Рішення задачі компромісної оптимізації мережевих графіків за критеріями рівномірності завантаження персоналу та розподілу коштів

Автор(и)

DOI:

https://doi.org/10.15587/2706-5448.2021.225527

Ключові слова:

компромісна оптимізація, модельний мережевий графік, рівномірність розподілу коштів, нерівномірність завантаження персоналу, гребенева лінія

Анотація

Об'єктом дослідження був модельний мережевий графік виконання комплексу операцій. Одним з найбільш проблемних місць є відсутність єдиної процедури, що дозволяє знаходити рішення задачі компромісної оптимізації, для якої критерії оптимізації можуть мати різний характер впливу на них вхідних змінних. В даному дослідженні такими критеріями були критерії рівномірності завантаження персоналу та розподілу коштів. Розглядалося два альтернативних випадки: при щомісячному плануванні та при щоквартальному плануванні розподілу коштів та завантаження персоналу.

В ході дослідження використовувалися методи математичного планування експерименту та гребеневого аналізу поверхні відгуку.

Особливостями запропонованої процедури вирішення задачі компромісної оптимізації є її універсальність і можливість візуалізації в одновимірному вигляді – залежності кожного з альтернативних критеріїв від одного параметра, що описує обмеження. Саме рішення знаходиться як точка перетину однаково маркованих гребеневих ліній, які представляють собою криві, що описують локально оптимальні значення вихідних змінних.

Запропонована процедура, незважаючи на те, що вона виконана тільки на модельному мережевому графіку, може бути використана для вирішення задачі компромісної оптимізації на довільних мережевих графіках. Це пов'язано з тим, що поєднання локально оптимальних рішень в параметричному вигляді на одному графіку дозволяє візуалізувати всі рішення задачі. Отримувані при цьому результати дають можливість вибору ранніх строків початку виконання операцій таким чином, щоб в максимально можливій мірі врахувати можливі труднощі через формування вузьких місць на певних етапах реалізації проєкту. Останні можуть бути пов'язані з тим, що для своєчасного виконання якоїсь операції може знадобитися поєднання двох критеріїв, незважаючи на те, що можливі витрати можуть виявитися більше розрахованих і оцінюваних як оптимальні.

