперативного управления производством. В связи с этим встаэт актуальная и сложная проблема оптимизация решений в моделях оперативного управления, что способствует уменьшению длительности производственного цикла, величины незавершенок, производства, повышению ритмичности производства и загрузки оборудования, увеличению объема производства и его гибкости. Задачи оперативного управления 3 ГПС разделяются на поностью формализуете и плохо формализуемые, что приводит к необходимости создания интелектл систем, то есть компьютерных систем, позволяющее усилить интелектуальную деятельность человека, в которых объединяются математические модели и 9Л0М9НТН экспертных систем. Особое значение при этом приобретают системы уплативши для основного оборудования ГПС - гибких автоматических линий (ТАЛ), так как именно на атом уровне обеспечивается решение болов общих организационно-экономических задач производства.

Цель работа зокшается в разработке иятелектной системы оперативного управлении ГАЯ для улучшения теишко-экономичвеких показателей производства. Е соответствии с указанной .целью в работе: исследованы задачи научно-технического прогресса в хальва-нопроизводстве; систематизированы задачи оперативно!о управления ПГО гальванопроизводство; установлен рост технико-вкономических показателей гальванопроизводства при внедрении системн оперативного управления Г АЛ; построены экономико-математические модели оперативного управления Г АЛ; исследованы вопросы интелектуализации системы оперативного управления; разработана структура интелектов системы оперативного управления ГМ; разработан экспертный блок интелекгной система; разработаны принципиально новые агоритма оптимизационного блока; реализована для гальванопроизводства в виде законченного программного продукта интелектная система оперативного

управления ГАЯ.

Предметом исследования является система оперативного управления гибкими автоматически:-,м шжш.

Объектом исследования являются гибкие автоматические гальванические лийии гальваноироизводства.

Теоретической основой исследования послукили работы советских и зарубежных ученых по проблемам управления, экономико-математическому моделированию процоссов управления, искусственному интелекту, ^'^тематическому програшированию,' теории нечетких множеств, программировании и вычислительной технике.

Научная новизна. В диссертационной работе предлагается оригинальная структура иятвлектноЯ систввд, в оптимизационный блок гюторой дат хгакдой модели включено несколько агоритмов решения различными методами, а продукционные правила экспертного блока построены- о помощь многочисленных вычислительных вксперишштов, в ходе которых исследована реакция различных агоритмов оптимизационного блока на модификации входных параметров моделей. Такой подход позволяет получить знания о стратегии действия системы и оперативно генерировать рекомендации по решению производственных задач.

Разработали принципиально Повыв метода решения задач построения расписаний транспортных роботов, леиащие на стнке теорш1 расписаний и теории нечетких шоеэсгв. Следуя теории нечетких множеств, дашшэ представляются размытыми числами с выпуклой функцией пркнадлешости, определяющей качество обработки. Новые агоритмы с использованием интервальных операций и операций над раэштами числами существенно сокращают время счета и адекватно отражают реальную производственную модель, учитывая при решении, в отличие с! известных, методов, помимо производительности линия и критерий качества обработки.

Предложен новый приближенный метод решения для задач выбора партий деталей при составлении сменно-суточного зодрния, пред-ставлящах различные модификации задачи о рюкзаке с булевыми пв-ременныш большой размерности. Для построения агоритма предложена новая двухэтапная схема, комбинирующая уш известные методы решения. На первом этапе используется техника е-приближенннх решений для сокращения размерности задачи на основании априорно!

фиксации значений некоторых переменных. На втором этапе, используя метод динамического программирования, модифицируемый в е-приблиЕэншй агоритм динамического программирования, определяются оптимальные значения оставшихся переменных.. Такое построение агоритма позволяет существенно сократить время решешя с гарантированной верхней оценкой относительного отклонения получаемого рошашш от точного.

Практическая значимость исследования. Создана интелектная система оперативного .управления ГАИ, которая обеспечивает увели-чешю объема производства и рациональное использование дорогостоящи ресурсов, повышение экономической эффективности производства. Работа выпонялась в рамках договора о научно-техническом сотрудничестве -ЦЭШ АН СССР с Калужским филиалом 1.ШТУ ш.Н.Э.Баумана и ПО "Ока". Результаты . работы внедрены на ряде приборостроительных предприятий.

