Разработка и исследование моделей и методов календарного планирования для неоднородных систем исполнителей с обучением и наличием резерва ресурсов Клименко, Анна Борисовна

Введение к работе

Актуальность темы исследования.

Задача календарного планирования является одной из классических задач исследования операций. В настоящее время, однако, существуют процессы, для которых классические модели и методы календарного планирования являются недостаточными и не отражают таких значимых особенностей проектов, как: переменный характер параметров, существование зависимостей между параметрами, возможность наличия резерва ресурсов. Одной из областей календарного планирования, где перечисленные особенности носят ярко выраженный характер, является календарное планирование проектов по производству интеллектуальных продуктов и услуг, которые производятся людьми. Здесь производительность исполнителей носит переменный характер, суммарная производительность системы исполнителей не находится в прямой зависимости от количества ресурсов, существует резерв исполнителей, которые могут быть добавлены к уже функционирующей системе. При этом, как правило, имеются ограничения на следование решаемых задач.

Следует отметить, что решение задачи календарного планирования само по себе является информационным процессом, поскольку предполагает сбор, обработку и представление информации. С другой стороны, процесс производства интеллектуальных продуктов и услуг является комплексным информационным процессом, поскольку:

каждый исполнитель производит сбор и обработку информации, полученной от исполнителя предыдущей задачи и, в свою очередь, в процессе решения поставленной задачи является создателем новой информации, которая затем может быть передана исполнителю следующей задачи.

немаловажную роль в производстве интеллектуальных продуктов и услуг играет процесс обучения, влияющий на скорость и качество выполнения задач.

Таким образом, календарный план проекта является моделью информационного процесса.

Проблемами исследования особенностей динамики процессов производства интеллектуальных продуктов и услуг занимаются: Б. Боэм, Р. Мадахи, Т. К. Абдель-Хамид, С. Мадник, А. Коуберн. Полученные модели позволяют проводить оценку рисков проектов с учетом переменного характера параметров систем, но не рассчитаны на составление календарных графиков работ.

Тема календарного планирования неоднократно рассмотрена в работах: Р.В. Конвея, В.Л. Максвелла, Л.В. Миллера, В.С. Танаева, М. Пинедо, Е.С. Вентцель, Д.Херрмана, Э.Лина и др. Календарное планирование представляется как задача распределения ресурсов с неизменными параметрами. Обработка неопределенностей, влияющих на выполнение работ, производится путем использования концепции динамического планирования. Известные модели задач календарного планирования не позволяют учитывать переменный характер параметров и зависимости между их значениями.

Также необходимо отметить работы А.Б. Барского, разработавшего модель и метод решения задачи комплектации вычислительной системы (ВС) минимальной стоимости, которая позволяет сформировать систему исполнителей и план распределения работ между ними, при условии выполнения проекта в указанный срок. Модель задачи комплектации ВС минимальной стоимости учитывает возможность формирования системы исполнителей и существование ограничений на следование задач без учета изменений параметров системы и наличия ограничений на ресурсы.

Таким образом, можно утверждать, что область календарного планирования для неоднородных систем исполнителей с обучением и наличием резерва ресурсов является недостаточно разработанной, что определяет актуальность темы исследования.

Целью данной работы является разработка и исследование моделей и методов календарного планирования для неоднородных систем исполнителей с обучением и наличием резерва ресурсов в условиях неопределенности.

Исходя из поставленной цели, основной научной задачей является разработка модели задачи календарного планирования для неоднородных систем исполнителей с обучением и наличием резерва ресурсов в условиях неопределенности и методов ее решения при следующих исходных данных: имеется неоднородная система исполнителей, работающих параллельно; неоднородное множество исполнителей, которые могут быть подключены к проекту; задачи, предназначенные к исполнению с ограничением на следование; плановое время завершения проекта и момент времени, в который происходит принятие решения о формировании состава множества исполнителей и распределении по ним не решенных задач.

Для достижения поставленной цели в диссертации решаются следующие задачи:

1. 1. Исследование и анализ модели задачи комплектации вычислительной системы минимальной стоимости как аналога.

   2. Разработка математической модели задачи календарного планирования и выбор критерия оптимизации для неоднородных систем исполнителей с обучением и наличием резерва ресурсов в условиях неопределенности.

   3. Разработка метода оценки минимального времени выполнения проекта для неоднородной системы исполнителей с переменной производительностью.

   4. Разработка методики календарного планирования проекта для неоднородных систем исполнителей с обучением и наличием резерва ресурсов в условиях неопределенности.

   5. Разработка алгоритма диспетчеризации для неоднородной системы исполнителей с переменной производительностью.

   6. Выполнение вычислительного эксперимента и апробация разработанных методов.

   Объект исследования: система распределения работ по исполнителям для неоднородных систем исполнителей с обучением и наличием резерва ресурсов в условиях неопределенности.

   Предмет исследования: модели, методы и алгоритмы календарного планирования проектов.

   Диссертационная работа выполнена в рамках специальности 05.13.17 - «Теоретические основы информатики» и соответствует ей по п.2 - «Исследование информационных структур, разработка и анализ моделей информационных процессов и структур».

   Методы исследования: математическое моделирование, вычислительный эксперимент, методы исследования операций.

