Помощь в написании студенческих работ
Антистрессовый сервис

Разработка метода агрегирования для построения расписаний работ на машиностроительных предприятиях

Диссертация: Разработка метода агрегирования для построения расписаний работ на машиностроительных предприятиях
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

В настоящее время методы планирования работы производственных систем получили широкое распространение в различных отраслях производства промышленно развитых стран для организации эффективного выполнения полученных заказов. Использование методов теории расписаний при построении планов работ на машиностроительных предприятиях позволяет получить ощутимый экономический эффект за счет более… Читать ещё >

Разработка метода агрегирования для построения расписаний работ на машиностроительных предприятиях (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Содержание

  • Глава 1. Обзор методов, моделей и систем планирования работ
    • 1. 1. Обзор существующих методов построения расписаний
    • 1. 2. Обзор существующих систем планирования работ на предприятиях
    • 1. 3. Постановка задачи
  • Глава 2. Разработка методов построения согласованных расписаний работ на машиностроительных предприятиях
    • 2. 1. Разработка методов агрегирования и использования «каркасных» расписаний
    • 2. 2. Разработка алгоритмов построения согласованных планов работ и «склейки» «каркасных» расписаний
    • 2. 3. Использование параллельных вычислений для задачи построения согласованных планов работ на уровне предприятия
    • 2. 4. Планирование работ на предприятиях с параллельной сборкой изделий
    • 2. 5. Разработка алгоритма построения согласованных расписаний для производства с параллельной сборкой изделий
    • 2. 6. Группировка изделий для параллельной сборки
    • 2. 7. Разработка алгоритма построения расписаний для предприятий с параллельной сборкой изделий с использованием параллельных вычислений
  • Глава 3. Разработка методов, учитывающих наличие промежуточных сборок
    • 3. 1. Постановка задачи построения расписаний с учетом промежуточных сборок
    • 3. 2. Определение порядка изготовления узлов и агрегатов в «каркасных» расписаниях, когда сборка может начаться после обработки комплектующих
    • 3. 3. Определение порядка изготовления сложных узлов, агрегатов и выпускаемых изделий в «каркасных» расписаниях, когда сборка производится параллельно с обработкой комплектующих
  • Глава 4. Разработка и внедрение программного прототипа системы планирования работ на уровне предприятия
    • 4. 1. Описание программы
    • 4. 2. Оптимизация системы для использования в крупномасштабных системах
    • 4. 3. Результаты численных экспериментов
    • 4. 4. Результаты внедрения

В настоящее время методы планирования работы производственных систем получили широкое распространение в различных отраслях производства промышленно развитых стран для организации эффективного выполнения полученных заказов. Использование методов теории расписаний при построении планов работ на машиностроительных предприятиях позволяет получить ощутимый экономический эффект за счет более эффективного использования оборудования предприятий и сокращения сроков выполнения заказов.

Для решения таких задач на уровне отдельных производственных систем и участков уже разработано большое количество эффективно работающих методов и систем [24,32,66], которые позволяют достаточно быстро и с приемлемой точностью получать их решение.

Однако для сложных производств и комплексов, в состав которых входит несколько производственных систем и участков, решение задач планирования и построения расписания обработки и сборки деталей, узлов и выпускаемой продукции вызывает уже весьма значительные затруднения из-за большой размерности и сложности структуры возникающих задач. Так, например, количество различных типов деталей, которые обрабатываются на некоторых машиностроительных предприятиях, может достигать нескольких сотен тысяч и даже миллионов. Попытки получения решений таких задач на основе решений задач планирования для отдельных производственных систем и участков, как правило, не приводят к удовлетворительным результатам [38,56,68,69].

Необходимо также отметить, что наличие промежуточных сборок узлов и агрегатов значительно усложняет построение планов и расписаний работ.

Дело в том, что, как показали исследования, проводимые в рамках данной диссертационной работы, время выполнения производственной программы предприятия существенно зависит от порядка сборки узлов, агрегатов и выпускаемых изделий. Соответствующие примеры приводятся в третьей главе диссертационной работы.