Апробация работа. Оеношшэ положения работа докладывались и обсувдались на Восьмой научно-технической конференции НТО машиностроительной ггромшызшюсл'и, ИГО РЭС ш.А.С.ПоПова и КФ МВТУ ш.Н.Э.Баумана (г.Калуга, 1384); на научно-техническом семинара Министерства электронной промшвлешюсти "Опыт проектирования и создания автоматизированных производств" (г.Лешшград, 1934); на Девятом (г.Минск, 1986), Десятом (г.Нарва-Иыэсуу, 1988), Одиннадцатом (г.Кострома, 1390) всесоюзных симпозиумах "Системы программного обеспечения решония задач оптимального планирования"; па межвузовской научно-технической конференции "Прогрессивные технологии и конструкции, механизация и автоматизация производственных процессов в машшо- и приборостроении" (г.Калуга, 1987); на XIII-й международной конференции "Mathematical Programming -Theory and Application" (г.Эйзенах, ГДР, 1987); на III Всесоюзной школе "Дискретная оптимизация и компьютеры" (г.Таштагол, 1987); на семинарах ЦЭШ АН СССР по математическому программированию под руководством Е.Г.Гольштейна (г.Москва, 1988) и по дискретной оптимизации под руководством А.А.Фридмана (г.Москва, 1989); на Всесоюзной научно-технической конференции "Автоматизация исследования,.проектирования и испытаний сложных технических систем" (г.Калуга, 1989); на 14-й конференции ipip "Syatema Modelling and Optimization" (г.лейпциг, ГДР, 1989); на междуна-

родной летней школе "Mathematical liodaUing and Soientlfio Computation" (г.Абена, НРБ* 1990).

ДуСликации. По результатам проведенных в работе исследований опубликовано 17 работ объемом 4,5 п.л..

Объем и структура работы. Работа состоит из введения, трех глав, заключения, списка литерагупы л приложений. Объем оспобно-го текста составляет 166 страниц, содержит 40 рисунков, 9 таблиц. Список литературы содержит 102 наименования.

СОДЕКШШ РАБОТЫ

Во введении обосновьшается актуальность темы диссертации; перечисляются основные идв!., используемые для решения поставленных в диссертации задач; описана структура диссертации.

Первая глава . посвящена организационно-экономическим задачам управления гибкими автоматическими шшяма на примере гальванопроизводства.

Для оперативного управления ГПС гальванопроизводства необходимо строить расписания различных видов, одаако наиболее многообразны и сложны задачи построения расписаний для гибких автоматических линий, обслугиваешх транспортами роботаш. В отличив, например, от механообработки, время обработки на кавдой операции задано не фиксированной величиной, а интервалом, причем наиболее предпочтительны с точки зрешя качества обработки значения отстоящие от границ интервала; прерывания в обработке деталей приводят к браку, межопэрационнне заделы запрещены.

Основные резервы повышения эффективности производства кроются в повышении качества управления. Внедрение оперативного управления производством преадэ всего обеспечивает увеличение объема производства и рациональное использование ресурсов. При этом существенно снижается себестоимость гальванических покрытий, лучше используются основные фонда, происходит увеличение съема продукции с каздой единицы оборудования, с каждого мэтра производственной плогчди, растет фондоотдача гальванопроизводства, происходит ловышение фондовооруженности труда рабочих и выработки на одного работающего, сншаются технологическая себестоимость и удельные капитальные вло;,ш. Особо следует выделить экологический аспект проблемы. Организация гальванического

производства, являющегося одним из основных потребителей водных, ресурсов, сопроБОвдается строительством дорогостоящих очистных сооружений. При увеличении объема производства существенно уменьшается стоимость очистки сточшх вод.

Экономичесшгй эффект при внедрении система оперативного управления складывается из прямого эффекта и косвенного: Э = Эп + э}( . Носвешцй эффект складавается из эффекта других подразделений (например, за счет повышения ритмичности) и эффекта потребителя п определяется с помощью экспертных оценок. Прямой эффект складавается из хозрасчетного аффекта и социального вЛег, 'а: Эп - Э^, + Эс . Социальный аффект, который состоит, например, в улучшении условий труда, осЕобовдении диспетчера от рутинной работы, не поддается прямым расчетам и также нонет быть оценен экспортно. Хозрасчетный эффект можно определить Эх = к Л /(ЬУ(), где ДУ{ - изменение {-го показателя

при внедрении си глет оперативного управления, /ГЛ7{/) - функция, определяющая эффект за счет изменения -го показателя, к1 -взвешивающий коэффициент, 'задаваемый експертно. Значэ1Шя изменений покр'зателей ЛУ{ при различных годовых объемах производства, приведенные в работе, свидетельствуют о значительном экономическом эффекте при внедрении системы оперативного управления.

