Dvukhetapnoe dinamicheskoe programmirovanie v zadache marshrutizatsii s elementami dekompozitsii

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

This paper considers an optimal movement routing problem with constraints. One such constraint is due to decomposing the original problem into a preliminary subproblem and a final subproblem; the tasks related to the preliminary problem must be executed before the tasks of the final subproblem begin. In particular, this condition may arise in the tool control problem for thermal cutting machines with computer numerical control (CNC): if there are long parts among workpieces, the cutting process near a narrow material boundary should start with these workpieces since such parts are subject to thermal deformations, which may potentially cause rejects. The problem statement under consideration involves two zones for part processing. The aggregate routing process in the original problem includes a starting point, a route (a permutation of indices), and a particular track consistent with the route and the starting point. Each of the subproblems has specific precedence conditions, and the travel cost functions forming the additive criterion may depend on the list of pending tasks. A special two-stage procedure is introduced to apply dynamic programming as a solution method. The structure of the optimal solution is established and an algorithm based on this structure is developed. The algorithm is implemented on a personal computer and a computational experiment is carried out.

About the authors

A. G Chentsov

Krasovskii Institute of Mathematics and Mechanics, Ural Branch, Russian Academy of Sciences; Ural Federal University

Email: chentsov@imm.uran.ru
Yekaterinburg, Russia; Yekaterinburg, Russia

P. A Chentsov

Krasovskii Institute of Mathematics and Mechanics, Ural Branch, Russian Academy of Sciences; Ural Federal University

Author for correspondence.
Email: chentsov.p@mail.ru
Yekaterinburg, Russia; Yekaterinburg, Russia

References

  1. Gutin G., Punnen A. The traveling salesman problem and its variations. Berlin: Springer, 2002.
  2. Cook W.J. In pursuit of the traveling salesman. Mathematics at the limits of computation. Princeton, New Jersey: Princeton University Press, 2012.
  3. Гимади Э.Х., Хачай М.Ю. Экстремальные задачи на множествах перестановок. Екатеринбург: УМЦ УПИ, 2016.
  4. Меламед И.И., Сергеев С.И., Сигал И.Х. Задача коммивояжера // АиТ. 1989. № 9. С. 3-33; № 10. С. 3-29; № 11. С. 3-26.
  5. Литл Дж., Мурти К., Суини Д., Кэрел К. Алгоритм для решения задачи о коммивояжере // Экономика и математические методы. 1965. Т. 1. № 1. С. 94-107.
  6. Беллман Р. Применение динамического программирования к задаче о коммивояжере / Кибернетический сборник. М.: Мир, 1964. Т. 9. С. 219-228.
  7. Хелд М., Карп Р. М. Применение динамического программирования к задачам упорядочения / Кибернетический сборник. М.: Мир, 1964. Т. 9. С. 202-218.
  8. Ченцов А.Г. Экстремальные задачи маршрутизации и распределения заданий: вопросы теории. М.-Ижевск: Регулярная и хаотическая динамика, Ижев. ин-т компьют. исслед., 2008.
  9. Ченцов А.Г., Ченцов А.А., Сесекин А.Н. Задачи маршрутизации перемещений с неаддитивным агрегированием затрат, М.: Ленанд, 2021.
  10. Петунин А.А., Ченцов А.Г., Ченцов П.А. Оптимальная маршрутизация инструмента машин фигурной листовой резки с числовым программным управлением. Математические модели и алгоритмы. Екатеринбург: УрФУ, 2020.
  11. Ченцов А.Г., Ченцов П.А. Динамическое программирование в задаче маршрутизации: декомпозиционный вариант // Вестник российских университетов. Математика. 2022. Т. 27. № 137. С. 95-124.
  12. Ченцов А.Г., Ченцов П.А. Экстремальная двухэтапная задача маршрутизации и процедуры на основе динамического программирования // Тр. Ин-та мат. и механики УрО РАН. 2022. Т. 28. № 2. С. 215-248.
  13. Ченцов А.Г. Задача последовательного обхода мегаполисов с условиями предшествования. АиТ. 2014. № 4. С. 170-190.
  14. Ченцов А.Г., Ченцов П.А. Маршрутизация в условиях ограничений: задача о посещении мегаполисов // АиТ. 2016. № 11. C. 96-117.
  15. Петунин А.А. О некоторых стратегиях формирования маршрута инструмента при разработке управляющих программ для машин термической резки материала // Вестн. Уфим. гос. авиац. техн. ун-та. 2009. Т. 13. № 2. С. 280-286.
  16. Фроловский В.Д. Автоматизация проектирования управляющих программ тепловой резки металла на оборудовании с ЧПУ // Информ. технологии в проектировании и производстве. 2005. № 4. C. 63-66.
  17. Wang G.G., Xie S.Q. Optimal process planning for a combined punch-and-laser cutting machine using ant colony optimization // Int. J. Product. Res., 43:11, Jun. (2005), P. 2195-2216.
  18. Lee M.-K., Kwon K.-B. Cutting path optimization in CNC cutting processes using a two-step genetic algorithm // Int. J. Product. Res. 2006. No. 44. P. 5307-5326.
  19. Куратовский К., Мостовский А. Теория множеств. М.: Мир, 1970.
  20. Дьедонне Ж. Основы современного анализа. М.: Мир, 1964.
  21. Кормен Т., Лейзерсон Ч., Ривест Р. Алгоритмы: построение и анализ. М.: МЦНМО, 2002.
  22. Варга Дж. Оптимальное управление дифференциальными и функциональными уравнениями. М.: Наука, 1977.
  23. Ченцов А.Г. К вопросу о маршрутизации комплексов работ // Вестн. Удмурт. ун-та. Математика. Механика. Компьютерные науки. 2013. Вып. 1. С. 59-82.
  24. Lawler E.L. Efficient implementation of dynamic programming algorithms for sequencing problems, Report BW106, Amsterdam: Mathematisch Centrum, 1979. P. 1-16.
  25. Ченцов А.Г., Ченцов А.А. К вопросу о нахождении значения маршрутной задачи с ограничениями // Проблемы управления и информатики. 2016. № 1. С. 41-54.
  26. Петунин А.А., Ченцов А.Г., Ченцов П.А. Оптимальная маршрутизация в задачах последовательного обхода мегаполисов при наличии ограничений // Челяб. физ.-мат. журн. 2022. Т. 7. № 2. С. 209-233.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Copyright (c) 2023 The Russian Academy of Sciences

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».