Módszer köztes tárolókat nem tartalmazó szakaszos működésű rendszerek ütemezésére

Hasonló dokumentumok
Szétválasztási hálózatok szintézise: Különböző tulajdonságokon alapuló szétválasztó módszerek egyidejű alkalmazása. Heckl István

Zrínyi u. 18., 8800 Nagykanizsa (Magyarország) Telefonszám(ok)

Optimális hálózatok szintézise változtatható arányú és összetételű anyagáramokat feldolgozó műveleti egységekkel

Sztöchiometriai egyenletrendszerek minimális számú aktív változót tartalmazó megoldásainak meghatározása a P-gráf módszertan alkalmazásával

Süle Zoltán publikációs listája

2017/ Szegedi Tudományegyetem Informatikai Intézet

Ellátási lánc optimalizálás P-gráf módszertan alkalmazásával mennyiségi és min ségi paraméterek gyelembevételével

SZAKASZOS FOLYAMATOK ÜTEMEZÉSE AZ S-GRÁF MÓDSZERTAN KITERJESZTÉSEIVEL

Irányítási struktúrák összehasonlító vizsgálata. Tóth László Richárd. Pannon Egyetem Vegyészmérnöki és Anyagtudományok Doktori Iskola

Diszkrét, egészértékű és 0/1 LP feladatok

A tudományos munkák jegyzéke

Opponensi vélemény. Dósa György Tightness results for several variants of the First Fit bin packing algorithm (with help of weighting functions)

Branch-and-Bound. 1. Az egészértéketű programozás. a korlátozás és szétválasztás módszere Bevezető Definíció. 11.

Általános algoritmustervezési módszerek

Az ellátási láncok algoritmikus szintézise

P-gráf alapú workflow modellezés fuzzy kiterjesztéssel

Kristályosítók modell prediktív szabályozása

AZ A PRIORI ISMERETEK ALKALMAZÁSA

EGYÜTTMŰKÖDŐ ÉS VERSENGŐ ERŐFORRÁSOK SZERVEZÉSÉT TÁMOGATÓ ÁGENS RENDSZER KIDOLGOZÁSA

Dinamikus programozás alapú szivattyú üzemvitel optimalizálási technikák (főként) kombinatorikus vízműhálózatokra

Az optimális megoldást adó algoritmusok

DOKTORI (PhD) ÉRTEKEZÉS TÉZISEI

és alkalmazások, MSc tézis, JATE TTK, Szeged, Témavezető: Dr. Hajnal Péter

Követelmények Motiváció Matematikai modellezés: példák A lineáris programozás alapfeladata 2017/ Szegedi Tudományegyetem Informatikai Intézet

Követelmények Motiváció Matematikai modellezés: példák A lineáris programozás alapfeladata 2017/ Szegedi Tudományegyetem Informatikai Intézet

Miskolci Egyetem GÉPÉSZMÉRNÖKI ÉS INFORMATIKAI KAR. Osztályozási fák, durva halmazok és alkalmazásaik. PhD értekezés

Vegyipari vállalatok problémáinak optimalizálása vegyesegészértékő programozással

SZÉN NANOCSŐ KOMPOZITOK ELŐÁLLÍTÁSA ÉS VIZSGÁLATA

DOKTORI (PhD) ÉRTEKEZÉS TÉZISEI

Nem-lineáris programozási feladatok

Szakmai zárójelentés

A NIKK LOGISZTIKAI RENDSZEREK INFORMÁCIÓS TECHNOLÓGIÁJÁBAN ELÉRT EREDMÉNYEINEK BEMUTATÁSA

Vegyipari Folyamatok Optimalizálása Matematikai Programozással

Heurisztikák BitTorrent hálózatok max-min méltányos sávszélesség-kiosztására

Operációkutatás. Vaik Zsuzsanna. Budapest október 10. First Prev Next Last Go Back Full Screen Close Quit