Поэтому возникает весьма важная и очень актуальная задача создания таких методов, которые позволяли бы строить согласованные планы и расписания работ на уровне предприятий при наличии значительного количества обрабатываемых деталей и обрабатывающего оборудования, а также определять эффективные порядки сборки узлов, агрегатов и выпускаемых изделий.

Создание методов и моделей, обладающих указанными свойствами, даст возможность строить такие планы выполнения производственной программы и расписания работ на предприятии, которые позволят повысить эффективность использования имеющегося на предприятии оборудования и за счет этого существенно сократить время выполнения заказов и повысить качество проводимых работ.

В связи с этим основной целью данной работы является разработка новых методов, позволяющих строить планы и расписания работ на уровне промышленных предприятий с единичным, мелкои среднесерийными типами производств, изготавливающих большое количество комплектующих деталей, узлов и изделий на значительном количестве обрабатывающего оборудования. Рассматриваются предприятия, на которых изделия собираются последовательно, а комплектующие их детали изготавливаются без применения методов поточного производства.

Для построения таких планов и расписаний, оптимизирующих время выполнения производственной программы, необходимо так же решить следующие задачи:

• провести анализ существующих методов построения расписаний на машиностроительных предприятиях;

• разработать метод, позволяющий строить согласованные планы работ на уровне всего предприятия;

• разработать метод для определения рациональных порядков сборки узлов, агрегатов и выпускаемых изделий;

• реализовать разработанные методы в виде программных алгоритмов и оптимизировать их для уменьшения времени расчетов.

Основная идея предлагаемых в диссертационной работе моделей и методов построения согласованных планов и расписаний работ для различных подразделений предприятия основана на принципе агрегирования информации. Такой подход позволяет существенно сокращать размерность задачи и строить укрупненные согласованные планы работ на уровне всего предприятия, когда изготавливается весьма значительное количество комплектующих деталей, узлов и агрегатов и для их изготовления используется большое количество обрабатывающего оборудования. Причем при необходимости эти укрупненные планы могут быть детализированы до расписания обработки отдельных деталей.

Для построения планов и расписаний, оптимизирующих время выполнения производственной программы, была также решена задача определения правильных порядков выполнения промежуточных сборок узлов, агрегатов и выпускаемых изделий.

Научная новизна работы заключается в следующем.

• На основе методов агрегирования информации разработан алгоритм построения согласованных планов и расписаний работ для обработки комплектующих деталей на уровне предприятия.

• Разработан вариант алгоритма построения согласованных планов и расписаний работ, позволяющий распараллеливать вычисления.

• Разработаны методы, решающие правила и алгоритм для планирования работ на предприятиях с параллельной сборкой готовых изделий.

• Сформулирована теорема, позволяющая формировать оптимальный порядок изготовления узлов и агрегатов в «каркасных» расписаниях, когда сборка может начаться после обработки комплектующих.

• Сформулирована теорема, позволяющая формировать оптимальный порядок изготовления сложных узлов, агрегатов и выпускаемых изделий в «каркасных» расписаниях, когда сборка производится параллельно с обработкой комплектующих.

• Разработан алгоритм построения согласованных планов и расписаний работ для обработки комплектующих деталей и сборки из них узлов, агрегатов и выпускаемых предприятием изделий и его версия для параллельных вычислений.

Диссертационная работа состоит из введения, четырёх глав, заключения, библиографического списка литературы и приложений.

Основные выводы и результаты.

1. Подготовлен обзор и проведен анализ современного состояния методов и систем, предназначенных для планирования и построения расписаний работ на машиностроительных производствах.

2. На основе методов агрегирования информации разработан алгоритм построения согласованных планов и расписаний работ для обработки комплектующих деталей на уровне предприятия.

3. Разработана версия алгоритма построения согласованных планов и расписаний работ, позволяющая распараллеливать вычисления и за счет этого на многопроцессорных вычислительных комплексах существенно сокращать время построения планов и расписаний.

4. Определены условия и сформулирована теорема, позволяющая формировать оптимальный порядок изготовления узлов и агрегатов в «каркасных» расписаниях, когда сборка может начаться после обработки комплектующих.

5. Определены условия и сформулирована теорема, позволяющая формировать оптимальный порядок изготовления сложных узлов, агрегатов и выпускаемых изделий в «каркасных» расписаниях, когда сборка производится параллельно с обработкой комплектующих.

