Библиографическое описание:АНАЛИЗ МЕТОДОВ И АЛГОРИТМОВ ОПТИМИЗАЦИИ ПЛАНИРОВАНИЯ ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ МОЩНОСТЕЙ : научное издание / А. К. Овсянкин, А. М. Попов, М. А. Казанцев. - Текст : непосредственный // Вестник Астраханского государственного технического университета. Серия: Управление, вычислительная техника и информатика. - 2025. - № 3. - С. 88-93. - ISSN 2072-9502. - ISSN 2224-9761, DOI 10.24143/2072-9502-2025-3-88-93.
Аннотация:Ключевой задачей данного исследования является поиск оптимальных решений в области размещения производственных мощностей и определения оптимального размера партии продукции. Рассматриваются методы, позволяющие минимизировать издержки, связанные с транспортировкой, хранением и производством, а также максимизировать эффективность использования ресурсов. Представлен анализ методов и алгоритмов, применяемых для оптимизации загрузки производственных мощностей: алгоритм Джонсона, метод ветвей и границ, генетический алгоритм. Каждый из методов исследуется с точки зрения их применимости, точности, вычислительной сложности и адаптивности к различным условиям производства. Уделено внимание сравнению сильных и слабых сторон каждого подхода, что позволяет оценить их эффективность в зависимости от специфики производственных процессов. Результаты проведенного анализа показывают, что классические методы остаются актуальными для задач с четко определенными параметрами и стабильными условиями, тогда как современные технологии, такие как нейронные сети, генетические алгоритмы и методы оптимизации на основе больших данных, демонстрируют высокую эффективность в условиях неопределенности, динамически изменяющихся требований и сложных производственных систем. На основе проведенного исследования предложены возможные направления дальнейшего развития, включая интеграцию классических и современных методов, разработку гибридных подходов, сочетающих в себе преимущества различных технологий.
The key objective of this study is to find optimal solutions in the field of production capacity allocation and determining the optimal batch size. Methods are considered to minimize the costs associated with transportation, storage and production, as well as maximize the efficiency of resource use. The analysis of methods and algorithms used to optimize production capacity utilization is presented: Johnson's algorithm, the method of branches and boundaries, and the genetic algorithm. Each of the methods is being investigated in terms of their applicability, accuracy, computational complexity, and adaptability to different production conditions. Attention is paid to comparing the strengths and weaknesses of each approach, which makes it possible to evaluate their effectiveness depending on the specifics of production processes. The results of the analysis show that classical methods remain relevant for tasks with well-defined parameters and stable conditions, while modern technologies such as neural networks, genetic algorithms and optimization methods based on big data demonstrate high efficiency in conditions of uncertainty, dynamically changing requirements and complex production systems. Based on the conducted research, possible directions for further development are proposed, including the integration of classical and modern methods, the development of hybrid approaches combining the advantages of various technologies.
Издательство:Астраханский государственный технический университет, Астрахань
Источник:Вестник Астраханского государственного технического университета. Серия: Управление, вычислительная техника и информатика
Выпуск:№ 3
Номера страниц:88-93
Держатель оригинала документа:Акционерное общество «Научно-производственное предприятие «Радиосвязь», Сибирский государственный университет науки и технологий имени академика М. Ф. Решетнева
Количество экземпляров:
Твёрдая копия издания отсутствует в фонде библиотеки
Ключевые слова:production processes, optimization methods, genetic algorithm, branch and bound method, Johnson algorithm, production capacity, производственные процессы, методы оптимизации, генетический алгоритм, метод ветвей и границ, алгоритм Джонсона, производственная мощность