Оптимизация радений в оперативном управлении предполагает решение задач, составляющих ярко выраженный класс экономико-математических . моделей - совокупность календарных моделей. Пш этом решается широкий спектр задач от определения размеров и порядка обработки деталей до построения расписаний отдельных деталей и транспортных роботов. В задаче посароения расписаний транспортных роботов в общем случае на линии, содержащей п последовательных процессоров, обрабатываются детали Ы типов. Для каадого типа т = 773 деталей заданы: пт~ число операций при обработке и-ой детали; гг^, - интервал допустимых значений длительности обработки на -8 операции, / = 77п^; = - оценка уровня качества ци J обработки детали на /-й операции шс функция от у О < 1. / = 1.пп;

- параметр, регламентирующей минимальный уровень качества обработки на J-L опэращш, } = Т/гГ. Обработка деталей происходит без прерываний и ожиданий. Какднй робот и кааднй процессор одновременно обслуживают но более одной детали. Необходимо исключить стокновение соседних роботов на общих участках. Требуется построить расписание для роботов, обеспечивающее обработку деталей за минимальное время при удовлетворении заданных ограничений.

Основной режим работы линий состоит в обработке партий однотипных деталей, поступающих в обработку через равные промежутки времени. Величина такого прошкутка навивается ритмом. Роботы переносят детали с процессора на процессор и циклически повторяют свои действия через период времени, равный ритму. Бри обработке разноишных деталей на линию поступают либо единичные детали, либо несколько партий однотипных, деталей.

Технология гальванопроизводства обеспечивает выпонение операций при изменении их длительностей в пределах заданных интервалов, все значения из которых допустимы, но приводят к различным но качеству вариантам выпонения операций. Статистические зависимости уровня качества от ^ технологам, как правило, нэвзвэстны, что затрудняет построение расписаний традиционными методами. В то же время, технолог колют количественно оценить уровень качества ци ^ в зависимости от

6 JХ 0 ПОМОЩЬЮ ЭКСПЭрТНЫХ ОЦ6НОК Оё (-^С^ Ю-

Учитывая это, представляется адекватным использовать для построения расписаний аппарат теории печатках множеств. Время обработки представляется как размытое число с выпуклой функцией принадлежности.

Класс задач выбора варшшоб для управления гибкими автоматическими линиями составляют задачи рюкзачного типа. Перед началом планируемого периода имеется набор деталей, который невозможно поностью оГтаботать из-за ограничения ш времени. Для деталей известны длительности обработки на линии н приоритеты на срочность обслуживания. Необходимо определить детали, которые имеют наибольшую сугыу приоритетов и могут быть обработаны без превышения продожительности планируемого

периода. Описаны некоторые модели задач выбора вариантов. Эти задачи представляют различные модификации задачи о рюкзаке с булевыми переменными большой размерности, которая, вообще говоря, является ЯР-трудной. В простейлем случае получаем одномерную максимизационную задачу о рюкзаке с буевыми переменными. В случае, когда заданы директивные сроки завершения обработки партий, репаэтся треугольная задача о рюкзаке. Если детали, комшюктукярге одно изделие, обрабатываются на разных линиях, то воамоию постановка сетевой задачи о ргазаке. Возможности применения точных методов для решения таких задач ограничены В ^о ае время, параметры прикладных моделей известны шш задаются с некоторой погрешностью п не имеет смысла находить точноо ранение путем значительных вычислительных затрат. Поэтому представляется перспективным применение для них так называв!,шх е-оптимальных агоритмов с гарантированной верхней оценкой относительного онишэшя получаемого решения от точного не более, чем на заданное число е > О.

