Методы решения задач многокритериальной оптимизации в лесопромышленном комплексе

DOI: 10.12737/2184 УДК 630*377

МЕТОДЫ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ МНОГОКРИТЕРИАЛЬНОЙ ОПТИМИЗАЦИИ В ЛЕСОПРОМЫШЛЕННОМ КОМПЛЕКСЕ

ассистент кафедры промышленного транспорта, строительства и геодезии А. С. Сушков ФГБОУ ВПО «Воронежская государственная лесотехническая академия»

dis022@mail.ru

Генетические алгоритмы (ГА) выражают эволюцию популяции хромосом в направлении от начального поколения к окрестностям экстремума. Обоснование этого положения содержится в основной теореме генетического подхода - теореме схем (иначе называемой schemata theorem или теорема шаблонов) [1].

Ранее в работах [2, 3] рассматривался разработанный гибридный модифицированный эволюционный алгоритм и перспективы его применения для решения задач многокритериальной оптимизации. В этой статье приведены результаты экспериментов по оценке эффективности многоточечности и полигамности, составляющими основу предложенного смешанного эволюционного метода, в сравнении с известными генетическими методами. Для исследования эффективности ГА предложено несколько вариантов тестовых функций. Известен набор тестовых функций К. Де-Джонга, в котором имеются одно- и многоэкстремальные функции с различным рельефом, а также ряд других наборов [4].

В процессе управления сложными техническими и организационно-техническими системами необходимо постоянно принимать непростые решения, связанные с учетом многих критериев качества и ограничений на ресурсы. Если такие решения принимать с использованием только

интуиции и опыта руководителя, то будет достаточно сложно сделать оптимальный выбор. В этой связи необходимо разрабатывать и внедрять формализованные методы поддержки принятия решений.

Формальные математические модели принятия решений в настоящее время все более полно отражают сложность реальных практических проблем, что, с одной стороны, делают их более адекватными реальным системам, а с другой - приводит к необходимости решать все более сложные задачи оптимизации. Основные свойства реальных практических задач оптимизации - наличие многих критериев, существенных ограничений, разношкальных переменных и алгоритмическое задание функций - делают невозможным применение традиционных методов. Выходом из такой ситуации является использование адаптивных стохастических алгоритмов, успешно преодолевающих указанные трудности.

Одним из наиболее часто применяемых в такой ситуации подходов являются эволюционные алгоритмы, представляющие собой стохастические оптимизационные процедуры, имитирующие процессы естественной эволюции, в частности - ГА. Алгоритмическое задание функций и разнош-кальность переменных не представляют дополнительных трудностей для ГА, которые работают с бинаризованными представле-

ниями решений и не требуют информации о свойствах целевых функций. Однако детальный анализ литературы показал [1, 2, 3, 4, 5, 6], что при реализации ГА, возникает ряд трудно разрешимых недостатков, основными из которых являются:

- достаточно высокая ресурсоемко-сть ГА;

- предварительная сходимость алгоритмов в локальном оптимуме, в общем случае далеком от глобального;

- среди полученных с помощью ГА решений часто встречается большое количество непаретовских точек [2].

Для решения указанных проблем предлагается разработать гибридный эволюционный алгоритм, сочетающий в себе применение модифицированных генетических операторов (ГО), схем селекции и архитектур генетического поиска (ГП) [3].

Одной из основных тестовых задач отражающих особенности задач пространственно-временного синтеза, является задача синтеза расписаний - JSSP (Job Shop Scheduling Problem) [1, 4].

К исходным данным задачи JSSP относятся:

Q - число стадий обслуживания каждой работы;

А = {AbA2,...An} - множество работ;

M ={M1M2,..Mm} - множество исполнителей (машин, единиц техники и т.п.);

P = [Pij] - матрица производительно-стей машин,

где Pij - затраты времени на выполнение работы i на машине j;

C= (C1,C2,...Cm) - вектор цен,

где Cj - цена за единицу времени работы машины M;

T = (Ti,T2,...Tn) - ограничения на время окончания работ,

где T - предельное время для завершения работы i;

Q - штраф, добавляемый к общим затратам Z при нарушении какой-либо работой соответствующего ей временного ограничения.

Требуется составить расписание, при котором минимизируются затраты на выполнение всех работ с учетом штрафов.

В качестве тестовой примем задачу JSSP. Для сравнительного анализа результатов тестирования кроме разработанного алгоритма (ГМЭА) примем к рассмотрению следующие методы: CGA (Classic Genetic Algorithm), HCM (Heuristics Combination Method), PSO (поведение толпы), ASO(колония муравьев), VEGA (Vector Evaluated Genetic Algorithm), FFGA (Fon-seca and Fleming's Multiobjective Genetic Algorithm), NPGA (Niched Pareto Genetic Algorithm), SPEA (Strength Pareto Evolutionary Algorithm).

