priborИзвестия высших учебных заведений. ПриборостроениеJournal of Instrument Engineering0021-34542500-0381Национальный исследовательский университет ИТМО10.17586/0021-3454-2023-66-12-1067-1074pribor-186Research ArticleПРОЕКТИРОВАНИЕ И ТЕХНОЛОГИЯ ПРИБОРОСТРОЕНИЯ И РАДИОЭЛЕКТРОННОЙ АППАРАТУРЫDESIGN AND TECHNOLOGY OF INSTRUMENTATION AND RADIO-ELECTRONIC EQUIPMENTИспользование роевых алгоритмов при технологической подготовке производстваThe Use of Swarm Algorithms in Technological Preparation of ProductionКолесниковаД. В.KolesnikovaD. V.

Дарья Викторовна Колесникова — аспирант; факультет систем управления и робототехники

Daria V. Kolesnikova — Post-Graduate Student; Faculty of Control Systems and Robotics

Kolesnikova_d@itmo.ruЮрьеваР. А.YurievaR. A.

Радда Алексеевна Юрьева — канд. техн. наук, доцент; факультет систем управления и робототехники

Radda A. Yurieva — PhD, Associate Professor; Faculty of Control Systems and Robotics

raddaiureva@itmo.ruУниверситет ИТМОITMO University202330112024661210671074Copyright © Национальный исследовательский университет ИТМО, 20242024Национальный исследовательский университет ИТМОНациональный исследовательский университет ИТМОhttps://pribor.ifmo.ru/jour/about/submissions#copyrightNoticehttps://pribor.ifmo.ru/jour/article/view/186

В рамках технологической подготовки производства проектирование технологических процессов является сложной и трудоемкой задачей. Выдвинута гипотеза о возможности применения средств роевого интеллекта в задаче разработки маршрутной технологии. Исследованы особенности технологической подготовки производства, модернизация которой позволит повысить автоматизацию производственного процесса, а также снизит риск появления ошибок, связанных с человеческим фактором. Представлена математическая модель оценки состояния оборудования. Предложен алгоритм, позволяющий автоматизировать разработку маршрутной технологии на основе теории графов и алгоритмов роевого интеллекта, а также мониторинга состояния оборудования и его готовности к выполнению поставленной задачи. Отмечено, что применение роевых алгоритмов может позволить работать с графами и строить маршрутные технологии с большей скоростью обработки данных.

 

As part of technological preparation of production, the technological processes design is a complex and time-consuming task. A hypothesis is put forward about the possibility of using swarm intelligence tools in the task of developing route technology. The features of technological preparation of production are studied; modernization of the technological preparation is aimed at increasing the production process automation, as well as reducing the risk of errors associated with the human factor. A mathematical model for assessing the condition of equipment is presented. An algorithm is been proposed which allows automating the development of routing technology based on graph theory and swarm intelligence algorithms, as well as monitoring the condition of equipment and its readiness to perform the task. It is noted that the use of swarm algorithms can make it possible to work with graphs and build routing technologies with greater data processing speed.

