So sánh giải thuật đàn kiến và tabu search áp dụng cho bài toán điều độ job shop tại công ty thanh furniture

Đại Học Quốc Gia Tp Hồ Chí Minh TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA - CHỮ QUÂN ANH SO SÁNH GIẢI THUẬT ĐÀN KIẾN VÀ TABU SEARCH ÁP DỤNG CHO BÀI TOÁN ĐIỀU ĐỘ JOB-SHOP TẠI CTY TRUONG THANH FURNITURE Chuyên ngành: Kỹ thuật Hệ thống công nghiệp Mã số ngành: 60.55.01 LUẬN VĂN THẠC SĨ TP.HỒ CHÍ MINH, tháng 12 năm 2007 CÔNG TRÌNH ĐƯC HOÀN THÀNH TẠI TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP HỒ CHÍ MINH Cán hướng dẫn khoa học: PGS.TS HỒ THANH PHONG Cán chấm nhận xét 1: …………………………………………………………………… Cán chấm nhận xét 2: …………………………………………………………………… Luận văn thạc só bảo vệ HỘI ĐỒNG CHẤM BẢO VỆ LUẬN VĂN THẠC SĨ TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA, ngày …… tháng … năm …… TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA PHÒNG ĐÀO TẠO SĐH CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM ĐỘC LẬP – TỰ DO – HẠNH PHÚC Tp HCM, ngày tháng năm 2007 NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ Họ tên học viên: CHỮ QUÂN ANH Ngày, tháng, năm sinh: 09/12/1981 Chuyên ngành: Kỹ thuật Hệ thống công nghiệp Phái: Nam Nơi sinh: Tp.Hồ Chí Minh MSHV: 02704589 I- TÊN ĐỀ TÀI: SO SÁNH GIẢI THUẬT ĐÀN KIẾN VÀ TABU SEARCH ÁP DỤNG CHO BÀI TOÁN ĐIỀU ĐỘ SẢN XUẤT TẠI CTY TRUONG THANH FURNITURE II- NHIỆM VỤ VÀ NỘI DUNG: Tìm hiểu toán điều độ sản xuất job shop Tìm hiểu giải thuật đàn kiến (Ant Colony Algorithms) Tìm hiểu giải thuật Tabu Search So sánh kết ứng dụng hai giải thuật vào việc giải toán điều độ job shop Áp dụng hai giải thuật vào toán điều độ công ty Truong Thanh Furniture Phân tích kết quả, đưa kết luận kiến nghị phù hợp III- NGÀY GIAO NHIỆM VỤ: IV- NGÀY HOÀN THÀNH NHIỆM VỤ: V- CÁN BỘ HƯỚNG DẪN: PGS.TS HỒ THANH PHONG CÁN BỘ HƯỚNG DẪN CN BỘ MÔN QL CHUYÊN NGÀNH Nội dung đề cương luận văn thạc só Hội đồng chuyên ngành thông qua Ngày TRƯỞNG PHÒNG ĐT – SĐH tháng năm TRƯỞNG KHOA QL NGÀNH LỜI CẢM ƠN Năm tháng qua không dài khoảng thời gian khó khăn đời em Đã gần đến lúc em hoàn tất chặng đường học tập – nghiên cứu đầy thử thách, gian truân đầy dư vị ngào Quyển luận văn thành sau nhiều năm học tập nghiên cứu em hy vọng chứa đựng lời tri ân thầy, cô tận tình dìu dắt, dạy cho em Trước hết, em chân thành cảm ơn PGS.TS Hồ Thanh Phong, người thầy đáng kính không người tận tình hướng dẫn cho em hoàn thành luận văn này, mà dạy bảo, nhắc nhở chúng em suốt trình học tập Bên cạnh đó, em quên thầy, cô môn không ngừng góp sức cho nghiệp trồng người Em tỏ lòng ghi nhớ tình yêu thương quan tâm từ cha mẹ dành trọn vẹn cho em Cuối em muốn gửi đến người bạn đời thương yêu lời cảm ơn chân thành động viên khuyến khích em trình hoàn tất luận văn Tp, Hồ Chí Minh, tháng 12 năm 2007 Chữ Quân Anh Bộ môn Kỹ thuật Hệ thống công nghiệp, Khoa Cơ khí Trường Đại học Bách Khoa TpHCM ACKNOWLEDGEMENT After five months, it‘s about time for me to say my acknowledgement now The past time is the biggest challenge that I have experienced up to now This thesis is my achievement after many years of studying Also, I hope it is an opportunity to express my gratitude to many people who have supported me up to now I never forget Associate Professor Dr Ho Thanh Phong, who has the second time to lead me to make a thesis after