Гібридний планувальник промислового виробництва з використанням simpy та генетичного алгоритму

Анотація

У статті розв’язується завдання планування промислового виробництва за умов змінної тривалості технологічних операцій, відмов обладнання, конфліктів ресурсів та обмеженої місткості виробничих буферів. Запропоновано гібридний планувальник, який поєднує генетичний алгоритм із дискретно-подієвим моделюванням у середовищі SimPy. Генетичний алгоритм здійснює глобальний пошук послідовності виконання операцій і варіантів призначення обладнання, тоді як симуляційна модель відтворює виконання кожного сформованого розкладу з урахуванням черг, простоїв, відмов, інтервалів відновлення та відхилень фактичної тривалості операцій від нормативних значень. Розроблено дворівневе представлення хромосоми, що кодує порядок виконання операцій і вибір альтернативних виробничих ресурсів. На відміну від традиційних схем симуляційної оптимізації, запропонована модель реалізує замкнений цикл зворотного зв’язку, у межах якого SimPy передає подієві показники до еволюційного модуля. Отримані показники використовуються не лише для визначення пристосованості хромосом, а й для адаптивної зміни ймовірності мутації та спрямованого перепризначення операцій на менш завантажене обладнання. Запропоновано робастну процедуру оцінювання розкладів за результатами повторних симуляційних запусків із використанням медіани та медіанного абсолютного відхилення. Експериментальне дослідження проведено для виробничої системи, що містить 30 замовлень, 120 операцій і п’ять груп ресурсів. Порівняння з методами FCFS, SPT та статичним генетичним алгоритмом показало, що у комбінованому сценарії запропонований планувальник скорочує тривалість виробничого циклу на 7,0 %, сумарне запізнення – на 23,7 %, простої обладнання – на 17,8 %, а нерівномірність завантаження – на 27,4 %. Отримані результати підтверджують, що використання подієвого симуляційного зворотного зв’язку підвищує здійсненність, стійкість та операційну ефективність виробничих розкладів