Созданный в РФ алгоритм ускорит планирование работы химпроизводств
В России разработали алгоритм, позволяющий значительно быстрее составлять графики работы оборудования на химических предприятиях. Программа использует возможности графических процессоров и во время испытаний превзошла по скорости и точности решений несколько существующих инструментов. Об этом говорится в сообщении Российского научного фонда, которое приводит «Рамблер» со ссылкой на ТАСС.
Автором разработки стал Павел Борисовский, старший научный сотрудник Омского филиала Института математики Сибирского отделения Российской академии наук.
Созданная им система предназначена для крупных химических производств, где необходимо согласовывать работу множества технологических установок. На таких предприятиях используются сотни различных веществ, а оборудование может участвовать в изготовлении нескольких видов продукции.
Составление производственного расписания в подобных условиях представляет собой сложную вычислительную задачу. Необходимо определить последовательность операций и распределить загрузку установок таким образом, чтобы сократить простои и обеспечить выполнение производственных планов.
Существующие программы не всегда позволяют достаточно быстро находить подходящие варианты. В некоторых случаях расчеты занимают несколько часов или даже дней, причем столь продолжительное время требуется не только для поиска наилучшего решения, но и для получения приемлемого результата.
Чтобы ускорить планирование, российский математик предложил использовать эволюционный алгоритм, рассчитанный на выполнение большого количества параллельных вычислений.
В отличие от центральных процессоров, графические процессоры могут одновременно обрабатывать множество математических операций. Именно эта особенность позволила повысить скорость поиска производственных расписаний.
Работа программы начинается с формирования набора случайных вариантов организации технологических процессов.
Затем система сравнивает предложенные расписания по нескольким показателям и определяет наиболее удачные решения.
На следующем этапе алгоритм изменяет отобранные варианты. Например, он может переставлять производственные операции или корректировать количество установок, задействованных для выполнения отдельных задач.
После внесения изменений программа снова оценивает результаты и продолжает поиск.
Такая последовательность действий повторяется тысячи раз. В результате расписания постепенно совершенствуются, а параллельная обработка данных позволяет сократить затраты времени на вычисления.
Эффективность разработки проверили на задаче планирования работы действующего химического предприятия. Завод, данные которого использовались в испытаниях, ежемесячно выпускает более ста разновидностей продукции.
По информации Российского научного фонда, предложенный алгоритм продемонстрировал лучшие результаты по скорости и точности решения сложных задач, чем ряд существующих программ.
В частности, в ходе тестирования его сравнивали с промышленной системой оптимизации Gurobi и разработкой cuOpt компании NVIDIA.
Кроме того, новый метод показал преимущество перед другими подходами, использующими генетические алгоритмы и метод ветвей и границ.
Как отмечают исследователи, применение более производительных графических процессоров способно дополнительно увеличить достигнутое ускорение.
Полученные результаты показывают возможность использования разработки для решения сложных задач планирования на химических предприятиях.
При этом опубликованные сведения относятся к проведенным вычислительным испытаниям. Данных о внедрении алгоритма в повседневную работу заводов в сообщении не приводится.
