Unapređenje konstruktivnih heuristika za probleme kombinatorne optimizacije u operacionom menadžmentu

Abstract

Operacioni menadžer koristi skup postupaka čiji je cilj da se poslovi urade brže, jeftinije i kvalitetnije. Naučnici iz oblasti operacionog menadžmenta imaju zadatak da ovi postupci budu izvodljivi i praktični. Skoro uvek, menadžeri pokušavaju da nešto optimizuju – ili je to minimizacija troškova i potrošnje energije, ili pak, maksimizacija profita, rezultata, performansi i efikasnosti. Međutim, nije uvek moguće pronaći optimalna rešenja. U praksi, menadžer mora da se zadovolji rešenjima koja možda nisu optimalna, ali su dopustiva, zadovoljavajuća, robustna, i dostižna u razumnom vremenu. Ovakva rešenja se dobijaju primenama heuristika, koje mogu biti konstruktivne, poboljšavajuće ili hibridne. Oblast istraživanja u doktorskoj disertaciji su konstruktivne heuristike za probleme kombinatorne optimizacije u operacionom menadžmentu koji pripadaju klasi složenosti NP. Predstavljen je novi generalizovani konstruktivni algoritam koji omogućava da se raznovrsne heuristike formiraju izborom njegovih argumenata. Takođe je uvedeno opšte okruženje za generisanje permutacija, koje formira vezu između enumeracije permutacija i koraka u konstruktivnim heuristikama umetanja. Predložen je skup argumenata generalizovanog algoritma koji omogućuje paralelno praćenje više parcijalnih rešenja za vreme izvršavanja algoritma. Mogućnosti i prednosti generalizovanog algoritma su predstavljene kroz njegovu primenu na problem formiranja ćelija u proizvodnim sistemima, problem rasporeda proizvodnih ćelija i problem redosleda poslova u liniji. Novi pristup daje rešenja koja na ispitivanim primerima nadmašuju najbolje poznate rezultate iz literature.

Operations manager deals with a collection of methods for getting things done more quickly, more cheaply or to a higher standard of quality. It is the job of the management scientist to make sure that these methods are practical and relevant. Almost always managers try to optimize something - whether to minimize the cost and energy consumption, or to maximize the profit, output, performance and efficiency. Subsequently, it is not always possible to find the optimal solutions. In practice, managers have to settle for suboptimal solutions or even feasible ones that are satisfactory, robust, and practically achievable in a reasonable time scale. These kind of solutions are obtained with heuristics, which can be constructive, improvement heuristics or hybrid. The field of research in the doctoral thesis are constructive heuristics for NP-hard combinatorial optimization problems in operations management. A new generalized constructive algorithm is presented which makes it possible to select a wide variety of heuristics just by the selection of its arguments values. A general framework for generating permutations of integers is presented. This framework forms a link between the numbering of permutations and steps in the insertion-based heuristics. A number of arguments controlling the operation of the generalized algorithm tracking multiple partial solutions, are identified. Features and benefits of the generalized algorithm are presented through the implemetations to the Cell Formation Problem, the Quadratic Assignment Problem and the Permutation Flowshop Problem. The new approach produces solutions that outperform, on the tested instances, the best known results from literature.