Содержание к диссертации
Введение
1. Направления повышения эффективности процессов принятия решений при проектировании развивающихся производственных систем 12
1.1. Особенности задач проектирования производственных систем при их модернизации и развитии 12
1.2 Оптимизационно-имитационный подход к автоматизированному проектированию производственных систем 19
1.3. Цель и задачи исследования 34
2. Разработка технологии и моделей оптимального проектирования перестраиваемых производственных систем на основе оптимизационно-имитационного подхода 35
2.1. Декомпозиционные схемы оптимального проектирования развивающихся производственных систем 36
2.2. Оптимизационные модели поиска оптимальных проектных решений при реформировании и модернизации производства 48
2.2.1. Модели структурного синтеза производственных систем 48
2.2.3. Модели согласованной параметрической оптимизации 54
2.3. Технология комплексного имитационного моделирования сложных производственных систем 58
2.4. Основные выводы главы 66
3. Адаптивная алгоритмизация задач поиска проектных вариантов при структурной и параметрической оптимизации производственных систем 67
3.1. Формирование адаптивных алгоритмов поискового типа для решения задач параметрической оптимизации 67
3.2. Алгоритмизация задач оптимального структурного синтеза на основе модифицированной схемы ветвей и границ 80
3.3. Разработка процедур агрегирования показателей качества в многокритериальных оптимизационных моделях 86
3.4. Основные выводы главы 95
4. Разработка программного комплекса поддержки принятия решений при модернизации и развитии производственных систем и его апробация в условиях производства 96
4.1. Структура и характеристики программного комплекса 96
4.2. Использование разработанного программного обеспечения для моделирования и оптимизации производственной системы изготовления телевизионной техники 103
4.3. Интеграция подсистемы поддержки принятия решений с корпоративной информационной системой предприятия 114
4.4. Основные выводы главы 119
Заключение 120
Список литературы
- Оптимизационно-имитационный подход к автоматизированному проектированию производственных систем
- Оптимизационные модели поиска оптимальных проектных решений при реформировании и модернизации производства
- Формирование адаптивных алгоритмов поискового типа для решения задач параметрической оптимизации
- Использование разработанного программного обеспечения для моделирования и оптимизации производственной системы изготовления телевизионной техники
Введение к работе
Актуальность темы. На современном этапе развития рыночной экономики большой интерес наряду с задачами создания новых производственных систем вызывают задачи реформирования и модернизации действующих производств. Динамично изменяющиеся внешние условия требуют обновления номенклатуры выпускаемой продукции, совершенствования технологии ее изготовления, расширения производственных мощностей и т.д. Это приводит к необходимости структурно-параметрической перестройки производственной системы в соответствии с поставленными целями, что связано с решением комплекса согласованных задач оптимального проектирования на всех иерархических уровнях производства. При этом основой для формирования новых проектных вариантов является анализ действующей производственной системы.
Процесс структурного и параметрического синтеза развивающихся производственных систем осложняется высокой динамичностью, нестабильностью и стохастичностью производства, что затрудняет использование аналитических моделей для принятия проектных решений. Перспективным направлением решения указанной проблемы является применение оптимизационно-имитационного подхода, основанного на совместном использовании оптимизационных процедур и имитационных моделей в процессе проектирования. Практическая реализация данного подхода при структурной и параметрической оптимизации развивающихся производственных систем приводит к формированию оптимизационных моделей, в которых ряд критериев и ограничений задается не аналитически, а определяется с помощью моделирующих процедур. Алгоритмизация таких задач применительно к сложным иерархическим производственным системам представляет значительные трудности и требует развития новых методов и средств организации итеративных схем оптимального проектирования, основанных на решении задач моделирования и анализа под управлением процедур целенаправленного перебора проектных вариантов. При этом важным требованием к разрабатываемым алгоритмам оптимального про-
ектирования является возможность эффективного решения оптимизационных задач, описываемых сложными алгоритмическими моделями.
Таким образом, актуальность темы диссертационного исследования определяется необходимостью разработки математического и программного обеспечения для решения задач поиска оптимальных вариантов производственных систем при их реформировании и модернизации с возможностью учета динамических и стохастических аспектов производства.
