Добавил:
Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:

книги из ГПНТБ / Голенко Д.И. Статистические модели в управлении производством

.pdf
Скачиваний:
10
Добавлен:
25.10.2023
Размер:
15.19 Mб
Скачать

стью

вида

[5.24] р(х) =

(х—а)(Ь—х)2

(а^х^

 

 

—а)4

 

 

^ Ь ) ,

где

а = а(7, j ) , b — b(i,j)

— изменяются от

работык

работе.

 

 

 

 

Оператор Л 7 определяет

фактические сроки

начала

t®(i,j)

и

окончания /* (i,j)

для всех

разыгранных ра­

бот.

При

этом реализуется

стратегия

управления фак­

тическим ходом процесса выполнения работ с помощью плановых сроков. Целью этой стратегии является удер­ жание процесса в области плановой интегральной кри­

вой

Упл(ї),

 

которая носит эталонный характер. Прави­

ло определения t$ (i,j)

может

 

быть

сформулировано

следующим

образом. Любая работа

(i, j)

не

начинает­

ся раньше

планового срока t™(i, j).

Если

же

плановый

срок нарушен, то работа начинается

 

как

только

появ­

ляется для

 

этого возможность. Это

правило

соответст­

вует также обычно принятой организации работ.

Алгоритм определения фактических сроков выполне­

ния

работ

записывается

следующим

образом:

 

 

 

1. Устанавливаются начальные значения

 

 

 

Тф(т)

 

Г * ( 0 ) = * Д и v = l ,

 

 

 

 

 

где

— фактическое

время

свершения события с

номером m

 

(m = 0, 1, 2,

N);

О, N — номера

исходного

и завершающего событий сети; tkt_x —время

(t— 1) -го

опроса модели в &-й реализации.

 

 

 

 

 

 

2. Для

вершины с номером

v

определяются

по по­

рядку следующие величины:

 

 

 

 

 

 

 

 

 

a) f * ( / n , v ) = m a x [ r * ( m ) , C

(m,v)],

 

 

 

б)

^ ( / n , v ) = ^ ( m , v ) + ^ ( / n , v ) ,

 

 

(4.3.2)

 

в)

r*(v)=max[*0 *K(m,v)],

 

 

 

 

 

 

 

 

m

 

 

 

 

 

 

 

 

где m принимает значения номеров вершин, из которых

идут дуги в вершину v (7n<v,

поскольку сеть

правиль­

но занумерована).

 

 

 

 

3.

Значение

v увеличивается

на единицу.

 

 

4.

Проверка

окончания вычислений v^N.

В

против­

ном случае переходим к п. 2.

 

 

 

Из

приведенного

алгоритма

видно, что если

в про­

цессе

реализации

оператора

А7 положить

значения

( А / ) = 0 , то фактический процесс

выполнения

разра­

ботки не будет зависеть от плановых сроков. Если при­

нять

t™ (і, j)~Tb(i),

процесс пойдет

по пессимистиче­

ской

интегральной

кривой Vnc(t), построенной на

осно­

ве оценок

продолжительностей

t(i, j ) — b(i,

j ) .

 

 

 

 

Заметим,

что обработка

операторами

 

Ф 6

и А7

 

всех

работ заданной сети не требуется. Достаточно

включать

в исходный массив лишь те работы

 

 

для

которых

выполняется

условие t™(i,/)ч>^/-

 

 

 

Однако

принятый

порядок, при котором обрабатываются все работы сети,

вплоть до завершающего события, позволяет более гиб­

ко назначать

любые

значения

 

t™(i,j),

 

а

также

 

дает

возможность прогнозировать до конца фактический ход

процесса и, в частности, получить точное время сверше­

ния

завершающего

события

на

каждом

этапе

опроса

модели. Следует отметить, что

 

процедура

управления

ходом разработки может предусматривать и более гиб­

кую

стратегию.

В

частности,

с

учетом

вероятностного

характера

продолжительностей

 

t(i,j)

может

иметь

ме­

сто t\

(i,j)<t^

 

(і,І),

но

не

более

чем

на

заранее

вы­

бранную

величину

Д п л (/,/),

меняющуюся

от

работы к

работе. Иными

словами,

вместо

ограничения

t*

 

 

 

^-t™(i,j)

 

 

имеет

место

 

t$(i,j)^t™

 

 

 

 

 

(і,і)—кпл(і,і).