6. Разработан алгоритм построения согласованных планов и расписаний работ для обработки комплектующих деталей и сборки из них узлов, агрегатов и выпускаемых предприятием изделий.

7. Разработана версия алгоритма построения согласованных планов и расписаний работ, связанных с обработкой комплектующих деталей и сборкой из них узлов, агрегатов и выпускаемых предприятием изделий, которая позволяет распараллеливать вычисления.

8. Разработаны и программно реализованы четыре прототипа системы, реализующие предложенные в работе алгоритмы построения согласованных планов и расписаний работ без учета и с учетом промежуточных сборок узлов и агрегатов, а также с последовательной и параллельной схемой вычислений.

9. С разработанными прототипами системы были проведены вычислительные эксперименты, которые подтвердили высокую работоспособность предложенных алгоритмов, а также целесообразность распараллеливания вычисления, позволяющую заметно сократить время расчетов.

Ю.Разработанные алгоритмы использовались при проектировании компанией «Нью Лайн Инжиниринг» цеха обработки трубопроводов на заводе Воронежского акционерного самолетостроительного общества.

Показать весь текст

Список литературы

  1. А.Н. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта / под ред. Д. А. Поспелова — М.: Наука, 1986. — 312 с.
  2. А.Е., Колобов A.A., Омельченко И. Н. Интегрированная логистическая поддержка жизненного цикла наукоемкой продукции. — М.: Издательство МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2008. — 296 с.
  3. Г. Основы исследования операций. — М.: Мир, 1972. — Т. 1. — 336 с.
  4. Г. Основы исследования операций. — М.: Мир, 1972. — Т. 2. — 487 с.
  5. Г. Основы исследования операций. — М.: Мир, 1972. — Т. 3. — 503 с.
  6. Гладков J1.A., Курейчик В. В., Курейчик В. М. Генетические алгоритмы (2-е изд., испр. и доп.) / под ред. В. М. Курейчика — М.: Физматлит, 2006. — 320 с.
  7. В.Ф., Емельянов В. В., Овсянников М. В. Оперативное управление в ГПС. — М.: Машиностроение, 1990. — 253 с.
  8. В.И., Карсаев О. В. Технология многоагентных систем и ее приложения в управлении и моделировании // Проблемы управления и моделирования в сложных системах: труды V-й международной конференции. — Самара, 2003. — С. 271−283.
  9. С.А. Методы адаптивного и генетического поиска в оперативном планировании производства // Известия высших учебных заведений. Машиностроение. — 2011. — № 8. — С. 74−80.
  10. JI.C., Дымарский Я. С., Меркулов А. Д. Задачи и методы оптимального распределения ресурсов. —М.: Сов. Радио, 1968. — 464 с.
  11. О.Э., Пересветов В. В. Составление расписаний с минимизацией суммарного запаздывания на одном приборе методом параллельных муравьиных колоний // Вестник ТоГУ. — 2012. — Т. 2, № 25. — С. 45−52.
  12. В.В., Курейчик В. В., Курейчик В. М. Теория и практика эволюционного моделирования. — М.: Физматлит, 2003. — 462 с.
  13. В.В., Штаутмайстер Т. Оперативное управление раскроем материала на лесоперерабатывающем предприятии. — М.: АНВИК, 1999. — 171 с.
  14. В.В., Ясиновский С. И. Гибридная система для планирования производства на основе генетических алгоритмов, методов имитации и экспертных систем // Известия ТРТУ, 1996. — № 3. — С. 4−9.
  15. A.A., Жилинскас А. Г. Методы поиска глобального экстремума. — М.: Наука, 1991. — 205 с.
  16. Зак Ю. А. Прикладные задачи теории расписаний и маршрутизации перевозок. — М.: Либроком, 2011. — 394 с.
  17. Зак Ю.А., Рейдман P.M., Рувинский A.A. Методы оптимизации и их применение в целлюлозно-бумажной промышленности. — М.: Лесная промышленность, 1973. — 248 с.
