PROBLEM ROZMIESZCZENIA MASZYN LICZĄCYCH W DUŻYCH SYSTEMACH PRZEMYSŁOWYCH AUTOMATYCZNIE STEROWANYCH

Podobne dokumenty
Metoda eliminacji Gaussa. Autorzy: Michał Góra

MODELE SIECIOWE 1. Drzewo rozpinające 2. Najkrótsza droga 3. Zagadnienie maksymalnego przepływu źródłem ujściem

Programowanie celowe #1

ZAGADNIENIE TRANSPORTOWE

FUNKCJA LINIOWA - WYKRES

Document: Exercise*02*-*manual /11/ :31---page1of8 INSTRUKCJA DO ĆWICZENIA NR 2

Politechnika Gdańska Wydział Elektrotechniki i Automatyki Katedra Inżynierii Systemów Sterowania

Przykład wykorzystania dodatku SOLVER 1 w arkuszu Excel do rozwiązywania zadań programowania matematycznego

FUNKCJA LINIOWA - WYKRES. y = ax + b. a i b to współczynniki funkcji, które mają wartości liczbowe

Modele i narzędzia optymalizacji w systemach informatycznych zarządzania

Algorytmy i str ruktury danych. Metody algorytmiczne. Bartman Jacek

LOGISTYKA ZAOPATRZENIA I PRODUKCJI ĆWICZENIA 13 ROZMIESZCZENIE STANOWISK (LAYOUT)

Programowanie sieciowe. Tadeusz Trzaskalik

(x j x)(y j ȳ) r xy =

Rozdział 1 PROGRAMOWANIE LINIOWE

znalezienia elementu w zbiorze, gdy w nim jest; dołączenia nowego elementu w odpowiednie miejsce, aby zbiór pozostał nadal uporządkowany.

Rola stacji gazowych w ograniczaniu strat gazu w sieciach dystrybucyjnych

Programowanie dynamiczne cz. 2

Przykład planowania sieci publicznego transportu zbiorowego

Działanie algorytmu oparte jest na minimalizacji funkcji celu jako suma funkcji kosztu ( ) oraz funkcji heurystycznej ( ).

UKŁADY ALGEBRAICZNYCH RÓWNAŃ LINIOWYCH

TEORIA GRAFÓW I SIECI

Estymacja wektora stanu w prostym układzie elektroenergetycznym

Metody numeryczne w przykładach

5. Rozwiązywanie układów równań liniowych

Zestaw C-11: Organizacja plików: Oddajemy tylko źródła programów (pliki o rozszerzeniach.cpp i.h)!!! Zad. 1: Zad. 2:

Algorytmy i struktury danych. Co dziś? Tytułem przypomnienia metoda dziel i zwyciężaj. Wykład VIII Elementarne techniki algorytmiczne

ZASTOSOWANIE PROGRAMOWANIA LINIOWEGO W ZAGADNIENIACH WSPOMAGANIA PROCESU PODEJMOWANIA DECYZJI

Laboratorium ochrony danych

Algorytmy wyznaczania centralności w sieci Szymon Szylko

WYKORZYSTANIE NARZĘDZIA Solver DO ROZWIĄZYWANIA ZAGADNIEŃ TRANSPORTOWYCH Z KRYTERIUM KOSZTÓW

a) 7 b) 19 c) 21 d) 34

Algorytmy przeszukiwania

Microsoft EXCEL SOLVER

Przykładowe zadania z teorii liczb

Wykład z modelowania matematycznego. Zagadnienie transportowe.

Rys Wykres kosztów skrócenia pojedynczej czynności. k 2. Δk 2. k 1 pp. Δk 1 T M T B T A

Zestaw A-1: Organizacja plików: Oddajemy tylko źródła programów (pliki o rozszerzeniach.adb i.ads)!!! Zad. 1: 4,3,3 2,2,1 Zad. 2: 3,3,3 Zad.