Значение

Апл(і,

 

j)

может

быть

определено

на

основе за­

дания

доверительных

вероятностей

 

[4.6] или

из

иных /

соображений.

As

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Оператор

производит

расчет

фактически

выпол­

ненного

к

моменту

t\

объема

работ

V^(tf).

 

Для

этого

используется

приведенный

выше

 

алгоритм

 

расчета

V(t),

причем

в

операторе

Л 8

реализуются

лишь

этапы

2, 3,

5.

 

Остальные

этапы

в

несколько

видоизмененном

виде

реализуются

другими

операторами.

В

частности,

начальные условия (этап 1) устанавливаются операто­

ром

Fs(Vm4=0,

 

^о = 0)

либо

 

операторами

АХ1

и AiS

Унач='УфС^*_і

) ,

 

 

 

Множество

М0

задается

 

либо

оператором F5, либо оператором

F] 5 , а

очередной

 

мо­

мент

 

времени

tm+i

(6

этап)

выдается

оператором

Л і з ( % п + 1 = ^ + і ) -

 

б выполняет

оператор

Рц,

который

Функции

этапа

П р о в е р я е т

ВЫПОЛНеНИе

УСЛОВИЯ

| V ( l i ( £ * )

V n n l ^ A V .

Невыполнение этого условия означает конец k-й реа-

лизации, после чего

управление

передается оператору

А ід, который выдает

результаты

этой реализации. Если

условие выполняется, управление в конце концов пере­ дается оператору Л8 , который вычисляет новое значение

Заметим,

что оператор

Л 8

может

после

реализации

оператора

Л 7

выполнить алгоритм

 

построения V(t)

пол­

ностью, например, с шагом At, с

целью

получения

пол­

ной

таблицы

функции Уф(і).

Тогда

нужно

добавить

оператор

 

выборки

из

этой

 

таблицы

значения

V§(tih),

к которому

управление должно

передаваться от

операторов Л 8 и

Рн.

 

 

 

 

 

 

V0(t)

 

 

 

Оператор

Л д

выбирает

из таблицы

значение

для

момента

времени

{tih—А0),

 

т.е. определяет значе­

ние

функции

V0(t)

сдвинутой

вправо

на

А о > 0 .

Значе­

ние

А0

устанавливается

оператором

F5 либо Л is

(для

«усеченной»

сети)

и

определяется

операторами Л 4 или

Л и

из условия прохождения

сдвинутой

кривой

через

точку с координатами

П л, У п л ) :

 

 

 

 

 

 

 

Поскольку V0(T0)

Vo(Taa-Ao)=Vun

 

А0

— Тпл

— Т0. После

= Упл, то отсюда

выборки оператор Л 9

определяет значение

 

 

 

 

 

AV0{tih)=V^{ti

 

 

)-V0(hh

 

 

- До)

 

 

(4.3.3)

 

Оператор Лю выдает результаты, полученные

к мо­

менту Uh.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Оператор Р\2

проверяет выполнение условия

 

 

 

 

 

AV0{tih)>bv

 

( в у > 0 ) ,

 

 

 

 

где

бу — изменяемая

константа,

 

с

помощью

которой

меняется

величина

 

критической

 

зоны

[1.4].

Значение

6у может выбираться, исходя из заданной

вероятности

Рпл

выполнения

комплекса работ

 

в срок

Тпп,

а

также

из требуемой «жесткости» управления с целью удержа­ ния процесса в пределах плановой кривой.

Выполнение условия оператора Рц означает, что перераспределения и привлечения дополнительных ре­ сурсов не требуется и управление может быть передано

оператору

Л13. Невыполнение

этого условия

означает,

что

точка

(tih,V$(Uh))

попала

в

критическую

зону и

для

выполнения объема

работ УП л в срок Тпл

требует­

ся принять

необходимые меры. В этом случае

оператор

Р\2 передает управление

оператору

F15.

 

Оператор F15 осуществляет формирование усеченной сети из работ, оставшихся невыполненными к моменту tih. Для всех работ усеченной сети выполняется условие

Заметим, что те из них, для

которых

выполняется

также условие

(і, j)<tih,

уже

начались. Эти работы

выполняются при вычислении значения V$(tik)

на

эта­

пах 3 и 5 алгоритма построения

V(t), что

может

быть

использовано оператором Fi5.