  18. P.M. Сводимость комбинаторных проблем // Кибернетический сборник. — М.: Мир, 1972. — С. 16−38.
  19. A.A., Омельченко И. Н. Экономика инновационной деятельности наукоёмких предприятий. — М.: Издательство МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2007. —384 с.
  20. A.A., Омельченко И. Н. Основы промышленной логистики. Учебное пособие. — М.: Издательство МГТУ им. Н. Э. Баумана, 1998. — 116 с.
  21. A.A., Омельченко И. Н., Орлов А. И. Менеджмент высоких технологий. — М.: Экзамен, 2008. — 624 с.
  22. Р.В., Максвелл B.JL, Миллер JI.B. Теория расписаний. — М.: Наука, 1975. —360 с.
  23. П.А., Кочетов Ю. А. Локальный поиск с чередующимися окрестностями для задачи Джонсона с пассивным буффером // Дискретный анализ и исследование операций. — 2012. — Т. 19, № 5. — С. 63−82.
  24. A.A., Сигал И. Х., Финкелыптейн Ю. Ю. Гибридные методы в дискретном программировании // Изв. АН СССР. Техническая кибернетика. — 1988. — № 1. — С. 65−77.
  25. Т., Лейзерсон Ч. Глава 15. Динамическое программирование // Алгоритмы. Построение и анализ / под ред. И. В. Красикова — М.: ИД Вильяме, 2005. — С. 1296.
  26. Теория расписаний и вычислительные машины / под ред. Э. Г. Коффмана — М.: Наука, 1984. — 334 с.
  27. В.В., Дли М.И., Голунов Р. Ю. Нечёткая логика и искусственные нейронные сети. — М.: Физматлит, 2001. — 221 с.
  28. В.М. Генетические алгоритмы: Учебное пособие. 2й изд. — М.: Физматлит, 2005. — 320 с.
  29. A.A., Гафаров Е. Р. Теория расписаний. Задачи и алгоритмы. — М.: Изд-во МГУ, 2011. — 224 с.
  30. A.A., Гафаров Е. Р. Теория расписаний. Минимизация суммарного запаздывания для одного прибора. — М.: Вычислительный центр им. А. А. Дородницына РАН, 2006. — 134 с.
  31. В.В., Лисовец Ю. П. Основы методов оптимизации: Учеб. пособие для втузов. — М.: Изд-во МАИ, 1995. — 340 с.
  32. Д.Ф. Искусственный интеллект. Стратегии и методы решения сложных проблем: Пер с англ. — М.: Вильяме, 2003. — 862 с.
  33. Ю.Е. Автоматизация оперативного планирования в машиностроительном производстве. —М.: Экономика, 2007. — 285 с.
  34. В.Н., Сидоренко A.M., Хоботов E.H. Система планирования для производств с параллельной сборкой изделий // Программные продукты и системы. — 2012. — № 3. — С. 213−217.
  35. М.: МФТИ, 2011. — С. 217−218.
  36. И.Ю. Оптимизация работы системы последовательного типа // Управление большими системами. — 2007. — № 18. — С. 58−72.
  37. Исследование операций / под ред. Д. Моудера, С. Элмаграби — М.: Мир, 1981. —Т.2. —716с.
  38. В., Перфильева И., Мочкрож И. Математические принципы нечёткой логики. — М.: Физматлит, 2006. — 352 с.
  39. И.П., Косачевский О. Т. Генетические алгоритмы комбинирования эвристик в задачах дискретной оптимизации // Информационные технологии. — 1999. — № 2. — С. 2−7.
  40. Г. С. Методы искусственного интеллекта. — М.: Физматлит, 2011.295 с.
  41. X., Стайглиц К. Комбинаторная оптимизация. Алгоритмы и сложность: Пер. с англ. — М.: Мир, 1982. — 510 с.
  42. A.A. Математические модели в управлении производством.1. М.: Наука, 1975. — 386 с.
  43. В.А. Планирование поточно-группового производства. — M.-JL: Машиностроение, 1966. — 192 с.
  44. В.А., Соколицын С. А. Построение оптимального календарного плана обработки деталей на групповых поточных линиях упрощенным математическим методом // Сб. трудов ЛИЭИ. — 1963. — С. 66−82.
  45. Г. С. Искусственный интеллект основа новой информационной технологии. — М.: Наука, 1988. — 280 с.
  46. С., Норвиг П. Искусственный интеллект: современный подход, 2-е изд.: Пер. с англ. — М.: Вильяме, 2006. — 1408 с.