teaching me for a long time His commitment, interest and enthusiasm have really become a big support on me in order to complete this thesis I thank him very much, indeed Besides, I would like to express my sincere thanks to my teachers in ISE department, who always try their best to teach and train us Finally, I am really grateful to my parents, my younger sister, my wife and my close friends, who always love me and pay much attention to my study Ho Chi Minh City, December 2007 Chữ Quân Anh -Department of Industrial Systems Engineering, Faculty of Mechanical Engineering Ho Chi Minh City University of Technology TÓM TẮT NỘI DUNG Nghiên cứu giải thuật cho toán điều độ job shop đề tài nhiều nhà khoa học ý Đó toán tối ưu tổ hợp thuộc dạng NP-hard vốn giải thuật giải đa thức Hiện nay, bên cạnh giải thuật tìm kiếm tiếng vốn cho thấy hiệu việc giải toán điều độ job shop, giải thuật đàn kiến (giải thuật ACO) đời thời gian ngắn phần thể khả tương thích với toán tối ưu tổ hợp Luận văn đời nhằm mục tiêu nghiên cứu hiệu việc áp dụng giải thuật ACO thông qua việc so sánh với giải thuật Tabu-search – giải thuật tìm kiếm vốn đánh giá mạnh mẽ Bên cạnh việc áp dụng hai giải thuật vào việc giải toán điều độ job shop thực tế công ty Truong Thanh Furniture nhằm mang đến nhiều vấn đề sâu sắc ABSTRACT Research on algorithms for job-shop scheduling problems (JSPs) has been a great subject for many researchers during last several decades JSPs are NP-hard combinatorial optimization problems which can not be solved by any polynomial algorithm At presence, beside some well-known search algorithms which have proved their effects in solving JSPs, Ant Colony Optimization (ACO) algorithm has shown its compatible with many kinds of combinatorial optimization problem though it has been suggested for a short time In order to research the effect of ACO in solving JSPs, we compared it with Tabu search – a powerful search algorithm Besides, the application for both algorithms to a real JSP problem in Truong Thanh Furniture corporation has been made to give farther insights They all have created this thesis CHƯƠNG MỞ ĐẦU 1.1 Lý hình thành đề tài Điều độ dạng định đóng vai trò cốt lõi công nghiệp sản xuất dịch vụ Trong môi trường cạnh tranh ngày gay gắt nay, việc điều độ hiệu trở nên cấp thiết tồn doanh nghiệp thương trường Bởi vì, công ty phải đáp ứng ngày giao hàng cam kết với khách, sai hẹn làm nhiều tín nhiệm từ phía khách hàng Ngoài ra, điều độ không tốt gây ảnh hưởng không tốt đến hoạt động khác như: làm tăng chi phí tồn kho, làm giảm suất sản xuất, gây bị động việc lên kế hoạch Với tầm quan trọng vậy, toán điều độ thu hút nhiều quan tâm không từ nhà sản xuất mà từ giới khoa học, người không ngừng tìm tòi sáng tạo cách giải toán điều độ cho tối ưu hiệu để áp dụng vào thực tế Tập Đoàn Trường Thành có ba công ty thành viên, gồm hai Đắc Lắc, Bình Dương, 2007 hoàn tất xây dựng thêm ba nhà máy gồm Lào, Đắc Lắc Bình Dương Trong đó, Cty Trường Thành Bình Dương (TTBD – nơi tác giả công tác) đơn vị có công suất cao tập đoàn với số lượng xuất hàng tháng từ 50-60 container Với quy mô trên, điều độ sản xuất công tác đóng vai trò tất quan trọng việc trì lực sản xuất, đáp ứng kịp ngày giao hàng cho khách… Thực tế, công ty thường bị động trước đơn hàng gấp, thường