مشكلة جدولة الإنتاج حسب الطلب (JSS) - كتاب الذكاء الإصطناعي - الصف 12 - الفصل 1 - المملكة العربية السعودية

مشكلة جدولة الإنتاج حسب الطلب (JSS) Problem

مشكلة جدولة الإنتاج حسب الطلب (JSS) هي مشكلة اعتيادية أخرى في الجدولة حظيت بدراسات موسعة في مجال التحسين، وتتضمن جدولة مجموعة من المهام على عدة آلات، حيث يجب معالجة كل مهمة بترتيب ووقت معين لكل آلة بالنسبة للمهام الأخرى.

الهدف

تقليل زمن الإنجاز الكلي (فترة التصنيع) لجميع المهام.

متغيرات المشكلة

المتغيرات الأخرى من هذه المشكلة تفرض عدة قيود إضافية مثل: • وجوب الالتزام بتاريخ إصدار كل مهمة؛ حيث إن لكل مهمة تاريخها الخاص ولا يمكن البدء بها قبل ذلك التاريخ، بالإضافة إلى مراعاة الموعد النهائي. • وجوب جدولة بعض المهام قبل المهام الأخرى؛ بسبب ضوابط الأسبقية بينها. • وجوب إخضاع كل آلة للصيانة الدورية وفقًا لجداول الصيانة، حيث لا يمكن للآلات تأدية المهام أثناء الصيانة. كما لا يمكن أن تتوقف المهمة بمجرد بدئها. لا بد أن تمر كل آلة بفترة توقف عن الإنتاج بعد إكمال المهمة، وقد يكون طول هذه الفترة ثابتًا، وقد يتفاوت من آلة إلى أخرى، ومن الممكن أن يعتمد على الوقت الذي استغرقته الآلة في إكمال المهمة السابقة. ما ورد أعلاه ليس سوى مجموعة فرعية من القيود المعقدة والمتعددة، ومن متغيرات المشكلة الموجودة في مشكلات الجدولة التي نواجهها في واقع الحياة، حيث إن لكل متغير خصائصه وتطبيقاته العملية الفريدة، وقد تكون خوارزميات التحسين المختلفة أكثر ملاءمة لحل كل متغير من متغيرات المشكلة.

استخدام البايثون والتحسين لحل مشكلة التباطؤ الموزون للآلة الواحدة Using Python and Optimization to Solve the SMWT Problem

يمكن استخدام المقطع البرمجي التالي لإنشاء نسخ عشوائية لمشكلة التباطؤ الموزون للآلة الواحدة (SMWT):

import random # creates an instance of the Single-Machine Weighted Tardiness problem. def create_problem_instance(job_num, # number of jobs to create duration_range, # job duration range deadline_range, # deadline range weight_range): # importance weight range # generates a random duration, deadline, and weight for each job durations = [random.randint(*duration_range) for i in range(job_num)] deadlines = [random.randint(*deadline_range) for i in range(job_num)] weights = [random.randint(*weight_range) for i in range(job_num)] # returns the problem instance as a dictionary return {'durations':durations, 'deadlines':deadlines, 'weights':weights}

وزارة التعليم Ministry of Education 269 2023 - 1447

مشكلة جدولة الإنتاج حسب الطلب (JSS) Problemمشكلة جدولة الإنتاج حسب الطلب (JSS) هي مشكلة اعتيادية أخرى في الجدولة حظيت بدراسات موسعة في مجال التحسين، وتتضمن جدولة مجموعة من المهام على عدة آلات، حيث يجب معالجة كل مهمة بترتيب ووقت معين لكل آلة بالنسبة للمهام الأخرى.--- SECTION: الهدف --- الهدف تقليل زمن الإنجاز الكلي (فترة التصنيع) لجميع المهام.--- SECTION: متغيرات المشكلة --- متغيرات المشكلة المتغيرات الأخرى من هذه المشكلة تفرض عدة قيود إضافية مثل: • وجوب الالتزام بتاريخ إصدار كل مهمة؛ حيث إن لكل مهمة تاريخها الخاص ولا يمكن البدء بها قبل ذلك التاريخ، بالإضافة إلى مراعاة الموعد النهائي. • وجوب جدولة بعض المهام قبل المهام الأخرى؛ بسبب ضوابط الأسبقية بينها. • وجوب إخضاع كل آلة للصيانة الدورية وفقًا لجداول الصيانة، حيث لا يمكن للآلات تأدية المهام أثناء الصيانة. كما لا يمكن أن تتوقف المهمة بمجرد بدئها. لا بد أن تمر كل آلة بفترة توقف عن الإنتاج بعد إكمال المهمة، وقد يكون طول هذه الفترة ثابتًا، وقد يتفاوت من آلة إلى أخرى، ومن الممكن أن يعتمد على الوقت الذي استغرقته الآلة في إكمال المهمة السابقة. ما ورد أعلاه ليس سوى مجموعة فرعية من القيود المعقدة والمتعددة، ومن متغيرات المشكلة الموجودة في مشكلات الجدولة التي نواجهها في واقع الحياة، حيث إن لكل متغير خصائصه وتطبيقاته العملية الفريدة، وقد تكون خوارزميات التحسين المختلفة أكثر ملاءمة لحل كل متغير من متغيرات المشكلة.--- SECTION: استخدام البايثون والتحسين لحل مشكلة التباطؤ الموزون للآلة الواحدة --- استخدام البايثون والتحسين لحل مشكلة التباطؤ الموزون للآلة الواحدة Using Python and Optimization to Solve the SMWT Problemيمكن استخدام المقطع البرمجي التالي لإنشاء نسخ عشوائية لمشكلة التباطؤ الموزون للآلة الواحدة (SMWT):import random# creates an instance of the Single-Machine Weighted Tardiness problem. def create_problem_instance(job_num, # number of jobs to create duration_range, # job duration range deadline_range, # deadline range weight_range): # importance weight range# generates a random duration, deadline, and weight for each job durations = [random.randint(*duration_range) for i in range(job_num)] deadlines = [random.randint(*deadline_range) for i in range(job_num)] weights = [random.randint(*weight_range) for i in range(job_num)]# returns the problem instance as a dictionary return {'durations':durations, 'deadlines':deadlines, 'weights':weights}2023 - 1447--- VISUAL CONTEXT ---Table Structure: Headers: N/A Rows: Data: N/A Key Values: 269, 2023, 1447 Context: Metadata for the textbook page, indicating publisher and page number.