Wyznaczanie optymalnej trasy problem komiwojażera

ALGORYTM OPTYMALNEGO WYRÓWNANIA WYKRESU ZATRUDNIENIA METODĄ GRAFICZNĄ

Iwona Konarzewska Programowanie celowe - wprowadzenie. Katedra Badań Operacyjnych UŁ

Modelowanie niezawodności prostych struktur sprzętowych

Program Analiza systemowa gospodarki energetycznej kompleksu budowlanego użyteczności publicznej

Temat 9. Zabłocone miasto Minimalne drzewa rozpinające

Zestaw 1: Organizacja plików: Oddajemy tylko źródła programów (pliki o rozszerzeniach.adb i.ads)!!! Zad. 1: Zad. 2: 2,2,2 5,5,5,5,5,5 Zad.

Optymalizacja systemów

Plan wykładu. Przykład. Przykład 3/19/2011. Przykład zagadnienia transportowego. Optymalizacja w procesach biznesowych Wykład 2 DECYZJA?

Algorytmy genetyczne

Matematyka dyskretna. Andrzej Łachwa, UJ, /15

Struktury danych i złożoność obliczeniowa Wykład 7. Prof. dr hab. inż. Jan Magott

Rozdział 1 PROGRAMOWANIE LINIOWE

Klasyczne zagadnienie przydziału

Zad. 1 Zad. 2 Zad. 3 Zad. 4 Zad. 5 SUMA

UKŁADY RÓWNAŃ LINIOWYCH - Metody dokładne

OPTYMALIZACJA HARMONOGRAMOWANIA MONTAŻU SAMOCHODÓW Z ZASTOSOWANIEM PROGRAMOWANIA W LOGICE Z OGRANICZENIAMI

Funkcje wymierne. Funkcja homograficzna. Równania i nierówności wymierne.

Instytut Politechniczny Państwowa Wyższa Szkoła Zawodowa. Diagnostyka i niezawodność robotów

Zagadnienie transportowe (badania operacyjne) Mgr inż. Aleksandra Radziejowska AGH Akademia Górniczo-Hutnicza w Krakowie

Praktyczne aspekty statycznej estymacji stanu pracy elektroenergetycznych sieci dystrybucyjnych w warunkach krajowych

TOZ -Techniki optymalizacji w zarządzaniu

Lista 4. Kamil Matuszewski 22 marca 2016

Optymalizacja systemów

SZTUCZNA INTELIGENCJA

Matematyka dyskretna. Andrzej Łachwa, UJ, /14

Uniwersytet Kazimierza Wielkiego w Bydgoszczy Zespół Szkół nr 5 Mistrzostwa Sportowego XV Liceum Ogólnokształcące w Bydgoszczy

Programowanie liniowe. Tadeusz Trzaskalik

Zajęcia: VBA TEMAT: VBA PROCEDURY NUMERYCZNE Metoda bisekcji i metoda trapezów

Pierwsze komputery, np. ENIAC w 1946r. Obliczenia dotyczyły obiektów: o bardzo prostych geometriach (najczęściej modelowanych jako jednowymiarowe)

Całka nieoznaczona, podstawowe wiadomości

WIELOKRYTERIALNE PORZĄDKOWANIE METODĄ PROMETHEE ODPORNE NA ZMIANY WAG KRYTERIÓW

Wielokryteriowa optymalizacja liniowa cz.2

Materiały dla finalistów

UKŁADY RÓWNAŃ LINIOWYCH -Metody dokładne

Rozdział 3 ZADANIE TRANSPORTOWE I PROBLEM KOMIWOJAŻERA

Priorytetyzacja przypadków testowych za pomocą macierzy

Projektowanie rozmieszczenia stanowisk roboczych

( x) Równanie regresji liniowej ma postać. By obliczyć współczynniki a i b należy posłużyć się następującymi wzorami 1 : Gdzie:

Aproksymacja. funkcji: ,a 2. ,...,a m. - są funkcjami bazowymi m+1 wymiarowej podprzestrzeni liniowej X m+1

Programowanie liniowe

1 Układy równań liniowych

Wykorzystanie algorytmów mrówkowych w dynamicznym problem

Matematyka Dyskretna - zadania

Metody numeryczne Wykład 4

Przykładowe rozwiązania

UKŁADY ALGEBRAICZNYCH RÓWNAŃ LINIOWYCH

Programowanie liniowe

Rozdział 9 PROGRAMOWANIE DYNAMICZNE

Z pojedynczym obiekcie zasady grupy znajdziemy dwa główne typy ustawień:

