Модели и эффективные алгоритмы для актуальных задач составления расписаний со сложными технологическими и ресурсными ограничениями
| Название НИОКТР | Модели и эффективные алгоритмы для актуальных задач составления расписаний со сложными технологическими и ресурсными ограничениями |
|---|---|
| Аннотация | Основная цель проекта - построить новые математические модели и прототипы программных комплексов с эффективными алгоритмами оптимизации для задач составления расписаний со сложными технологическими связями, ресурсными ограничениями и неточными исходными данными, возникающими в реальном секторе экономики на производстве и в компьютерных системах. Мы будем рассматривать задачу составления расписаний для товарного производства на химическом и нефтеперерабатывающем предприятиях с альтернативными вариантами выпуска продукции, ограниченными ресурсами, переналадкой оборудования и маршрутизацией и задачу планирования работы приложений для гетерогенных систем с учетом влияния ресурсов и распараллеливания модулей на длительности работ. Задачи являются труднорешаемыми и сложноструктурированными. Поэтому в ходе выполнения проекта основные усилия будут сосредоточены в следующих направлениях: 1) Анализ вычислительной сложности, выделение практически значимых полиномиально разрешимых классов примеров и декомпозиция. 2) Построение эффективных алгоритмов приближенного решения, основанных на гибридных схемах, конструктивных методах и параллельных вычислениях, и разработка комплекса программ. Новизна проекта состоит в том, что: 1) исследуются задачи составления расписаний для товарного производства на химическом и нефтеперерабатывающем предприятиях и компьютерных приложений с учетом характеристик современных систем, ограниченных ресурсов и запросов на качество при ограничении на время вычислений; 2) учитывается фактор неточных (прогнозируемых) данных в задачах, используются новые подходы к учету неопределенностей, в том числе переход к многокритериальным задачам, где задействуются как основные критерии, так и оценка неточности данных; 3) предлагаются новые оригинальные подходы к разработке эвристических решателей широкого класса задач оптимизации с использованием технологий высокопроизводительных вычислений; 4) активно применяется распараллеливание на CPU и GPU c учетом специфики методов для сложных производственных и многопроцессорных задач теории расписаний. |
| Доступ к ОКОГУ исполнителя | False |
| Количество связанных РИД | 0 |
| Количество завершенных ИКРБС | 0 |
| Сумма бюджета | 12000.0 |
| Дата начала | 2025-09-24 |
| Дата окончания | 2027-06-30 |
| Номер контракта | 22-71-10015-П |
| Дата контракта | 2025-09-11 |
| Количество отчетов | 1 |
| УДК | 519.8 |
| Количество просмотров | 4 |
| Руководитель работы | Захарова Юлия Викторовна |
| Руководитель организации | Миронов Андрей Евгеньевич |
| Исполнитель | ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ НАУКИ ИНСТИТУТ МАТЕМАТИКИ ИМ. С.Л. СОБОЛЕВА СИБИРСКОГО ОТДЕЛЕНИЯ РОССИЙСКОЙ АКАДЕМИИ НАУК |
| Заказчик | Российский научный фонд |
| Федеральная программа | Отсутствует |
| Госпрограмма | — |
| Основание НИОКТР | Грант |
| Последний статус | 2025-12-22 08:17:10 UTC, 2025-12-22 08:17:10 UTC |
| ОКПД | Нет |
| Отраслевой сегмент | — |
| Минздрав | — |
| Межгосударственная целевая программа | — |
| Ключевые слова | маршрутизация; теория расписаний; проблемно-ориентированные алгоритмы; NP-трудные задачи; полиномиальные приближенные алгоритмы; метаэвристики; параллельные вычисления; оптимизированные операторы |
| Соисполнители | — |
| Типы НИОКТР | Фундаментальное исследование |
| Приоритетные направления | — |
| Критические технологии | — |
| Рубрикатор | 27.47.19 - Исследование операций |
| OECD | — |
| OESR | Прикладная математика |
| Приоритеты научно-технического развития | а) переход к передовым технологиям проектирования и создания высокотехнологичной продукции, основанным на применении интеллектуальных производственных решений, роботизированных и высокопроизводительных вычислительных систем, новых материалов и химических соединений, результатов обработки больших объемов данных, технологий машинного обучения и искусственного интеллекта; |
| Регистрационные номера | — |