bị trễ kế hoạch định kỳ Xuất phát từ vấn đề này, ý tưởng cần phải xây dựng công cụ hữu hiệu hỗ trợ cho phận sản xuất Cty lập bảng điều độ phù hợp thực thúc tác giả phải thực hóa ý tưởng Do phận sản xuất Cty chia thành nhiều phân xưởng Mỗi phân xưởng tương ứng với trình công nghệ sản xuất đồ gỗ như: Phôi, Định hình, Lắp ráp, Nhám, Sơn, Bao bì Tùy thuộc đặc thù trình, phân xưởng bố trí sản xuất với hình thức khác dựa sở khác nguồn lực máy móc , nhân lực Như vậy, để giải toán điều độ cho Cty cách hiệu quả, ta cần tìm trình thường xuyên bị ách tắc, sau áp dụng mô hình điều độ phù hợp giải trọng tâm vấn đề Đây sở để tác giả giới hạn đề tài, phạm vi áp dụng mô hình điều độ nghiên cứu Giải thuật nghiên cứu giải thuật đàn kiến giải thuật Tabu-search Giải thuật Tabu-search trình bày lần Glover vào năm 1987, sau 20 năm, thực chứng tỏ tính hiệu việc áp dụng giải toán điều độ từ Job-shop đến Flow-shop Trong đó, giải thuật đàn kiến (Ant Colony Algorithms) Dorigo đồng đề nghị vào năm đầu 1990 nhằm giải toán tối ưu tổ hợp thuộc loại khó toán điều độ xem xét áp dụng mức độ nghiên cứu rộng, cho kết ban đầu hứa hẹn Bởi vì, toán điều độ (job-shop lẫn flowshop) thực chất toán tối ưu rời rạc, luận văn đời nhằm sử dụng hai giải thuật để xây dựng giải thuật áp dụng vào toán điều độ Cty Trường Thành Bình Dương Qua đánh giá mức độ hiệu việc áp dụng hai giải thuật thực tiễn Vì vậy, LVTN “Sử dụng giải thuật đàn kiến Tabu search áp dụng cho toán điều độ sản xuất Cty Trường Thành Bình Dương” hình thành 1.2 Mục tiêu nội dung nghiên cứu Mục tiêu luận văn so sánh giải thuật đàn kiến (ACO) với giải thuật Tabu search vào toán điều độ job shop Để hoàn thành mục tiêu này, luận văn gồm nội dung sau: Tìm hiểu toán điều độ sản xuất job shop Tìm hiểu giải thuật đàn kiến (Ant Colony Algorithms) Tìm hiểu giải thuật Tabu-search Áp dụng giải thuật vào toán điều độ job shop So sánh kết áp dụng Thực nghiệm giải toán cho Truong Thanh furniture Phân tích kết quả, đưa kết luận kiến nghị phù hợp 1.3 Phạm vi giới hạn đề tài Bài toán điều độ job shop thực chất toán tối ưu tổ hợp khó, với khả có giới hạn áp lực không nhỏ thời gian không cho phép hoàn thành lúc nhiều kỳ vọng Bên cạnh đó, giải thuật đàn kiến thu hút nhiều quan tâm giới khoa học so với giải thuật khác mẻ ứng dụng vào thực tiễn Cho nên, dù hy vọng chờ đợi việc nghiên cứu mang đến kết tốt, nhiên tính hữu dụng giải thuật mặt tổng quát khả áp dụng vào thực tế câu hỏi cần nhiều thời gian nghiên cứu thực nghiệm giải đáp tường tận Vì lý trên, để vừa bảo đảm nội dung yêu cầu luận văn vừa kịp tiến độ thực quỹ thời gian hạn hẹp, xin giới hạn công việc sau: Luận văn trình bày lý thuyết điều độ áp dụng cho job shop Ngoài giải thuật đàn kiến giải thuật Tabu-search, luận văn trình bày vắn tắtù lý thuyết giải thuật sẵn có Luận văn không phân tích chi tiết ứng dụng giải thuật đàn kiến giải thuật Tabu-search không liên quan đến toán điều độ job shop Luận văn không chứng minh lại kết nhà nghiên cứu trước Không phân tích đánh giá chi tiết mặt khác điều độ nhà máy Truong Thanh Furniture Luận văn sử dụng số liệu thu thập vào tháng năm 2007 kết hợp với thời gian gia công thu thập từ trước 55 4.2.2 p dụng kỹ thuật cho điểm kết so sánh a- So sánh độ xác giải thuật Sau bảng liệt kê bảng điểm đánh giá độ xác cho giải thuật nghiên cứu