Joint Machine-Transporter Scheduling for Multistage Jobs with Adjustable Computation Time

要約

この論文では、複数の段階にわたって固定された操作順序で完了する必要があるミッション用の機械と輸送機のスケジューリングと割り当てという共同問題に対して、計算時間を調整できるスケーラブルなソリューションを紹介します。
ステージ間の移動手段には最大走行距離を誇るバッテリー駆動のマルチロボットシステムを採用し、充電もオペレーションとして考慮しています。
ロボットは、完了するまで単一のジョブに割り当てられます。
さらに、操作の完了時間はマシンと操作の種類によって異なりますが、ジョブとは無関係であると想定されます。
この作業は、必要な時間とトランスポーターによって消費されるエネルギーの両方を含む重み付けされた複数の目的の目標を最小限に抑えることを目的としています。
この問題は、トランスポートを使用したフレキシブル フロー ショップのバリエーションであり、NP 完全であることが証明されています。
ソリューションを提供するには、時間が離散化され、ソリューション空間が時間的に分割され、ジョブがさまざまなグループにクラスター化されます。
最後に、整数線形計画法ソルバーがスライディング タイム ウィンドウ内で適用され、割り当てが決定され、目標を最小化するスケジュールが作成されます。
最適性とのトレードオフにより、各セグメントで選択されたジョブの数に応じて計算時間を短縮できます。
提案されたアルゴリズムは、採水プロジェクトに応用され、採水作業がロボットに割り当てられ、研究室へのサンプル配送がスケジュールされ、ロボットが充電ステーションに送られます。

要約(オリジナル)

This paper presents a scalable solution with adjustable computation time for the joint problem of scheduling and assigning machines and transporters for missions that must be completed in a fixed order of operations across multiple stages. A battery-operated multi-robot system with a maximum travel range is employed as the transporter between stages and charging them is considered as an operation. Robots are assigned to a single job until its completion. Additionally, The operation completion time is assumed to be dependent on the machine and the type of operation, but independent of the job. This work aims to minimize a weighted multi-objective goal that includes both the required time and energy consumed by the transporters. This problem is a variation of the flexible flow shop with transports, that is proven to be NP-complete. To provide a solution, time is discretized, the solution space is divided temporally, and jobs are clustered into diverse groups. Finally, an integer linear programming solver is applied within a sliding time window to determine assignments and create a schedule that minimizes the objective. The computation time can be reduced depending on the number of jobs selected at each segment, with a trade-off on optimality. The proposed algorithm finds its application in a water sampling project, where water sampling jobs are assigned to robots, sample deliveries at laboratories are scheduled, and the robots are routed to charging stations.

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