Выполненное исследование потенциала рекомбинации позволяет сделать вывод о наличии оптимальных значений длин фрагментов L, на которые разделяются хромосомы при кроссовере. Для подтверждения этого вывода было проведено экспериментальное исследование зависимости функций полезности от L на примере задачи JSSP.

Ранее отмечено, что снижение эффективности генетического поиска происходит из-за явления преждевременной стагнации. Это явление исследовалось на применении

методов НСМ и предложенного гибридного алгоритма к задаче синтеза расписаний со следующими исходными данными: число стадий обслуживания работ q=4 стадии, число работ п=105, число машин т=15. Результаты двух вариантов решения задачи

Решение

при применении каждого из сравниваемых методов приведены в таблице, где N - число разрывов хромосом при кроссовере (отметим, что длина хромосомы в данной задаче равна q • п =420), Evals- число оценок целевой функции.

Таблица

ш JSSP

Evals 270 20т 30т 40т 50т 75т 100т 125т

N=20 22570 22293 22121 21963 21901 21834 21821 21811

N=20 23498 22147 22073 21970 21850 21798 21789 21781

N=1 22570 22145 22126 22118 22118 22118 22118 22118

N=1 23498 22134 22119 22100 22099 22083 22072 22072

Результаты показывают, что при многоточечном кроссовере вероятность преждевременной стагнации уменьшается, соответственно удается заметно ближе подойти к точке экстремума.

На рис. 1 представлена зависимость коэффициента разнообразия генов г (доля генов, имеющих неодинаковые значения в

хромосомах родителей в очередном акте кроссовера) от номера поколения.

На рис. 1 светлыми точками обозначены значения г, полученные в некоторых случайно выбранных актах кроссовера при применении разработанного метода, а темными точками - аналогичные значения, полученные при применении одното-

Ко Мрфицисш рашообра :и.ч

................ 1 ^^

•

1 1 ; м и т я

10 20 .30 100 150 200 .2.50

Номер поколения

Одноючечиын кроссовср ГМ'М

Рис. 1. Иллюстрация вырождения популяции с ростом числа поколений

чечного кроссовера (СGA). Рис. 1 иллюстрирует заметно меньшую предрасположенность разработанного алгоритма к ранней стагнации.

В [5] приводится теоретическое обоснование наличия оптимальных значений длин фрагментов L в смешанном эволюционном методе. Для подтверждения теоретических результатов были проведены эксперименты по определению оптималь-

ных значений L.

На рис. 2 представлены результаты решения задачи синтеза многостадийных расписаний с 4 стадиями, 200 работами и 15 машинами с помощью разработанного метода. Точки соответствуют отдельным вариантам решения, кривая отображает усредненную зависимость целевой функции от размера фрагмента L.

Полученные результаты позволяют

Рис. 2. Зависимость результатов решения задачи VRPTW от длины фрагментов L

сделать вывод: длина фрагментов L влияет на эффективность поиска. Для разработанного алгоритма в задаче JSSP оптимальные значения L находятся в диапазоне {5, 40} при общей длине хромосомы, равной 800. Следовательно, однородный и одноточечный кроссоверы не относятся к лучшим вариантам ГА.

Аналогичные результаты были получены при решении других тестовых задач. Рис. 2 иллюстрирует результаты решения задачи маршрутизации транспортных средств с временными окнами (VRPTW), в которой хромосомы содержат по 40 генов.

На рис. 3 показаны результаты решения задачи синтеза топологии и распределения трафика (СТРТ) в вычислительной сети с хромосомами длиной в 276 генов. В обоих случаях использовался метод ГМЭА.

Интерес представляет сравнение разработанного ГМЭА с методами PSO и ACO [6]. Результаты такого сравнения приведены на рис. 4. Где Delta есть разность между полученным и наилучшим известным результатом решения тестовой задачи синтеза многостадийных расписаний со 105 работами. Эти результаты сви-

ИХ)

О

---- 1 „ О ""о

Рис. 3. Зависимость результатов решения задачи СТРТ от длины фрагментов L

Рис. 4. Сравнение результатов решения задачи синтеза расписаний различными

генетическими методами

детельствуют о преимуществе разработанного метода перед другими сравниваемыми методами.