Работа выполнена в соответствии с научным направлением Воронежского государственного технического университета "САПР и системы автоматизации производства", а также ГБ НИР 04.04 "Интеллектуализация процессов моделирования и оптимизации в автоматизированных и информационных системах".
Цель и задачи исследования. Целью диссертационного исследования является разработка моделей, алгоритмов и программных средств структурно-параметрического синтеза стохастических производственных систем, обеспечивающих оптимизацию технико-экономических характеристик производства при его модернизации и развитии.
Для достижения поставленной цели предлагается решить следующие основные задачи:
провести анализ направлений развития современных производственных систем, выделить классы решаемых задач структурной и параметрической оптимизации и рассмотреть их особенности;
разработать методику проектирования развивающихся производственных систем и процедуры согласования проектных решений с учетом иерархической структуры производства;
сформировать модели структурного и параметрического синтеза производственных систем на основе оптимизационно-имитационного подхода;
- построить алгоритмы поиска проектных вариантов с возможностью их использования для решения задач с алгоритмическими моделями;
реализовать технологию имитационного моделирования производственных систем и построить схемы интегрированного взаимодействия оптимизационных и имитационных процедур в процессе проектирования;
разработать программное обеспечение подсистемы поддержки принятия решений с целью повышения эффективности производства и апробировать результаты исследования на практике.
Методы исследования. При выполнении работы использованы основные положения и методы системного анализа, теории вероятностей и математической статистики, теории графов и комбинаторики, аппарат вычислительной математики, методы имитационного моделирования, исследования операций и принятия решений.
Научная новизна результатов исследования. В диссертации получены следующие основные результаты, характеризующиеся научной новизной:
иерархическая декомпозиционная схема оптимального проектирования развивающихся производственных систем, обеспечивающая согласованное принятие проектных решений на различных иерархических уровнях производства на основе интегрированного взаимодействия оптимизационных и моделирующих процедур;
математические модели структурного и параметрического синтеза производственных систем, отличающиеся итеративным использованием имитационного моделирования в контуре принятия решений и позволяющие определять проектные варианты перестройки действующего производства с учетом его динамического и стохастического характера;
комплекс алгоритмов оптимального проектирования производственных систем, особенностью которого является сочетание вероятностных и детерминированных процедур непрерывной и дискретной оптимизации, позволяющих формировать адаптивные стратегии поиска проектных решений при невозможности представления оптимизационных моделей в аналитической форме;
методика моделирования иерархических производственных систем, основанная на совместном использовании CASE-технологий и имитационных процедур, что позволяет рассматривать в комплексе структуру, функции и динамику системы, а также производить ее анализ с различной степенью детализации;
структура и программное обеспечение системы поддержки принятия проектных решений, позволяющие на основе интеграции средств функционального, имитационного моделирования и оптимального выбора решать труднофор-мализуемые задачи проектирования развивающихся производственных систем с алгоритмическими моделями.
Практическая значимость и результаты внедрения. Разработанные модели и алгоритмы реализованы в программном комплексе поддержки принятия решений, ориентированном на поиск оптимальных вариантов структуры и параметров производственных систем при модернизации и развитии производства. Программный комплекс позволяет решать задачи моделирования, анализа и структурно-параметрической оптимизации как на уровне производственных участков, так и на уровне системы в целом. Использование разработанного программного обеспечения позволяет улучшить технико-экономические характеристики производственных систем, сократить сроки формирования оптимальных проектных решений и повысить их качество.
Результаты работы внедрены в ОАО "Видеофон" (г. Воронеж) при структурной и параметрической оптимизации производственных систем изготовления телевизионной техники и электронных компонентов РЭС, а также используются в учебном процессе кафедры "Систем автоматизированного проектирования и информационных систем" Воронежского государственного технического университета.
Апробация работы. Основные положения диссертационной работы докладывались и обсуждались на Всероссийской конференции "Интеллектуальные информационные системы" (Воронеж, 2003, 2005); Всероссийской конферен-
ции "Интеллектуализация управления в социальных и экономических системах" (Воронеж, 2006, 2008), VII Международной научно-технической конференции "Системный анализ в проектировании и управлении" (Санкт-Петербург, 2003); Международной конференции "Системные проблемы надежности, качества, информационных и электронных технологий" (Москва-Воронеж-Сочи, 2005), научно-методических семинарах кафедры систем автоматизированного проектирования и информационных систем ВГТУ (2001-2007).
