В.А. Шутеев, А.Е. Бром
12
руется задача синхронизации динамики спроса с производствен-
ными процессами на предприятии.
Для синхронизации динамики спроса с производственными
процессами на предприятии часто нужно определить целесоо-
бразность и очередность выполнения поступающих заказов че-
рез составление портфеля заказов, производство которых будет
осуществлено. В ситуации, когда необходимо выполнить макси-
мальное количество заказов при ограничениях в производствен-
ных мощностях, требуется получить механизм оценки приорите-
та каждого из заказов и выбора наиболее важных (или ценных)
в данной ситуации в конкретный момент времени. Интересным
и перспективным подходом к решению данной задачи являет-
ся использование моделей неопределенностей, построенных для
определенных областей использования. Модель, использующая
данные о распределении вероятностей, представлена ниже. К ав-
торам: где модель?
Существуют математические методы решения данных задач,
методы оптимизации. В нашем случае требуется обеспечить эф-
фективное принятие решений по определению приоритетов по-
ступающих заказов и выбору очередности их выполнения на про-
изводстве в режиме реального времени, из-за специфики решае-
мой задачи.
Будем называть поступающие заказы на производство запро-
сами на производство изделий. Необходимо отметить, что в дан-
ной задаче существуют неопределенность и изменчивость в по-
ступлении новых запросов на каждом следующем временном шаге
и отсутствует информация о возможности их поступления на пре-
дыдущих шагах.
Поступление запросов характеризуется случайными процес-
сами, и на каждом временно
м шаге (в случае, когда время рас-
сматривается дискретно) поступают новые запросы. Идея со-
стоит в том, что при определении приоритета запросов и выбо-
ра наиболее ценных на данный момент учитываются не толь-
ко существующие запросы, но и те, которые должны поступить
на следующих шагах. Из-за введения этих «дополнительных за-
просов» приоритеты могут измениться, что позволит улучшить
алгоритм принятия решений. Модели неопределенностей могут
быть известны для конкретных областей применения и описаны
с помощью, например, скрытых Марковских процессов (Hidden
Markov model).
Суть задачи сводится к составлению расписания выполнения
запросов, т.е. соответствия запросов каждому моменту времени.
Для данной задачи определяется горизонт планирования — вре-
менной отрезок, для которого создается расписание. Далее бу-
дем обозначать его как
H
. Существует множество запросов
R
