Chương trình sản xuất là một vấn đề tối ưu kinh điển xảy ra trong môi trường sản xuất nơi mà một tập hợp công việc phải được xử lý trên một loạt các máy tính theo thứ tự cố định. Mục tiêu là xác định chuỗi công việc qua sàn cửa hàng để giảm thiểu các số đo như là làm cho máy tính (thời gian hoàn tất) tổng số thời gian sản xuất, hoặc độ nhàn rỗi/tardiness. Các vấn đề lưu lượng cửa hàng thực tế thường bao gồm hàng gia đình công việc, máy hỏng, thiết lập thời gian, và cầu theo mùa theo mùa thu - làm cho chúng cực kỳ khó khăn để giải quyết với phương pháp tối ưu. Chương trình lập trình (Ct) đã xuất hiện như một kỹ thuật harling/tly- stry.

Name

Trong một cửa hàng lưu động cổ điển, mỗi công việc phải được xử lý theo cùng một thứ tự. Ví dụ, công việc 1 phải đi qua máy A, sau đó B, C, và tương tự cho tất cả các công việc khác. Máy không thể xử lý hai việc cùng một lúc, và mỗi thao tác có một thời gian xử lý. Vấn đề quyết định là tìm một sự thay đổi tùy theo công việc (hoặc một chuỗi) mà giảm thiểu mục tiêu đã chọn. Ngay cả một sự gia tăng nhỏ trong số công việc hoặc dẫn đến một vụ nổ máy vi xử lý lược. Vấn đề về dòng chảy trên máy (PPPPPPP) làm cho tiểu dụng chức năng nhỏ, có nghĩa là các thuật toán lớn, có nghĩa là các thuật toán nhỏ.

Nhiều vấn đề về tiệm cắt hoa

  • Cửa hàng lưu lượng: ) chuỗi công việc giống nhau trên mỗi máy.
  • Cửa hàng dòng Hybrid: nhiều máy song song tồn tại tại tại tại mỗi giai đoạn.
  • Cửa hàng dòng chảy linh hoạt: máy có thể được dùng cho các thao tác khác nhau, thêm tính linh hoạt định lượng.
  • Không-chờ đợi cửa hàng dòng chảy:) quá trình xử lý công việc phải liên tục, không chờ đợi giữa các máy.

Mỗi biến thể đưa ra những hạn chế mới cần phải được thỏa mãn, bắt buộc lập trình một khuôn khổ lý tưởng bởi vì những hạn chế có thể được thêm hoặc gỡ bỏ mà không cần phải sửa chữa toàn bộ phương pháp tiếp cận.

Chương trình này có gì là được huấn luyện?

Chương trình Constraint là một mô hình để giải quyết các vấn đề tổ hợp bằng cách xác định những hạn chế cần giữ. Mô hình CN bao gồm các biến (với miền có hạn hoặc vô hạn) và một tập hợp các hạn chế hạn chế có thể tổ hợp giá trị. Bộ giải quyết sử dụng thuật toán truyền bá để giảm phạm vi và tìm kiếm những ưu tiên để tìm kiếm không gian giải pháp. Không giống như số nguyên truyền thống, CP vượt trội khi các hạn chế phức tạp hay không cân bằng, như tất cả các chuỗi cân bằng, hay thiết lập phụ thuộc.

Để lên kế hoạch, mô hình CN thường sử dụng biến số quyết định trong khoảng thời gian để đại diện cho sự bắt đầu, kết thúc và khoảng thời gian của mỗi thao tác. giải quyết sau đó áp dụng sự truyền bá ép buộc để đảm bảo rằng không có hai hoạt động trên cùng một máy tính, mà hoạt động của một ưu tiên công việc, và rằng năng lực tài nguyên không vượt quá.

Áp dụng chương trình Cons Cons Con Con Con Con Con Trai để Kế hoạch cửa hàng chảy

Sức mạnh của CNP nằm trong khả năng kết hợp các hạn chế về sự khác biệt sinh thái. những thành phần sau được định nghĩa:

Biến và Miền

  • Biến số dãyJob: quyết định thứ tự công việc tương đối (thường được tượng trưng là số nguyên cho vị trí hoặc hình nhân).
  • Khoảng thời gian xử lý:) mỗi thao tác là một biến số dài có đầu, kết thúc và dài (thời gian xử lý).
  • Nguồn tài nguyên:) một nguồn tài nguyên chưa được mật mã (hoặc tích lũy cho máy song song) mà đảm bảo không chồng chéo.

Các con cái

  • Các hạn chế về sự chấp nhận:) Cho mỗi công việc, thao tác tôi phải hoàn thành trước khi thao tác i + 1] bắt đầu.
  • Các hạn chế dung lượng:) Không có hai thao tác có thể được xử lý trên cùng một máy cùng một lúc.
  • Tất cả các hạn chế khác nhau: ) Trong các cửa hàng biến đổi, biến số thứ tự cho mỗi máy phải là một...
  • Những hạn chế định kiến: Ngày ra mắt, ngày tháng, thời gian thiết lập và cửa sổ bảo trì có thể dễ dàng thêm.

Hàm mục tiêu

Mục tiêu thông thường nhất là giảm thiểu mực cầu (Cmax), tuy nhiên, CP có thể tối ưu hóa toàn bộ độ trễ, thời gian rỗi, hay bất kỳ hệ thống đo tần số nào tùy chỉnh. Bộ giải quyết hỗ trợ các chiến lược tìm kiếm khác nhau: chi nhánh và đường dẫn, chia vùng vùng, hoặc khu vực tìm kiếm lớn (LNS).