Оценка эффективности разработанного алгоритма проводилась на примере следующей разновидности тестовой задачи синтеза расписаний JSSP: задано:

1) Множество работ Л={Л\, А2,...,АП}, где каждая работа Л^ последовательно проходит q стадий обслуживания;

2) На каждой стадии имеется mk машин k = 1,..^, общее число машин

т = S  т ; к'

3) Для обслуживания работы А^ на стадии к, выбирается одна из тк машин;

4) Одновременно на одной машине может обслуживаться не более одной работы, начатое обслуживание не прерывается;

5) Все работы распределены по типам и, если соседние во времени исполнения работы, обслуживаемые на j-й машине, относятся к разным типам, то j-я машина должна пройти переналадку;

6) Задана матрица производительно-стей Р, элемент Р] равен времени обслуживания 1-й работы на]-й машине;

7) Для каждой машины задана матрица переналадок Е, элемент которой Е/г равен времени переналадки машины при переходе с обслуживания работы /-го типа на обслуживание работы г-го типа;

8) Заданы цены единицы времени обслуживания и переналадки каждой машины (соответственно С] и R7);

9) Заданы ограничения на сроки выполнения каждой /-й работы: «мягкие» Di и «жесткие» Т/ ограничения, причем Tг>Dг,

из-за нарушения сроков налагаются штрафы G1 и G2, соответственно, G2

Требуется получить расписание, минимизирующее общие затраты, складывающееся из штрафов, затрат на обслуживание всех работ на всех стадиях и затрат на переналадки всех машин.

В экспериментах принято: число работ 94, число машин 15, размер популяции 200. Усредненные по нескольким вариантам расчета зависимости целевой функции F(X) от числа evals обращений к процедуре ее вычисления показаны на рис. 5.

Эксперименты показали, что разрабо-

Однспочечный кроссовер

Рис. 5. Сравнительные результаты поиска разными методами

танный ГМЭА обеспечивает результат более точный по сравнению с результатами применения неадаптивных генетических алгоритмов в среднем на 7.. .10 %.

Вывод. Проведенные исследования показали существенное преимущество раз-

работанного алгоритма перед существующими методами, а так же перспективность применения метагенетического подхода, сочетающего ГА и классические методы оптимизации.

Библиографический список

1. Норенков И.П., Арутюнян Н.М. Эволюционные методы в задачах выбора проектных решений // Наука и образование. 2007. № 9. [Электронный ресурс]. URL: http://technomag.bmstu.ru/doc/68376. html (дата обращения 22.10.2013).

2. Яковлев К.А., Муратов А.В. Разработка модифицированного эволюционного алгоритма решения задач многокритериальной оптимизации на всех этапах жизненного цикла парка транспортно-техно-логических машин // Вестник Воронежского государственного технического университета. 2010. Т. 6. № 7. С. 33-38.

3. Сушков С.И., Яковлев К.А., Суш-ков А.С. Разработка автоматизированной

системы поддержки жизненного цикла парка транспортно-технологических машин // Вестник Воронежского государственного технического университета. 2010. Т. 6. № 10. С. 179-182.

4. Genetic Algorithms (Evolutionary Algorithms): Repository of Test Functions. [Электронный ресурс]. URL: http://www.cs. uwyo.edu/~wspears/functs.html (дата обращения 21.10.2013).

5. Гладков Л.А., Курейчик В.В., Ку-рейчик В.М. Генетические алгоритмы. -М.: Физматлит, 2006. 243 с.

6. Osyczka A., Kundu S. A new method to solve generalized multicriteria optimization problems using the simple genetic algorithm // Structural Optimization. 1995. Vol. 10. P. 94-99.

DOI: 10.12737/2185 УДК 625.8

МЕТОДИКА ДИНАМИЧЕСКОГО РАСЧЁТА НАСЫПИ ЛЕСОВОЗНЫХ

АВТОМОБИЛЬНЫХ ДОРОГ

заведующий кафедрой промышленного транспорта, строительства и геодезии, доктор технических наук, профессор С. И. Сушков1 заведующий кафедрой технологии и машин лесозаготовок, доктор технических наук,

профессор О. Н. Бурмистрова2 заместитель директора ИнМиТП по учебной работе М. А. Михеевская2 1 - ФГБОУ ВПО «Воронежская государственная лесотехническая академия» 2 - ФГБОУ ВПО «Ухтинский государственный технический университет» S.ISushkov@mail.ru, olga.burm@mail.ru, voronin.mary@yandex.ru

Значительную часть территории России с сезонным промерзанием грунтов составляют участки, имеющие неблагоприятные грунтово-гидрологические условия и характеризующиеся наличием трещин на поверхности автомобильных дорог с асфальтобетонным покрытием.

По данным Федерального дорожного агентства Министерства транспорта Российской Федерации, на существующей сети автомобильных дорог общего пользования деформации составляют около 47 %, а на лесовозных дорогах - более 70 %.

Ежегодные затраты на ремонтные