Akış alışveriş planlama, üretim ortamlarında ortaya çıkan klasik bir optimizasyon sorunudur, iş setlerinin sabit bir şekilde bir dizi makine üzerinde işlenmeleri gerekir. Hedef, alışveriş zemininde, geleneksel optimizasyon yöntemleri ile çözmek için iş sıralarını belirlemektir. Constraint programlama (CP) bu cezaları zorlayan bir teknik olarak ortaya çıkmıştır. Gerçek dünya akışı alışveriş sorunları genellikle çok sayıda iş ailesi, makine, zamanları ve mevsimsel talep dalgalanmaları kullanarak, yüksek çözünürlükte programlama yöntemleri kullanarak, yüksek çözünürlükte yüksek çözünürlükte olan yöntemleri kullanarak.
Akış Mağaza Scheduling
Klasik bir akış mağazasında, her iş aynı şekilde bir dizi makine üzerinde işlenmelidir. Örneğin, iş 1 makine A, sonra B, sonra C ve diğer tüm işler için de benzer şekilde, makineler aynı anda iki iş yapamaz ve her işlem aynı zamanda bilinen bir işlem süresine sahiptir.
Akış Dükkan Sorunları Sorunlar
- [FONT:0)Permutasyon akışı mağazası:[Dönetici:[Dönetici:0)[Dönlendirme akışı alışveriş:[Dönetici:0))İşlerin dizisi her makinede aynıdır.
- [FONT:0]Hybrid akışı mağazası:[Dönetici: Her aşamada birden çok paralel makine var.
- [FONT:0]Flexible akış mağazası: Makineler farklı operasyonlar için kullanılabilir, esnekliğe eklenebilir.
- [FONT:0] Beklenmeyen akış mağazası:[Dönetici:[Dönetici:0) Bir işin işlenmesi, makineler arasında beklememekle sürekli olmalıdır.
Her değişken memnun olması gereken yeni kısıtlamalar getiriyor, kısıt programlamak ideal bir modelleme çerçevesi haline getiriyor çünkü kısıtlamalar tüm yaklaşımı yeniden yapılandırmadan veya kaldırılabilir.
Constraint Programlama Nedir?
Kombinasyon programlaması, olası değer kombinasyonlarına sahip olan sınırlı veya sınırsız bir kısıtlama ile ilgili olarak, çözüm alanını araştırmak için varsayılan olarak ifade edilen kısıtlamalarla ilgili bir paradigmadır.A CP modeli, kısıtlamaların karmaşık veya sınırsız olmayan, ayrı, kontraseptif veya sıra dışı bir şekilde, varsayılan kullanım algoritmalarının çözüm alanını araştırmak için öngörür.
zamanlama için, CP modelleri genellikle bir iş saygısı önceki işlemleri gerçekleştirmek için ara karar değişkenlerini kullanır ve bu kaynak kapasitelerinin aşılmaması için kısıtlamalara yol açar.
Flow Shop Scheduling için Constraint Programlamayı Uygulamayı
CP'nin gücü heterojen kısıtlamaları birleştirebilme yeteneğinde yatıyor. Bir akış mağazası modellemesi yaparken aşağıdaki bileşenler tanımlanıyor:
Değişkenler ve Domainler
- [FONT=0)İş serisi değişkenleri:[Dönetici:[Dönetici:0) İşlerin göreceli düzenine karar verir (o durumda veya permutasyon için tam olarak değişken olarak temsil edilir).
- [FONT=0)Operation aralıkları: [Dönetici: [Dönetici:0]Her işlem başlangıç, son ve uzun (işlem zamanı) ile bir aralık değişkendir.
- [FONT:0)Makine kaynakları:[Dönetici:0)) Bir nonary resource (veya paralel makineler için genel olarak) çakışmamasını sağlayan.
Core Constraints
- [FONT:0)Öyle kısıtlamalar: [Döntme: 1] Her iş için, operasyon i + 1 başlamadan önce bitirmeliyim.
- [FONT:0]Makine kapasitesi kısıtlamaları:[Dönetici:[Dönetici:0) Aynı zamanda iki işlemden hiçbiri aynı makinede işlenemez.
- [FONT:0] Tüm farklı kısıtlamalar: [Dönetici:[Dönetici: 1] Her makine için sipariş değişkeni 1 ...n'ın permutasyon olması gerekir.
- [FONT:0)Eksik kısıtlamalar:[Dönergeler:[Dönler: 1 )Dış tarihleri, tarihler, kurulum süreleri ve bakım pencereleri kolayca eklenebilir.
Objektif Fonksiyonlar
En yaygın hedef, makyaj makyaj (Cmax) ancak CP toplam ağırlıkta baldiness, boş zaman veya herhangi bir özel metrik.Polonya farklı arama stratejileri destekler: şube ve-yara, alan bölmesi veya büyük mahalle arama (LNS).
CP Solvers ile Çözme Süreci
Modern bir CP çözücü (örneğin, IBM ILOG CP Optimizer, Google OR-Tools veya Choco) kullanarak aşağıdaki adımları içerir:
- [FONT:0) Model formülasyonu:[Dönetici:0) Akış alışverişini karar değişkenlerine ve kısıtlamalara çevir.