Публикации. По результатам исследований опубликовано 16 печатных работ, в том числе 5 статей в изданиях, рекомендованных ВАК.
В работах, опубликованных в соавторстве и приведенных в конце автореферата, соискателем предложены: модели структурной и параметрической оптимизации развивающихся производственных систем [5,7]; схемы интегрированного взаимодействия оптимизационных и имитационных процедур [15]; структура подсистемы поддержки принятия решений [3]; технология имитационного моделирования производственной системы [6,11]; схемы структуризации технологического процесса производства телевизионной аппаратуры [14]; процедуры интеграции программных средств принятия решений с корпоративной информационной системой предприятия [1,2,9,10].
Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы из 115 наименований и приложений. Основная часть изложена на 121 страницах, содержит 57 рисунков и 3 таблицы.
Во введении обоснована актуальность работы, дана ее краткая характеристика, сформулированы цель и задачи исследования, изложены основные научные положения и результаты, выносимые на защиту.
В первой главе проведен анализ задач оптимального проектирования развивающихся производственных систем, связанных со структурно-параметрической перестройкой действующего производства при его модернизации и развитии. Рассмотрены особенности данного класса задач и определены принципы их алгоритмизации на основе оптимизационно-имитационного
подхода. Представлены схемы интегрированного взаимодействия оптимизационных и имитационных процедур в процессе проектирования. Сформулированы основные требования к математическому и программному обеспечению проектных процедур поиска оптимальных вариантов производственных систем. На основе проведенного анализа определены цель и задачи исследования.
Во второй главе рассматривается методика проектирования развивающихся производственных систем на основе оптимизационно-имитационного подхода. Предлагается иерархическая декомпозиционная схема оптимального проектирования, предусматривающая структуризацию производственной системы на взаимосвязанные блоки различной степени детализации с возможностью принятия оптимальных проектных решений как на уровне отдельных блоков, так и на уровне системы в целом. Рассматривается технология поиска оптимальных вариантов на каждом иерархическом уровне производства на основе интеграции оптимизационных и имитационных процедур. Обсуждаются вопросы координации проектных решений при структурно-параметрической перестройке производственных систем.
Для решения задач проектирования развивающихся систем и их элементов сформирован комплекс математических моделей структурной и параметрической оптимизации. Рассмотрены оптимизационные модели определения технологических маршрутов изготовления изделий и выбора используемого оборудования при реформировании и модернизации производства. Построены математические модели параметрической оптимизации производственной системы, позволяющие осуществлять согласование и оптимизацию материальных потоков как внутри системы, так и при ее взаимодействии с внешней средой. Особенностью данных моделей является то, что ряд критериев и ограничений в них определяется алгоритмически на основе имитационного моделирования.
Также в главе рассмотрены вопросы формирования имитационных моделей производственных систем с использованием аппарата сетей массового обслуживания. Представлена технология моделирования производственных сие-
тем, основанная на интеграции CASE-средств и имитационных процедур, позволяющая рассматривать в комплексе структуру и функции системы, а также динамику ее функционирования. Сформирована иерархия функционально-имитационных моделей производственной системы с возможностью реализации процесса моделирования как на уровне отдельных производственных участков, так и на уровне системы в целом.
Третья глава посвящена вопросам алгоритмизации задач параметрического и структурного синтеза перестраиваемых производственных систем. Алгоритмическую базу предлагается формировать на основе адаптивных поисковых процедур непрерывной и дискретной оптимизации.
На основе различных интерпретаций обобщенной итерационной процедуры адаптивной поисковой оптимизации разработаны вероятностные и детерминированные алгоритмы оптимального параметрического синтеза с возможностью их использования в задачах оптимального проектирования с алгоритмическими моделями. Для решения задач структурного синтеза в работе построена модифицированная схема ветвей и границ, которая отличается от стандартной способами решения оценочных задач. При вычислении нижних оценок использованы адаптивные процедуры непрерывной оптимизации. Определение верхних оценок основано на переходе от соответствующего непрерывного решения к дискретному с использованием различных схем дискретизации.
