Original title: Rozvrhování úkolů v logistických skladech
Translated title: Job Scheduling in Logistic Warehouses
Authors: Povoda, Lukáš ; Uher, Václav (referee) ; Karásek, Jan (advisor)
Document type: Master’s theses
Year: 2014
Language: slo
Publisher: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií
Abstract: [slo] [eng]
Táto práca sa zaoberá problémom rozvrhovania a riadenia práce v logistických skladoch. Riadenie a rozvrhovanie práce je v súčastnosti často riešený problém, na ktorý neexistuje jednoduché a jednoznačné riešenie kvôli komplexnosti problému. Tento problém je nutné riešiť z dôvodu nedostatočnej efektivity práce pri vyššom zaťažení skladu, ako je tomu napr. v období vianočných sviatkov. V tejto práci sú opísané metódy využívané k riešeniu tohto problému, zameriava sa hlavne na využitie prehľadávacích algoritmov, evolučných algoritmov, konkrétne gramatikou riadeného genetického programovania. V práci je rozobraný problém riadenia a rozvrhovania práce na jednoduchom teoretickom príklade. Implementovaný algoritmus pre riešenie tohto problému bol podrobený testom inšpirovaných dátami z reálneho skladu, ako aj synteticky vytvoreným testom s vyšším počtom úloh a vyšším počtom pracovníkov. Syntetické testy boli generované náhodne. Všetky testy boli preto spustené viackrát a výsledky spriemerované. V závere práce sú uvedené výsledky úspešnosti algoritmu, ako aj optimálne nastavenia parametrov pre rôzne veľkosti problémov a požiadavky na riešenie. Použitý algoritmus bol rozšírený o výpočet vhodnosti daného jedinca s prihliadnutím na počet kolízií pri vykonávaní jednotlivých úloh, o aplikovanie prioritných pravidiel v priebehu genetického algoritmu, a niektoré časti algoritmu boli paralelizované. The main aim of this thesis is flow shop and job shop scheduling problem in logistics warehouses. Managing and scheduling works is currently often problem. There is no simple solution due to complexity of this problem. This problem must be resolved because of a lack efficiency of work with a higher load such as during the christmas holidays. This paper describes the methods used to solve this problem focusing mainly on the use of search algorithms, evolutionary algorithms, specifically grammar guided genetic programming. This paper describes the problem of job shop scheduling on a simple theoretical example. The implemented algorithm for solving this problem was subjected to tests inspired on data from real warehouse, as well as synthetically created tests with more jobs and a greater number of workers. Synthetic tests were generated randomly. All tests were therefore run several times and the results were averaged. In conclusion of this work are presented the results of the algorithm and the optimum parameter settings for different sizes of problems and requirements for the solution. Genetic algorithm has been extended to calculate fitness of individuals with regard to number of collisions, extended to use priority rules during run of evolution, and some parts of algorithm was parallelized.
Keywords: evolutionary algorithm; flow shop; genetic algorithm; grammar guided genetic programming; heuristics; Job shop; logistics

Institution: Brno University of Technology (web)
Document availability information: Fulltext is available in the Brno University of Technology Digital Library.
Original record: http://hdl.handle.net/11012/32924

Permalink: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-548479


The record appears in these collections:
Universities and colleges > Public universities > Brno University of Technology
Academic theses (ETDs) > Master’s theses