Таким образом,

все

рабо­

ты усеченной

сети содержатся во

множестве

Ми

а все

начатые работы из этого множества содержатся во множестве ВІ (индекс множества совпадает с индексом

момента опроса

ti). С

уже

начатыми

работами

опера­

тор F15 производит следующие операции:

(i, j)

 

1. В качестве

начальной

вершины

работы

запи­

сывается номер

начальной

вершины

сети

(0)

вместо

номера І.

 

 

 

 

 

 

2.

Устанавливаются

пределы длительности

рабо­

ты (І,

/)

 

 

 

 

 

 

а* {і,}) = Ь у , (г,/) = tot (і,)) - U

и таким образом фиксируется длительность этой ра­ боты.

3. Из объема v(i,j) исключается уже выполненная часть

 

»T (»J) =»(«>/) "

 

 

• ;..

 

 

 

 

 

 

 

tot

(i,j)-tl

 

 

 

 

4. Устанавливаются новые плановые сроки

 

 

 

 

пл

 

 

h

пл

 

ф

 

 

 

 

U

(У)

=U

'

*ок(І,І)

= / о к {Ц),

 

 

тем

самым

жестко

закрепляются

сроки

исполнения

«урезанных»

работ.

 

 

 

 

 

 

 

С

помощью

этих

операций координаты

начального

события по

объему

 

и времени

смещаются

в

точку

( Ї Д Уф(7Д))

для всех

последующих

операторов.

В ча­

стности, оператор Фб не изменяет длительности, а опе­

ратор

А7—-сроки

завершения урезанных

работ, так как

a(i,j)

= b(i,j) и

ГФ(0)=*Л

 

Оператор же Лі 6 исключает эти работы из рассмот­

рения

по признаку работ, исходящих из

начальной вер-

шины сети (см. п. 1). Функции оператора

Л 1 6

аналогич­

ны функциям

оператора

Л3 , за исключением

того,

что

оператор Ліб

работает с

усеченной сетью.

Таким

обра­

зом, алгоритм и критерии оптимальности для этих опе­ раторов принципиально не могут отличаться.

Оператор Л 1 3 вычисляет очередной момент опроса tki+i. Этот момент определяется из тех соображений, чтобы за время до очередного опроса фактический ход процесса не успел попасть в зону дефицита ресурсов даже при нулевой производительности выполнения ра­

бот [1.4]. Значение ti+ih

определяется как решение урав­

нения V0(t*+1 - Д 0 ) =

Кф(**), где До = 7 ™ - 7 0

,

Отсюда получаем

формулу

 

tm=

V~o [ У ф ( / О ] + Д 0 ;

(4.3.4)

где V0~l — функция, обратная V0(t).

Учитывая, что общая производительность не может быть равной нулю (максимальная длительность каж­ дой работы b(i, /_)<оо), можно уменьшить число опро­

сов [4.4,

1.4, 5.24]. Тогда

t*+1

будет

решением

уравнения

 

 

Уо(7і+і-Ло)=

У „ с [ £ н + Д і ( / « к ) ] >

(4-3.5)

где Д| (tih)

определяется

из

уравнения

 

 

и, следовательно,

 

 

 

 

 

 

 

 

Ді(/*) = УЙІ

Ф{Ь)]-и

(4.3.6)

Функция Vnc(t) определяется

аналогично

V0(t)

на

основе

пессимистических

оценок

 

продолжительностей

работ b(i,

j).

 

 

 

 

 

 

Для

определения очередного

момента

опроса

из

уравнения (4.3.5) требуется дополнительно построить

таблицы функции VUc(0

в

операторах

Л 4 и

А17.

Оператор Л 1 8

определяет

значение

первого

опроса

усеченной сети,

который

является очередным

( t + l ) - M

опросом модели. Поскольку

для усеченной

сети

имеет

место

 

 

 

 

 

 

на основе формулы (4.3.4) получаем

ft

ft

у

ti+i — ti

+іД0 ;

на основе формул (4.3.6) и (4.3.5) получаем последова­ тельно при тех же начальных условиях

Д і ( £ ) = 0

 

 

 

~ f t

у

~ f t

 

 

 

 

 

 

V 0

(ti+i —Ло) = Vnc (ti+i) •

 

 

 

Здесь ДУ —Тіл

—Т*

определяются

на

основе

усечен­

ной сети.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Для исходной

же

сети

имеем начальные

условия

V0 (t0) = Vnc (to) = Уф

(to) = 0

и

t0

= О

 

(4.3.4—

и, соответственно,

получаем,

исходя

 

из

формул

4.3.6)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Д і ( М = 0 ,

 

 

 

 

 

 

 

У о ( * Г - Д о ) =

Vnc (Ті)

 

 

 

 

Значение t\

вычисляется

оператором

Л 4

и

сохраняется

неизменным

для

всех

реализаций

 

(восстанавливается

оператором F5).

