4. Математическое обеспечение синтеза проектных решений

Планирование процессов и распределение ресурсов

В отдельную группу задач структурного синтеза выделяют планирование

процессов и распределение ресурсов. В нее входят синтез технологических

процессов в различных отраслях промышленности, проектирование вычисли-

тельных процессов для многопроцессорных систем и сетей, синтез логисти-

ческих процессов (например, планирование перевозок грузов при наличии мно-

жества заказов и ограниченном числе транспортных средств), а также

планирование работ при управлении проектами. Эти задачи объединяет общ-

ность ряда свойств и подходов к решению, как задач синтеза расписаний.

Базовым понятием в синтезе расписаний является понятие работы — эле-

ментарной планируемой части процесса. Нужно составить план выполнения

работ, в котором фиксируются объемы работ, распределение ресурсов всех

видов, моменты (даты) начала и окончания каждой работы, называемые собы-

тиями (или вехами), стоимости работ. Ресурсы — обеспечивающие компонен-

ты деятельности, включающие исполнителей, энергию, материалы, оборудова-

ние и т. д.

С каждой работой можно связать функцию потребности в ресурсах. Разли-

чают ресурсы унарные и объемные. Единица унарного ресурса, называемая

далее сервером, может одновременно выполнять не более одной работы, и по

каждому виду ресурса на работу может быть назначен не более чем один

сервер. Примерами унарных ресурсов могут быть токарный станок, процессор

ЭВМ, водитель автомашины. Значение объемного ресурса (энергии, финансов,

пропускной способности канала), назначаемое для конкретной работы, может

быть выбрано в некотором диапазоне и от выбранного значения зависят дли-

тельность и (или) стоимость выполнения работы.

Результаты синтеза обычно представляют в виде таблиц и диаграмм. PERT-

диаграмма (сеть типа «вершина - событие») — ориентированный граф без кон-

туров, имеющий одну исходную и одну завершающую вершины, в котором вер-

шины поставлены в соответствие событиям, а дуги — работам. Диаграмма

Ганга (Gantt diagram) — горизонтальная линейная диаграмма, на которой зада-

чи проекта представляются протяженными во времени отрезками, распреде-

ленными между серверами и характеризующимися датами начала и оконча-

ния, задержками и, возможно, другими временными параметрами.

Для задач планирования процессов и управления проектами характерны сле-

дующие особенности:

1) широкий диапазон размеров задач, причем верхняя граница диапазона

может достигать значений в десятки тысяч и более работ;

2) многокритериальность, основные критерии — время и стоимость выпол-

нения плана, в качестве целевой функции часто выбирают стоимость, в число

ограничений включают времена окончания работ и, возможно, ряд условий ис-

пользования ресурсов;

3) разнообразие типов управляемых переменных, среди которых могут быть

величины действительные, целые, нечисловые.

Указанные особенности обусловливают сложность решения задач синтеза

расписаний, являющихся задачами дискретной оптимизации.

178

4 4 Методы структурного синтеза в системах автоматизированного проектирования

4.4. Методы структурного синтеза в

системах автоматизированного проектирования

Метод ветвей и границ

Выбор метода поиска решения - вторая проблема после формализации за-

дачи. Если при формализации все управляемые параметры удалось предста-

вить в числовом виде, то можно попытаться применить известные методы

ДМП.

Задача ДМП определяется следующим образом:

extr F(\), (4.30)

X e D

D = { X | W(X) >0, Z(X) = 0 },

где -F(X) — целевая функция; W(X), Z (X) — вектор-функции, связанные с пред-

ставленными в ТЗ требованиями и ограничениями; D — дискретное множе-

ство. В полученной модели, во-первых, каждый элемент множества рассмат-

риваемых законченных структур должен иметь уникальное сочетание значений

некоторого множества числовых параметров, вектор которых обозначим X.

Во-вторых, необходимо существование одной или нескольких функций Ф(Х),

значения которых могут служить исчерпывающей оценкой соответствия струк-

туры предъявляемым требованиям. В-третьих, функции Ф(Х) должны отра-

жать внутренне присущие данному классу объектов свойства, что обеспечит

возможность использования Ф(Х) в качестве не только средств оценки дос-

тигнутого при поиске успеха, но и средств указания перспективных направле-

ний продолжения поиска. Эти условия выполнимы далеко не всегда, что и обус-

ловливает трудности формализации задач структурного синтеза.

Однако наличие формулировки (4.30) еще не означает, что удастся подо-

брать метод (алгоритм) решения задачи (4.30) с приемлемыми затратами вы-

числительных ресурсов. Другими словами, применение точных методов мате-

матического программирования вызывает непреодолимые трудности в боль-

шинстве случаев практических задач типичного размера из-за их принадлеж-

ности к классу NP-трудных задач. Поэтому лидирующее положение среди

методов решения задачи (4.30) занимают приближенные методы, в частности

декомпозиционные методы, отражающие принципы блочно-иерархического

проектирования сложных объектов. Декомпозиционные методы основаны на

выделении ряда иерархических уровней, на каждом из которых решаются за-

дачи приемлемого размера.

Основу большой группы математических методов, выражающих стремле-

ние к сокращению перебора, составляют операции разделения множества ва-

риантов на подмножества и отсечения неперспективных подмножеств. Эти

методы объединяются под названием метода ветвей и границ. Основная

разновидность метода ветвей и границ относится к точным методам решения

комбинаторных задач. Рассмотрим эту разновидность.

179