УДОСКОНАЛЕННЯ МЕТОДУ ПРИЗНАЧЕННЯ ЗАДАЧ ДЛЯ СПІВРОБІТНИКІВ СТАНЦІЇ ТЕХНІЧНОГО ОБСЛУГОВУВАННЯ ТРАНСПОРТНИХ ЗАСОБІВ НА БАЗІ ГЕНЕТИЧНОГО ТА УГОРСЬКОГО АЛГОРИТМІВ

Автор(и)

  • Олексій Козачко Вінницький національний технічний університет, Вінниця
  • Євгеній Крижановський Вінницький національний технічний університет, Вінниця
  • Сергій Жуков Вінницький національний технічний університет, Вінниця
  • Ілона Варчук Вінницький національний технічний університет, Вінниця

DOI:

https://doi.org/10.31649/1999-9941-2023-57-2-25-32

Ключові слова:

станція технічного обслуговування транспортних засобів, автоматизована система, генетичний алгоритм, угорський алгоритм, складність та час виконання задачі, кваліфікація робітника, співробітник станції технічного обслуговування

Анотація

Анотація. 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.

Біографії авторів

Олексій Козачко , Вінницький національний технічний університет, Вінниця

канд. техн. наук, доцент, доцент кафедри системного аналізу та інформаційних технологій

Євгеній Крижановський , Вінницький національний технічний університет, Вінниця

канд. техн. наук, доцент, доцент кафедри системного аналізу та інформаційних технологій

Сергій Жуков , Вінницький національний технічний університет, Вінниця

канд. техн. наук, доцент, доцент кафедри системного аналізу та інформаційних технологій

Ілона Варчук , Вінницький національний технічний університет, Вінниця

канд. техн. наук, доцент кафедри системного аналізу та інформаційних технологій

Посилання

A. Y. Diachuk, ta O. M. Kozachko, "Vyrishennia zadachi pro pryznachennia v modulnii informatsiinii sy-stemi stantsii tekhnichnoho obsluhovuvannia, " na Molod v nautsi: doslidzhennia, problemy, perspektyvy (MN-2019). Vinnytsia, 2019. [Elektronnyi resurs]. Rezhym dostupu: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2019/paper/viewFile/8087/6759. – [in Ukrainian].

M. R. Farzanegan, H. F. Gholipour, M. Feizi, R Nunkoo, and A. E. Andargoli, "Combinatorial Rein-forcement Learning of Linear Assignment Problems," in IEEE Intelligent Transportation Systems Conference - ITSC, 2019. doi: 10.1109/ITSC.2019.8916920.

A. Banaei, J. Alamatian, and R. Z. Tohidi, "Active control of structures using genetic algorithm with dynamic weighting factors using in the constrained objective function," Structures, vol. 47, pp. 189-200, 2023. doi: 10.1016/j.istruc.2022.11.049.

I. Younas, F. Kamrani, M. Bashir, and J. Schubert, "Efficient genetic algorithms for optimal assign-ment of tasks to teams of agents," Neurocomputing, vol. 314, pp. 409-428, 2018. doi: 10.1016/j.neucom.2018.07.008.

T. Öncan, Z. Şuvak, M. H. Akyüz, and İ. K. Altınel, "Assignment problem with conflicts," Computers & Operations Research, vol. 111, pp. 214-229, 2019. doi: 10.1016/j.cor.2019.07.001.

K. Shah, P. Reddy, and S. Vairamuthu, "Improvement in Hungarian Algorithm for Assignment Prob-lem," Artificial Intelligence and Evolutionary Algorithms in Engineering Systems, vol. 324, pp. 1-8, 2014. doi: 10.1007/978-81-322-2126-5_1.

##submission.downloads##

Переглядів анотації: 139

Опубліковано

2023-09-20

Як цитувати

[1]
О. . Козачко, Є. . Крижановський, С. . Жуков, і І. . Варчук, «УДОСКОНАЛЕННЯ МЕТОДУ ПРИЗНАЧЕННЯ ЗАДАЧ ДЛЯ СПІВРОБІТНИКІВ СТАНЦІЇ ТЕХНІЧНОГО ОБСЛУГОВУВАННЯ ТРАНСПОРТНИХ ЗАСОБІВ НА БАЗІ ГЕНЕТИЧНОГО ТА УГОРСЬКОГО АЛГОРИТМІВ», ІТКІ, вип. 57, вип. 2, с. 25–32, Вер 2023.

Номер

Розділ

Інформаційні технології та теорія кодування

Метрики

Завантаження

Дані завантаження ще не доступні.