Ta thấy rõ ràng tính xác ACO TS với giá trị trung bình giải toán đề cập theo bảng sau 0.990 so 0.985 với TS Điểm đáng giá sci Bài Toán i k=ACO k=TS mt06 0.862 1.000 mt10 0.815 0.980 abz5 0.941 0.995 abz6 0.932 0.995 la01 0.911 0.987 la03 0.905 0.999 la06 0.879 0.986 la08 0.870 1.000 la10 0.861 0.991 la11 0.845 0.997 la15 0.817 0.998 la16 0.803 0.994 la26 0.786 0.995 yn4 0.755 0.947 Trung bình 0.856 0.990 Bảng 4.2 - Bảng so sánh độ xác giải thuật kỹ thuật cho điểm Ta dễ dàng nhận thấy ưu TS việc giải toán mẫu với kết tối ưu gần tối ưu Tuy nhiên, điểm yếu giải thuật tìm kiếm tốn nhiều thời 56 gian Để cho lời giải tốt, theo kinh nghiệm thực nghiệm, tham số nhập cho toán phải tạo không gian tìm kiếm đủ rộng Nếu không, chương trình “gãy” chừng kết đạt không tốt theo Đông-Lâm-Nguyên (2002) nhận định b- So sánh tốc độ thực giải thuật (CPU Time) ACO TS Tổng 122.545 172.864 295.409 0.415 Trị TB CPU Time (giây) Trọng số đánh 0.585 =(1- giá CPU Time 122.545/295.409) Bảng 4.3 - Bảng so sánh độ giá trị CPU Time trung bình giải thuật Trọng số đánh giá CPU Time dùng để chuyển giá trị trung bình CPU Time sang giá trị trọng số khoảng [0, 1], giá trị gần CPU Time ít, nghóa thời gian giải toán ngắn giải thuật tốt c- So sánh sở kết hợp hai nhân tố: độ xác – thời gian thực hiện: Điểm đánh giá 0.415, 0.990 1.000 0.975 0.950 0.925 0.900 0.875 0.850 0.825 0.800 0.000 ACO TS 0.585, 0.856 Thời gian 0.200 0.400 0.600 0.800 1.000 Hình 4.1 - Đồ thị so sánh điểm đánh giá cho toán mẫu 57 Hình cho thấy, TS cho hiệu tiêu chuẩn độ xác, riêng với tiêu chuẩn thời gian không cho kết tốt ACO mức độ thua không đáng kể Nhận xét • Về độ xác, hai giải thuật ACO TS có độ chênh lệch lớn Có thể giải thích điều chúng sử dụng hai chiến thuật tìm kiếm khác Nếu TS tìm kiếm sở tìm kiếm lân cận khối găng ACO lại tìm kiếm việc vào mức độ “tốt” lời giải trước đồng thời cố gắng tìm kiếm thêm lời giải khác (thông qua tham số độ bốc Ev) Tuy nhiên, quan điểm cá nhân, với việc phân tích kết quả, người viết nhận định sở dó giải thuật TS có độ xác cao TS tìm kiếm lân cận khối găng, sau bước hoán chuyển giá trị toán cải thiện rõ rệt Hay nói khác đi, không gian tìm kiếm TS nhỏ chiến thuật tìm kiếm tốt (chỉ tìm miền tích cực) giúp TS dễ tìm lời giải gần với nghiệm tối ưu Trong khi, ACO lại giải thuật phát sinh, không gian lời giải tạo vô lớn – chiến thuật tìm kiếm phần mang dáng dấp việc so sánh kinh nghiệm với thực tiễn, nên khả tìm kiếm nghiệm tối ưu thật tốt • Về mặt thời gian, ACO khả quan TS, thực chất điều mang tính chất tương đối, thời gian không phụ thuộc vào kích cỡ toán mà phụ thuộc vào việc lựa chọn giá trị tham số đầu vào Nếu TS, thân tác giả không can thiệp nhiều vào việc thay đổi tham số (vì có nhiều nghiên cứu trước chứng minh tính hiệu tham số đó), ngược lại ACO (việc tìm tham số đầu vào hiệu đề tài để nhiều nhà khoa học tìm tòi) người viết phải dụng công để cố tìm 58 vài tham số khả dó (xem Chương 3, trang 41) Với số liệu này, dễ dàng nhận thấy tham số đầu vào số lượng kiến l, số lần lặp NC có giá trị không lớn, nguyên nhân dẫn tới việc thời gian thực chương trình nhanh so với TS • Suy cho cùng, ACO cho kết khả quan với toán có kích thước nhỏ toán có cấu trúc đơn giản 4.3 Bảng đánh giá tổng hợp hai giải thuật Các yếu tố tương đồng khác biệt hai giải thuật Tính