Исследование оргатшащошо~гжошшвС1ш задач управления гибкими автоматически?л!! линиями позволяет сделать вывод о значительном улучшении технико-экономических показателей производства за счет оптимизации роиепий в оперативном управлении. Результаты анализа построенных экономико-матеизииоских моделей обосновывают представление исходных данных для задач составления расписаний транспортных роботов в терминах аппарата нечетких множеств, адекватно отрошздшс реальные производственные условия, и необходимость построения приближенных агоритмов для задач выбора вариантов большой размерности, связанную с погрепость задания исходных данных и вычислительной сложностью получения точного решения.

Во второй глава описана пнтелэктная система оперативного управления ГАЛ.

Оптимизация и принятие решений в системах оперативного управления слоган с вычислительной точки зрения и плохо поддаются решению традиционными методами оптимизации еще и в связи о необходимостью учета трудаоформализуешх критериев ц использованием дафорлализуемых процедур и рекандих правил. Это вызывает необходимость в попонении традиционных методов

математического моделирования достижениями современной информационной технологии, в том числе в создании интелекта систем, го есть компьютерных систем, позволяющих усилить интелектуальную деятельность человека,, в которых объединяются экономико-математические методы и элементы экспертных систем.

Для интелекгной системы предложена тандемная структура, совмещащая оптимизационные агоритмы и экспертные правила. Каждый из указанных вше классов задач состоит из нескольких частных задач. 3 свою очередь, для каждой модели имеются один или несколько агоритмов построения расписаний.

Основными составляющими экспертного блока интелектной системы оперативного управления являются приобретение знаний, база знаний, подсистема логического вывода, интерфейс с пользователем. Приобретение знаний производилось на основании экспертных оценок и многочисленных вычислительных экспериментов, в ходе которых определялись особенности реакции различных агоритмов на изменение входных параметров моделей. Внчисмиэяъше эксперименты позволяют полутать знания о стратегии действия системы при решении задач реального производства. Построенные по этим знаниям продукционные правила составляют базу анаша, структуру которой образуют правила формата ЕСЛИ-ТО. Обоснованы правила выбора модели и агоритма па примере задач построения расписаний для партий однотипных деталей. Следующая совокупность правил относится к оценке полученного расписания. Расписание либо передается в производственную систему, либо шресчигывается с измененными параметрами модели. Правила, по которым меняются параметры, разделяются на технологические, производственные и экономические. Приведены примера этих правил. ЯоЭ система логического быв оба генерирует рекомендации по реиеншо задачи. В ней реализуется стратегия выбора соответствующих правил из базы знаний. . Подсистема имеет структуру сети простого типа с отношениями нестрогого порядка, определящими возможные последовательности событий. Описаны элементы этой структуры на ртшмере процесса оценки циклического расписания. Интерфейс о пользователе* реализован в виде системы меню.

Построенная тандемная система, объединякщая экспертный и

оптимизационный блоки, позволяет осуществлять сложные с вычислительной точки зрения, учитывающие трудноформализуемые критерии процессы принятия решений в система! оперативного управлек/я. Провэд~тшго вычислительные эксперименты и . анализ полученных зависимостей, которые определяют особенности применения различных методов построения расписаний в зависимости от входных параметров моделей, позволили получить знания о стратегии действия системы при решении задач 'реального . производства. Предложенная идеология построения интелектной системы мояет быть развита и для решения более сбших задач управления, которые чрезвычайно сложны с вычислительной точки зрения и используют неформализованные процедуры на этапе выбора и принятия решений.

Третья глава посвящена экономико-математическим моделям оптимизационного блока. В ней предложены принципиально новые агоритм решения поставленных в работе задач. Эти задачи моига разделить на три класса: построение расписаний при обработке однотипных деталей; построение расписаний для разнотипных деталей; задачи выбора вариантов. В результате решения задач первых двух классов определяются рзснса^я роботов по обслуживанию деталей, в задаче третьего класса определяются партии деталей, которые целесообразно обслуюиь в планируемый период времени.

Рассмотрим задачу построения цшшчеасих расписаний для транспортных роботов. В циклической модели индекс детали и можно опустить, а процессорц перенумеровать в порядке операций. Для транспортного робота задана: о^ - вреда, затрачиваемое роботом на перенос детали с /-го процессора на (7 + 1)-й процессор,

J = 1,п-1; - время, затрачиваемое роботом на нереход от

(1+1 )-то процессора на /-й процессор, I = 1,п-1,

Задача построения циклического расписания при единственном

транспортном роботе состоит в тон, чтобы при заданных а у (А^, а = 1.Т1-1, 3 = Т^п) найти значения из

> и соответствукцай порядок га обхода

процессоров роботом, которые дают минимальное значение ритма Я п удовлетворяют всем заданным ограничениям.