выполняет функции,

аналогичные функ­

Оператор

An

циям оператора Л4 . Однако для усеченной сети началь­

ные УСЛОВИЯ ПрИ ПОСТроеНИИ V%(t)

будут У н а ч = V(j>(^ife)

и to = tik. Таким

образом,

таблица V0(t) корректируется

начиная с момента tih с шагом

At.

 

 

Заметим, что операторы Л 4

и An

могут быть

объеди­

нены в один оператор, если выделить отдельный

опера­

тор для расчета

t\ и Д0

и добавить

еще условный опе­

ратор передачи управления оператору А\ъ во всех случаях, кроме первого прохода программы через объе­

диненный оператор, когда управление должно

переда­

ваться

оператору F5.

 

 

 

 

Оператор Р\4 проверяет условие

 

 

 

h

к

 

 

 

 

ti+i — ti < 6t

 

 

В случае выполнения условия значение tik

восстанавли­

вается

и управление

передается

оператору Fl5.

Этот

случай

означает, что в момент tik

процесс

близок

к кри-

тической зоне по координате времени. В противном слу­

чае

управление передается

оператору

А8.

 

про­

Оператор

К20 подсчитывает число

реализаций

цесса.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Оператор Р21 сравнивает число реализаций с задан­

ным

k^k3

и при

положительном результате

передает

управление

оператору

А22.

 

 

 

 

 

Оператор

А22

осуществляет статистическую

обработ­

ку результатов всех реализаций процесса.

 

 

 

Оператор

Я23 выдает результаты моделирования

на

печать и завершает работу алгоритма.

 

 

 

 

В заключение

параграфа

опишем

оптимальную

за­

дачу

прогнозирования

минимального

дополнительного

объема

ресурсов

5 Д 0 П ,

обеспечивающего выполнение

разработки в плановый срок с вероятностью рия-

Выше

уже

отмечалось,

что

необходимость

решения

 

такого

рода задачи на стадии оперативного управления возни­ кает лишь в случае несоответствия фактического со­ стояния разработки плановому, когда Уф<Уал- На наш взгляд, алгоритм решения должен быть основан на спо­ собе статистической оптимизации согласно следующей методике.

На этапе 1 решения задачи оптимального прогнози­ рования устанавливаем объем ресурсов S, заведомо обеспечивающий решение поставленной задачи. В част­

ности,

значение

S может быть определено

по формуле

5 =

Г

 

sm&x(i,j),

где

G'(Y,

U)—усеченная

сеть,

a.ma'(Y.u)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

А\Ъ в

построенная

на момент

обращения

к оператору

описанной выше имитационной

модели.

 

 

 

Второй

этап1

состоит в

распределении методом Мон­

те-Карло суммарного объема ресурсов 5 между

рабо­

тами

(і, /)

сетевой модели G'(Y, U) с целью

получения

начальной

точки

поиска

(разумеется,

в

пределах

интер­

валов

[Smbi(i, j ) , smax(i,

j)]).

 

Алгоритм

распределения

может

быть

использован в сочетании

с

эвристическими

методами; он описан в ряде работ, например [4.2].

На

этапе

3 в соответствии

с ранее распределенными

между работами

(i, j)<=G'(Y,

V)

ресурсами

s(i,j)

мно­

гократно

моделируем

продолжительности

выполнения

работ

(i, j)

методом Монте-Карло

с последующим

опре-

1 В отличие от предыдущего второй и последующие этапы рабо­ тают многократно.

делением доверительной вероятности р , соответствую­ щей плановому сроку окончания разработки Гпл. Алго­ ритм статистического моделирования сетей со случай­ ными временными оценками изложен в [1.4, 5.24]. При Р<Рал переходим к последующему этапу. В противном случае управление передается на этап 6.