chất giải thuật Cách thức mô hình hóa toán jobshop Có sử dụng danh sách cấm Tabu-list Chiến thuật cải thiện lời giải Dạng giải thuật Khả tìm lời giải ban đầu Chiến thuật tìm kiếm Độ xác CPU time ACO TS Giải thuật kinh nghiệm Chuyển toán sang dạng Graph Có So sánh lời giải khứ để cập nhật liên tục lời giải tốt sau lần lặp Generation –phát lời Local search: tìm kiếm giải liên tục cục Không – Phải dựa Có - Tự tìm lời giải luật kinh nghiệm Lần lượt tìm lời giải Tạo danh sách khả thông qua việc mô cấm chứa số cặp phỏnh hoạt động đàn nguyên công gần kề kiến tìm thức ăn máy, sau áp dụng việc chuyển đổi thứ tự gia công cặp nguyên công gần kề khác không bị cấm 0.856 0.990 0.585 0.415 Bảng 4.4 - Đánh giá tổng quát hai giải thuật 59 CHƯƠNG ÁP DỤNG GIẢI THUẬT ĐÀN KIẾN VÀO BÀI TOÁN ĐIỀU ĐỘ SẢN XUẤT Ở CÔNG TY TRUONG THANH FURNITURE 5.1 Giới thiệu công ty Truong Thanh Furniture 5.1.1 Quá trình hình thành phát triển Truong Thanh Furniture nói đến tronng luận văn thực chất tên thương mại Công ty cổ phần kỹ nghệ gỗ Trường Thành xây dựng từ năm 2001 Bình Dương Công ty trực thuộc tập đoàn Trường Thành (gọi tắt TTFC) Hiện TTFC vừa hoàn tất việc bán cổ đông công chúng (IPO) tháng 11/2007, dự kiến cổ phiếu niêm yết sàn giao dịch Tp.HCM đầu năm 2008 Đây công ty sản xuất đồ gỗ chuyên sản xuất theo đơn đặt hàng với số lượng lớn (trên 20 container), sản phẩm bao gồm bàn ghế trời, bàn ghế nhà ván sàn 90% hàng trời Năm 2003, công ty công nhận đạt tiêu chuẩn quốc tế ISO 9001:2000 Năm 2006, công ty đạt sản lượng sản xuất khoảng 500 container gồm bàn ghế loại Xuất hàng năm 20 triệu USD (đứng top Cty có kim ngạch xuất hàng đầu ngành) Hàng chủ yếu xuất sang Tây Âu (như Anh, Pháp, Ý, Đức…), Bắc Mỹ, Nhật Bản, Hàn Quốc… 5.1.2 Sản phẩm công ty Các sản phẩm công ty: Folding chair : ghế xếp không tay Folding Arm chair: ghế xếp có tay Folding Table: Bàn chân xếp sản phẩm khác theo đơn hàng (sản xuất không thường xuyên) 5.2 Phân xưởng Định hình Cty Truong Thanh Furniture 5.2.1 Giới thiệu 60 Đây phận chiếm số công nhân trực tiếp nhiều nhất, phận chịu nhiều áp lực Trong giới hạn luận văn, xin trình bày phần điều độ phân xưởng Định hình công ty 5.2.2 Cách thức tổ chức hoạt động phân xưởng Đứng đầu phân xưởng quản đốc chịu trách nhiệm công tác sản xuất phân xưởng Phụ giúp cho quản đốc có hai phó quản đốc chia thành ca ngày đêm phụ trách quản lý phân xưởng đồng thời hỗ trợ quản đốc việc điều độ kiểm tra, kiểm soát Hiện mặt sản xuất chia thành khu vực là: Toupie, Bào cắt, Router, Khoan, Nhám Thời gian làm việc phân xưởng 8h/ngày, 48h/tuần, cụ thể: 6h -15h: Ca sáng 10h -11h00: nghỉ trưa 15h – 24h: Ca chiều 19h – 20h: nghỉ tối Ngoài ra, trình điều độ, có số yếu tố thời gian khác thời gian gia công thời gian chuẩn bị máy (setup time), hệ số điều chỉnh thời gian 5.3 Mô hình hoá giải toán điều độ jop shop Phân xưởng Định hình - Cty Truong Thanh Furniture 5.3.1 Mô hình hoá toán Với trạng lớn phân xưởng, số chi tiết cần gia công cho loại sản phẩm lên đến hàng trăm Số máy để gia công chi tiết lớn, hàng chục máy Tuy nhiên, toán JSP Phân xưởng Định hình (PX.