Delist.ru

Автоматизация оперативного управления материальными потоками в подсистеме материально-технического снабжения производственного объединения (17.04.2009)

Автор: Сатышев Сергей Николаевич

Шаг 12. r = 1.

, то переходим на шаг 32.

, k = 1.

(k) и переходим на шаг 18.

Шаг 18. k = k + 1. Если k ( N ,то переходим на шаг 16.

, j = 1.

Шаг 21. j = j + 1. Если j ( M , то переходим на шаг 20.

Шаг 22. fH+1 = F(uH+1(.)) .

Шаг 23. h– = 1 , f – = f1, h = 2.

Шаг 24. Если fh < f – ,то f – = fh , h– = h .

Шаг 25. h = h + 1. Если h ( H , то переходим на шаг 24.

= fH+1 .

Шаг 27. fH+2 = F(uH+2(.)) .

Шаг 28. h– = 1 , f – = f1, h = 2 .

Шаг 29. Если fh < f – ,то f – = fh , h– = h .

Шаг 30. h = h + 1. Если h ( H , то переходим на шаг 29.

= fH+2 .

Шаг 32. r = r +1. Если r ( R , то переходим на шаг 13.

Шаг 33. p = p +1. Если p ( P ,то переходим на шаг 9.

Шаг 34. h+ = 1 , f + = f1 , h = 2 .

Шаг 35. Если fh > f + ,то f + = fh , h+ = h .

Шаг 36. h = h + 1. Если h ( H , то переходим на шаг 35.

, которое имеет максимальное значение вектора приспособленности.

Устанавливались следующие параметры алгоритма: количество возможных решений, или размер популяции H = 100, количество родительских пар R = 50, количество поколений P = 20, коэффициент штрафа s = 3. В качестве начального состояния использовался тот же вектор потока x(0) = [1000 0 0 0]T .

(.)) = x4(N) – x0(N) = 96 – 847 = – 751.

Таблица интервалов

В результате показано, что алгоритм оптимизации на имитационной модели обеспечивает более точную оценку характеристик процесса в области оптимальных параметров, что позволяет более обоснованно выбирать параметры стратегии управления материальными потоками.

В четвертой главе решается вопрос построения программно-моделирующего комплекса, реализующего предложенные методы и алгоритмы. Разработанные алгоритмы синтеза стратегии управления материальными потоками являются параметрическими, поэтому в зависимости от прогнозируемого количества потенциальных заказов дает различные варианты.

Программный комплекс включает имитационную модель стратегии управления запасами. С одной стороны, эта модель дает основу сравнительному анализу и проверке робастности предлагаемых в диссертации методов и алгоритмов. С другой стороны, в нее включен алгоритм управления заказами на комплектующие, что дает возможность имитировать процесс управления материальными потоками в целом. В диссертации предлагается универсальная модель интеграции имитационных моделей с включением произвольной стратегии управления материальными запасами.

С использованием полученных результатов в работе проведено исследование влияния внешних факторов и, прежде всего, интенсивности заказов на различные виды производственных работ (с учетом номенклатуры комплектующих), а также на эффективность стратегии управления материальными запасами. Для решения этой задачи использовался дисперсионный анализ в трехфакторной классификации при 2N наблюдениях.

Рассмотрены следующие факторы для дисперсионной модели:

фактор А - максимальная интенсивность заказов;

фактор В - средняя продолжительность производственного цикла;

фактор С – параметры стратегии управления.

Функцией отклика xijk является интегральная экономическая эффективность. Модель дисперсионного анализа имеет вид:

где ( - среднее значение функции отклика;

(i, (j, (k - эффекты факторов А, В, С, соответственно;

((()ij,((()jk,((()jk - взаимодействия факторов A, В, С.

Выдвигаются следующие гипотезы: H0: (1=(2= ... =(n.

HA: (i : (i=0; HB: (j : (j=0; HC: (k: (k=0;

загрузка...