Учёные из Омска разработали алгоритм, который помогает оптимизировать производственные, логистические и вычислительные процессы, сокращая их время выполнения и минимизируя простои оборудования. Это особенно пригодится в логистике, на многостадийных производствах и в компьютерных системах, где операции должны выполняться на определённых этапах. Об этом «Жуковский.Life» рассказали в пресс-службе Российского научного фонда. Исследование опубликовано в Journal of Scheduling.
Современные системы требуют умного распределения задач между машинами или процессорами. Классические алгоритмы не всегда учитывают последовательность операций в производственном цикле. Например, некоторые задачи нужно выполнять в строго определённые моменты из-за особенностей оборудования, а некоторые должны идти подряд или, наоборот, не могут быть соседними. Игнорирование таких условий приводит к неэффективному использованию ресурсов и увеличению времени и затрат. Поэтому нужны математические модели, которые бы учитывали эти ограничения.
Исследователь из Омского филиала Института математики СО РАН предложила использовать двудольные графы для поиска оптимальных комбинаций операций и их распределения. Это позволяет сократить общее время выполнения или другие показатели. Для более сложных случаев предложены инструменты для нахождения решений, которые близки к оптимальным.
Чтобы проверить метод, были проведены эксперименты на синтетических данных с разными производственными сценариями. Алгоритм показал отличные результаты даже при большом количестве ограничений, обойдя классические методы.
«Алгоритм создан для работы с реальными производственными ограничениями, которые часто не учитываются в теории. Он даёт качественные решения и гибок для различных приложений», — говорит руководитель проекта Юлия Захарова, кандидат физико-математических наук.
Ранее сообщалось, что разрабатывается система для автоматической проверки строительных объектов.