Программный модуль для построения оптимального графика переработки сырья
Аннотация
Одной из областей применения программных средств является организация технологического процесса, составление графика работы оборудования. Значимость проблемы оптимизации технологического режима объясняется тем, что часто изменение графика не требует привлечения дополнительных ресурсов, а отдача от выбора оптимальной последовательности стандартных операций порой сравнима с выигрышем от модернизации оборудования. Цель настоящего исследования состоит в разработке программного модуля для составления оптимального графика переработки сахарной свеклы. В основе создаваемого программного модуля лежит метод оптимизации, который можно рассматривать как модифицированный метод ветвей и границ или модифицированный метод динамического программирования. Построенный алгоритм на основе идей метода ветвей и границ позволяет существенно снизить необходимое число вычислений и сравнений. Программный модуль был реализован на языке программирования Python 3. Несмотря на невысокое быстродействие интерпретируемых языков, данный выбор позволяет, с одной стороны, ускорить разработку прототипа, а, с другой стороны, допускает в дальнейшем использование модулей для быстрой обработки массивов. Первая подпрограмма реализует инициализацию словаря, в котором ключу, содержащему сочетание из двух элементов множества номеров технологических этапов, соответствует перестановка, приводящая к максимальному выходу и значение этого выхода. В дальнейшем структура словаря не меняется, лишь увеличивается количество элементов в сочетании и соответствующей перестановке. Вторая подпрограмма для данного сочетания (представленного в виде упорядоченного кортежа значений) осуществляет поиск перестановки, обеспечивающей максимальный выход продукта. Благодаря структуре словаря, поиск реализован очень легко. Для сравнения эффективности работы созданного программного обеспечения был реализован также "жадный" алгоритм. Его стратегия состоит в том, что на каждом технологическом этапе обрабатывается сорт свеклы, обеспечивающий наибольший выход продукта на данном этапе. Выход сахара, получаемый "жадным" алгоритмом меньше либо равен максимальному выходу, однако, показано, что "жадная" стратегия обеспечивает большой выход лишь на первых этапах технологической обработки, и теряет на последних этапах по сравнению с реализованным оптимальным алгоритмом.
Литература
2. Villalobos J.R., Soto-Silva W.E., González-Araya M.C., González-Ramirez R.G. Research directions in technology development to support real-time decisions of fresh produce logistics: A review and research agenda. Computers and Electronics in Agriculture. 2019; 167:105092. (In Eng.) DOI: https://doi.org/ 10.1016/j.compag.2019.105092
3. Skripnikov Yu.G. Hranenie i pererabotka ovoshhej, plodov i jagod [Storage and processing of vegetables, fruits and berries]. Agropromizdat, Moscow; 1986. 208 p. (In Russ.)
4. Shirokov E.P. Tehnologija hranenija i pererabotki plodov i ovoshhej s osnovami standartizacii [Technology of storage and processing of fruits and vegetables with the basics of standardization]. Agropromizdat, Moscow; 1988. 319 p. (In Russ.)
5. Manzhesov V.I. et al. Tehnologija hranenija, pererabotki i standartizacija rastenievodcheskoj produkcii [Storage technology, processing and standardization of crop products]. Troitsky Most, SPb; 2014. 704 p. (In Russ.)
6. Nematollahi M., Tajbakhsh A. Past, present, and prospective themes of sustainable agricultural supply chains: A content analysis. Journal of Cleaner Production. 2020; 271: 122201 . (In Eng.) DOI: https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2020.122201
7. Behzadi G., O’Sullivan M.J., Olsen T.L., Zhang A. Agribusiness Supply Chain Risk Management: A Review of Quantitative Decision Models. Omega. 2017; 79:21-42. (In Eng.) DOI: https://doi.org/10.1016/j.omega.2017.07.005
8. Luo J., Ji Ch., Qiu Ch., Jia F. Agri-Food Supply Chain Management: Bibliometric and Content Analyses. Sustainability. 2018; 10(5):1573. (In Eng.) DOI: https://doi.org/10.3390/su10051573
9. Siddh M.M., Soni G., Jain R., Sharma M.K., Yadav V. Agri-fresh food supply chain quality (AFSCQ): a literature review. Industrial Management & Data Systems. 2017; 117(9):2015-2044. (In Eng.) DOI: https://doi.org/10.1108/IMDS-10-2016-0427
10. Shukla M., Jharkharia S. Agri-fresh produce supply chain management: a state-of-the-art literature review. International Journal of Operations & Production Management. 2013; 33(2):114-158. (In Eng.) DOI: https://doi.org/10.1108/01443571311295608
11. Li J., Gao X., Guo B., et al. Production plan for perishable agricultural products with two types of harvesting. Information Processing in Agriculture. 2020; 7(1):83-92. (In Eng.) DOI: https://doi.org/10.1016/j.inpa.2019.05.001