   Достоверность и обоснованность научных положений, выводов, алгоритмов и практических рекомендаций, полученных в диссертации, подтверждается корректным обоснованием постановок задач, результатами вычислительного эксперимента, актами о внедрении, выступлениями на конференциях и публикациями.

   Наиболее существенные научные положения, выносимые на защиту:

   1. 6. 1. Математическая модель задачи календарного планирования для неоднородных систем исполнителей с обучением и наличием резерва ресурсов в условиях неопределенности, отличающаяся от модели задачи-аналога о комплектации ВС минимальной стоимости структурами исходных данных, налагаемыми ограничениями на переменные, наличием переменных параметров и зависимостей между их значениями, что расширяет область применения моделей задач календарного планирования.

         2. Метод получения младшей G-выборки для неоднородных систем исполнителей с переменной производительностью, отличающийся от метода, описанного Барским А.Б., структурами исходных данных и введением параметра производительности с переменным значением, что позволяет получить G-выборку для графа задач, вершины которого взвешены трудоемкостями и производительностью, функционально зависящей от времени.

         3. Метод оценки минимального времени выполнения проекта для неоднородной системы исполнителей с переменной производительностью, отличающийся от метода, предложенного Барским А.Б. , структурами исходных данных, наличием дополнительной процедуры расчета времени завершения решения задач исполнителями и методом построения младшей G-выборки, что позволяет оценить минимальное время завершения проекта с учетом переменного характера производительности исполнителей и взвешенности информационного графа задач их трудоемкостями;

         4. Алгоритм диспетчеризации для неоднородной системы исполнителей с переменной производительностью, отличающийся от алгоритма Барского А.Б. структурами входных данных и наличием дополнительных процедур инициализации алгоритма и расчета времени завершения решения задач исполнителями, что позволяет произвести распределение задач по исполнителям с учетом переменного характера их производительности;

         5. Методика календарного планирования для неоднородных систем исполнителей с обучением и наличием резерва ресурсов в условиях неопределенности, позволяющая сократить расходы на проект при условии его выполнения в запланированный срок, а также выполнить прогнозирование общего бюджета проекта в точках перепланирования.

         Научная новизна диссертационной работы заключается в создании модели, методов, алгоритма и методики календарного планирования проектов для неоднородных систем исполнителей с обучением и наличием резерва ресурсов в условиях неопределенности.

         Практическая ценность работы заключается в разработке модели, методов, алгоритма и методики, позволяющих прогнозировать общую стоимость проекта и уменьшить ее (до 25% от первоначально планируемой по результатам вычислительного эксперимента).

         Апробация работы: Основные научные и практические результаты работы докладывались, обсуждались и были одобрены на IX научно- практической конференции преподавателей, студентов, аспирантов и молодых ученых (Таганрог, 2008), X научно-практической конференции преподавателей, студентов, аспирантов и молодых ученых (Таганрог, 2009), IV Международной конференции «Математика, ее приложения и математическое образование» (Улан-Удэ, 2011), Шестой научно-практической конференции «Перспективные системы и задачи управления» (Таганрог, 2011), Международной научно- практической мультиконференции «Управление большими системами- 2011»(Москва, 2011).

         Внедрение результатов работы: результаты работы используются в работе OOO «Inostudio Solutions» и ООО «Бизнес-Интеллект».

         Публикации: по материалам диссертации опубликовано 19 печатных работ, в том числе 7 статей в изданиях, входящих в «Перечень ведущих научных журналов и изданиях, выпускаемых в РФ», утвержденных ВАК РФ.

         Структура и объем работы: рукопись диссертации состоит из введения, трех глав, заключения, библиографического списка из 110 наименований, изложенных на 134 страницах машинописного текста и 4 приложений, содержит 52 рисунка и 7 таблиц.

         Похожие диссертации на Разработка и исследование моделей и методов календарного планирования для неоднородных систем исполнителей с обучением и наличием резерва ресурсов

         

         Разработка и исследование методов и моделей операций над ресурсами в коллективных информационных средахСиница Сергей Геннадьевич

         

         Разработка и исследование нечетких моделей динамического упорядочения информационных ресурсов в хранилищах данных с учетом их востребованности потребителями информацииТиек Ленг

         

         Разработка и исследование моделей данных и средств организации взаимодействия пользователей с информационными ресурсамиЗыкин Сергей Владимирович

         

         Исследование методов, разработка моделей и алгоритмов формирования элементов знаковой картины мира субъекта деятельностиПанов Александр Игоревич

         

         Исследование и разработка методов и моделей поиска адекватной информации в полнотекстовых базах данных Андриенко Евгений Владимирович

         

         Разработка и исследование моделей и методов построения архитектуры и инструментальных средств для динамических интеллектуальных системВиноградов Андрей Николаевич

         

         Разработка и исследование моделей и методов анализа терминального трафика в современных сетях связиПорязов Стоян Атанасович

         

         Исследование и разработка моделей и методов оптимизации структур телекоммуникационных системГалямов Василий Александрович

         

         Разработка и исследование методов и моделей автоматической проверки текстов на соответствие требованиям технической документацииТарасенко Антон Витальевич

         

         Разработка и исследование методов, средств и моделей для оптимизации технологических и организационных процессовМазурова Татьяна Александровна