В результате решения задача находится А-отшльша ритм,

где Л - величина погрешности, определяемая физической погрешностью движения робота. Организуется последовательный перебор величин R=R', R = Я'+Д, R = '+PA,..., где Е' - первоначальное

значение: R' = шах ( 2 a,, incal, + а.)), до тех пор, пока не jЧj j J J

будет найдено допустимое расписание. Найдашшо R н (t})

однозначно ороделяв? порядок тс обхода процессоров роботом.

Обзор известных методов решения задачи, которая оказывается

ЯР-поной е сильном смысле, показал, что при увеличении п

процедура решения становится слишком трудоемкой и, кроме того, в

них не учитывается критерий качества обработки. Для дальнейшие

рассуждений полезно рассмотреть решение задачи методом "запрет-

шх интервалов" дея случая, когда tj = tj = tj, J = TT.

г i-i _

Введем обозначение: Z, - 2 . ь 2 о.; 1 - 1,n; Z.=t4.

. J=1 J J 11

Согласно методу "запретных зштервшюв" циклическое расписание с

ритмом R допустило, если величина Л, 2R,.... pR не попадала' ни в один из интервалов ffu ~ (Z% - Z{ - ot - 0(l; Zl~Zl лjt +

где l > l; I=27; p = tZn/R.

Для нечетких длительностей операций построен "нечеткий

аналог" правила запретвдх интервалов при tje ttyt}1, J=1,n. Для атого вводятся операции сложения и сравнения нечетких чисел.

Длительность обработай ка каздом процессоре Х lJt J=1,n будем считать нечетким числом (t,]it(t)), где

J O .Wtj.tj]

Для нечетких чисел t} введем "запретный размытый интервал"

1н = (S~U- fu>* гла SU - т_и * тн' ?И - !li + Я

г X-5! v v

Пусть й зафиксированное значение ритма, Используй .введенное в работе определение разынтги неравенств, вапииеы лоОифииацию правша "запретных интервалов Оля рашшх ty циклическое

расписание с ритмом И допустило, если :

(а) для всех Ь=1,...,р; р= [гР/Ю я 1,1 = ТЦп, 1>1,

у, п п п-1

г = 1 , г 2 а,, (Г ] - операция взятия целой части) разрешимо п .(=( > =1 }

слэдугэдее рззштоо неравенство:, Ш ^ либо РЛ Б^х

и (б) нсйдутсп значения jI /=7Тп,-являщиося решением ото-

го развитого неравенства, такие, что ^(р^ цо, где

Для конкретных к,1,1 условия непопадания в запретный нтервад с размытыми границаш .могут бить переписаны в воде размытых неравенств с' ^ Т{, либо с" > ?и, где с' = Ш -

с" = иг - 1"7Г Далее предлагается метод решения полученных размытых неравенств.

Дотсазано, что при выпононил правила "запретных интервалов" удовлетворяются условие Еевозкаягостп' обслунивавдя одновременно пе более одной детали-не толысо-роботом, но и процессором.

Для циклической модели предлагаемый: агоритм с размытыми длительностями операций' сравнивася с агоритмом, рэанзунцйм случайный поиск. Х Окапалось, что - Для получения А-оптю,сального ритма случаШшм поиском требуется в среднем в 6-8 раз- больше машинного времени. Если т заменять нечеткие длительности

операций дэтермшгаровавшщ даншли например, г^, либо значением с максимальным то рита, как правило,

ухудшается на. 40-603.-

Модифижпуж лодэли ' связаш с реальными условиями функциопировсшя лилий. Для .тинаи с повторением процессоров для разных операций, исключается, одюврзпешое внпонениэ этих операций. В случае, когда шша обслуживает- несколько транспортных., роботов, необходимо ясквчить. одновременное находдояш сосэдаих роботов на общем участке (в опасной зоне). Наконец, для последней тдифякацгп необходимо учитывать наличие нэралэдьннх процессоров. Во всэх этст случает формулируется допонительные "запретные интервалы^ я," шслэ преобразований, задачи сводятся к решено разштнх-неравенств того.т:э вида. Х При известно?! порядка поступления в обработку различных

партий деталей задача построения свнно-суточтх расписаний заключается в согласовании циклических расписаний. При атом также решаются нечеткие неравенства. Другой вариант построения сменно-суточного расписания состоит в том-, что в очереди на обслуживание имеется только одна деталь, которую необходимо запустить в обработку на линию в минимально возможное время. В а.тоы случае также решаются нечеткие неравенства.

