Einführung in Scheduling



Ähnliche Dokumente
Konzepte der Informatik

Informationsblatt Induktionsbeweis

Primzahlen und RSA-Verschlüsselung

Statuten in leichter Sprache

Würfelt man dabei je genau 10 - mal eine 1, 2, 3, 4, 5 und 6, so beträgt die Anzahl. der verschiedenen Reihenfolgen, in denen man dies tun kann, 60!.

Professionelle Seminare im Bereich MS-Office

Algorithmen und Datenstrukturen 2

Traktanden. Rückblick Der Präsident gibt einen Rückblick auf die vergangenen Monate

Lineargleichungssysteme: Additions-/ Subtraktionsverfahren

Sudoku-Informatik oder wie man als Informatiker Logikrätsel löst

Das Dilemma des Einbrechers Wer die Wahl hat, hat die Qual!

Das Briefträgerproblem

1 topologisches Sortieren

Anmerkungen zur Übergangsprüfung

Zwischenablage (Bilder, Texte,...)

Alles zu seiner Zeit Projektplanung heute

OECD Programme for International Student Assessment PISA Lösungen der Beispielaufgaben aus dem Mathematiktest. Deutschland

Lange Nacht der Wissenschaft. Ein Klassiker. Die Mathematik der Kürzesten Wege

Ressourceneinsatzplanung in der Fertigung

Anleitung über den Umgang mit Schildern

Vorlesung Diskrete Strukturen Graphen: Wieviele Bäume?

Management großer Softwareprojekte

Gleichungen Lösen. Ein graphischer Blick auf Gleichungen

Periodische Fahrpläne und Kreise in Graphen

Outlook. sysplus.ch outlook - mail-grundlagen Seite 1/8. Mail-Grundlagen. Posteingang

Informatik I WS 07/08 Tutorium 24

Anleitung für das MS Project Professional 2003 (Deutsche Version)

Widerrufsbelehrung der Free-Linked GmbH. Stand: Juni 2014

DAS PARETO PRINZIP DER SCHLÜSSEL ZUM ERFOLG

Software-Engineering SS03. Zustandsautomat

Zahlenwinkel: Forscherkarte 1. alleine. Zahlenwinkel: Forschertipp 1

Info zum Zusammenhang von Auflösung und Genauigkeit

Lineare Gleichungssysteme I (Matrixgleichungen)

Bevor lineare Gleichungen gelöst werden, ein paar wichtige Begriffe, die im Zusammenhang von linearen Gleichungen oft auftauchen.

Verankerung des Themas Unternehmensnachfolge in KMU

Grundlagen der Künstlichen Intelligenz

Lineare Gleichungssysteme

Formale Systeme. Binary Decision Diagrams. Prof. Dr. Bernhard Beckert WS 2010/2011 KIT INSTITUT FÜR THEORETISCHE INFORMATIK

Geld Verdienen im Internet leicht gemacht

7. Umfangreiche Aufgabenkomlexe können in Teilprojekte zerlegt, und rechnerisch zu einem Gesamtplan zusammengefaßt werden.

Mit der Lena, 15er P-Jollenkreuzer Bj haben wir in den letzten 7 Jahren die Region Müritz intensiv besegelt.

R ist freie Software und kann von der Website.

Einführung in. Logische Schaltungen

Grundlagen der Theoretischen Informatik, SoSe 2008

Zahlen und das Hüten von Geheimnissen (G. Wiese, 23. April 2009)

Für uns ist es nicht nur ein Möbelstück.

Elternzeit Was ist das?

Evangelisieren warum eigentlich?

ratgeber Urlaub - Dein gutes Recht

Erfüllbarkeit und Allgemeingültigkeit

WS 2009/10. Diskrete Strukturen

Information Systems Engineering Seminar

Bestimmung einer ersten

Scheduling und Lineare ProgrammierungNach J. K. Lenstra, D. B. Shmoys und É.

Kreativ visualisieren

Produktionsplanung und steuerung (SS 2011)

V 2 B, C, D Drinks. Möglicher Lösungsweg a) Gleichungssystem: 300x y = x + 500y = 597,5 2x3 Matrix: Energydrink 0,7 Mineralwasser 0,775,

Und der Schluß vom Beschluß: Beschlossen und verkündet hört sich an wie aus einer Gerichtsserie. Was soll das alles?

Sparen in Deutschland - mit Blick über die Ländergrenzen

Lineare Differentialgleichungen erster Ordnung erkennen

Was ist das Budget für Arbeit?

