Отримано 21.03.2023, Доопрацьовано 22.06.2023, Прийнято 25.07.2023

Удосконалення методу призначення задач для співробітників станції технічного обслуговування транспортних засобів на базі генетичного та угорського алгоритмів

Олексій Козачко, Євгеній Крижановський, Сергій Жуков, Ілона Варчук

 Удосконалено метод автоматизованого процесу призначення задач для співробітників станцій технічного обслуговування транспортних засобів на базі генетичного та угорського алгоритмів, який на відміну від існуючих, враховує одночасно, складність задачі, час виконання задач та кваліфікацію робітників, а також дозволяє пришвидшити та оптимізувати робочий процес на станціях технічного обслуговування транспортних засобів. Для оцінювання оптимальності варіантів розв’язку запропоновано новий критерій, який, окрім кваліфікації робітника, складності та часу виконання задачі, дозволяє врахувати потреби підприємства в різні сезони. Проведено комп’ютерну обробку експериментальних даних роботи запропонованих алгоритмів. В якості вихідних даних для проведення комп’ютерного експерименту були взяті дані по функціонуванню реальної станції технічного обслуговування в м. Вінниця з та без автоматизованого застосування удосконаленого методу призначення задач для співробітників станції технічного обслуговування транспортних засобів на базі генетичного та угорського алгоритмів. Проведені комп’ютерні експерименти показали, що за великої кількості задач краще працює генетичний алгоритм, а при невеликій кількості задач – угорський алгоритм.

На основі запропонованих удосконалень та алгоритмів розроблено крос-платформну автоматизовану систему співробітників станції технічного обслуговування транспортних засобів, яка на відмінну від існуючих, здійснює миттєву взаємодію між програмними модулями системи, завдяки мікросервісній архітектурі та враховує високонавантаженість клієнтських запитів, за рахунок горизонтального масштабування серверів, на яких розміщується програмне забезпечення системи. Особливістю автоматизованої системи є те, що вона забезпечує співробітників станцій автоматизованим робочим місцем, в якому вони можуть здійснювати як управління власними задачами, так і моніторингом та контролем їх виконання, що дозволяє власникам станцій технічного обслуговування транспортних засобів контролювати увесь процес обслуговування клієнтів та правильно розставляти пріоритети виконання задач своїм співробітникам

станція технічного обслуговування транспортних засобів, автоматизована система, генетичний алгоритм, угорський алгоритм, складність та час виконання задачі, кваліфікація робітника, співробітник станції технічного обслуговування
25-32
Kazmirevsky, V., Kryzhanovskyi, Y., Zhukov, S., & Varchuk, I. (2023). Improvement of assigning tasks method for the vehicle maintenance employees based on genetic and hungarian algorithms. Information Technologies and Computer Engineering, 20(2), 25-32. https://doi.org/10.31649/1999-9941-2023-57-2-25-32

Використані джерела

[1] Dyachuk, A.Yu., & Kozachko, O.M. (2019). Solving the problem of assignment in the modular information system of the maintenance station. In Youth in Science: Research, Problems, Prospects (МН-2019). Vinnytsia: VNTU.

[2] Hamzehi, S., Bogenberger, K., Franeck, P., & Kaltenhäuser, B. (2019). Combinatorial reinforcement learning of linear assignment problems.In 2019 IEEE intelligent transportation systems conference (ITSC) (pp. 3314-3321). Auckland: IEEE. doi: 10.1109/ITSC.2019.8916920.

[3] Banaei, A., Alamatian, J., & Tohidi, R.Z. (2023). Active control of structures using genetic algorithm with dynamic weighting factors using in the constrained objective function. Structures, 47, 189-206. doi: 10.1016/j.istruc.2022.11.049.

[4] Younas, I., Kamrani, F., Bashir, M., & Schubert, J. (2018). Efficient genetic algorithms for optimal assignment of tasks to teams of agents. Neurocomputing, 314, 409-428. doi: 10.1016/j.neucom.2018.07.008.

[5] Öncan, T., Şuvak, Z., Akyüz, M.H., & Altınel, İ.K. (2019). Assignment problem with conflicts. Computers & Operations Research, 111, 214-229. doi: 10.1016/j.cor.2019.07.001.

[6] Shah, K., Reddy, P., & Vairamuthu, S. (2014). Improvement in Hungarian algorithm for assignment problem. Artificial Intelligence and Evolutionary Algorithms in Engineering Systems, 324, 1-8. doi: 10.1007/978-81-322-2126-5_1.