Все выпуски

В работе рассматривается проблематика снижения сложности $NP$-трудных задач с помощью использования близких задач, для которых оптимальное или приемлемое решение уже известно. Для задач многоагентной маршрутизации применяется методика, основанная на кластеризации сети, согласованной с маршрутами коммивояжера на каждом кластере и построения маршрутов, учитывающих ограничение временных окон доставки. Приводится математическая модель, которой соответствует блок псевдобулевой условной оптимизации с ограничениями в виде дизъюнктивных нормальных форм, допускающей полиномиальную разрешимость и блок временных ограничений. Результаты по выбору метаэвристик на основе близких задач используются в программе по доставке товаров многими агентами потребителям, расположенным в вершинах инфраструктурной дорожной сети региона.

The paper considers the problem of reducing the complexity of $NP$-hard problems by using related problems for which an optimal or acceptable solution is already known. For multi-agent routing tasks, a technique is used based on network clustering consistent with traveling salesman routes on each cluster and constructing routes that take into account the limitation of delivery time windows. A mathematical model is presented that corresponds to a block of pseudo-Boolean conditional optimization with constraints in the form of disjunctive normal forms that allows polynomial solvability and a block of time constraints. The results of choosing metaheuristics based on related problems are used in a program for the delivery of goods by many agents to consumers located at the vertices of the regional infrastructure road network.

В работе формализуется задача оптимизации сопутствующего производства на гибких или реконфигурируемых производствах. В рассматриваемой постановке на входе задан набор обязательных изделий, требуется решить две взаимосвязанные подзадачи: 1) для каждого изделия из набора обязательных сформировать группу дополнительных изделий, которые могут быть произведены без изменения состояния производства, и 2) определить порядок переналадок производства между группами дополнительных изделий, а также «точки входа и выхода» в каждую из групп. В настоящей работе указанные подзадачи рассматриваются последовательно: первая подзадача сведена к задаче поиска клики максимального веса в ориентированном графе, вторая - к кластерной задаче коммивояжера. В ходе масштабных вычислительных экспериментов изучен выигрыш от применения эффективных современных методов решения обеих подзадач в сравнении с жадным решением, моделирующим рациональные действия человека-оператора в условиях большой размерности исходной комплексной задачи и ограниченного времени, имеющегося для ее решения.

The paper is devoted to the problem of optimization of accompanying manufacturing in flexible or reconfigurable manufacturing systems. Using a set of obligatory products as an input, the initial problem is reduced to two interrelated subproblems: 1) for each product from the set of obligatory products, form a group of additional (accompanying) products that can be manufactured without changing the state of production, and 2) determine the order of manufacturing changeovers between the groups of additional products, as well as the “points of entry and exit” for each group. The subproblems are considered sequentially: the first subproblem is reduced to the maximum weight clique problem, the second - to the cluster traveling salesman problem. Large-scale computational experiments were conducted to reveal the benefits of applying effective modern methods for solving both subproblems in comparison with the greedy solution (which models the rational actions of a human operator solving large accompanying manufacturing problems in short time).