50. Mathematik-Olympiade 2. Stufe (Regionalrunde) Klasse Lösung 10 Punkte

WS 2008/09. Diskrete Strukturen

4 Aufzählungen und Listen erstellen

Südbaden-Cup. Ausstieg Champions

TTS - TinyTimeSystem. Unterrichtsprojekt BIBI

Workshop. Zeitmanagement Hamburg, 24. November 2004

Grenzen Sie sich von Ihren Wettbewerbern ab und nutzen Sie die Vorteile der 5-Jahres-Garantie der ZEMAG - kostenlos*.

Lehrer: Einschreibemethoden

Algorithmische Mathematik

Lernmaterial für die Fernuni Hagen effizient und prüfungsnah

Mathematischer Vorbereitungskurs für Ökonomen

Widerrufrecht bei außerhalb von Geschäftsräumen geschlossenen Verträgen

WS 2013/14. Diskrete Strukturen

Grundbegriffe der Informatik

Zufallsgrößen und Wahrscheinlichkeitsverteilungen

Künstliche Intelligenz Maschinelles Lernen

50 Fragen, um Dir das Rauchen abzugewöhnen 1/6

Glaube an die Existenz von Regeln für Vergleiche und Kenntnis der Regeln

LIFO -Stärkenmanagement: Übungen und Spiele

Versetzungsregeln in Bayern

Bekommen durch Ansteckung. H Human Beim Menschen. Acquired I D. Schwäche des Immunsystems. Schwäche des Immunsystems.

Der Zwei-Quadrate-Satz von Fermat

Anwendungen der Wirtschaftsmathematik und deren Einsatz im Schulunterricht

TESTEN SIE IHR KÖNNEN UND GEWINNEN SIE!

ONLINE-AKADEMIE. "Diplomierter NLP Anwender für Schule und Unterricht" Ziele

Umfrage in den 5er-Klassen zu Hausaufgaben in den Nebenfächern im Schuljahr 2014/15

Kapitalerhöhung - Verbuchung

Briefing-Leitfaden. 1. Hier geht s um Ihr Produkt oder Ihre Dienstleistung: Was soll beworben werden?

Bericht vom Fach-Tag: Schluss mit Sonderwelten

Stackelberg Scheduling Strategien

Systeme 1. Kapitel 6. Nebenläufigkeit und wechselseitiger Ausschluss

Werte und Grundsätze des Berufskodexes für interkulturell Dolmetschende. Ethische Überlegungen: Was ist richtig? Wie soll ich mich verhalten?

geben. Die Wahrscheinlichkeit von 100% ist hier demnach nur der Gehen wir einmal davon aus, dass die von uns angenommenen

Wie Google Webseiten bewertet. François Bry

Ist Fernsehen schädlich für die eigene Meinung oder fördert es unabhängig zu denken?

Alle gehören dazu. Vorwort

Die Post hat eine Umfrage gemacht

Der sichere Weg zu optimierter Rendite und minimiertem Risiko

Zeichen bei Zahlen entschlüsseln

Transkript:

Einführung in Scheduling Dr. Julien Bidot Sommersemester 28 Institut für Künstliche Intelligenz

Inhalt I. Definition und Formulierung des Scheduling- Problems II. Projektplanung III. Produktionsplanung 2

I. Definition und Formulierung des Scheduling-Problems. Was ist Scheduling? 2. Einige Anwendungsgebiete für Scheduling 3. Constraints in Scheduling. Mathematische Formulierung 3

Definition Scheduling? Das Scheduling-Problem besteht darin, eine Menge von Tasks zeitlich so zu organisieren, dass temporale und Ressourcen-Constraints erfüllt sind. Eine Menge von Tasks Eine Menge von Ressourcen Zeitliche Constraints und Ressourcen-Constraints Ein oder mehrere Optimierungskriterien Bestimmung der Ausführungsdaten und/oder die Ressourcenzuweisungen für die Tasks

Scheduling vs. Planung Scheduling: Planung: hohe Komplexität sehr hohe Komplexität numerische Berechnung symbolische Berechnung Constraints erfüllt + Optimierung Constraints erfüllt operationale Tasks schon bekannt operationale Tasks nicht bekannt 5

Begriffe Scheduling Sequenzierung (Produktion) Ablaufplanung Planung Zeitplanung Terminierung

Anwendungsgebiete Projektmanagement Projekte Stundenplan Personalwesen Verwaltung Scheduling Produktion Produktionsanlage Informatik Ausführung von Programmen Optimierung von Code 7

Mathematische Formulierung n Tasks ausführen + 2 fiktive Tasks und n+ mit Zeitdauer Gesucht t,t,,t n,t n, so dass f t,t,,t n,t n minimiert ist mit folgenden zeitlichen Constraints: t j t i a ij Potenzial-Constraints t,t,,t n,t n positive Constraints t j t i p i oder t i t j p j disjunktive Constraints idem kumulative Constraints f hängt von Anfangszeitpunkten von Tasks ab. 8