ĐH) có đặc điểm sau: - Các công việc chia theo lô, lô gồm nhiều chi tiết Như vậy, đây, job gia công lô chi tiết 61 - Các máy chức phân chia bố trí thành nhóm gia công lô chi tiết đồng thời Chính vậy, ta xem nhóm máy máy đơn STT Tên nhóm máy Số lượng Máy toupie 10 Máy bào mặt 2 Máy cắt đầu Máy cắt – phay đầu Máy cắt đầu Máy mộng dương Máy mộng dương tự động Máy mộng âm Máy mộng âm tự động Máy router lưỡi 10 Máy router lưỡi 11 Máy cắt ngàm 12 Máy khoan đa mũi 13 Máy khoan mũi 14 Máy khoan mũi 15 Máy nhám bo tròn 16 Máy nhám thùng 1.2m 17 Máy nhám thùng 0.6m 18 Máy nhám trục đứng 19 Máy nhám cạnh cong 20 Máy nhám bo đầu 21 Máy nhám đóa Bảng 5.1- Phân loại nhóm máy theo chức phân xưởng khí Như vậy, phân xưởng định hình có 22 loại nhóm máy 65 máy sử dụng 5.3.2 Dữ liệu đầu vào Dữ liệu phục vụ luận văn dựa bảng kế hoạch sản xuất tháng năm 2007 kết hợp với thời gian gia công thu thập từ trước Các sản phẩm cần sản xuất Folding Armchair Folding Table – xem hình Phụ lục Số lượng chi tiết cần gia công 62 28 chi tiết với thời gian gia công tính phút, với ma trận 28*22 trình bày phụ lục 5.3.3 Giải trình bày kết toán điều độ job-shop PX.ĐH a Nhận xét ban đầu Trước hết, ta có số nhận xét toán sau: Thời gian gia công có chênh lệch lớn nguyên công, đặc biệt - công việc với Chú ý thời gian gia công khoảng cách nút đồ thị toán JSP mà ta xây dựng Nó ảnh hưởng trực tiếp đến xác suất lựa chọn đường kiến Như vậy, ta dự đoán ban đầu nguyên công có thời gian gia công ngắn lựa chọn để điều độ trước Tuy toán có tới 28 việc 22 máy, nhiên, số nguyên công công - việc không nhiều Công việc có số nguyên công nhiều 7, đa số 1,2 nguyên công Như đồ thị toán số nút bé so với kích cỡ thật toán (114 nút so với 28*22=616) Nhìn vào liệu ban đầu nhận xét có vài máy máy 0, máy - sử dụng nhiều, có máy sử dụng Như vậy, khối găng thuộc máy b Giải toán ACO TS Từ giải thuật với diễn giải trình bày chương trước, ta chọn hai tham số tương ứng hai giải thuật cho chạy kết nhiều lần nhận kết sau • Giải ACO: (xem lời giải cụ thể Phụ lục 3) Alpha Beta Ev 0.4 L NC 28 30 Makespan (phút) 1210 CPU time (phút) 5.25 63 • Giải TS: (xem lời giải cụ thể Phụ lục 3) Stm_lo Stm_hi STK_max Ni_max Iter_max Makespan (phuùt) CPU time (phút) 10 1000 5000 1053 6.1 Như vậy, lần ta lại thấy vượt trội giải thuật TS so với ACO (cải thiện khoảng 15%), cho dù thời gian có dài (vượt 16%) Kết lần cho ta nhận xét thấu đáo tính chất hai giải thuật này: - Đối với giải thuật ACO, cho dù người viết có tăng thêm số lần lặp kết không cải thiện bao, điều cho thấy nhân tố ảnh hưởng nhiều đến kết toán số lần lặp mà chất lượng lời giải lần tìm kiếm Với cách thiết lập mô hình tại, kiến thường có xu hướng chọn trước đường ngắn để trước (xác suất lựa chọn cao hơn) Trong toán JSP thực tế, khối găng chủ yếu nằm máy có nhiều nguyên công nguyên công có thời gian công dài Vì vậy, gặp trường hợp này, khả giải thuật can thiệp vào khối găng không lớn - Đối với giải thuật TS, giải thuật tập trung can thiệp vào trật tự nguyên công khối găng nên khả cải thiện lời giải TS điều phải bàn cãi Có điều cần phải ý, TS cần không gian lời giải rộng để tìm kiếm nên thường dẫn đến thời gian thực chương trình dài 5.3.4 Sử dụng ACO để thực nghiệm tái điều độ PX.ĐH a Khái niệm job xuất Trong môi trường thực tế PX.