- [FONT:0)Konstraint propagation: Kombinasyonlar, kısıtlamalardan kaynaklanan alanları otomatik olarak azaltır.
- [FONT=0) Arama:[Dönetici:0) Bir arama stratejisi (örneğin, “ilk-fail”) değişkeni seçer ve bir değer atar; propagation tekrarlar.
- [FONT:0)Backtracking:[Dönetici:[Döneme:0)[[Döneme:[Dönlendirme:[Dönlendirme:[Dönlendirme:[Dönlendirme:) Eğer ölü bir uç ulaşılsa, çözücü geri dönüşler ve alternatif değerleri çalışır.
- [FONT:0)Optimization:[Dönetici:0) Mümkün bir çözüm bulunulduğunda, çözüm en uygun kanıtlanana kadar daha iyi olanları aramaya devam ediyor.
Bu yaklaşım genellikle büyük örnekler için bile iyi çözümler bulur, çünkü arama alanının büyük bölgelerinin taklit edilmesi.
Constraint Programlamanın Avantajları
Ek programlama, akış mağaza planlama için birkaç farklı fayda sunar:
- [FONT:0)Expressiveness:[[Dönetici:[Dönetici:0) Kompleks gerçek dünya kısıtlamaları (örneğin, sıraya bağlı olarak, işçi değişim kuralları) doğal olarak doğrusal olmayan modeller modellenebilir.
- [FONT:0)Incremental Çözüm:[Dönem:[Dönetici:0) koşullarda değişiklik (a makine molaları) yapılırsa, model yeni kısıtlamalarla tamir edilebilir ve önceki arama bilgilerini yeniden kullanabilir.
- [FONT=0)Robustness to ölçeklendirmek için:) CP polinomal zamanı garanti etmezken, brute-force enumerasyondan çok daha iyi ölçeklenir ve sık sık sık sık MILP'yi zorlanan sorunlar üzerinde genişletir.
- [FONT:0) Çok-objective:) CP lexicografik veya ağırlıklandırılmış hedeflerle başa çıkabilir ve Pareto cephe araştırmaları birden çok iş ile mümkündür.
- [FONT:0) Heuristics ile Integration:) Büyük mahalle arama, CP'nin bir heuristic tarafından üretilen bir mahalleyi keşfetmesi için kullandığı yer.
Gerçek Dünya Uygulamaları
Birçok endüstri CP tabanlı planlama sistemlerini başarıyla taşıdı:
Otomotiv Meclisi
Araba toplantısında, 100'den fazla iş kaynak, resim ve son montaj istasyonları yoluyla geçmek gerekebilir. Eksiler boya renk değiştirme maliyetleri ve araç gereksinimleri içerir. CP modeli, tarihler nedeniyle 20-30'a kadar kurulum süresini azaltan bir program oluşturabilir.
Yarı iletkenlik
Wafer Production, pahalı makineler üzerinde yüzlerce operasyon içerir. CP bu sektörde kullanılan toplu, reentrant akışları ve sıkı temiz oda kısıtlamaları.*Q) ve Google OR-Tools).
Sağlık Planlaması
Birden çok işletim odası, kurtarma koyunları ve uzman ekipler arasında hastane programları programları programları. CP, cerrahın kullanılabilirliği ve enstrüman sterilizasyon döngülerine saygı verirken hastayı en aza indirmeye ve en üst düzey kaynak kullanımını azaltmaya yardımcı olur.
Lojistik ve Savaş
Sipariş toplama, paketleme ve dağıtım merkezlerindeki nakliye bir akış mağazası olarak modellenebilir. CP, siparişlerin seyahat süresini ve sıkışıklığını en aza indiren bir dizide işlendiğini garanti eder.
Meydanlar ve Gelecek Yollar
Onun gücüne rağmen, kısıt programlama zorlukla karşı karşıyadır. Çok büyük durumlarda (birkaç iş), CP hala uzun koşu zamanları gerektirir. Hybrid yaklaşımlar – CP'yi karma-tegerçer programlama (MILP) veya metaheuristics ile geliştirmek için. başka bir eğilim de aktif araştırma alanlarıdır.
Dahası, bulut bilişiminin yükselişi, CP modellerinin dağıtılmış sistemler üzerinde çözülmesine izin verir, gerçek zamanlı zamanlama talepleri için daha ölçeklendirmeye olanak sağlar. IoT ve dijital ikizler ile entegrasyon, kısıtların alışveriş zemin veri akışı olarak güncellenebilmesi anlamına gelir.
Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç
Ek programlama, henüz mağaza planlamalarına yönelik olgun bir yaklaşımdır. CP'yi kabul etmek yerine, daha düşük maliyetler ve zaman teslimatlarını nasıl hızlandırabileceklerini ve çoğu zaman en uygun iş koşullarını değiştirmeye adapte olurken CP, üretim ve ötesinde operasyonel mükemmeliyetin bir parçası olmaya devam edecektir.