II. Projektplanung 5. Kernproblem des Scheduling: Ressourcen mit unendlichen Kapazitäten. Im Allgemeinen: Ressourcen mit endlichen Kapazitäten 9

Projektplanung Ressourcen mit unendlichen Kapazitäten Kontext: Ein Projekt besteht aus einer Menge von n Tasks verbunden mit zeitlichen Constraints Ziel: Berechne die minimale Zeitdauer des Projektes, angenommen, die Ressourcen haben unendliche Kapazitäten minimiere t n t, so dass zeitliche Constraints erfüllt sind Bestimme die frühestmöglichen und spätest zulässigen Anfangszeitpunkte von allen Tasks Bestimme die kritischen Tasks

Projektplanung Ressourcen mit unendlichen Kapazitäten Mathematische Formulierung Bestimme t,t,,t n,t n, so dass t n t minimiert ist mit folgenden zeitlichen Constraints: t j t i a ij t,t,,t n,t n Das ist ein lineares Gleichungssystem. Aber es gibt etwas einfacheres! Metra-Potenzial-Methode und PERT Methode

Projektplanung Ressourcen mit unendlichen Kapazitäten MPM: Modellierung mit einem Netzplan Wir verwenden einen gerichteten Graph G= X,U X : Menge von Punkten (Knoten oder Ecken) U : Menge von gerichten Kanten U ={ i, j X X, t j t i a ij } Der Wert einer Kante i, j ist v ij =a ij 2

Projektplanung Ressourcen mit unendlichen Kapazitäten Task Beschreibung Dauer Vorgänger Anfang Projektanfang - A Ausbau der alten Fliese J B Aufbau der neuen Fliese A C Verbindungsstellen für die Fliese 2 B D Ausbau der alten Tapete 8 J E Aufbau der Keramikfliese für W and D F Aufbau der neuen Tapete E G Ausbau des alten W aschbecken Anfang H Verschiebung von W aschbecken G I Aufbau des neuen W aschbecken 2 M J Ausbau der alten Möbel G K Zusammenbau der Kisten und Schubladen 8 Anfang L Aufbau der tiefliegenden Möbel B,J,H,K M Aufbau der Arbeitsfläche L N Abdichtung der Arbeitsfläche E,M O Aufbau der hochliegenden Möbel E,J Ende Projektende C,F,I,N,O 3

Projektplanung Ressourcen mit unendlichen Kapazitäten Niveau 2 3 5 7 8 G K H J D A B E F O C L M I N 8 8 2 2

Projektplanung Ressourcen mit unendlichen Kapazitäten Suche nach einem ausführbaren Ablaufplan Theorem: Ein ausführbare Ablaufplan existiert gdw. es keinen streng positiven Zyklus in G gibt. Wenn die Bedingung erfüllt ist gibt es im Allgemeinen mehrere Ablaufpläne mit einer minimalen Dauer. Zwei Sonderfälle: Frühestmöglicher Ablaufplan Spätest zulässiger Ablaufplan (mit einer Frist für das Ende des Projektes) 5

Projektplanung Ressourcen mit unendlichen Kapazitäten Frühestmögliche Anfangszeitpunkte Definition: Der frühestmögliche Anfangszeitpunkt eines Tasks i ist gleich der Länge des kürzesten Pfades vom Task Anfang (oder ) bis i. Theorem: Wenn der Graph keinen Zyklus hat, dann: t = und t i t i = max t j v ji j i v ji ist der Wert der Kante j,i (z. B. die Dauer von j) i ist die Menge der Vorgängern von i.

Projektplanung Ressourcen mit unendlichen Kapazitäten G K Frühestmögliche Anfangszeitpunkte J H 5 D 8 5 A B 8 3 9 E F Niveau 2 3 5 7 8 9 O 5 C 2 25 N 5 2 25 L M I 2 27 7

Projektplanung Ressourcen mit unendlichen Kapazitäten Spätest zulässige Anfangszeitpunkte Wir möchten das Projekt spätestens an der Frist abschliessen. D t n Definition: Der spätest zulässige Anfangszeitpunkt eines Tasks i ist das Datum an dem wir i ausführen können ohne das Projekt zu verzögern (Ende des Projektes später als D). Theorem: t n =D t i t i =t n ist der Wert eines der längsten Pfade zwischen i und n+. 8

Projektplanung Ressourcen mit unendlichen Kapazitäten Spätest zulässige Anfangszeitpunkte Theorem: Wenn der Graph keinen Zyklus hat, dann: t =D und t i = min t j v ij j i v ij i ist der Wert der Kante i, j (z. B. die Dauer von i) ist die Menge der Nachfolgern von i. 9