Technologie cyfrowe. Artur Kalinowski. Zakład Cząstek i Oddziaływań Fundamentalnych Pasteura 5, pokój 4.15

2 Arytmetyka. d r 2 r + d r 1 2 r 1...d d 0 2 0,

Rozdział 2 PROGRAMOWANIE LINIOWE CAŁKOWITOLICZBOWE

Metody uporządkowania

Metodę poprawnie mierzonego prądu powinno się stosować do pomiaru dużych rezystancji, tzn. wielokrotnie większych od rezystancji amperomierza: (4)

W. Guzicki Zadanie 41 z Informatora Maturalnego poziom podstawowy 1

[1] E. M. Reingold, J. Nievergelt, N. Deo Algorytmy kombinatoryczne PWN, 1985.

Programowanie dynamiczne. Tadeusz Trzaskalik

Porównanie algorytmów wyszukiwania najkrótszych ścieżek międz. grafu. Daniel Golubiewski. 22 listopada Instytut Informatyki

2.1. Duszek w labiryncie

łączny czas pracy (1 wariant) łączny koszt pracy (2 wariant) - całkowite (opcjonalnie - dla wyrobów liczonych w szt.)

6. Organizacja dostępu do danych przestrzennych

Transkrypt:

CZESŁAW KULIK PROBLEM ROZMIESZCZENIA MASZYN LICZĄCYCH W DUŻYCH SYSTEMACH PRZEMYSŁOWYCH AUTOMATYCZNIE STEROWANYCH Duże systemy przemysłowe, jak kopalnie, kombinaty metalurgiczne, chemiczne itp., mają złożoną strukturę i rozgałęzioną sieć połączeń, po której krążą informacje. W takich warunkach niezawodność linii informacyjnych, zależna w dużym stopniu od sposobu rozmieszczenia maszyn liczących i pomocniczego sprzętu informacyjnego w systemie sterowania, jest ważnym zagadnieniem, którego rozwiązanie decyduje o poprawności pracy całego układu. Celem niniejszego opracowania jest omówienie problemu optymalnego rozmieszczenia maszyn liczących w dużym obiekcie przemysłowym automatycznie sterowanym. Układ sterowania kombinatem można podzielić na trzy stopnie hierarchii, mianowicie: 1) systemy lokalne (podsystemy systemu sterowania), 2) system sterowania transportem, np. wewnętrznym węzłem kolejowym, 3) system sterowania kombinatem. Przyjmijmy, że w pierwszym (najniższym) stopniu sterowania nie przewiduje się zainstalowania maszyn liczących. Drugi stopień sterowania będzie wyposażony w jedną EMC, rozwiązującą zadania związane ze sterowaniem ruchem transportu kolejowego w granicach węzła wewnętrznego. Trzeci stopień rozwiązuje globalne zadania związane ze sterowaniem kombinatem, a także zadania sterowania ruchem transportu kolejowego na odcinkach między stacjami i wyposażony jest również w jedną EMC. Z trzecim stopniem sterowania są bezpośrednio związane wyższe służby kombinatu, rozmieszczone w pomieszczeniu sterowiania kombinatem. Spośród tych służb, nas będzie głównie interesować dyspozytor kombinatu. Tak więc rozpatrywany system będzie posiadał 4 węzły przyjmowania i wydawania informacji, które oznaczymy jako m j (j = 1, 2, 3, 4): 1) Sterowany obiekt m 1 : 16 Ruch Prawniczy z. 4/74

