Zaloguj się

Konstrukcja i testowanie modelu matematycznego dla problemu harmonogramowania dostaw wyrobów alkoholowych na obszarze unii europejskiej

Harmonogramowanie dostaw odgrywa znaczącą rolę w działalności i rozwoju przedsiębiorstw działających na rynku Unii Europejskiej. Specyfika problemu polega na uwzględnieniu prawnych, organizacyjnych i logistycznych uwarunkowań wymiany handlowej na terenie Unii Europejskiej przy założeniu, że przewożonym towarem będą wyroby akcyzowe - w tym wypadku alkohol.
Artykuł nawiązuje do wcześniejszej publikacji pod tym samym tytułem, której celem było rozpoznanie problemu. Zgodnie z metodologią badań operacyjnych jako cel dalszych badań nad problemem autorzy podjęli się konstrukcji modelu matematycznego.
W artykule przedstawiono listę głównych kryteriów i ograniczeń branych pod uwagę w trakcie harmonogramowania dostaw oraz zaproponowano ich matematyczny zapis wraz z podstawowymi przekształceniami. W oparciu o główne założenia modelu autorzy rozpoczęli badania z wykorzystaniem solvera, których przebieg i wyniki opisano w artykule.
1. WPROWADZENIE
Harmonogramowanie dostaw należy do szerokiej klasy problemów harmonogramowania, polegających generalnie na ustalaniu optymalnej (racjonalnej) skończonej liczby sekwencji operacji (działań) w czasie przy założeniu pewnej liczby warunków lub ograniczeń [24][26].
Problemy harmonogramowania zwykle formułowane są jako kombinatoryczne problemy
P lub NP-trudne [15]. Dotyczą one takich obszarów jak zarządzanie, produkcja, transport, systemy komputerowe i inne [26]. Problem harmonogramowania dostaw to problem operacyjny, który definiuje się jako ustalanie ich wielkości i terminów w okresach przyszłych, w oparciu o prognozowany stan zapasów [24].
W literaturze można odnaleźć szereg różnych podejść do rozwiązywania problemów harmonogramowania w zależności od szczegółowej specyfiki problemu i poziomu komplikacji. Wiodącą obecnie metodą rozwiązywania problemów harmonogramowania należącą do grupy algorytmów dokładnych jest programowanie dynamiczne [2, 3, 7, 9, 14, 16]. Przy rozwiązywaniu bardziej skomplikowanych problemów rzeczywistych wykorzystuje się zwykle techniki aproksymacyjne, które są szybsze i wymagają mniej zasobów. W literaturze można spotkać szereg metod przybliżonych wykorzystywanych do rozwiązywania problemów harmonogramowania, m.in. algorytmy genetyczne [1], logikę rozmytą [25], metodę tabu search [5, 10], symulowane wyżarzanie [8] czy inne heurystyki [23]. (...)
Zaloguj się by skomentować