технологическая подготовка производствароевые алгоритмыэкспертная системаматематическая модельтехнологический процессмаршрутная технологияtechnological preparation of productionswarm algorithmsexpert systemmathematical modeltechnological processroute technologyReferencesYuanyushkin A. S., Lobanov D. V., Rychkov D. A. Automation tool preparation in the conditions of production // Applied mechanics and materials. Trans. Tech. Publications Ltd, 2015. Vol. 770. P. 739—743.Yuanyushkin A.S., Lobanov D.V., Rychkov D.A. Applied mechanics and materials, Trans Tech Publications Ltd, 2015, vol. 770, рр. 739–743.Yusupbekov N., Adilov F., Ergashev F. Development and improvement of systems of automation and management of technological processes and manufactures // Journal of Automation, Mobile Robotics and Intelligent Systems. 2017. Vol. 11. P. 53—57.Yusupbekov N., Adilov F., Ergashev F. Journal of Automation, Mobile Robotics and Intelligent Systems, 2017, vol. 11, рр. 53–57.Куликов Д. Д., Падун Б. С., Яблочников Е. И. Перспективы автоматизации технологической подготовки производства // Изв. вузов. Приборостроение. 2014. Т. 57, №. 8. С. 7—11.Kulikov D.D., Padun B.S., Yablochnikov E.I. Journal of Instrument Engineering, 2014, no. 8(57), pp. 7–11. (in Russ.)Яблочников Е. И. Методологические основы построения АСТПП. СПб: СПбГУ ИТМО, 2005. 84 c.Yablochnikov E.I. Metodologicheskiye osnovy postroyeniya ASTPP (Methodological Basis for Constructing ACPP), St. Petersburg, 2005, 84 р. (in Russ.)Яблочников Е. И. Современные информационные технологии в ТПП приборостроительного предприятия // Науч.-техн. вестн. информационных технологий, механики и оптики. 2006. № 30. С. 3—8.Yablochnikov E.I. Scientific and Technical Journal of Information Technologies, Mechanics and Optics, 2006, no. 30, pp. 3–8. (in Russ.)Селиванов С. Г., Поезжалова С. Н. Метод оптимизации директивных технологических процессов в АСТПП // Вестник Уфимского государственного авиационного технического университета. 2012. Т. 16, № 6(51). С. 53—61.Selivanov S.G., Poyezzhalova S.N. Vestnik Ufimskogo gosudarstvennogo aviatsionnogo tekhnicheskogo universiteta, 2012, no. 6(16), pp. 53–61. (in Russ.)Lukić D., Todić V., & Milošević M. Model of modern technological production preparation // Proc. in Manufacturing Systems. 2010. Vol. 5(1). P. 15—22.Lukić D., Todić V., & Milošević M. Proceedings in Manufacturing Systems, 2010, no. 1(5), pp. 15–22.Fayzilloevich U. N., Hamroevna S. M., Nurilloevich Y. M. Analysis of Types of Optimizations of Technological Processes of Manufacture of Parts // Intern. J. on Human Computing studies. 2021. Vol. 3(8). P. 23—26.Fayzilloevich U.N., Hamroevna S.M., Nurilloevich Y.M. International Journal on human computing studies, 2021, no. 8(3), pp. 23–26.Weise T. Global Optimization Algorithms – Theory and Application. 2009 [Электронный ресурс]:<https://archive.org/details/Thomas_Weise_Global_Optimization_Algorithms_Theory_and_Application/mode/2up ?view=theater>.Weise T. Global Optimization Algorithms-Theory and Application, 2009, vol. 361, https://archive.org/details/Thomas_Weise_Global_Optimization_Algorithms_Theory_and_Application/mode/2up?view=theater.Beni G., Wang J. Swarm intelligence in cellular robotic systems // Robots and biological systems: towards new bionics? Berlin, Heidelberg: Springer, 1993. P. 703—712.Beni G., Wang J. Swarm intelligence in cellular robotic systems // Robots and biological systems: towards new bionics? Springer, Berlin, Heidelberg, 1993, рр. 703–712.Bonabeau E., Dorigo M., Theraulaz G. Swarm Intelligence: From Natural to Artificial Systems. NY: Oxford University Press, 1999. 320 p.Bonabeau E., Dorigo M., Theraulaz G. Swarm Intelligence: From Natural to Artificial Systems, NY, Oxford University Press, 1999, 320 p.Gambardella L. M. and Dorigo M. HAS-SOP: Hybrid ant system for the sequential ordering problem. Technical Report IDSIA-11-97. Lugano, Switzerland, IDSIA, 1997.Gambardella L.M. and Dorigo M. HAS-SOP: Hybrid ant system for the sequential ordering problem, Technical Report IDSIA-11-97, Lugano, Switzerland, IDSIA, 1997.Dorigo M., Birattari M., Stutzle T. Ant colony optimization // IEEE Computational Intelligence Magazine. 2006. Vol. 1, N 4. P. 28—39.Dorigo M., Birattari M., Stutzle T. IEEE Computational Intelligence Magazine, 2006, no. 4(1), pp. 28–39.Dorigo M., Blum C. Ant colony optimization theory: A survey // Theoretical Computer Science. 2005. Vol. 344, N 2—3. P. 243—278.Dorigo M., Blum C. Theoretical Computer Science, 2005, no. 2-3(344), pp. 243–278.Montemanni R., Smith D. H., Gambardella L. M. Ant colony systems for large sequential ordering problems // Swarm Intelligence Symposium. IEEE, 2007. P. 60—67.Montemanni R., Smith D.H., Gambardella L.M. 2007 IEEE Swarm intelligence symposium, 2007, рр. 60–67.Alaykýran K., Engin O., Döyen A. Using ant colony optimization to solve hybrid flow shop scheduling problems // Intern. J. of Advanced Manufacturing Technology. 2007. Vol. 35, N 5. P. 541—550.Alaykýran K., Engin O., Döyen A. The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 2007, no. 5(35), pp. 541–550.Deng Wu, Junjie Xu, Huimin Zhao. An improved ant colony optimization algorithm based on hybrid strategies for scheduling problem // IEEE Access. 2019. Vol. 7. P. 20281—20292. DOI:10.1109/ACCESS.2019.2897580.Deng Wu, Junjie Xu, Huimin Zhao, IEEE Access, 2019, vol. 7, рр. 20281–20292, DOI: 10.1109/ACCESS.2019.2897580.Mavrovouniotis M., Shengxiang Y. Ant colony optimization with immigrants schemes for the dynamic travelling salesman problem with traffic factors // Applied Soft Computing. 2013. Vol. 13, N 10. P. 4023—4037Mavrovouniotis M., Shengxiang Y. Applied Soft Computing, 2013, no. 10(13), pp. 4023–4037.Irovan M. et al. The software application for mathematical modelling of technological process in textile industry // Annals of the University of Oradea: Fascicle of Textiles, Leatherwork. 2018. Vol. 19, N 2. P. 55—60.Irovan M. et al. Annals of the University of Oradea: Fascicle of Textiles, Leatherwork, 2018, no. 2(19), pp. 55–60.Kartsev S. V. Mathematical Model of Optimization of Controlled Parameters of the Plasma Surfacing Technological Process of Wear-Resistant Coatings // Journal of Machinery Manufacture and Reliability. 2020. Vol. 49, N. 9. P. 823—828.Kartsev S.V. Journal of Machinery Manufacture and Reliability, 2020, no. 9(49), pp. 823–828.Гаглоева И. Э., Добаев А. З., Дедегкаева А. А. Разработка математической модели комплексной оценки состояния электроэнергетических объектов // Инженерный вестник Дона. 2013. Т. 26, № 3. C. 102.Gagloeva I.E., Dobaev A.Z., Dedegkaeva A.A. Engineering Bulletin of the Don, 2013, no. 3(26), pp. 102. (in Russ.)Глотов В. А., Павельев В. В. Экспертные методы определения весовых коэффициентов // Автоматика и телемеханика. 1976. № 12. С. 95—107.Glotov V.A., Pavelev V.V. Automation and Remote Control, 1976, no. 12, pp. 95–107. (in Russ.)

The authors declare that there are no conflicts of interest present.