VÉKONYLEMEZEK ELLENÁLLÁS-PONTKÖTÉSEINEK MINŐSÉGCENTRIKUS OPTIMALIZÁLÁSA

Ütemezési modellek. Az ütemezési problémák osztályozása

SZOFTVERES SZEMLÉLTETÉS A MESTERSÉGES INTELLIGENCIA OKTATÁSÁBAN _ Jeszenszky Péter Debreceni Egyetem, Informatikai Kar jeszenszky.peter@inf.unideb.

műszaki tudomány doktora 1992 Beosztás: stratégiai tanácsadó, tudományos tanácsadó Munkahelyek: Nokia -Hungary kft Veszprémi Egyetem

A megerosítéses tanulás és a szimulált hutés kombinált használata: algoritmusok és alkalmazások

BIOSZORBENSEK ELŐÁLLÍTÁSA MEZŐGAZDASÁGI HULLADÉKOKBÓL SZÁRMAZÓ, MÓDOSÍTOTT CELLULÓZROSTOK FELHASZNÁLÁSÁVAL

Városi légszennyezettség vizsgálata térinformatikai és matematikai statisztikai módszerek alkalmazásával

Név KP Blokk neve KP. Logisztika I. 6 LOG 12 Dr. Kovács Zoltán Logisztika II. 6 Logisztika Dr. Kovács Zoltán

Miskolci Egyetem Gépészmérnöki és Informatikai Kar Informatikai Intézet Alkalmazott Informatikai Intézeti Tanszék

Kémiai és bioipari adatrendszerek és folyamatok minőségellenőrzésének informatikai eszközei. Viczián Gergely

Előrenéző és paraméter tanuló algoritmusok on-line klaszterezési problémákra

Folyamatoptimalizálás: a felhőalapú modernizáció kiindulópontja. Bertók Botond Pannon Egyetem, Műszaki Informatikai Kar

MŰSZAKKIOSZTÁSI PROBLÉMÁK A KÖZÖSSÉGI KÖZLEKEDÉSBEN

Dualitás Dualitási tételek Általános LP feladat Komplementáris lazaság 2017/ Szegedi Tudományegyetem Informatikai Intézet

Korlátozás és szétválasztás elve. ADAGOLO adattípus

BIOGÁZ-TERMELŐDÉS MATEMATIKAI MODELLEZÉSE

Miskolci Egyetem Gépészmérnöki és Informatikai Kar Informatikai Intézet Alkalmazott Informatikai Intézeti Tanszék

1. Bevezetés, a kutatás előzményei, célkitűzések A desztilláció a vegyiparban az egyik leggyakrabban alkalmazott művelet, melynek során a

1. Az informatika alapjai (vezetője: Dr. Dömösi Pál, DSc, egyetemi tanár) Kredit

Vegyipari folyamatszintézis vegyes egészérték nemlineáris programozás segítségével. Farkas Tivadar

Pannon Egyetem Vegyészmérnöki- és Anyagtudományok Doktori Iskola

Telefonszám(ok) Mobil Fax(ok) Egyetem u. 10., 8200 Veszprém. Tehetséggondozás (matematika)

Növényvédő szerek A B C D

GALAKTURONSAV SZEPARÁCIÓJA ELEKTRODIALÍZISSEL

TÁMOP A-11/1/KONV WORKSHOP Június 27.

Totális Unimodularitás és LP dualitás. Tapolcai János

Szétválasztási hálózatok szintézise: Különböző tulajdonságokon alapuló szétválasztó módszerek egyidejű alkalmazása. Heckl István

Mérnök informatikus MSc levelező tagozat tanterve

2007. június 8. XXVII. Magyar Operációkutatási Konferencia, Balatonőszöd 1/22. feladatok megoldásában. Csendes Tibor

Számítógép és programozás 2

Publikációs lista. Gódor Győző július 14. Cikk szerkesztett könyvben Külföldön megjelent idegen nyelvű folyóiratcikk...