Этап 4 осуществляет локальный

случайный

поиск

в пространстве s(i, j) (из полученной

на этапе 2

началь­

ной точки) с целью максимизации доверительной веро­ ятности р , соответствующей Тип1. Алгоритм этого этапа, подобно предыдущим, описан в ряде монографий и ра­ бот [4.2, 5.24], вследствие чего мы не будем останавли­ ваться на его подробном изложении. Если в результате

проведения

случайного

поиска

значение коэффициента

доверия р

окажется не

менее

р П л , управление переда­

ется на этап б. В противном случае переходим к реали­ зации последующего этапа.

На этапе 5 подсчитываем число k неудачных резуль­ татов поиска и сравниваем это число с предельным &зад- В случае &<&зад управление передается на этап 2.

При k — k3&R

работа алгоритма оканчивается, а управле­

ние передается на завершающий этап 7.

 

Этап

6

реализует итеративный процесс

уменьшения

значения

5

на шаг AS. После этого счетчик

k на этапе

5 очищается, а управление передается на этап 2. Таким

образом, последовательное

уменьшение объема ресур­

сов

5 происходит

до тех

пор. пока соответствующий

Тил

коэффициент

доверия

не станет меньше рпл-

На этапе 7 происходит определение потребных до­ полнительных ресурсов 5доп=5щіпSm ! l , где Smin опре­ деляется на этапе б, a S H a n — наличный объем ресурсов в момент обращения к решению оптимальной задачи.

Заметим, что изложенный алгоритм позволяет опре­

делить

не только

минимальный

дополнительный

объем

ресурсов 5Д оп, но

и распределить

суммарный

объем

5 = 5 н а л + 5 д о п

по

оставшимся

операциям

разработки.

Что касается

задачи построения

календарного

плана-

графика, то

здесь

мы сталкиваемся с теми же трудно­

стями,

что

и при

построении

кривых

V0(t)

и Vnc(ty в

процессе работы

оператора

А4

моделирующего

алго-

1 Разумеется,

в процессе поиска суммарный

объем 5 = 2 s(i,j)

должен оставаться

неизменным.

i,i

ритма. Поскольку ресурсы уже распределены, мы в со­ стоянии при построении календарных планов-графиков варьировать лишь резервами времени для работ ре­ зервной и промежуточной зон [5.24]. В частности, мож­ но устанавливать плановые начала выполнения работ t ™(і> І) исходя из ранних сроков свершения начальных событий или из каких-либо иных соображений.

На наш взгляд, описанная методология оптимиза­ ции может быть использована и для ряда других задач

управления

разработкой

(случай нескольких

разрабо­

ток, наличие в отличие от

суммарного

объема

ресурсов

суммарной

интенсивности

последних,

распределенных

во времени, случай нескольких детализированных ресур­ сов и др.).

Г л а в а 5 УПРАВЛЕНИЕ ПРОЦЕССАМИ

СОЗДАНИЯ СЛОЖНЫХ КОМПЛЕКСОВ С МНОГОВАРИАНТНЫМИ ИСХОДАМИ1

§ 5. 1. Основные задачи управления процессами создания сложных комплексов

вусловиях неопределенности

Впредыдущей главе нами были описаны некоторые задачи управления комплексом научно-исследователь­ ских и опытно-конструкторских разработок, процессы

реализации

которых отображаются сетевыми

моделями

с полностью

определенными структурой и

составом

входящих в них операций. Принципиально иные объек­ ты управления возникают в практике проектирования и создания сложных комплексов, основанных на новых, нередко не имеющих близкого прототипа научно-техни­ ческих идеях и технологических принципах либо реали­ зуемых в ранее не встречающихся условиях. Дело в том, что ряд процессов создания сложных комплексов2 реализуется в условиях неопределенности, которая про­ является не только в вероятностных параметрах про­ должительности выполнения элементарных операций (этот случай был рассмотрен в главе 4), но и в вероят­ ностном характере структуры разветвления процесса. •Последнее обусловлено многовариантностью и стохастичностью возможных путей и способов достижения конечных или промежуточных результатов, а нередко и самой формулировкой этих результатов. Случайный характер процессов создания новых сложных комплек­ сов связан как с субъективной неопределенностью, воз­ никающей при прогнозировании будущих событий и об­

становки, так

и

с объективной

неопределенностью,

1 Настоящая

глава

написана совместно

с С. Е. Лившицем.

2 В дальнейшем будем пользоваться термином «сложный комп­

лекс» при описании разнообразных технических образцов и систем, характеризующихся новизной и сложностью своей структуры и тех­ нологии производства.

14. Д . И. Голенко

209

Соседние файлы в папке книги из ГПНТБ