12. Kusumastuti R.D., Pieter van Donk D., Teunter R. Crop-related harvesting and processing planning: a review. International Journal of Production Economics. 2016; 174:76-92. (In Eng.) DOI: http://dx.doi.org/10.1016/j.ijpe.2016.01.010
13. Grunow M., Gunther H.-O., Westinner R. Supply optimization for the production of raw sugar. International Journal of Production Economics. 2007; 110(1-2):224-239. (In Eng.) DOI: https://doi.org/10.1016/j.ijpe.2007.02.019
14. Jiao Z., Higgins A.J., Prestwidge D.B. An integrated statistical and optimisation approach to increasing sugar production within a mill region. Computers and Electronics in Agriculture. 2005; 48(2):170-181. (In Eng.) DOI: https://doi.org/10.1016/j.compag.2005.03.004
15. Morales Chavez M., Sarache W., Costa Y., Soto J. Multiobjetive stochastic scheduling of upstream operations in a sustainable sugarcane supply chain. Journal of Cleaner Production. 2020; 276:123305. (In Eng.) DOI: https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2020.123305
16. Junqueira R., Morabito R. Modeling and solving a sugarcane harvest front scheduling problem. International Journal of Production Economics. 2019; 213:150-106. (In Eng.) DOI: https://doi.org/10.1016/j.ijpe.2019.03.009
17. Kukhar V.N., Chernyavsky A.P., Chernyavskaya L.I., Mokanyuk Yu.A. Methods for assessing the technological qualities of sugar beets using indicators of the content of potassium, sodium and α-amine nitrogen, determined in beets and products of its processing. Sahar. 2019; (1):18-36. Available at: https://elibrary.ru/item.asp?id=36791492 (accessed 19.03.2021). (In Russ., abstract in Eng.)
18. Ramos-Castillo M., et al. Optimal agricultural spreading scheduling through surrogate-based optimization and MINLP models. Information Processing in Agriculture. 2021; 8(1):159-172. (In Eng.) DOI: https://doi.org/10.1016/j.inpa.2020.02.005
19. Cheraghalipour A., Roghanian E. A Review of Optimization Researches in the Field of Agricultural Supply Chain. Modern Concepts & Developments in Agronomy. 2020; 5(4):556-560. (In Eng.) DOI: https://doi.org/10.31031/MCDA.2020.05.000619
20. Varas M., Basso F., Maturana S., Osorio D., Pezoa R. A multi-objective approach for supporting wine grape harvest operations. Computers & Industrial Engineering. 2020; 145:106497. (In Eng.) DOI: https://doi.org/ 10.1016/j.cie.2020.106497
21. Bohle C., Maturana S., Vera J. A robust optimization approach to wine grape harvesting scheduling. European Journal of Operational Research. 2010; 200(1):245-252. (In Eng.) DOI: https://doi.org/10.1016/j.ejor.2008.12.003
22. Nguyen T.-D., Nguyen-Quang T., Venkatadri U., Diallo C., Adams M. Mathematical Programming Models for Fresh Fruit Supply Chain Optimization: A Review of the Literature and Emerging Trends. AgriEngineering. 2021; 3(3):519-541. (In Eng.) DOI: https://doi.org/10.3390/agriengineering3030034
23. Taskiner T.¸ Bilgen B. Optimization Models for Harvest and Production Planning in Agri-Food Supply Chain: A Systematic Review. Logistics. 2021; 5(3):52. (In Eng.) DOI: https://doi.org/ 10.3390/logistics5030052
24. Land A.H., Doig A.G. An Automatic Method of Solving Discrete Programming Problems. Econometrica. 1960; 28(3):497-520. (In Eng.) DOI: https://doi.org/10.2307/1910129
25. Khokhlyuk V.I. Metody diskretnoj optimizacii [Discrete Optimisation Methods]. Part 1. NSU, Novosibirsk; 2013. 154 p. (In Russ.)
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
Редакционная политика журнала основывается на традиционных этических принципах российской научной периодики и строится с учетом этических норм работы редакторов и издателей, закрепленных в Кодексе поведения и руководящих принципах наилучшей практики для редактора журнала (Code of Conduct and Best Practice Guidelines for Journal Editors) и Кодексе поведения для издателя журнала (Code of Conduct for Journal Publishers), разработанных Комитетом по публикационной этике - Committee on Publication Ethics (COPE). В процессе издательской деятельности редколлегия журнала руководствуется международными правилами охраны авторского права, нормами действующего законодательства РФ, международными издательскими стандартами и обязательной ссылке на первоисточник.
Журнал позволяет авторам сохранять авторское право без ограничений. Журнал позволяет авторам сохранить права на публикацию без ограничений.
Издательская политика в области авторского права и архивирования определяются «зеленым цветом» в базе данных SHERPA/RoMEO.
Все статьи распространяются на условиях лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная, которая позволяет другим использовать, распространять, дополнять эту работу с обязательной ссылкой на оригинальную работу и публикацию в этом журналe.