Gyártórendszerek modellezése: MILP modell PNS feladatokhoz

19. AZ ÖSSZEHASONLÍTÁSOS RENDEZÉSEK MŰVELETIGÉNYÉNEK ALSÓ KORLÁTJAI

MULTIMÉDIA ALAPÚ OKTATÁSI TECHNOLÓGIÁK GYAKORLATI ALKALMAZÁSÁNAK VIZSGÁLATA A KATONAI SZAKNYELVOKTATÁSBAN

Miskolci Egyetem Gépészmérnöki és Informatikai Kar Informatikai Intézet Alkalmazott Informatikai Intézeti Tanszék

Ph. D. ÉRTEKEZÉS TÉZISEI. Szanyi Ágnes

Döntéselőkészítés. I. előadás. Döntéselőkészítés. Előadó: Dr. Égertné dr. Molnár Éva. Informatika Tanszék A 602 szoba

Operációkutatási modellek

Tejsavó nano- és diaszűrésének vizsgálata

I.3 ELOSZTOTT FOLYAMATSZINTÉZIS BERTÓK BOTOND. Témavezetői beszámoló

ANALÍZIS TANSZÉK Szakdolgozati téma. Piezoelektromos mechanikai redszer rezgését leíró parciális

Ütemezési problémák. Kis Tamás 1. ELTE Problémamegoldó Szeminárium, ősz 1 MTA SZTAKI. valamint ELTE, Operációkutatási Tanszék

Koordináció Termelési Hálózatokban

Miskolci Egyetem Gépészmérnöki és Informatikai Kar Informatikai Intézet Alkalmazott Informatikai Intézeti Tanszék

ICT ÉS BP RENDSZEREK HATÉKONY TELJESÍTMÉNY SZIMULÁCIÓJA DR. MUKA LÁSZLÓ

Algoritmizálás, adatmodellezés tanítása 8. előadás

Algoritmuselmélet. Függvények nagyságrendje, elágazás és korlátozás, dinamikus programozás. Katona Gyula Y.

A KUTATÁS EREDMÉNYEI ZÁRÓJELENTÉS

Drótposta: ; ; Honlapom:


Algoritmuselmélet. Függvények nagyságrendje, elágazás és korlátozás, dinamikus programozás. Katona Gyula Y.

Új projekt ütemezési módszerek a termelés-tervezés támogatására

2. Visszalépéses keresés

Multicast és forgalomkötegelés többrétegû hálózatokban

Bírálói vélemény Koltai Tamás Sensitivity Analysis at Production Planning and Production Scheduling Models c ben kelt MTA doktori értekezéséről

Bevezetés az operációkutatásba A lineáris programozás alapjai

Operációkutatás. Vaik Zsuzsanna. ajánlott jegyzet: Szilágyi Péter: Operációkutatás

Optimumkeresés számítógépen

MÉLYFÚRÁSI GEOFIZIKAI ADATOK ÉRTELMEZÉSÉNEK MODERN INVERZIÓS MÓDSZEREI

Ütemezési feladatok. Az ütemezési feladatok vizsgálata az 50-es évek elején kezdődött, majd

Kétdimenziós mesterséges festési eljárások. Hatások és alkalmazások

Gráfelméleti modell alkalmazása épít ipari kivitelezés ütemezésére

Gazdasági informatika gyakorlat

OTKA ZÁRÓJELENTÉS Józsa Krisztián Kritériumorientált képességfejlesztés

Petri-hálók és produkciós hálók közötti kapcsolat

Átírás:

Módszer köztes tárolókat nem tartalmazó szakaszos működésű rendszerek ütemezésére Doktori (PhD) értekezés tézisei Holczinger Tibor Témavezető: Dr. Friedler Ferenc Veszprémi Egyetem Műszaki Informatikai Kar Informatikai Tudományok Doktori Iskola 2003