Также в главе обсуждаются вопросы, связанные с решением многокритериальных задач оптимального проектирования. Для алгоритмизации данных классов задач в работе построены адаптивные процедуры агрегирования критериев, основанные на выявлении в интерактивном режиме предпочтений ЛПР. Предложены способы настройки весовых коэффициентов показателей в зависимости от информации ЛПР.
В четвертой главе рассмотрены характеристики и структурная организация программного комплекса поддержки принятия проектных решений, ориентированного на поиск оптимальных вариантов структуры и параметров про-
изводственных систем при модернизации и развитии производства. Программный комплекс позволяет решать задачи моделирования, анализа и структурно-параметрической оптимизации как на уровне производственных участков, так и на уровне системы в целом. Рассмотрены процедуры интеграции программной среды принятия решений с системой имитационного моделирования Arena.
Показано практическое применение предлагаемых алгоритмических и программных средств при моделировании и оптимизации производственной системы изготовления телевизионной техники. Представлена технология интеграции разработанных программных средств с корпоративной информационными промышленного предприятия MFG/PRO с целью повышения эффективности производства.
В заключении представлены основные результаты работы.
Приложения содержат акты внедрения результатов диссертационной работы.
Оптимизационно-имитационный подход к автоматизированному проектированию производственных систем
В настоящее время перспективным направлением повышения эффективности процессов проектирования сложных систем является использование оптимизационно-имитационного подхода [93-95,97,98]. Этот подход основан на совместном использовании оптимизационных процедур и имитационных моделей при решении задач оптимального проектирования. Его использование позволяет осуществлять проектирование систем с учетом динамических и стохастических аспектов их функционирования и приводит к специфическим итеративным схемам поиска оптимальных вариантов (рис. 1.2). При этом оптимизационные процедуры используются для синтеза очередного варианта параметров или структуры проектируемой системы, а блок имитационного моделирования - для осуществления анализа, то есть для определения значений выходных характеристик системы при заданных значениях параметров. Выходные характеристики используются для формирования критериев и ограничений в оптимизационной модели. Процесс поиска оптимальных проектных решений при этом основан на решении последовательности задач моделирования при различных условиях. С учетом результатов анализа выполняется итерационный процесс улучшения первоначального проектного варианта на основе направленного изменения значений варьируемых параметров оптимизационной модели.
Использование оптимизационно-имитационного подхода при проектировании производственных систем предполагает решение следующих основных задач:
1. Выбор технологии имитационного моделирования, соответствующих математических схем и инструментальных средств и реализация имитационной модели производственной системы с использованием выбранных средств.
2. Разработка алгоритмов оптимального проектирования производственных систем, позволяющих осуществлять поиск проектных решений при отсут ствии аналитических формулировок критериев оптимальности и ограничений в оптимизационных моделях.
3. Разработка технологий и схем интеграции и согласования оптимиза-циионных процедур и имитационных моделей в процессе проектирования.
Первая задача оптимизационно-имитационного подхода связана с имитационным моделированием производственной системы. В настоящее время имитационное моделирование является наиболее эффективным методом исследования сложных производственных систем. Использование имитационного моделирования часто является единственным практически доступным способом получения информации о поведении системы, особенно на этапе ее проектирования [12,17,22-24,38,39,45,47,56,58,70,71,79,83,93]. При имитационном моделировании реализующий модель алгоритм воспроизводит процесс функционирования системы во времени, причем имитируются элементарные явления, составляющие процесс, с сохранением их логической структуры и временной последовательности, что позволяет учитывать факторы, которые часто создают трудности при аналитических исследованиях. Перспективность имитационного моделирования как метода исследования характеристик процесса функционирования производственных систем возрастает с повышением быстродействия и объема оперативной памяти ЭВМ, с развитием математического обеспечения, совершенствованием инструментальных средств и языков моделирования. - совокупность выходных характеристик системы : У} eY,j = l,nY.
При этом в перечисленных подмножествах можно выделить управляемые и неуправляемые переменные. В общем случае zi,v ,qm,y . являются элементами непересекающихся подмножеств и содержат как детерминированные, так и стохастические составляющие. При моделировании входные воздействия, воздействия внешней среды и внутренние параметры системы являются независимыми (экзогенными) переменными модели. Выходные характеристики являются зависимыми (эндогенными) переменными.