242 Czesław Kulik 2) EMC 1 m 2 ; 3) EMC 2 m 3 ; 4) Dyspozytor kombinatu m 4. Dla tych węzłów istnieją następujące możliwe miejsca położenia (oznaczone jako c i ): 1) Węzeł c 1, 2) Sterowanie (zarząd) portu c 2, 3) Sterowanie projektowane c 3, 4) Stacja osobowa c 4, 5) Sterowanie transportem kolejowym c 5, 6) Sterowanie kombinatem c 6. Należy podkreślić, że przebiegu między stacjami nie rozpatruje się jako oddzielnego węzła nadawania i przyjmowania informacji, ponieważ w dowolnym wariancie bezpośrednie połączenie z przebiegiem realizuje się z pomieszczenia sterowania transportu kolejowego, które jest już uwzględnione wśród węzłów połączeń. Wymienione węzły m j (j = 1, 2, 3, 4) należy w optymalny sposób rozmieścić w komórkach c i (i = 1, 2,..., 6), przy czym można wprowadzić pewne ograniczenia, np.: 1) Węzeł m 1 umieszcza się w komórce c 1, 2) Węzeł m 4 umieszcza się w komórce c 6, 3) Węzeł m 3 można umieścić tylko w komórce c 5 albo w komórce c 6. Jako kryterium optymalizacji można przyjąć korzyść w okresie T (mierzoną w kategoriach ekonomicznych). Wymienione wyżej komórki c i mogą być połączone między sobą liniami w sposób przedstawiony na rycinie. Wprowadźmy następujące oznaczenia: 1) Intensywność potoku informacji między węzłem j i k h jk bitów/sek. Schemat połączeń komórek układu sterowania

Problem rozmieszczenia maszyn liczących 243 2) Intensywność błędów przekazywania linii połączeń (z urządzeniami nadawczo-odbiorczymi) między komórką j i s f si, 3) Odpowiednie wagi informacji krążących między węzłem j i k 4) Funkcja kosztu linii połączenia c f = c f (h, f, l), l długość linii. W celu wyboru optymalnego rozmieszczenia węzłów w komórkach można zastosować metodykę postępowania omówioną szczegółowo w innej pracy. Ponieważ tę metodykę stosuje się tylko w odniesieniu do grafów liniowych, wydzielimy w naszym grafie (ryc.) wszystkie drogi prowadzące od c 1 do c 6. Otrzymamy następujące drogi: 1) c 1, c 2, c 3, c 4, c 5, c 6. 2) c 1, c 3, c 2, c 4, c 5, c 6. 3) c 1, c 3, c 4, c 5, c 6. 4) c 1, c 4, c 5, c 6. Dla każdej z tych dróg odszukujemy optymalne rozmieszczenie węzłów w komórkach, a następnie porównując wartość kryterium dla każdej z dróg, wybieramy ten schemat rozmieszczenia, dla którego wartość kryterium jest najważniejsza (najmniejsza). Prześledźmy postępowanie zgodne z tą metodyką dla jednej w wymienionych wyżej dróg np.: dla 1. Najpierw oblicza się wartość g TS według wzoru: g TS =c m (f T, T+1, l T, T+1, h r, r+1 )+Kp r f T, T+1, f T, T+1 intensywność błędów potoku przesyłania informacji w linii łączącej T i T+1 komórkę, l T, T+1 długość linii łączącej T i T+1 komórkę, h r, r+1 intensywność potoku informacji między r i r+1 węzłem, p r odpowiednia waga potoku informacji między r i r+1 węzłem. Następnie przyjmiemy, że r straty w przekazywaniu informacji całego systemu, w jednostce czasu (można je szacować poprzez korzyści uzyskiwane dzięki systemowi w tej samej jednostce czasu), T okres czasu, w którym maksymalizuje się korzyści. Otrzymane wartości g TS można zestawić w postaci macierzy M+N, M liczba węzłów, N liczba komórek. Przyjęte kryterium korzyść wynikająca z eksploatacji systemu w okresie T w/g może zostać sprowadzone do postaci 16*