Projektplanung Ressourcen mit unendlichen Kapazitäten Spätest zulässige Anfangszeitpunkte G K 7 J H 9 9 D 8 5 A B 8 7 23 E F Niveau 2 3 5 7 8 2 O 25 C 2 2 N 5 2 25 L M I 2 27 2

Projektplanung Ressourcen mit unendlichen Kapazitäten Gesamte Pufferzeiten und kritischer Pfad Definition Die gesamte Pufferzeit eines Tasks i ist die gesamte Verzögerung von i ohne das Projekt zu verzögern. Definition GP i =t i t i Ein kritisches Task hat eine gesamte Pufferzeit von null. Eine Verzögerung eines solchen Tasks verursacht eine Verzögerung des Projektes. Ein Pfad ist kritisch gdw. er nur kritische Tasks von Anfang bis Ende verbindet. 2

Projektplanung Ressourcen mit unendlichen Kapazitäten Gesamte Pufferzeiten und kritischer Pfad G K 7 J H 9 5 9 D 8 5 5 A B 8 3 7 9 23 E F 92 O 5 25 C 25 2 N 5 5 2 2 25 25 L M I Niveau 2 3 5 7 8 2 2 27 27 22

Projektplanung Ressourcen mit unendlichen Kapazitäten Gesamte Pufferzeiten und kritischer Pfad G K 7 J H 9 5 9 D 8 5 5 A B 8 3 7 9 23 E F 92 O 5 25 C 25 2 N 5 5 2 2 25 25 L M I Niveau 2 3 5 7 8 2 2 27 27 23

Projektplanung Ressourcen mit unendlichen Kapazitäten Freie Pufferzeiten Definition Die freie Pufferzeit eines Tasks i ist die gesamte Verzögerung von i ohne ein anderes Task zu verzögern (im Vergleich zu frühestmöglichen Anfangszeitpunkten). Theorem FPi= min t j t i v ij j i 2

Projektplanung Ressourcen mit endlichen Kapazitäten Kontext: Ein Projekt besteht aus einer Menge von n Tasks verbunden mit zeitlichen Constraints und Ressourcen-Constraints Objektiv: Berechne die minimale Zeitdauer des Projektes, angenommen, die Ressourcen haben endliche Kapazitäten minimiere t n t, so dass zeitliche Constraints und Ressourcen-Constraints erfüllt sind Bestimme die frühestmöglichen und spätest zulässigen Anfangszeitpunkte von allen Tasks Bestimme die kritischen Tasks 25

Projektplanung Ressourcen mit endlichen Kapazitäten Nur eine Person für die Tasks D und A ordnen D und A G K 7 J H 9 5 9 D 8 5 5 A B 8 3 7 9 23 E F 92 O 5 25 C 25 2 N 5 5 2 2 25 25 L M I Niveau 2 3 5 7 8 2 2 27 27 2

Projektplanung Ressourcen mit endlichen Kapazitäten Allgemeine Prozedur für die Auflösung: ) Aufzählen der verschiedenen Möglichkeiten: wenn A vor D ist, dann fügen wir eine Kante von A zu D ein, deren Wert gleich der Dauer von A ist; wenn D vor A ist, dann fügen wir eine Kante von D zu A ein, deren Wert gleich der Dauer von D ist. 2) Lösen der entsprechenden Probleme 3) Treffen der besten Entscheidung Wenn die Menge der Tasks, die Ressourcen verteilen, groß ist, dann dauert die Auflösung sehr lange, weil die Anzahl der Möglichkeiten riesig ist! 27

III. Produktionsplanung Kontext Beispiel Industrielle Software 28

Produktionsplanung Kontext Eine Menge von n Tasks ist auszuführen. Die Ressourcen sind Maschinen mit endlichen Kapazitäten. Die Optimierungskriterien hängen von Zeitpunkten, Ablieferungsterminen oder laufenden Vorräten ab; Fertigungsaufträge sind mehr oder weniger dringend... 29

Produktionsplanung Beispiel Problembeschreibung: 3 Fertigungsaufträge und 3 Tasks je Fertigungsauftrag 3 Maschinen jede Maschine kann nur ein Task auf einmal durchführen Minimiere die gesamte Produktionsdauer (Makespan) 3

Produktionsplanung Beispiel Problembeschreibung 3

Produktionsplanung Beispiel Optimaler Ablaufplan 32

Scheduling in der Industrie Programmbibliotheken: ILOG Scheduler Koalog Constraint Solver Enterprise Resource Planning (ERP): SAP AG Oracle Applications Infor Global Solutions 33