  47. От моделей поведения к искусственному интеллекту / под ред. В.Г. Редько
  48. М.: КомКнига, 2006. — 447 с.
  49. Д., Пилиньский М., Рутковский JI. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы. — М.: Горячая линия -Телеком, 2004. — 452 с.
  50. JI. Методы и технологии искусственного интеллекта. — М.: Горячая линия Телеком, 2010. — 520 с.
  51. Москва, 2010. — Т. 10, № 2. — С. 206−207.
  52. A.M., Хоботов E.H. Планирование и построение расписаний работ с учетом сборки узлов и изделий // Автоматизация в промышленности. — 2012. — № 10. — С. 21−25.
  53. A.M., Хоботов E.H. Использование параллельных вычислений при решении задач планирования и построения работ на предприятиях. // Параллельные вычисления и задачи управления: труды пятой международной конференции. — Москва, 2010. — С. 315−322.
  54. A.M., Хоботов E.H. Об одном подходе к планированию производства с параллельной сборкой изделий // Современные проблемы фундаментальных и прикладных наук: труды 51-й научной конференции МФТИ. — Москва, 2008. — Т. 2, № 3. — С. 154−156.
  55. A.M., Хоботов E.H. Планирование производств с параллельной сборкой изделий // Вестник Московского государственного технического университета им. Н. Э. Баумана. Машиностроение. — 2009. — № 3. — С. 100−109.
  56. А.Г. Генетические алгоритмы // Новости искусственного интеллекта. — 1995. — № 4. — С. 6−46.
  57. А.Г., Тимохов A.B., Федоров В. В. Курс методов оптимизации: Учебное пособие. 2й изд. — М.: Физматлит, 2005. — 367 с.
  58. B.C., Гордон B.C., Шафранский Я. Н. Теория расписаний. Одностадийные системы. — М.: Наука, 1984. — 384 с.
  59. B.C., Сотсков Ю. Н., Струсевич В. А. Теория расписаний. Многостадийные системы. — М.: Наука, 1989. — 328 с.
  60. B.C., Шкурба В. В. Введение в теорию расписаний. — М.: Наука, 1975. —256 с.
  61. Е.Б., Загидуллин P.P. Оперативно-календарное планирование и диспетчирование в MES-системах // Станочный парк. — 2008. — № 11. — С. 22−27.
  62. Е.Н. Организационно-техническое управление: Курс лекций. — М.: Издательство МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2003. — 74 с.
  63. Е.Н. О некоторых моделях и методах решения задач планирования в дискретных производственных системах // Автоматика и телемеханика. — 2007. — № 12. — С. 85−100.
  64. Е.Н. Использование оптимизационно-имитационного подхода для решения задач планирования и выбора маршрутов обработки. I // Автоматика и телемеханика. — 1996. — № 1. — С. 121−128.
  65. Е.Н. Использование оптимизационно-имитационного подхода для решения задач планирования и выбора маршрутов обработки. II // Автоматика и телемеханика. — 1996. — № 2. — С. 147−155.
  66. Е.Н. Некоторые замечания к теореме Джонсона // Автоматика и телемеханика. — 1995. —№ 10.
  67. Baker K.R. Introduction to sequencing and scheduling. — New York: Wiley. — 1974. —316 p.
  68. Baker K.R., Bertrand W.M. A dynamic priority rule for scheduling against due dates // Journal of Operation Management. — 1982. — Vol. 3. — P. 37−42.
  69. Bermudez J. Advanced Planning and Scheduling Systems: Just a fad or a breakthrough in manufacturing and Supply Chain Management? // The report on manufacturing. — AMR Research, 1999. — P. 16−19.
  70. Blomer F., Gunther H.O. LP-based heuristics for scheduling batch processes // Int. J. Product. Res. — 2000. — Vol. 38, № 5. — P. 1029−1051.
  71. Bruker P. Scheduling Algorithms. — Leipzig: Springer, 2007. — 371 p.
  72. Bruker P., Knust S. Complex Scheduling. — Berlin: Springer-Verlag, 2006. — 285 p.
  73. Cummings M., Dion H. Production scheduling in a process and assembly job shop // Production Planning & Control. — 1999. — Vol. 10, № 1. — P. 76−86.