ĐH , job thường trường hợp sau: 1- Một nhóm chi tiết thuộc nhiều sản phẩm cần hoàn thành gấp với yêu cầu sớm trước deadline khách hàng yêu cầu 64 2- Một vài chi tiết thuộc đơn hàng hoàn tất định hình trước cần phải bổ sung số lượng công đoạn sau làm hư gây thất lạc Do SL cần phải bổ sung cho công đoạn sau, nên thường có deadline gấp Trong luận văn này, tác giả áp dụng mô hình toán theo trường hợp – nghóa job xuất trình phân xưởng thực theo bảng điều độ có trước b Mô hình hóa giải toán tái điều độ chương trình máy tính i/ Flowchart chương trình Dựa chương trình AS-JSP có sẵn tác giả tạo thêm số module - Module khai báo liệu liên quan job xuất hiện: dùng file text để nhập trình tự gia công máy & thời gian gia công máy - Module xác định job dở dang: để phân tách nguyên công hoàn thành, nguyên công thực & nguyên công chưa thực - Module phân tích lời giải: giá trị hàm mục tiêu để lựa chọn nghiệm khả thi gây tốn chi phí Khai báo liệu toán Thực điều độ ACO Job xuất to Thực tái điều độ ACO Xuất kết Hình 5.1- Flowchart chương trình tái điều độ có job xuất 65 ii/ Chạy chương trình với số liệu thực - Bài toán điều độ gốc tương tự mục 5.3.3 - Công việc xuất là: định hình chi tiết chân dài sản phẩm Recliner chair - Số chi tiết cần gia công: 50 (xem trật tự kỹ thuật thời gian gia công phụ lục) - Thời điểm xuất hiện: to= 500 - Deadline yêu cầu hoàn thành: tdl = 600 - Kết toán: Alpha Beta Ev L NC 0.4 28 30 Makespan Makespan job toàn 545 1245 iii/ Nhận xét: - Thời gian hoàn thành job đáp ứng deadline yêu cầunhưng chưa đạt giá trị sớm (về lý thuyết đạt giá trị min=530) Nguyên nhân t0 có nhiều công việc dở dang mà theo giả thiết ban đầu tiếp tục hoàn thành không bị gián đoạn Như vậy, job không ưu tiên hoàn toàn nghóa hai nguyên công liên tiếp có thời gian chờ (do máy bận thực nguyên công dở dang trước 66 CHƯƠNG KẾT LUẬN Bài toán điều độ job-shop JSP toán khó, đầy thú vị, đề tài lơn ngành khoa học tối ưu Những giải thuật cho toán JSPs có nhiều giải thuật hiệu Tabu-search trình nghiên cứu giải thuật ACO tiếp diễn luận văn ví dụ Với giải thuật ACO, với kết nghiên cứu chưa mang lại kết mỹ mãn để đứng ngang giải thuật tiếng khác SA, TS không thừa nhận với giải thuật có tuổi đời vào khoảng 15 năm với kết đánh giá khả quan đáng khích lệ Giải thuật mặt chất không thật phức tạp bắt nguồn từ việc mô trình diễn thực tế tự nhiên Quá trình kiến tìm thức ăn tượng ta quan sát, tìm hiểu, nắm bắt thực tế Tuy nhiên, từ thuộc tính sinh học vốn chất chứa đựng nhiều yếu tố ngẫu nhiên để mô hình hoá thành biểu thức toán học mang tính loigic điều không dễ dàng cho dù có sử dụng kỹ thuật mô Sau đây, người viết đưa nhận xét sau giải thuật: - Ưu điểm: dễ hiểu đơn giản cách xây dựng thuật giải cách thức viết chương trình máy tính - Khuyết điểm: Giải thuật mang nhiều tham số kinh nghiệm, tính ngẫu nhiên việc tìm kiếm lời giải ban đầu dễ làm cho nghiệm toán rơi vào vùng tối ưu cục Với giải thuật TS, luận văn này, hạn chế thời gian, tác giả điều kiện phát triển lý thuyết khả ứng dụng giải thuật Nhưng suy 67 cho cùng, với việc cho kết tốt toán thực tế Cty Truong Thanh Furniture, ta khẳng định giải thuật mạnh mẽ Việc thực nghiệm giải thuật vào toán điều độ Cty Truong Thanh Furniture việc làm cần thiết, qua cho thấy khả thật giải thuật, chương trình ứng dụng Tuy nhiên cần nhận thấy, thực tế toán nhiều ràng buộc phức tạp khuôn khổ nghiên cứu diễn tả Một lý không đủ số liệu yếu tố khác toán điều độ thực tế release time, due date Nhưng suy cho cùng, với kết mà chương trình mang lại khích lệ cho nghiên cứu sau sâu 