|
Оптимальное расписание
С помощью линейного программирования можно определить оптимальную производственную программу, наилучший вариант использования сырья, оптимальные варианты смешения, оптимальное прикрепление потребителей к поставщикам.
оптимальное прикрепление потребителей к объектам нефтеба-зового хозяйства и последних к источникам ресурсов;
оптимальное прикрепление агрегированных потребителей автобензина и дизельного топлива к объектам нефтебазового хозяйства по периодам года (табл. 63);
оптимальное прикрепление нефтебаз к источникам ресурсов по периодам года (табл. 66);
Оптимальное прикрепление агрегированных потребителей автобензина (дизельного топлива) к объектам нефтебазового хозяйства по периодам года
Оптимальное прикрепление нефтебаз к источникам ресурсов по периодам года и объемы перевозок нефтепродуктов (в-т)
При разработке планов перевозок первоочередно загружаются самые дешевые виды транспорта — трубопроводный и водный, соблюдаются грузопотоки нефтепродуктов и обеспечивается оптимальное прикрепление потребителей к поставщикам по всем видам транспорта и по всем нефтепродуктам. При этом потребители должны быть обеспечены нефтепродуктами в объемах выделенных им фондов или лимитов, а также нефтепродукты должны быть размещены в резервуарных емкостях нефтебаз и нефтепродуктопроводов при сезонных накоплениях запасов, чтобы не допускать простоя транспортных средств при их разгрузке из-за недостатка свободных емкостей.
в отдельные периоды может привести к нерациональным перевозкам, так как оптимальное прикрепление в одном периоде (например в межнавигационном) может не совпасть с грузопотоками этого нефтепродукта в другом (навигационном периоде). В некоторых случаях, исходя из местных условий, предложения о длительных хозяйственных связях по нефтепродуктам, на первый взгляд, кажутся целесообразными. Но это именно бывает тогда, когда учитываются только местные условия и вопрос , рассматривается в отрыве и без учета общегосударственных/ интересов. Так, работники нефтеснабжения Белорусской ССР предложили установить прямые длительные хозяйственные связи между Лукомльской ГРЭС и Полоцким нефтеперерабатывающим заводом, при этом имелось в виду прекращение отгрузок топочного мазута для электростанции с пунктов налива, расположенных в Российской Федерации (Ярославля, Уфы, Куйбышева и др.), которые находятся значительно дальше от ГРЭС, чем Полоцкий НПЗ. Если брать эти два объекта в отрыве от общесоюзных связей, то такое прикрепление было бы оправдано. Однако этот вопрос должен быть рассмотрен в общей системе грузопотоков топочного мазута. На приведенной схеме (рис. 6) ясно видно, что прикрепление Лукомльской ГРЭС к Полоцкому НПЗ вызовет нерациональные перевозки на участке Полоцк— Витебск—Орша, которые увеличат дальность перевозок мазута на 184 км. Прикрепление Лукомльской ГРЭС к Полоцкому НПЗ вызовет необходимость отгружать топочный мазут для Литовской ГРЭС с пунктов налива РСФСР, при этом на участке Полоцк—Орша будут иметь место встречные перевозки мазута, что недопустимо. Поэтому, несмотря на близость Полоцкого НПЗ к месту потребления мазута, последний выгоднее завозить для Лукомльской ГРЭС из Куйбышева и Уфы, а мазут Полоцкого НПЗ поставлять Литовской ГРЭС. В этом случае будет достигнуто сокращение транспортных расходов и уменьшение дальности перевозок в целом по сети железных дорог.
Необходимость использования экономико-математических методов и электронно-вычислительной техники в планировании и управлении народным хозяйством обусловливается резким увеличением объемов производства, расширением ассортимента выпускаемой продукции, сложностью хозяйственных связей, увеличением потока информации, влиянием различных факторов на процессы производства, повышением скоростей технологических и транспортных процессов, увеличением грузоподъемности транспортных средств, сложностью решения таких народнохозяйственных задач, как оптимальное прикрепление потребителей к поставщикам (транспортная задача), массовость и очередность обслуживания, замена оборудования, оперативного управления и т. п. Немаловажная роль принадлежит в этом деле и такому фактору, как увеличение численности административно-управленческого персонала. Оставление действующих, так называемых рутинных, методов работы неизменно потребует в ближайшем будущем значительного увеличения количества работников, занятых в управленческом аппарате на всех уровнях руководства, особенно в верхнем звене — министерствах, ведомствах и планирующих органах. Более того, даже при увеличении аппарата, невозможно будет охватить и переработать в определенные сроки всю информацию, рассчитать различные варианты возможных решений и выбрать из них оптимальный.