Giải quyết các tiến trình bằng phương pháp CP

Sử dụng một bộ giải quyết CP hiện đại (v. d., IBM ILOG CP Optimzer, Google ORTTools, hoặc Choco) bao gồm những bước sau:

  1. Mô phỏng: dịch các cửa hàng lưu thông sang các biến số và hạn chế.
  2. Constraint chaution:) Bộ giải quyết tự động giảm miền bằng cách suy giảm các hạn chế.
  3. Tìm kiếm: Một phương pháp tìm kiếm (v. d., “trước hết, hãy chọn một biến và gán giá trị; việc truyền bá lại xảy ra.
  4. Đang sao chép lại: ) Nếu đạt được một kết thúc đã chết, bộ giải mã sẽ thử các giá trị thay thế.
  5. Việc làm báp têm:) Một khi tìm thấy một giải pháp khả thi, bộ giải quyết tiếp tục tìm kiếm những giải pháp tốt hơn cho đến khi tối ưu được chứng minh.

Cách này thường nhanh chóng tìm ra giải pháp tốt, ngay cả đối với những trường hợp lớn, vì sự lan truyền làm khô các vùng rộng lớn trong không gian tìm kiếm.

Lợi thế của việc huấn luyện các chương trình

Chương trình cons Constrait mang lại một số lợi ích riêng biệt cho chương trình lưu động:

  • Độ mạnh: giới hạn thật của thế giới (v. d., chuỗi thiết lập phụ thuộc thời gian, các quy tắc chuyển đổi công nhân) có thể được mô hình tự nhiên mà không cần phương pháp tuyến tính hóa.
  • Giải quyết dần:) Khi điều kiện thay đổi (một máy hỏng), mô hình có thể được sửa bằng những hạn chế mới, và bộ giải quyết có thể sử dụng lại thông tin tìm kiếm trước đó.
  • Sự chuyển đổi để tỷ lệ: ) Trong khi CN không bảo đảm thời gian đa thức, nó cân bằng tốt hơn nhiều so với sự tăng cường vũ khí và thường vượt quá thể thức MILP về vấn đề nghiêm trọng.
  • xử lý kích thích Milti: CNP có thể xử lý các mục tiêu tổng hợp hay cân nặng, và các cuộc thám hiểm trước của Hội là có thể với nhiều lần chạy.
  • Tìm kiếm trong khu vực lớn ), nơi mà CP được sử dụng để khám phá một khu vực lân cận do một chủ nghĩa khám phá, cung cấp các giải pháp tuyệt vời cho các trường hợp rất lớn.

Ứng dụng thế giới thật

Nhiều ngành công nghiệp đã triển khai thành công hệ thống lập trình dựa trên CNP-C.

Hội nghị tự động

Trong việc lắp đặt xe, hơn 100 việc làm có thể cần phải đi qua các trạm hàn, sơn và lắp ráp cuối cùng.

Sản xuất bán dẫn

Wafer vải bao gồm hàng trăm hoạt động trên máy móc đắt tiền. Các bộ phận xử lý kiểu máy, các dòng chảy ngược, và các công ty như [FLT: 0] ) và ) ) Hệ thống định tuyến ).

Kế hoạch chăm sóc sức khỏe

Các bệnh viện phẫu thuật theo lịch phẫu thuật ở nhiều phòng phẫu thuật, phòng hồi phục và các đội đặc biệt.

Hậu quả và chiến tranh

Lệnh thu thập, đóng gói và vận chuyển trong trung tâm phân phối có thể được mô hình hóa như một cửa hàng lưu động.

Thử thách và sự hướng dẫn trong tương lai

Mặc dù sức mạnh, sự ràng buộc của lập trình phải đối mặt với thử thách. Đối với những trường hợp rất lớn (hàng trăm công việc, hàng chục máy), CP có thể vẫn cần thời gian chạy dài. Pha trộn phương pháp tiếp cận < FL:\ t\ t\ t\ t\ t\ t\ t(B\ t\ t\ t\ t\ t\ t\ t\ t\ t\ t\ t( t\ t\ t\ t\ t\ t\ t\ t\ t\ t\ t\ t\ t\ t\ t\ t\ t\ t\ t\ t\ t\ t\ t\ t\ t\ t\ t\ t\ t\ t\ t\ t\ t\ t\ t\ t\ t\ t\ t\ t\ t\ t\ t\ t\ t\ t\ t\ t\ t\ t\ t\ t\ t\ t\ t\ t\ t\ t\ t\ t\ t\ t\ t\ t\ t\ t\ t\ t\ t\ t\ t\ t\ t\ t\ t\ t\ t\ t\ t\ t\ t

Hơn nữa, sự gia tăng của máy tính đám mây cho phép các mô hình CNP được giải quyết trên các hệ thống phân phối, tăng lên thêm các yêu cầu thời gian thực sự.

Kết luận

Chương trình Constraint là một phương pháp tiếp cận tốt nhưng tiến bộ đến các cửa hàng. bằng cách cho phép các bác sĩ tập trung vào những gì vấn đề thay vì làm thế nào để giải quyết vấn đề, CP cung cấp các chương trình mạnh mẽ, linh hoạt và thường tối ưu thời gian chuyển đổi. khi nguồn tài nguyên máy tính phát triển và giải quyết công nghệ, CP sẽ tiếp tục là một nền tảng của sự xuất sắc trong việc sản xuất và hơn thế nữa. các tổ chức mà áp dụng các CP có thể mong đợi ít thời gian, chi phí thấp hơn, và cải thiện thời gian chuyển đổi nhanh chóng điều kiện kinh doanh.