20.500.12556/RUL-119957 Minimizacija zamud proizvodnih opravil s Petrijevimi mrežami Petri net based minimization of production jobs tardiness Problem razvrščanja opravil v razmestitvi posamične obdelave je najbolj pogost primer razvrščanja opravil. Zaradi svoje pogostosti in kompleksnosti je zelo priljubljen tudi za raziskovanje. Sprva so pri razvrščanju minimizirali kriterijsko funkcijo skupnega časa obdelave, v zadnjih letih pa je vedno bolj popularna minimizacija kriterija skupnih uteženih zamud. Večinoma se raziskovalci odločajo za razvrščanje s pomočjo disjunktivnega grafa. Ta način modeliranja je za probleme razvrščanja dokaj dobro raziskan. V okviru zaključnega dela pa raziščemo modeliranje delavniškega problema s kriterijsko funkcijo skupnih uteženih zamud s pomočjo Petrijevih mrež. Vemo tudi, da je pri problemih razvrščanja zelo uspešna optimizacija z algoritmi lokalnega iskanja ali optimizacija s pomočjo simuliranega ohlajanja. Optimizacija z genetskimi algoritmi se pogosto izkaže za časovno potratno, rezultati pa ob nepravilni formulaciji problema niso najbolj zadovoljivi. V nalogi poskušamo izvesti to optimizacijo tako, da bi dobili čim boljše rezultate. Pri optimizaciji raziščemo še vpliv načina sestave urnika na kvaliteto rezultatov. V prvem delu sestavljamo urnike razvrstitev brez čakanja, ki dajejo nekoliko slabše rezultate, nato pa preverimo še razvrstitve, kjer dopuščamo, da stroj nekaj časa tudi miruje. To nas privede do optimizacije, ki potrebuje več časa, daje pa boljše rezultate. A job shop problem is the most common scheduling problem. It is very popular for research because of the problem's commonness and complexity. At first, when scheduling job shop problems, the researchers would minimise makespan, but in the last years total weighted tardiness is becoming much more popular. Researchers usually focus on modelling the schedule with the help of disjunctive graph. This representation of the model is relatively well researched. Our goal will be to research modelling of the job shop problem with total weighted tardiness with the help of Petri nets. We also know that for tardiness objectives both local search algorithms and simulated annealing have been reported very efficient. Typically, applying genetic algorithms to scheduling turns out to be very time consuming and if we do not formulate the problem in a right way, the results can be relatively poor in quality. In this work we will try to prepare the algorithm in such way, that we will get good results. We will also research the effect of schedule type on the quality of the results. In the first part of the work we create only non-delay schedules, where the machine is not allowed to remain idle if there is a job waiting for processing. Those schedules return lesser results. In the second part we create schedules where the machines can stay idle for a certain amount of time. Optimisation of that kind is more time consuming, but gives better results. razvrščanje delavnica skupne utežene zamude Petrijeve mreže genetski algoritmi scheduling job shop total weighted tardiness Petri nets genetic algorithms true false false Slovenski jezik Angleški jezik Magistrsko delo/naloga 2020-09-14 08:10:00 2020-09-14 08:10:06 2022-09-01 03:56:41 0000-00-00 00:00:00 2020 0 0 0000-00-00 NiDoloceno NiDoloceno NiDoloceno 0000-00-00 0000-00-00 0000-00-00 1970-01-01 53281 Pusnjak_Jure_-_Minimizacija_zamud_proizvodnih_opravil_s_Petrijevimi_mrezami.pdf Pusnjak_Jure_-_Minimizacija_zamud_proizvodnih_opravil_s_Petrijevimi_mrezami.pdf 1 57078FFA71253166A6AB62B334086A66 5cdb8c365d4c12c1671c558197e4003d36ebe0f326fd7dff92a83ec1bcaef040 f6de6725-a1b9-11eb-a523-00155dcfd717 https://repozitorij.uni-lj.si/Dokument.php?lang=slv&id=134704 Fakulteta za elektrotehniko 0 0 0