Біографія автора

Olena Domina, «Scientific Route» OÜ

Member of the Board

Посилання

  1. Domina, O. (2020). Selection of alternative solutions in the optimization problem of network diagrams of project implementation. Technology Audit and Production Reserves, 4 (4 (54)), 9–22. doi: http://doi.org/10.15587/2706-5448.2020.210848
  2. Wang, Y., Chen, J., Ning, W., Yu, H., Lin, S., Wang, Z. et. al. (2020). A time-sensitive network scheduling algorithm based on improved ant colony optimization. Alexandria Engineering Journal. doi: http://doi.org/10.1016/j.aej.2020.06.013
  3. Galper, J. (2001). Three Business Models for the Stock Exchange Industry. The Journal of Investing, 10 (1), 70–78. doi: http://doi.org/10.3905/joi.2001.319454
  4. Gebauer, J., Ginsburg, M. (2003). The US Wine Industry and the Internet: An Analysis of Success factors for Online Business models. Electronic Markets, 13 (1), 59–66. doi: http://doi.org/10.1080/1019678032000039877
  5. Chavada, R., Dawood, N., Kassem, M. (2012). Construction workspace management: the development and application of a novel nD planning approach and tool. Journal of Information. Technology in Construction (ITcon), 17, 213–236. Available at: http://www.itcon.org/2012/13
  6. Ting, W., Ying, Y. K., Xiao, L. P. (2013). The Impact of BIM Application to the Project Organizational Process. Applied Mechanics and Materials, 357-360, 2524–2528. doi: http://doi.org/10.4028/www.scientific.net/amm.357-360.2524
  7. Korshunov, Iu. M. (1980). Matematicheskie osnovy kibernetiki. Moscow: Energiia, 424.
  8. Karenov, R. S. (2013). Metodika analiza i optimizatsii setevogo grafika. Vestnik Karagandinskogo universiteta. Seriia «Matematika», 3 (71), 53–65.
  9. Shmat, V. V., Iuva, D. S. (2017). Razrabotka metodiki risk-optimalnogo planirovaniia dlia innovatsionnogo proekta v neftegazovom sektore. Innovatsii, 6 (224), 113–121.
  10. Epstein, M. (2002). Risk Management of Innovative R&D Project. Helsinki: School of Economics, 273.
  11. A guide to the project management body of knowledge (PMBOK Guide). (2016). Newtown Square: Project Management Institute, 615. Available at: http://www.pmi.org/PMBOK-GuideandStandards/pmbok-guide.aspx
  12. Postovalova, I. P. (2014). Effektivnii sintez setevoi modeli «raboty-dugi» s minimalnym chislom fiktivnykh rabot. Upravlenie bolshimi sistemami, 52, 118–132.
  13. Ivanov, N. N. (2015). Analitiko-imitatsionnoe modelirovanie obobschennykh stokhasticheskikh setevykh grafikov. Upravlenie bolshimi sistemami, 53, 27–44.
  14. Kushner, M. A. (2010). Model minimizatsii srokov vypolneniia proekta v ramkakh setevykh tekhnologii pri fiksirovannom biudzhete. Vestnik AGTU. Seriia Ekonomika, 2, 124–129.
  15. Gorbaneva, E. P., Ovchinnikova, E. V., Sevryukova, K. S. (2018). Optimization of the Network Schedule in Conditions of Limited Resources. Safety of critical infrastructures and territories. Safety Problems of Civil Engineering Critical Infrastructures – Safety 2018. Ekaterinburg, 143–151.
  16. Domina, O. (2020). Features of finding optimal solutions in network planning. EUREKA: Physics and Engineering, 6, 82–96. doi: http://doi.org/10.21303/2461-4262.2020.001471
  17. Chibichik, O., Sil’chenko, K., Zemliachenko, D., Korchaka, I., & Makarenko, D. (2017). Investigation of the response surface describing the mathematical model of the effects of the Al/Mg rate and temperature on the Al-Mg alloy castability. ScienceRise, 5 (2), 42–45. doi: http://doi.org/10.15587/2313-8416.2017.101923
  18. Makarenko, D. (2017). Investigation of the response surfaces describing the mathematical model of the influence of temperature and BeO content in the composite materials on the yield and ultimate strength. Technology Audit and Production Reserves, 3 (3 (35)), 13–17. doi: http://doi.org/10.15587/2312-8372.2017.104895
  19. Demin, D. (2018). Investigation of structural cast iron hardness for castings of automobile industry on the basis of construction and analysis of regression equation in the factor space «carbon (C) – carbon equivalent (Ceq)». Technology Audit and Production Reserves, 3 (1 (41)), 29–36. doi: http://doi.org/10.15587/2312-8372.2018.109097
  20. Demin, D. (2017). Synthesis of nomogram for the calculation of suboptimal chemical composition of the structural cast iron on the basis of the parametric description of the ultimate strength response surface. ScienceRise, 8 (37), 36–45. doi: http://doi.org/10.15587/2313-8416.2017.109175
  21. Demin, D. (2017). Synthesis of optimal control of technological processes based on a multialternative parametric description of the final state. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 3 (4 (87)), 51–63. doi: http://doi.org/10.15587/1729-4061.2017.105294
  22. Dotsenko, Y., Dotsenko, N., Tkachyna, Y., Fedorenko, V., Tsybulskyi, Y. (2018). Operation optimization of holding furnaces in special casting shops. Technology Audit and Production Reserves, 6 (1 (44)), 18–22. doi: http://doi.org/10.15587/2312-8372.2018.150585
  23. Domina, O., Lunin, D., Barabash, O., Balynska, O., Paida, Y., Mikhailova, L., Niskhodovska, O. (2018). Algorithm for selecting the winning strategies in the processes of managing the state of the system “supplier – consumer” in the presence of aggressive competitor. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 6 (3 (96)), 48–61. doi: http://doi.org/10.15587/1729-4061.2018.152793

##submission.downloads##

Опубліковано

2021-02-26

Як цитувати

Domina, O. (2021). Рішення задачі компромісної оптимізації мережевих графіків за критеріями рівномірності завантаження персоналу та розподілу коштів. Technology Audit and Production Reserves, 1(4(57), 14–21. https://doi.org/10.15587/2706-5448.2021.225527

Номер

Розділ

Економічна кібернетика: Оригінальне дослідження