Задачи выбора партий деталей дня составления сменно-суточного задания гибких автоматических линий представляют собой задачи рюкзачного типа. Рассмотрена одномерная ыакстшзационная задача о рюкзаке с булевыми переменными (которая, вообще говоря, является КР-арудаой). Задача формализуется следующим образом:

с(х) = 2 с.х. - пах; 2 а.х. s; Ь; Ь > 0, а. > 0, с. > О - целые 1=1 14 i=i 1 1 1 1

числа; х{= 0 7 1 ("здесь xt=1, если парии i включена в задание,

ы х{= О в противном случае), 1=1,...,п.

Для ее ранения предлагается новый приближенный метод решения. Процесс реиония разбивается па два этапа. Первый этап (8-прибликешая редукция переманных) заключается в сокращении размерности задачи на основании априорной фиксации значений некоторых переменных с использованием е-тестов. Множество переменных, которые не удалось зафиксировать на .первом этапе, называют ядром задачи. На вюрок этапе (динамическое программирование), используя технику е-приблихений, опродэляются оптимальные значения оставшихся переменных. Полученное решение имеет гарантированную оценку погрешности е. В результате вычислительного эксперимента для агоритма редукции переменных выявилась тенденция резкого сокращения размера ядер при увеличении размерности задачи п при роста гарантированной оценки; погрешности е. Для е-прибшсенного агоритма динамического программирования с ростом е приближенное решение определяется гораздо быстрее относительно точного.. Кроме того, реально полученная погрешность решения намного шше заданной (т.е. теоретической). Представляется возможным использовать этот подход и для решения других типов задач выбора вариантов. Описана схема для решения сетевой задачи выбора.

Разработанные экономико-математические метода для задач

оптимизационного блока штелектной система способствуют значительному повышению качества оперативного управления ГМ. Агоритм построения расписаний транспортных роботов при нечетких длительностях операций, скованные на применегти почеткс го аналога известного правила запретных интервалов и операций над размытыми числами, приводят к эффективным по времени роавпия вычислительным : процедурам и адекватно отражают реальную производственную модель. В данном случае "размытый" подход обоснован га только теоретически, но и позволяет описать задачи в остоственннх терминах и' плодотворно реализован на практике, что подтверждается решзшем многочисленных тестовых задач и задач реального производства. Построенные приближенные агоритмы для моделей задач выбора партий деталей при составления смзнно-суточного задания, объединяющие е-приближен-нув редукцию переменных и е-приблигэшшй агоритм динамического программирования, позволяет значительно сократить время решения с гарантированной верхней ' оценкой относительно отклонения получаемого решения от точного.

В эшивчвпя излагаются основные результата диссертационного исследования.

-ОШЮШШВ ШЗОДМ ,

1. Исследование организацкошо-зкоиктотеских задач управления гибкими автоматический! дишшз позволяет сделать вывод о значительном улучиении технико-экономических показателей производства за счет оптимизации реяэиий оперативного управления. При этом предполагается решение широкого Х спектра задач дискретной оптимизации, догя которых, и работе построзны новнв вкономико-матемзткческие модели.

2. Построение иптелектной система оперативного управления как тандемной система,'объединяэдэй элемента экспертных систем и экономико-математические метода, позволяет производить процедуры выбора и принятия решений для сливах с вычислительной точка зрения и плохо формализуемых задач. Посгроеянш для экспертного блока с помощью вычислительных экспериментов и анализа -полученных зависимостей, опре делящих особенности применения различных агоритмов построения расписаний при модификации входных пара-

1 метров моделей, подсистема приобретения еканий, база знаний, подсистема логического вывода, .интерфейс с пользователем определяют стратеги действия системы цря решении зада" реального Производства и существенно усиливают интелектуальную деятельность человека.