Сущность плановой задачи состоит в том, что на долю человека оставлена только работа по подготовке исходной информации, в которую входят данные о ресурсах нефтепродуктов, подлежащих отгрузке по железной дороге, и о потребности в этих нефтепродуктах по районам потребления. Самая же сложная часть работы — оптимальное прикрепление потребителей к поставщикам — осуществляется при помощи ЭВМ.
объем транспортной работы и затраты на перевозку автобензина и дизельного топлива по каждому этапу транспортного процесса и в целом; оптимальные технико-экономические показатели деятельности нефтебаз в условиях базисного года; оптимальное прикрепление потребителей автобензина и дизельного топлива к объектам нефтебазового хозяйства по периодам года; оптимальный объем структуры реализации нефтепродуктов по объектам нефтебазового хозяйства в разрезе периодов года; оптимальный объем и структура поставок нефтепродуктов филиалам с основных баз по периодам года; оптимальное прикрепление нефтебаз к источникам ресурсов по периодам года; оптимальный объем и структура поставок нефтепродуктов по источникам ресурсов в разрезе периодов года; оптимальный объем и структура межнавигационных запасов нефтепродуктов на речных нефтебазах и их филиалах; резервы повышения пропускной способности действующих объектов нефтебазового хозяйства, которые могут быть использованы в перспективе.
Задавая интенсивности работ ut/ (t), удовлетворяющие всем ограничениям, руководитель работ может составить расписание выполнения работ. Заметим, что это совсем не простая задача. Существуют специальные алгоритмы для ЭВМ, составляющие такие допустимые расписания. Однако число допустимых расписаний велико, так что появляется естественное желание выбрать не просто какое-либо допустимое расписание, а лучшее в некотором смысле, т. е. найти оптимальное расписание. Критерий выбора оптимального расписания может быть сформулирован, например, следующим образом:
алгоритмы для ЭВМ, составляющие такие допустимые расписания. Естественно, что появляется желание выбрать не просто какое-либо допустимое расписание, а лучшее в некотором смысле, т. е. найти оптимальное расписание. Критерий выбора оптимального расписания может быть сформулирован, например, следующим образом:
Рис. 3.21. Оптимальное расписание
Число прерываний в этом случае, как видно, равно и-1,что и требовалось показать. Покажем теперь, что любое оптимальное расписание для этого пакета задач также имеет не менее п-1 прерываний. Очевидно, что в любом оптимальном расписании ни один процессор не простаивает на интервале 104
[О, п+1]. Предположим, что существует некоторое оптимальное расписание с числом прерываний, меньшим и-1. Тогда по крайней мере два процессора (предположим, для определенности Pk и Р,) обслуживают заявки без прерываний. Очевидно, эти процессоры обслуживают некоторые задачи Z^ и Z(1 в интервале [0, и] без прерываний (если решение этих задач начинается позже момента времени f=0, значит, до этого момента на этих процессорах решались некоторые другие задачи, решение которых прерывается в моменты начала решения задач Zrt и Za). Найдутся моменты времени t, t', такие, что n?t
Оценка показывает, что оптимальное расписание почти в два раза лучше, чем глазомерное.
Полученное оптимальное расписание позволяет уменьшить суммарное время ожидания на 1 ч 10 мин. Это значительно сэкономленное время можно использовать на полезные дела.
В итоге можно получить оптимальное расписание работы двух станков:
Полученное оптимальное расписание уменьшает время ожидания обработки до 2 мин (станок № 2 ждет в самом начале, пока станок № 1 обработает деталь № 7). Общее время обработки с учетом времени ожидания тем самым сокращается до 120 мин, т.е. на 12 %.
17. Власюк Б.А. Оптимальное расписание обработки деталей на трех по-
В Spider Project создается математическая модель проекта, в которой рассчитывается оптимальное расписание работ с учетом ограничений по ресурсам, финансированию, срокам и объемам поставок. Кроме того, пакет позволяет получить распределение потребности проектов в ресурсах и финансировании во времени, анализировать риски, вести учет исполнения, сравнивать фактические и плановые показатели. Также предусмотрена функция прогнозирования.
В Spider Project создается математическая модель проекта, в которой рассчитывается оптимальное расписание работ с учетом ограничений по ресурсам, финансированию, срокам и объемам поставок. Кроме того, пакет позволяет получить распределение потребности проектов в ресурсах и финансировании во времени, анализировать риски, вести учет исполнения, сравнивать фактические и плановые показатели. Также предусмотрена функция прогнозирования.
Остальных отношениях Остальных работников Остальными разделами Остальная информация Остановимся несколько Остановки производства Остаточная дисперсия Остаточной государственной Оставаясь собственником Оставаться неизменным Обязательств государства Освещение отопление Освоением производства вывоз мусора снос зданий
|
|
|
|
Навигация