  74. Davis L. Handbook of Genetic Algorithms. — New York: Van Nostrand Reinhold, 1991. —384 p.
  75. Duenas A., Petrovic D. An approach to predictive-reactive scheduling of parallel machines subject to disruptions // Annals of Operations Research. — 2007. — Vol. 159, № 1, —P. 65−82.
  76. Gafarov E.R., Lazarev A.A. Transforming a pseudo-polynomial algorithm for the single machine total tardiness maximization problem into a polynomial one // International Conference on Operations Research. — Karlsruhe (Germany), 2006. — P. 83.
  77. Gafarov E.R., Lazarev A.A., Werner F. Transforming a pseudo-polynomial algorithm for the single machine total tardiness maximization problem into a polynomial one // Annals of Operations Research. — 2012. — Vol. 196, № 1.1. P. 247−261.
  78. Garey M.R., Johnson D.S. Scheduling tasks with nonuniform deadlines on two processors // J. Assoc. Comput. Mach. — 1976. — № 23. — P. 461−467.
  79. Glover F. Tabu Search, Part I // ORSA Journal on Computing. — 1989. — Vol.1, № 3. — P. 190−206.
  80. Glover F. Tabu Search, Part II // ORSA Journal on Computing. — 1990. — Vol.2, № 1. —P. 4−32.
  81. Gunther H.O. Advanced Planning and Scheduling Solutions in Process Industry.
  82. Berlin: Springer-Verlag, 2003. — 426 p.
  83. Guo Q., Zhang M. Multiagent-based scheduling optimization for Intelligent Manufacturing System // The International Journal of Advanced Manufacturing Technology. — 2008. — Vol. 44, № 5−6. — P. 595−605.
  84. Herrmann J., Lee C.-Y., Snowdon J. A Classification of Static Scheduling Problems. Complexity in Numerical Optimization / edited by P.M. Parlados — Singapore: World Scientific, 1993. — P. 203−253.
  85. Heydari M., Sadjadi S.J., Mohammadi E. Minimizing total flow time subject to preemption penalties in online scheduling // The International Journal of Advanced Manufacturing Technology. — 2009. — Vol. 47, № 1−4. — P. 227 236.
  86. Holland J.H. Adaptation in natural and artifical systems. — Ann Arbor: Univ. of Michigan Press, 1975. — 183 p.
  87. Holthaus O., Rajendran C. A fast ant-colony algorithm for single-machine scheduling to minimize the sum of weighted tardiness of jobs // Journal of the Operational Research Society. — 2005. — № 56.
  88. Hurink J., Jurisch B., Thole M. Tabu search for the job-shop scheduling problem with multi-purpose machines // OR Spektrum. — 1994. — № 15. — P. 205 215.
  89. Jain A.S., Meeran S. Deterministic job-shop scheduling: Past, present and future // European Journal of Operational Research. — 1999. — № 112. — P. 390 434.
  90. Johnson S.M. Optimal two- and three-stage production schedules with setup times included // Naval Research Logistics Quarterly. — 1954. — Vol. 1, № 1. — P. 61−68.
  91. Kesen S.E., Das S.K., Gungor Z. A mixed integer programming formulation for scheduling of virtual manufacturing cells (VMCs) // The International Journal of Advanced Manufacturing Technology. — 2009. — Vol. 47, № 5−8. — P. 665 678.
  92. Kilincci O. A Petri net-based heuristic for simple assembly line balancing problem of type 2 // The International Journal of Advanced Manufacturing Technology. — 2009. — Vol. 46, № 1−4. — P. 329−338.
  93. Land A.H., Doig A.G. An Automatic Method of Solving Discrete Programming Problems // Econometrica. — 1960. — Vol. 28, № 3. — P. 497−520.
  94. Lazarev A.A. Minimum absolute error for NP-hard scheduling problem for single machine minimizing maximum lateness // Workshop on the Complexity of Multivariate Problems, October 4−8,. — 1999. — P. 13.