Tartalmi összefoglaló Ütemezési feladatok széles körben fordulnak elő a műszaki termelő folyamatokban, így például a gépiparban, gyógyszeriparban, olajiparban, mezőgazdaságban és az építőiparban. Az ilyen folyamatok egyre bonyolultabbá válásával tervezésük és működtetésük egyre nehezebb feladat. A gyakorlatban előforduló folyamatok nagy része szakaszos működésű, melyekben a termékeket több egymás után végrehajtott lépésben, taszkban, állítják elő, ahol feltételezés szerint egy taszk végrehajtásának kezdeti időpontjától a befejezéséig nincs ki- és bemenő anyagárama. Minden egyes termékre adott az előállítandó termékmennyiséghez szükséges batch-ek száma, azaz hogy hányszor kell a termék előállítási folyamatát végrehajtani. Egy ütemezési feladat megoldása során a taszkokhoz végrehajtó berendezéseket rendelünk, és minden berendezéshez megadjuk az általa végrehajtandó taszkok végrehajtási sorrendjét adott célfüggvény szerint optimális módon. Mivel egy feladathoz több, a célfüggvény értékében lényegesen eltérő megoldás is lehet, ezért gyakorlati szempontból fontos az optimális vagy közel optimális megoldások meghatározására alkalmas módszerek kifejlesztése. Az ütemezési feladatok nagyfokú kombinatorikus bonyolultsága és az ipari feladatok nagy mérete miatt a szakirodalomból ismert matematikai modellekben szereplő egész típusú változók száma nagy. Tekintettel arra, hogy ezek megoldása nehéz, az eddig ismert megoldási módszerek jelentős része a gyakorlati tapasztalatoknak megfelelően megfogalmazott heurisztikus szabályokon alapul a számítási igény és a keresési tér szűkítése céljából. Így azonban az optimális megoldás meghatározása általában nem biztosítható. Egy másik használatos megközelítés szerint speciális MILP (vegyes egész lineáris programozás) vagy MINLP (vegyes

egész nemlineáris programozás) típusú matematikai modellt állítanak fel, amit általános célú megoldó szoftvereszközökkel oldanak meg. A matematikai modellben szereplő bináris változók nagy száma miatt ez a megközelítés a gyakorlatban nehezen vagy alig használható. Újabb lehetőség az ütemezési feladatok matematikai leírásához a gráfelméleti eszközök alkalmazása. A dolgozatban használt matematikai modell olyan gráf leíráson (S-gráf, Sanmartí és társai, 1998) alapul, amely kihasználja az ütemezési feladatok speciális tulajdonságait, ezáltal hatékony megoldó algoritmusok kidolgozását teszi lehetővé. Munkám során az S-gráfon alapuló matematikai modellhez illesztett szétválasztás és korlátozás (branch-and-bound, B&B) algoritmust tekintettem alapalgoritmusnak (Sanmartí és társai, 2002), amelyhez olyan gyorsító eljárásokat dolgoztam ki, melyek segítségével eddig megoldhatatlan méretű feladatok megoldására nyílt lehetőség. Új tudományos eredmények Új tudományos eredményeimet az 1-3 tézisekben foglaltam össze. 1. Tézis: Az ütemezési feladat kombinatorikus tulajdonságait figyelembe véve olyan egységes matematikai modellt dolgoztam ki S-gráf alkalmazásával a feladat leírásához, amely hatékony megoldó algoritmusok kidolgozását teszi lehetővé. 1.1. Bevezettem a recept-gráf és a betáplálási-sorrend gráf fogalmát, amelyek az ütemezési feladatok leírásában szereplő strukturális tulajdonságokat a megoldó algoritmusok számára célszerű módon tartalmazza.

1.2. Meghatároztam két olyan strukturális feltételt, amelyek teljesülése szükséges és elegendő feltétele annak, hogy egy S-gráf az ütemezési feladat megoldását reprezentálja. 1.3. Meghatároztam két olyan strukturális feltételt, amelynek teljesülésével az ütemezési feladat megoldását reprezentáló S-gráf minimális abban az értelemben, hogy él elhagyásával nem ír le megoldást. 2. Tézis: Gyorsító módszert dolgoztam ki a Sanmartí és társai (2002) által kidolgozott alapalgoritmushoz arra a gyakorlatban fontos esetre, amikor egy termékből több (rendszerint nagyszámú) batch előállítására van szükség. 2.1. Algoritmikusan szűkítettem a keresési teret segéd-élek bevezetésével, melyek segítségével a batch-ek sorrendje előre meghatározható, és az optimum biztosítható. 2.2. Megvizsgáltam a batch-ek sorrend megkötésének speciális esetét, amikor további segéd-élek felvételével illetve transzformációjával a 2.1. tézispontban leírt módszerhez képest tovább csökkentettem a keresési teret. 3. Tézis: Két általánosan használható gyorsító eljárást fejlesztettem ki az S-gráf leíráson alapuló B&B ütemezési alapalgoritmushoz, amelyek közül az első a keresési teret csökkenti, a második pedig élesebb alsó korlát meghatározását teszi lehetővé. 3.1. Algoritmust dolgoztam ki, amelynek segítségével egy az alapalgoritmus által generált részfeladatnál a leszármazottak megoldása nélkül fel lehet ismerni, hogy a leszármazottak között nincs megoldás (un. look-ahead gyorsítás). 3.2. Megadtam egy lineáris programozási (LP) modellt, amely az aktuális részfeladat S-gráfjából elérhető

