Problembeschreibung:
Mehrere Aufträge (Jobs) sollen mehrere Bearbeitungsstationen durchlaufen, wobei die Reihenfolge für alle Aufträge unterschiedlich sein kann. Dabei können auch Stationen von einzelnen Aufträgen mehrfach oder überhaupt nicht durchlaufen werden. Gesucht ist die Reihenfolge der Aufträge auf den Stationen, bei der die Gesamtdurchlaufzeit oder die maximale Terminüberschreitung minimal wird.
Beispiel:
Ein klassisches und das in der Literatur wohl am häufigsten zitierte Beispiel ist das
10x10-Problem von Muth und Thompson aus dem Jahr 1963, für das erst 1986 die Optimalität einer
Lösung, bei der die Gesamtdauer 930 ZE beträgt, bewiesen werden konnte. Das Problem ist durch
nachfolgende Daten gegeben:
{ 10 } Aufträge
{ 10 } Operationen je Auftrag
{ 10 } Stationen
Stationsstartzeiten:
{
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
}
Matrix (Stations-Nr. Operationszeit)
{
0 29 1 78 2 9 3 36 4 49 5 11 6 62 7 56 8 44 9 21
0 43 2 90 4 75 9 11 3 69 1 28 6 46 5 46 7 72 8 30
1 91 0 85 3 39 2 74 8 90 5 10 7 12 6 89 9 45 4 33
1 81 2 95 0 71 4 99 6 9 8 52 7 85 3 98 9 22 5 43
2 14 0 6 1 22 5 61 3 26 4 69 8 21 7 49 9 72 6 53
2 84 1 2 5 52 3 95 8 48 9 72 0 47 6 65 4 6 7 25
1 46 0 37 3 61 2 13 6 32 5 21 9 32 8 89 7 30 4 55
2 31 0 86 1 46 5 74 4 32 6 88 8 19 9 48 7 36 3 79
0 76 1 69 3 76 5 51 2 85 9 11 6 40 7 89 4 26 8 74
1 85 0 13 2 61 6 7 8 64 9 76 5 47 3 52 4 90 7 45
}
Auftragstermine:
{
1000 1000 1000 1000 1000 1000 1000 1000 1000 1000
}
Lösung mittels Programm:
Die obigen Daten innerhalb der geschweiften Klammern können direkt vom Programm
als Eingabedaten verarbeitet werden. Mit einem der Lösungsverfahren unter dem
Menü "Berechnung" kann eine zulässige Lösung ermittelt und tabellarisch in einem
Textfenster sowie graphisch als Gantt-Diagramm dargestellt werden.
Bei dieser Berechnung wurde mittels SB-Monte-Carlo-Methode (Beschränkung der
Rechenzeit auf 20 sec) eine erste Ausgangslösung erzeugt (1019 ZE), die nachfolgend
mittels Dynamischer Monte-Carlo-Methode (Beschränkung der Rechenzeit ebenfalls auf
20 sec) verbessert wurde (967 ZE). Die gefundene Lösung weicht damit weniger als 5%
vom Optimum ab. Für die Praxis wäre das völlig ausreichend, da die Eingangsdaten in
der Regel mit einer geringeren Genauigkeit bekannt sind.
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Lutz Tautenhahn, 8/98