Процесс функционирования системы S описывается во времени оператором Fs, который в общем случае преобразует экзогенные переменные в эндогенные в соответствии с закономерностями поведения системы: Y(t) = Fs(Z(t),V(t),Q(t),t) (1.2)
Соотношения (1.2) являются математическим описанием поведения объекта моделирования во времени t и отражают его динамические свойства. Один и тот же закон функционирования Fs может быть отражен с помощью различных моделирующих алгоритмов As, реализуемых в имитационных процедурах.
Обобщенная схема построения и использования имитационной модели М сложной производственной системы S представлена на рис. 1.3. Итерационный процесс формирования имитационной модели осуществляется по субъ 1 2 ективным сведениям эксперта Is (контур 1) и экспериментальным данным Is (контур 2), характеризующим процесс функционирования моделируемой системы. Блок идентификации С(М, S) выполняет функции оценки соответствия между построенным вариантом имитационной модели М и свойствами системы S, по результатам которой может осуществляться корректировка модели. Общность этапов построения модели М и ее использования обеспечивается наличием контуров 3 и 4.
Оптимизационные модели поиска оптимальных проектных решений при реформировании и модернизации производства
Процесс оптимального проектирования на уровне каждого блока Bj производственной системы начинается с решения задачи структурного синтеза. Рассмотрим обобщенную постановку задачи структурного синтеза, соответствующую блоку Вj производственной системы.
Пусть на данном уровне детализации определен набор допустимых вариантов изменений структуры данного блока, который может быть представлен обобщенно в виде вектора Oj aQ, Qj (q. ,...,q ), где nq - общее число возможных вариантов. Введем альтернативные булевы переменные д. Г 1, если т-й вариант используется; xjm=\ (m = l,nq). J Ов противном случае. Критерии оптимальности в данной задаче формулируются в виде: Ъ(хкА....,х )-+} ,i = \,..,ny (2.3) Sh(xn,...,x. )- min ,h = \,...,ns (2.4) Jx J lq TPi(xkjX xkjn ) min ,l = \,...,ng. (2.5)
Показатели (2.3) отражают требование приближения значений выходных 7 / fc Т jX; 7 А характеристик блока Bj к значениям Y,- = (Yn ,...,Y. ), установленным подсистемой верхнего уровня, и могут быть записаны следующим образом: Y-(xk хк )-Yk - min или \Yi(xkjV...,xk.n )-Yj \ - min. (2.6) Значения Y(X j) определяются алгоритмически в результате имитационного моделирования при заданных значениях элементов вектора Xj .
Векторный критерий (2.4) соответствует минимизации объемов ресурсов, используемых при реорганизации блока В., и также определяется алгоритмически. Если ресурсы структурированы по видам, то этот критерий является векторным. При возможности оценки затрат ресурсов Sf для каждого варианта, этот показатель можно сформулировать в виде линейной целевой функции: S(Xj)=YuSrxlji- min i=l
Остальные требования, учитываемые при структурном синтезе, формализуются в виде системы ограничений. При этом могут быть использованы следующие виды ограничений: - на используемые производственные площади: P(Xkj) pf ; (2.7) - на количество дополнительно приобретаемого оборудования: Щ(Х)) Н)І ,i = UJr, (2.8) где к,- - количество групп оборудования, которое установлено или может быть к установлено в подсистеме В,-; - на численность основных профессиональных групп рабочих; Ri(X )ZR$ ,/ = 1,г/, (2.9) где г,- - количество профессиональных групп рабочих в подсистеме Bj ; - на гибкость структуры: r(x)) rf\ (2.10) - на уровень механизации и автоматизации подсистемы: U(Xk-) uf; (2.11) - на надежность функционирования подсистемы: N(Xkj) Nf\ (2.12) - на загрузку оборудования: К(х)) Кк ; (2.13) - на объем незавершенного производства (или среднюю длину очереди перед рабочими местами): D(x)) Dk . (2.14)
Принципиально могут быть заданы и другие ограничения, определяемые спецификой проектируемой системы и ее элементов. При этом левые части ограничений соответствуют значениям показателей, определяемым в процессе структурного синтеза, а правые — их предельным значениям. Совокупность ограничений (2.7) - (2.14) образует допустимую область D,- задачи, которая в общем случае может быть представлена следующим образом: В) = DlkuD2k-, где D\j - совокупность ограничений, заданных аналитически (к их числу можно отнести ограничения 2.7-2.11) ; Dlj - ограничения, заданные алгоритмически (2.12-2.14). При этом значения алгоритмически заданных критериев и ограничений задачи определяются в результате имитационного моделирования с использованием соответствующей модели блока
Представленная модель имеет обобщенный характер и конкретизируется при решении практических задач структурного синтеза. При проектировании развивающейся производственной системы структурный синтез связан, как правило, с решением задач выбора технологических маршрутов изготовления изделий, а также замены оборудования и расширения производственных мощ 51 ностей. Данная задача решается в рамках обобщенной иерархической схемы, представленной на рис. 2.5 раздела 2.1. При этом решение начинается с верхнего уровня иерархии, в результате чего определяются требуемые значения выходных параметров для подсистем нижних уровней декомпозиционной структуры. В качестве основных выходных параметров каждого блока используются объемы выпускаемых на данном производственном участке изделий V\ i = l,L, где L - номенклатура изделий.
