Article

Article title INTEGRATED INTELLIGENT SYSTEMS OF PRODUCTION PLANNING AND SCHEDULING
Authors S.А. Gromov, V.B. Tarassov
Section SECTION I. EVOLUTIONARY MODELLING, GENETIC AND BIONIC ALGORITHMS
Month, Year 07, 2011 @en
Index UDC 004.89: 330.115
DOI
Abstract Some ways of constructing integrated intelligent planning and scheduling systems are considered. It is shown that, on the one hand, such systems have to integrate the possibilities of modern ERP, MES and APS. On the other hand, to solve complex problem of planning and scheduling it is worth using advanced intelligent technologies. A formal statement of production scheduling problem is given. The techniques of its solving are presented: both on the basis of software agents adaptation and genetic algorithms development.

Download PDF

Keywords Intelligent system; production planning; scheduling; software agent; adaptation algorithm; genetic algorithm.
References 1. Норенков И.П. Система SAP Business Suite: Учебное пособие. – М.: МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2006.
2. SAP ERP. Построение эффективной системы управления: Пер. с англ. – М.: Альпина бизнес букс, 2008.
3. Гэри М., Джонсон Д. Вычислительные машины и труднорешаемые задачи: Пер. с англ. – М.: Мир, 1982.
4. Теория расписаний и вычислительные машины / Под ред. Э.Г. Коффмана. – М.: Наука, 1984.
5. Конвей Р.В., Максвелл В.Л., Миллер Л.В. Теория расписаний: Пер. с англ. – М.: Наука, 1975.
6. Пападимитриу Х., Стайглиц К. Комбинаторная оптимизация. Алгоритмы и сложность: Пер. с англ.  М.: Мир, 1982.
7. Редько В.Г., Прохоров Д.В. Нейросетевые адаптивые критики // Научная сессия МИФИ - 2004. VI Всероссийская научно-техническая конференция "Нейроинформатика-2004": Сборник научных трудов. Ч. 2.  М.: МИФИ, 2004.  С. 77-84.
8. Sutton R., Barto A. Reinforcement Learning: An Introduction. – Cambridge: MIT Press, 1998. 9. Громов С.А., Тарасов В.Б. Методы искусственного интеллекта в автоматизации оперативного планирования // Программные продукты и системы. – 2007. – № 4. – С. 89-92.
10. Holland J.H. Adaptation in Natural and Artificial Systems: An Introductory Analysis with Application to Biology, Control, and Artificial Intelligence. – Ann Arbor: University of Michigan Press, 1975.
11. Курейчик В.М. Генетические алгоритмы. – Таганрог: Изд-во ТРТУ, 1998.
12. Емельянов В.В., Курейчик В.В., Курейчик В.М. Теория и практика эволюционного моделирования. – М.: Физматлит, 2003.
13. Афонин П.В. Исследование процессов миграции в генетических поисковых алгоритмах // Сборник трудов Третьей международной летней школы-семинара по искусственному интеллекту для студентов и аспирантов.  Минск: Изд-во БГУИР, 1999.
14. Громов С.А., Дубовенко А.А. Использование экспертных оценок для обучения алгоритмов генетического и адаптивного поиска в задачах оперативного планирования // Сборник трудов IV Международной научно-практической конференции «Интегрированные модели и мягкие вычисления в искусственном интеллекте» (Коломна, 28-30 мая 2007 г.). − М.: Физматлит, 2007. −Т. 1. − С. 308-313.
15. Курейчик В.М. Модифицированные генетические операторы // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2009. – № 12 (101). – С. 7-14.

Comments are closed.