244 Czesław Kulik c m koszt linii połączeń systemu, c n wielkość strat powstałych wskutek zawodności systemu, w wyrażeniu kosztowym. Powyższe wyrażenie będzie podlegać minimalizacji. Mamy już macierz: Optymalnemu rozmieszczeniu węzłów m j w komórkach c i, z uwzględnieniem omówionych poprzednio ograniczeń, odpowiada pewien zestaw elementów (droga) macierzy, mający następujące cechy: 1) numer porządkowy elementu (jego miejsce z zestawie, licząc od lewej strony do prawej) określa się na podstawie jego pierwszego indeksu; 2) liczba elementów w zestawie w rozważanym przypadku wynosi 6; 3) każdy element zestawu znajduje się w macierzy albo bezpośrednio pod poprzednim (w zestawie) albo na prawo (lecz nie na lewo), tj. jeśli w macierzy G połączyłoby się elementy pewnego zestawu liniami, to otrzymalibyśmy linię łamaną idącą od lewej strony do prawej i od góry do dołu; 4) suma elementów zestawu odpowiadającego optymalnemu rozmieszczeniu węzłów w komórkach, jest minimalna. Poszukiwany zestaw elementów można otrzymać posługując się następującym algorytmem: 1) Wybieramy element g 11, a następnie w pierwszym wierszu wybieramy szereg elementów takich, żeby każdy z nich był mniejszy od poprzedniego. Te elementy są pierwszymi elementami możliwych zestawów. Uzyskamy: 2) Do drugiego wiersza wybieramy elementy stojące w macierzy G bezpośrednio pod wybranymi elementami pierwszego wiersza. Tak więc rozpatrywać będziemy pary elementów np.: [g 11, g 21 ] i do drugiego wiersza wybierzemy elementy g 2T, spełniające następujące warunki: a) g 2T <g 21, b) g 11 <g 1T. Analogicznie będziemy wybierać elementy drugiego wiersza spełniające te warunki, lecz w odniesieniu do pary, itd. i w ten sposób otrzymujemy drugie elementy możliwych zestawów.

Problem rozmieszczenia maszyn liczących 245 3) W taki sam sposób rozpatruje się trzeci wiersz oraz następne i otrzymuje poszczególne zestawy. Obliczając sumę elementów każdego zestawu możemy zdecydować się na wybór poszukiwanego zestawu. Następnie według otrzymanej najkrótszej drogi znajdziemy odpowiadające jej optymalne rozmieszczenie węzłów w komórkach. W tym celu wypiszemy wszystkie pary indeksów elementów znalezionej drogi, w porządku odpowiadającym kolejności występowania tych elementów w zestawie: T 1 r 1, T 2 r 2,..., T 6 r 6. W rozpatrywanym przypadku słuszne są następujące nierówności: i T j 6; i r i 4, przy czym T j = j. Uwzględniając te nierówności, wypisane pary indeksów będą miały postać: 1r 1, 2r 2,..., 6r 6. Obecnie rozpatrujemy te pary od lewej strony do prawej otrzymując: 1) W komórce c 1 rozmieszcza się węzły m 1, m 2,..., m r1. 2) Następnie, jeśli r 2 = r 1, to w komórce c 2 nie wystąpią węzły. 3) Jeśli r 1 >r 2 (zgodnie z warunkami poszukiwania drogi niemożliwy jest przypadek r 2 <r 1 ), to w komórce c 2 rozmieszcza się węzły Rozpatrując wszystkie pary indeksów, możemy w ten sposób znaleźć poszukiwane rozmieszczenie. Opisane postępowanie powinno być przeprowadzone dla wszystkich dróg grafu, a następnie z wszystkich znalezionych wariantów rozmieszczenia należy wybrać najlepszy według przyjętego kryterium. Przy realizacji analizy strukturalnej wygodne jest stosowanie efektywnych k-spisowych procedur. Tak więc problem optymalnego rozmieszczenia maszyn liczących w dużym obiekcie automatycznie sterowanym może być stosunkowo łatwo rozwiązany, szczególnie gdy przedstawiony algorytm dla bardziej złożonych przypadków zostanie zaprogramowany i zrealizowany za pomocą komputera. W aktualnych warunkach, gdy mało jest obiektów automatycznie sterowanych, wyposażonych w kilka maszyn cyfrowych, przedstawione zagadnienia mogą się wydawać mało ważne, obserwując jednak silny rozwój metod oraz technicznych środków automatyzacji można dojść do wniosku, że omówione zagadnienia będą w przyszłości nabierać coraz większego znaczenia. PROBLEM OF COMPUTER LOCATION IN THE LARGE AUTOMATICALLY STEARED INDUSTRIAL SYSTEMS Summary The author deals with the methods of choice of the optimal location of points on the basis of linear graphs. He has also proposed an algorithm which may be aeasily programmed and used with the help of a computer.