Рассмотрим соответствующую оптимизационную модель, позволяющую решать данные задачи на уровне отдельного производственного участка Bj (в дальнейшем индекс к будем опускать). При этом осуществляется выбор технологических маршрутов изготовления изделий заданной номенклатуры L а также оборудования, исключаемого и приобретаемого для модернизируемой системы. Исходными данными при этом являются:
- множество технологических маршрутов Qi(i = l,...,L) для /-го изделия и стоимость Сщ (i = \,...,nq,q = l,...,Kj) его изготовления по q-му маршруту; - множество m классов оборудования, которое входило в систему до мо дернизации, число видов ntj оборудования в каждом классе, j = 1,..., m, а также количество оборудования каждого вида N у; j = 1,...,m, / = 1,...,m ,-; - множество классов оборудования m и видов оборудования in,-, j = 1,...,m, которое может быть использовано для модернизации системы.
Формирование адаптивных алгоритмов поискового типа для решения задач параметрической оптимизации
Рассмотренные в главе 2 задачи параметрического синтеза производственных систем являются задачами непрерывной оптимизации. Алгоритмизация задач данного класса предполагает выделение в качестве инвариантной части под задачи скалярной безусловной минимизации в и-мерном евклидовом пространстве Rn:
При этом учет ограничений в решаемых задачах осуществляется с использованием стандартного аппарата штрафных функций. Предполагается, что целевая функция определена алгоритмически в виде моделирующей процедуры, позволяющей по заданным значениям вектора варьируемых параметров X = (xi,...,xn) получать значения f(X). Таким образом, ставится задача построения процедур поиска экстремума алгоритмически заданного критерия /(X) при отсутствии информации о дифференциальных характеристиках дан-ной функции.
Разработку схем алгоритмизации задачи (3.1) предлагается осуществлять с использованием адаптивных алгоритмов нелокальной оптимизации поискового типа, предложенных в работах [32,42,43]. В основе их построения лежит методологический прием более полной формализации задачи оптимального выбора, связанный с ее вероятностной переформулировкой (рандомизацией) и переходом к осредненному критерию оптимальности: F(X) = M[f(X)]- mm, (3.2) {X} где М - операция математического ожидания; {X} - множество случайных векторов. Решением задачи (3.2) считается случайный вектор из множества {X}, минимизирующий функционал F(X).
Рассматриваемый подход является обобщенным, так как включает в качестве частного случая детерминированную постановку. Рандомизация задачи позволяет вынести поиск оптимальных решений на более высокий информационный уровень - уровень множества случайных векторов, что обеспечивает возможность выявления статистических закономерностей в свойствах оптимизируемой функции. В переформулированной осредненной задаче (3.2) не конкре тизируется вероятностная схема перебора. При этом уже на уровне постановки задачи создаются возможности объединения вероятностных (обеспечивающих идентификацию свойств целевой функции) и детерминированных поисковых алгоритмов.
Итерационные процедуры поиска оптимальных вариантов формируются в множестве случайных векторов следующим образом: XN+l=XN + aNYN , (3.3) где N - номер итерации; Y - случайный вектор, задающий направление дви-жения и статистически связанный с X ; aN - величина шага в данном направлении.
