Задачи теории расписаний в общей постановке

Теорема Лившица-Кладова

Перестановочный прием в задачах теории расписаний

Случай линейных функций штрафов.

Пусть в задаче одного обслуживающего прибора функции штрафов линейные и имеют вид

f(i,t)=c(i)t, i=1,2,...,m.

Рассмотрим две перестановки r =(1,2,...,m) и q =(1,2,...,i-1,i+1,i,...,m), т.е. в них поменяли местами i и i+1 заявки на обслуживание.

Тогда, нетрудно показать, что

F(r) - F(q) = c(i+1) t(i) - c(i) t(i+1).

Если c(i+1) t(i) > c(i) t(i+1), то F(r) > F(q) и заявку с номером i+1 необходимо обслуживать раньше заявки с номером i.

Отсюда следует алгоритм определения оптимальной (с точки зрения критерия задачи одного обслуживающего прибора) перестановки:

заявки необходимо обрабатывать в порядке не убывания отношений коэффициентов штрафов c(i) к временам обслуживания заявок t(i).

Отсюда, из m! различных перестановок эффективно строится перестановка, на которой значение критерия оптимальности минимально.

Пусть G(i,j,t) - величина штрафа за выполнение заявок, начиная с момента времени t в порядке - сначала заявка с номером i, а затем заявка с номером j.

Обозначим через R(i,j,t) = G(i,j,t) - G(j,i,t).

Говорят, что задача теории расписаний решается с помощью перестановочного приема, если по исходным параметрам задачи можно найти некоторые константы, по ним заявки упорядочить и найти оптимальную перестановку.

Оказывается, что если знак величины R(i,j,t) не зависит от t, то к задаче может быть применен перестановочный прием.

Для задачи директора и задачи мастера перестановочный прием применим.

Следующие классы функций:

- f(i,t) = c(i) t + b(i), a>0, i=1,2,...,m,

- f(i,t) = c(i) exp(at) + b(i), i=1,2,...,m, (a>0),

- f(i,t) - монотонно-возрастающие функции, i=1,2,...,m,

являются единственной совокупностью функций, для которых применим перестановочный прием.

Содержательное описание.

Есть несколько деталей, которые проходят обработку на станках. Задана матрица технологических маршрутов, определяющая порядок обработки деталей на станках, и матрица трудоемкостей, определяющая времена обработки деталей на станках.

Допустимым расписанием обработки деталей на станках назовем порядок обработки деталей на станках, при котором одновременно на одном станку не может обрабатываться более одной детали, деталь может начинать обработку на очередном станке лишь после того, как её обработка закончилась на предшествующем по технологии станке, и обработка деталей на станках происходит без перерывов до полного выполнения соответствующих операций.

Требуется найти такое допустимое расписание, время завершения выполнения всех операций для которого минимально.

Математическая модель.

Исходные параметры модели.

Пусть i=1,2,...,m, - номера станков, j=1,2,...,n - номера деталей.

Обозначим через R= r(i,j) - mn матрицу технологических маршрутов, элемент которой r(i,j) - номер по порядку обработки детали с номером j на станке с номером i (элемент множества {1,2,...,m}).

Обозначим через T = t(i,j) - mn матрицу трудоемкостей, элемент которой t(i,j) - время выполнения работы с номером j на станке с номером i.

Варьируемые параметры.

Пусть X= x(i,j) mn матрица неизвестных, элемент которой x(i,j) - время начала выполнения детали с номером j на станке с номером i.

Пусть Y= y(i,j) mn матрица неизвестных, элемент которой y(i,j) - время окончания выполнения детали с номером j на станке с номером i.

Пусть Z= z(i,j) mn матрица неизвестных, элемент которой z(i,j) - номер по порядку (в расписании) обработки детали j на станке i.

Ограничения математической модели.

x(i,j) y(k,j), для всех k, для которых r(i,j) > r(k,j), i,k=1,2,...,m, j=1,2,...,n. (1)

y(i,j) = x(i,j) + t(i,j), i=1,2,...,m, j=1,2,...,n. (2)

x(i,j) y(i,k), если z(i,j) > z(i,k), i=1,2,...,m, j,k=1,2,...,n. (3)

x(i,j) 0, y(i,j) 0, i=1,2,...,m, j=1,2,...,n. (4)

z(i,j) {1,2,...,n}, i=1,2,...,m, j=1,2,...,n.

Здесь ограничения (1) означают, что начало обработки детали с номером j на станке с номером i может наступить не раньше, чем завершится обработка этой детали на всех станках, предшествующих для этой детали станку с номером i.

Ограничения (2) означают, что обработка деталей на станках происходит без перерывов.

Ограничения (3) означают, что начало обработки детали с номером j на станке с номером i может наступить не раньше, чем на этом станке завершится обработка предшествующих по расписанию деталей.

Ограничения (4) являются естественными условиями на введенные переменные.

Постановка оптимизационной задачи.

В качестве критерия оптимальности для задачи теории расписаний в общей постановке выбирается функционал

F(X,Y,Z) = max z(i,j) min, (5)

где max берется по всем i, i=1,2,...,m, и j, j=1,2,...,n.

Критерий (5) означает минимизацию времени завершения обработки деталей на станках.

Дата добавления: 2017-02-01; Просмотров: 114; Нарушение авторских прав?; Мы поможем в написании вашей работы!