Формування розкладу поставок сировини на цукровий завод із застосуванням генетичних алгоритмів

Abstract

Ефективність цукрового виробництва значною мірою залежить від технологічної якості сировини — цукрового буряка. При переробці на цукрових заводах різних партій буряків з однаковою цукристістю вихід цукру значною мірою коливається, тобто технологічні якості коренеплодів цукрових буряків цих партій були різними, що обумовлено генетико-детермінованими властивостями окремих сортів і гібридів цукрового буряка. В результаті аналізу функціонування цукрового виробництва можна зробити висновок, що, застосовуючи правильний підбір сучасних високопродуктивних сортів і гібридів цукрових буряків з високими технологічними показниками і термінами їх перероблення на цукровому заводі, можна отримати один із додаткових резервів підвищення ефективності виробництва цукру. Тому при плануванні постачання сировини на цукровий завод необхідно обов’язково враховувати генетико-детерміновані властивості сучасних сортів і гібридів цукрових буряків. У статті розглядається проблема процесу формування ефективного розкладу постачання сировини з різних сировинних зон на цукровий завод для забезпечення скорочення виробничих витрат з урахуванням генетико-детермінованих властивостей сучасних сортів і гібридів цукрових буряків та сезонності виробництва. Задача формування ефективного розкладу постачання сировини з різних сировинних зон на цукровий завод для забезпечення скорочення виробничих витрат і підвищення техніко-економічних показників виробництва відноситься до класу NP-повних комбінаторних задач. Оскільки особливості задачі специфічні за умови постійних економічних і кліматичних змін, що вимагає постійного коригування плану завезення сировини на цукровий завод та значної кількості даних, то використання традиційних методів для розв’язання неможливе. Тому для розв’язку таких задач доцільно використовувати евристичні методи. Авторами запропоновано сучасний метод оптимізації, що базується на евристичних підходах — генетичний алгоритм. У результаті реалізації генетичного алгоритму в середовищі MatLab було створено програмний модуль з урахуванням структури індивіда та функції пристосованості. The effectiveness of sugar production largely depends on the technological quality of raw material — sugar beet. When sugar beets with the same sugar content are processed at different sugar beet plants, the yield of sugar largely fluctuates, that is, the technological qualities of the sugar beet roots of these batches were different, which is determined by the genetically determined properties of individual varieties and sugar beet hybrids. As a result of the analysis of sugar production functioning, it can be concluded that applying the correct selection of modern high- yield sugar beet varieties and hybrids with high technological parameters and their processing time at the sugar factory, one of the additional reserves to increase the efficiency of sugar production can be obtained. Therefore, when planning the supply of raw materials to a sugar plant, it is necessary to examine the genetically determined properties of modern varieties and sugar beet hybrids. The paper considers the problem of the process of forming an effective schedule for the supply of raw materials from various raw material zones to the sugar factory to ensure a reduction in production costs, taking into account the genetically determined properties of modern varieties and sugar beet hybrids and the seasonality of production. The task of forming an effective schedule for the supply of raw materials from various raw material zones to the sugar plant to ensure a reduction in production costs and increase the technical and economic indicators of production belongs to the class of NP-complete combinatorial problems. Taking into account the specific features of the problem under constant economic and climatic changes, it requires the constant adjustment of the plan for the import of raw materials to the sugar factory and a significant amount of data, the use of traditional methods to solve this task is impossible. Therefore, it is advisable to use heuristic methods to solve such problems. The article suggests a modern optimization method based on heuristic approaches — genetic algorithm. As a result of the implementation of the genetic algorithm in MatLab, a software module was created, taking into account the structure of the individual and the function of fitness.