ütemezési-gráfokhoz tartozó leghosszabb út hosszára alsó korlátot ad. Ez nagy számú egész változó esetén, amikor kevés egész változó van rögzítve a B&B keresés során, jól használható módszernek bizonyult. Eljárást vezettem be, mellyel az LP modell megoldása előtt meghatározhatjuk, hogy az alsó korlát legfeljebb mennyivel növekedhet a szülő részfeladathoz képest. Ha ez az érték nulla, akkor felesleges az LP modell megoldás erre a részfeladatra. Gyakorlati alkalmazások A dolgozatban leírt algoritmusokat és eljárásokat C++ nyelven valósítottam meg és hatékonyságukat szakirodalmi és ipari feladatokon teszteltem. A szakirodalmi feladaton a leírt módszerrel a korábban publikált eredményekhez képest jelentős gyorsulást értem el. A megoldott ipari feladathoz hasonló méretű megoldott feladat a szakirodalomban nem elérhető. A program a feladat, amely 99 taszkot és 19 berendezést tartalmaz, bizonyítottan optimális megoldását fél percen belül meghatározta egy 1.2 GHz-es Intel Celeron PC-n. Az értekezés témakörében megjelent publikációk és elhangzott előadások Publikációk referált nemzetközi folyóiratokban Romero, J., T. Holczinger, F. Friedler, and L. Puigjaner, 2003, Scheduling Intermediate Storage Multipurpose Batch Plants Using the S-graph, accepted for AIChE Journal. Holczinger, T., J. Romero, F. Friedler, L. Puigjaner, 2002, Scheduling of Multipurpose Batch Processes with Multiple Batches of the Products, Hungarian Journal of Industrial Chemistry, 30, 305-312.

Sanmartí, E., T. Holczinger, L. Puigjaner, F. Friedler, 2002, Combinatorial Framework for Effective Scheduling of Multipurpose Batch Plants, AIChE Journal, 48(11), 2557-2570. Nemzetközi konferencia előadások Romero, J., T. Holczinger, F. Friedler, L. Puigjaner, 2002, Modeling the Scheduling of Common Intermediate Storage Multipurpose Batch Process Using a Graph Theoretical Approach, presented at the AIChE Annual Meeting, Indiana, U.S.A., November 7. Holczinger, T., I. Heckl, A. C. Kokossis, F. Friedler, 2001, Accelerated contextual optimization for scheduling largescale HPC liquid factories, presented at the AIChE Annual Meeting, Reno, NV, U.S.A., November 4-9. Holczinger, T., L. Kalotai, F. Friedler, 2000, Scheduling of Process Systems Comprising Continuous and Batch Operations, presented at the CHISA 2000 (14th International Congress of Chemical and Process Engineering), Praha, Czech Republic, August 27-31. Holczinger, T., L. Kalotai, F. Friedler, 2000, Scheduling of Process Systems Comprising Continuous and Batch Operations, presented at the 20th Workshop on Chemical Engineering Mathematics, Veszprém, Hungary, July 26-29. Holczinger, T., F. Friedler, L. T. Fan, 1998, Process Synthesis for Retrofit Design, presented at the CHISA 98 (13th International Congress of Chemical and Process Engineering), Praha, Czech Republic, August 23-28.