3. Использование нечетких чисел и операций над ними в разработанных принципиально новых агоритмах построения расписаний транспортных роботов с условиями непрерывности обслуживания и без ожиданий при нечетких длительностях оперь-Лй, основанных на решении размытых неравенств, приводит к эффективным по времени решения вычислительным процедурам и позволяет адекватно отразить реальную производственную модель, учитывая при решении критерий качества обработки.

4. Представляется перспективным для моделей задач выбора партий деталей ' при составлении сменно-суточного задания применение е-отгишальных агоритмов с raj оптированной ворхшй оценкой относительного отклонения получаемого решения от точного не болэе, чем на заданное число с > О. Разработанные приближайте агоритмы даухэтапной схеш решения максиыизационной задачи о рюкзаке с булевыми перешивами значительно уменьшают трудоемкость "вычислений при соответствии точности рошэния точности задания параметров моделей.

Б. Реализованная для гальваноцршг^одства в виде законченного программного продукта и внедренная на ряде приборострои- тельных предприятий, интелектная система оперативного управления гибкими автоматическими линиями обеспечивает качественное повышение вЗфектиыюстм производства и рациональное использование ресурсов.

6. Идеология системы, построенной по принципу попонения традиционных методов математического моделирования элементами современной информационной технологии, использования теории нечетких множеств и построения приближенных агоритмов, имеет не только прикладное, но и методологическое значение и не ограничивается рамками описанных проблем, а. имеет перспективу .развития для более общих задач управления, которые чрезвычайно ссгшы с вычислительной точки зрения и используют неформализованные процедуры на втапе выбора и принятия решений.

Основные полоЕвпия диссертации опубликованы в- слодумцих работах:

1. Птускин A.C. Машинный расчет циклограмм автоматических гальванических линий. - Электронная техника, серия 7, выпуск 2(202), 1984. - 0,2 П.л.

2. Птускин A.C. Составление циклических расписаний ,для автоматических технологически' линий (обзор). - В ca.: Задачи дискретной оптимизации и метода их решения. И.: ЦЗМИ All СССР, 1987. -1,4 п.л.

3. Птускин A.C. Об одной задаче согласования циклических расписаний для транспортных роботов. - В кн.: Зкопо->!5'!со-матемап1чес1сое моделирование и анализ дискретных систем, fl.t цзми All СССР, 1S88. - 0,4 п.л.

4. Ловнер Е.В., Птускин A.C. О построении циклических расписаний при нечетких длительностях операций. - Изв. All СССР. oxh. ш-бериот., 1988, Д 1. - 0,3 п.л.

5. Ptuskin A. On Construoting of the Cyolio Schedules for ?иаву Duration Operations. - Иш 14-th EE1 IP Conference on iytstems Modelling and Optimization, leipzig, GKR, July 3-7. 939, Abstraota, Heft 6. - 0,1 П.Л.

5. Левпор E.B., Птускш A.C. Гибридная система построения ^списаний для транспортных роботов - системы программного.обес-очэния реиения задач оптимального планирования: Тезисы докладов даннадцатой всесоюзной шсон, М: ЦЗМИ АН СССР, 1990. - 0,In.л.

7. Levnor E.V., Р tue kin A.S. , A Fuzz? Algorithm For onstruotixig Cyolio Schedules. - Proo. of tha 14-th IP I? зпГогепое on Systems iodelling and Optimization. Eds. .-J.Sbastian and K.Tasmer et al. Leoture Ilotes 1л Control and lfoTfflation Soienoes. Springer-Verlag, 1990. - 0,3 П.л.

8. Ъетпер E.V., PtUBJi A.S. Ifodelling and Scheduling snufaoturing Systems With Fuzzy Interval Data. - BCAH-90 Sumsor Aiool. Abstracts of eolntifio comnmnioationa. Altena iulgaria), Bulgarian Academy of Soienoee, 1990. - 0,25 п.л.

Э. Е.Хотаег, A.Ptuokin A fuzzy interval nethcd for Schlling transportation robots,Proceedings of the Susmer "School on thematical Modelling and Scientific Computations,23-28.09.1990, bona, Bulgaria, СШГГ, Reg. Ко Hg II 14147. - 0,7Б П.Л.

Похожие диссертации