Построение вычислительных алгоритмов основано на интерпретации итерационной процедуры (3.3) с использованием различных вероятностных характеристик случайных векторов. В работах [32,42,43] предлагается обобщенная итерационная схема, сформулированная в терминах математического ожидания: Xі U1 M[XN+l] = M[XN] + aN.MyNMnN rN Xff(f(Uiy)-cN)(xN_uN) п со п XN -UN (3.4) где соп - площадь поверхности единичной сферы в пространстве Rn; X ,U -случайные векторы; сдг = const - уровень целевой функции, использующийся для разделения реализаций на группы перспективности; () - монотонная неубывающая функция, удовлетворяющая условиям: F(t) t 0 Vt O; \F(0) - О.
Итерационная процедура (3.4) является обобщенной схемой нелокального поиска и предполагает построение конкретных алгоритмических структур на основе ее различных интерпретаций. В ней используются только значения критерия оптимальности, что открывает возможности ее применения при работе с алгоритмическими моделями объектов.
Использование разработанного программного обеспечения для моделирования и оптимизации производственной системы изготовления телевизионной техники
Разработанный программный комплекс использован при параметрической и структурной оптимизации производственной системы изготовления телевизионной техники. Производство бытовой телевизионной техники характеризуется высокой динамичностью, усложнением аппаратуры за счет применения более развитой комплектующей базы, использованием современных прогрессивных материалов и технологий. К основным особенностям телевизионного производства можно отнести: - серийный (конвейерный) способ производства; - большое число сборочных операций; - высокие требования к качеству производимой продукции; - разнообразие поставщиков комплектующих, сырья и материалов; - быстроту изменения номенклатуры выпускаемых моделей и соответствующей конструкторско-технологической документации; п - партионный учет комплектующих, собираемых узлов и готовой продукции.
Основой для моделирования и оптимизации производственной системы является ее комплексный структурно-функциональный анализ, исследование основных материальных и информационных потоков, структуризация и систематизация технологических процессов и операций. Обобщенная схема телевизионного производства приведена на рис. 4.3, где номера блоков соответствуют кодам производственных участков предприятия. Функции основных производственных участков и используемое на предприятии оборудование представлены в табл. 4.1. На рис. 4.4. обобщенно показано движение материалов и комплектующих в производственной системе. Представленные схемы позволяют сформировать целостную картину производственного процесса.
При моделировании предлагается структурировать обобщенный процесс телевизионного производства следующим образом (рис. 4.5): - механико-химическое производство, в функции которого входит производство пластмассовых конструкций, их покраска и обработка, а также изготовление штампованных деталей, механическая обработка и гальванопокрытие; - телевизионное производство, основными функциями которого являются производство и подготовка элементов для сборки телевизионной техники (при этом многие компоненты, например, печатные платы, трансформаторы и т.д. закупаются предприятием у сторонних поставщиков); - окончательная сборка, регулировка, испытания и упаковка телевизоров.
Рассмотрим технологию моделирования процессов производства телевизионной техники. На начальном этапе осуществляется функциональное моделирование производственной системы в среде BPwin. Построение модели начинается с нотации IDEF0, где основное внимание уделяется указанию последовательности функций, выполняемых системой, а также отображению механизмов, посредством которых эти функции выполняются. Построение функциональной модели осуществляется от общего к частному - сначала описывается общая схема производства, затем последовательно рассматриваются конкретные технологические процессы. Процесс моделирования начинается с определения контекста, т.е. наиболее абстрактного уровня описания системы. Контекстная диаграмма "Производить продукцию" (рис. 4.6) отображает функционирование системы в целом и является вершиной древовидной структуры функциональных диаграмм. В диаграмме используются следующие типы интерфейсных дуг: вход (материал или информация); управление (правила стратегии, процедуры); выход (материал или информация); механизм (ресурсы, с помощью которых выполняется функция).
Каждая последующая диаграмма в иерархии является декомпозицией одной из функций диаграммы верхнего уровня. На рис. 4.7. представлены три основные подфункции базовой функции "Производить продукцию". В качестве таких подфункций используются: "Механико-химическое производство", "Телевизионное производство", "Сборка, контроль и упаковка телевизоров". Каждая подфункция подлежит декомпозиции аналогичным образом.