  95. Lazarev A.A., Siraev R. Scheduling to minimize total weighted completion time: branch and bound method // 9-th Belgian-French-German Conference on Optimization. Namur, 1998. — P. 26−28.
  96. Lee W.-C., Lin Y.S., Wu C.-C. A branch-and-bound and heuristic algorithm for the single-machine time-dependent scheduling problem // The International
  97. Journal of Advanced Manufacturing Technology. — 2009. — Vol. 47, № 9−12.1. P. 1217−1223.
  98. Lei D. Multi-objective production scheduling: a survey // The International Journal of Advanced Manufacturing Technology. — 2008. — Vol. 43, № 9−10.1. P. 926−938.
  99. Lerman J. Programming Entity Framework. — Beijing: Cambridge Mass.: O’Reilly Media, 2009. — 832 p.
  100. Monfared M.A.S., Yang J.B. Design of an intelligent manufacturing scheduling and control system using fuzzy logic: Sensitivity analysis and parameter optimization // Journal of Intelligent and Fuzzy Systems. — 2004. — Vol. 15, № 2. —P. 89−104.
  101. Naderi B., Zandieh M., Roshanaei V. Scheduling hybrid flowshops with sequence dependent setup times to minimize makespan and maximum tardiness // The International Journal of Advanced Manufacturing Technology. — 2008.
  102. Vol. 41, № 11−12. —P. 1186−1198.
  103. Pan Q.-K. et al. Solving manpower scheduling problem in manufacturing using mixed-integer programming with a two-stage heuristic algorithm // The International Journal of Advanced Manufacturing Technology. — 2009. — Vol. 46, № 9−12. — P. 1229−1237.
  104. Panwalkap S.S., Wafik I. A Survey of Scheduling Rules // Operation Research.1977. —Vol. 25, № i.p. 45−61.
  105. Pinedo M.L. Planning and Scheduling in Manufacturing and Services, 2nd ed.
  106. Heidelberg: Springer-Verlag, 2009. — 537 p.
  107. Rokni S., Fayek A.R. A multi-criteria optimization framework for industrial shop scheduling using fuzzy set theory // Integrated Computer-Aided Engineering. — 2010. — Vol. 17, № 3. — P. 175−196.
  108. Saravanan M., Noorul Haq A. Evaluation of scatter-search approach for scheduling optimization of flexible manufacturing systems // The International Journal of Advanced Manufacturing Technology. — 2007. — Vol. 38, № 9−10.1. P. 978−986.
  109. Stadtler H., Kilger C. Supply Chain Management and Advanced Planning-Concepts, Models, Software and Case Studies, 3rd ed. — Berlin: Springer, 2005. —512 p.
  110. Straube F., Pfohl H.-C. Trends and Strategies in Logistics Global Networks in an Era of Change. — BVL, 2008. — 140 p.
  111. Tenny L.J., Hirani Z. Entity Framework 4.0 recipes a problem-solution approach. — Berkeley (Calif.): Apress, 2010. — 648 p.
  112. Turbide D. Advanced Planning and Scheduling (APS) Systems // Midrange ERP magazine. — 1998. — № 1.
  113. Tzung-Pei Hong, Tzung-Nan Chuang. Fuzzy CDS scheduling for flow shops with more than two machines // Journal of Intelligent and Fuzzy Systems. — 1998. — Vol. 6, № 4. — P. 483−494.
  114. Wei T., Khoshnevis B. A linearized polynomial mixed integer programming model for the integration of process planning and scheduling // Journal of Intelligent Manufacturing. — 2004. — № 15. — P. 593−605.
  115. Weiming S., Norrie D.H. Dynamic manufacturing scheduling using both functional and resource related agents // Integrated Computer-Aided Engineering. — 2001. — Vol. 8, № 1. — P. 17−30.
  116. Zak Y.A. Methods of Multiextremal Optimization under Constraints for Separably Quasimonotone Functions // Journal of Computer and Systems Sciences International. — 2011. — Vol. 50, № 3. — P. 375−391.
Заполнить форму текущей работой

Сессия? Спокойно!