68 CHƯƠNG TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Hồ Thanh Phong, 2002 Bài giảng: Kỹ thuật điều độ sản xuất dịch vụ BM KTHTCN (ISE), ĐH Bách Khoa Tp.HCM [2] Lương Anh Hùng, 2004 LVTN “Nghiên cứu giải thuật đàn kiến cho toán điều độ flowshop, áp dụng cho công ty Huỳnh Gia Furniture”, Thành phố Hồ Chí Minh, Bộ môn KTHTCN, Đại học Bách Khoa TPHCM [3] Đông-Lâm-Nguyên, So sánh giải thuật GENETIC, TABU, SIMULATED ANNEALING, NEURAL NETWORKS cho toán điều độ sản xuất tối ưu ứng dụng vào điều độ sản xuất công ty VINAPPRO, ĐH Baùch Khoa Tp.HCM, 2002 [4] Michael Pinedo & Xiuli Chao, 1999 Operation Scheduling with Applications in Manufacturing and Services, McGraw-Hill [5] Marco Dorigo, Gianni Di Caro & Luca M Gambardella Ant algorithms for Discrete Optimization [6] Marco Dorigo & Thomas Stuzle The Ant Colony Optimization Metaheuristic: Algorithms, Applictions, and Advances [7] Marco Dorigo & Thomas Stuzle An experimental study of the Simple Ant Colony Optimization Algorithm Universiteù Libre de Bruxelles, Belgium [8] Marco Dorigo & Luca M Gambardella Ant Colonies for the travelling salesman problem Universiteù Libre Brusselles, Belgium [9] E.Bonabeau; M Dorigo; G.Theraulaz Inspiration for optimization from social insect behaviour [9] Aaron Zeuhnin, Holger R Maier, Angus R Simpson, Andrew J Roberts, Mathew J Berrisford and Michael Leonard Max-Min Ant System Applied to Water Distribution System Optimization 69 [10] Sjoerd van der Zwaan, Carlos Marques Ant colony Optimisation for Job Shop Scheduling ISR – Instituto de Sistemas e Robótica Instituto Superior Técnico (IST) Av Rovisco Pais 1, 1096 Lisboa codex [11] Christian Blum, Michael Sampels Ant Colonuy Optimization for FOP Shop scheduling: A case study on different pheromone representations Universiteù Libre de Bruxelles, Belgium [12] Krishnan Krishnaiyer, S Hossein Cheraghi Ant Algorithms: Review and Future Applications Department of Industrial and Manufacturing Engineering, Wichita State University, Wichita, KS 67260-0035 [13] Yamada Studies on Metaheuristics for Jobshop and Flowshop Scheduling Problems [14] Fred Glover, Manuel Laguna Tabu search, 1997 [15] Guilherme E Vieira, Jeffrey W Herrmann, Edward Lin, Rescheduling manufacturing systems: a framework of strategies, policies, and methods, 2002 [16] Guilherme E Vieira, Jeffrey W Herrmann, Edward Lin, Predicting the Performance of Rescheduling Strategies for Parallel Machine Systems, 2000 [17] Guillaume Pinot, Nasser Mebarki, Cooperation between Human and Machine for Shop Rescheduling, 2006 [18] Amritpal Singh Raheja, K Rama Bhupal Reddy, and Velusamy Subramaniam, A Generic Mechanism for Repairing Job Shop Schedules, 2001 ... hoạ giải thuật Tabu Sai 26 CHƯƠNG ỨNG DỤNG GIẢI THUẬT ĐÀN KIẾN VÀ TABU- SEARCH VÀO BÀI TOÁN ĐIỀU ĐỘ JOB SHOP 3.1 Áp dụng giải thuật đàn kiến cho toán job shop 3.1.1 Đặt vấn đề Bài toán điều độ job. .. giải thuật đàn kiến (Ant Colony Algorithms) Tìm hiểu giải thuật Tabu Search So sánh kết ứng dụng hai giải thuật vào việc giải toán điều độ job shop Áp dụng hai giải thuật vào toán điều độ công ty. .. TÀI: SO SÁNH GIẢI THUẬT ĐÀN KIẾN VÀ TABU SEARCH ÁP DỤNG CHO BÀI TOÁN ĐIỀU ĐỘ SẢN XUẤT TẠI CTY TRUONG THANH FURNITURE II- NHIỆM VỤ VÀ NỘI DUNG: Tìm hiểu toán điều độ sản xuất job shop Tìm hiểu giải