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Production System Automation Project

Production System Automation Project. Job Shop Scheduling B91902082 馬智釗 R91921091 賴廷飛. Concepts. 設定一基礎實驗環境，使用數種排程方法進行 10000 次實驗，以求得一平均實驗值。 變化實驗環境，以固定其他因素，變化一特定因素的方式，使用不同的排程方式求出平均實驗值，並與基礎實驗比較，觀察該因素之變化造成的影響。 採用更多種類的排程策略，包括自創之方式，並分析各種方法的優劣性，以求能從中獲得一最佳的排程方法。

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Presentation Transcript

  1. Production System Automation Project Job Shop Scheduling B91902082 馬智釗 R91921091 賴廷飛

  2. Concepts • 設定一基礎實驗環境，使用數種排程方法進行10000次實驗，以求得一平均實驗值。 • 變化實驗環境，以固定其他因素，變化一特定因素的方式，使用不同的排程方式求出平均實驗值，並與基礎實驗比較，觀察該因素之變化造成的影響。 • 採用更多種類的排程策略，包括自創之方式，並分析各種方法的優劣性，以求能從中獲得一最佳的排程方法。 • 加入Real-Time的因素，以Soft Real Time中之Maximal Lateness做為一新的考量。

  3. Basic Experiment • 100 jobs，100 machines。 • 每個job具有100個operations。 • Operation有特定的順序，必須依照順序執行。 • Time=0時，每個job的第一個operation便已ready。 • 每個operation的執行時間為1~199之間的亂數。 • 每個operation只能在特定之某一machine上執行。 • 每個job中的100個operation皆分別使用不同的machine，但順序以亂數決定。 • 每台machine於同一時間中只能執行一個operation。 • 排程方法：Giffler and Thompson Algorithm。

  4. Basic Experiment (Result) (MFT:Mean Flow Time) • FCFS：選擇可最早開始執行的operation。 • SPT：選擇執行時間最短的operation。 • LPT：選擇執行時間最長的operation。 • SRPT：選擇剩餘執行時間最短的operation。 • LRPT：選擇剩餘執行時間最長的operation。 • Best Rule in this case：FCFS

  5. Experiment 1-1 • Group 1：operation之時間範圍1~199 • Group 2：operation之時間範圍90~110 • 除LRPT外，較穩定的job皆具有較佳的排程結果。

  6. Experiment 1-2 • Group 1：operation之時間遞增 • Group 2：operation之時間遞減 • SPT和LPT產生了類似SRPT及LRPT的symmetric現象。

  7. Experiment 1-3 • 假設machine 1要負擔兩倍於其他machine的工作 • 執行時間會受到machine 1的影響而比基礎實驗長 • SPT表現不佳 • LPT和LRPT在Makespan方面優於FCFS • 根據對於MFT或是Makespan的要求不同，可考慮使用FCFS或LRPT。

  8. Experiment 1-4 • 使Job之間產生差異： Job 1~50：執行時間為40~60 Job 51~100：執行時間為140~160 • SPT和SRPT因favor時間短的job而造成較大的Makespan • LPT和LRPT在Makespan方面優於FCFS，但LRPT的Mean Flow Time過大。 • 亦因使用者不同的要求可選擇FCFS或LPT。

  9. Experiment 1-5 • 增加Operation的密集度： 每個job有200個operation，執行時間為1~99。 • FCFS的地位更加穩定。 • LRPT在operation密集時效能極差。 • LRPT通常能降低Makespan，但在此環境下因在machine中安排過多的空閒時間而造成不良結果。

  10. Experiment 1-6 • 增加排程的SCALE值： SCALE=500，即500台machines，500個job，每個job有500個operation，執行時間仍為1~199。 • FCFS仍居第一。 • LRPT與operation密集時情況類似。 • 其餘四者之間的關係與基礎實驗略為相同。

  11. Other Priority Rule • Base on GT Algorithm • FOPNR：選擇剩餘operations數較少者 • GOPNR：選擇剩餘operations數較多者 • FFFS：First Finish First Serve 即單純選擇GT演算法中獲得的end time最少者 • FFFS表現比預期佳 • FOPNR和GOPNR的性質在各Job性質類似時與SRPT和LRPT類似。

  12. Experiment 2-1 • 變化Job之operation數： Job 1~50：operation數100，執行時間為1~199 Job 51~100： operation數200，執行時間為1~99 • FCFS回到第一 • FFFS失去其優勢，顯示其較不易處理不穩定的job • FOPNR和GOPNR更加落後FCFS

  13. Experiment 2-2 • 同Experiment 1-5：operation數200，執行時間1~99 • FCFS仍為最佳 • FOPNR和FCFS的差距略為降低 • GOPNR和LRPT一樣在operation密集時落後 • FFFS雖在Makespan上略為領先，但整體仍不如FCFS

  14. Summary

  15. Summary(cont.)

  16. Rank • Mean Flow Time最佳：FCFS • Mean Flow Time較差：LRPT、GOPNR • Makespan 最佳：FFFS、LRPT • Makespan較差：SRPT、FOPNR • Makespan和Mean Flow Time互相取捨 • 構想：以複合的rule吸取兩方面的長處

  17. Complex Priority Rule • 將兩種rule觀測的數值相加(相減)，成為新rule的觀測值 • FCFS+FFFS具有最佳的結果 • FCFS+LRPT在Mean Flow Time上落後，Makespan上雖超越FCFS但仍不夠佳 • FFFS+LRPT並未能獲得最佳的Makespan，在同樣性質上較佳的Rule複合後加成效果較不明顯。

  18. Weighted Priority Rule • FCFS的重要性較FFFS大 • 最佳結果出現於3:1~2:1之間 • FCFS觀察的start time和FFFS觀察的end time，其混合比例也會影響排程效果。 • 將start time與end time以下列比例混合後進行比較。

  19. Weighted Priority Rule(Cont.) • 續上表，針對3:1~2:1附近的比例值進行更多次觀測。 • Mean Flow Time和Makespan的最佳值出現於不同處 • 比例以6:1~2:1之間為佳。

  20. Real-Time Job Scheduling • 在亂數產生Job的同時，設定該Job的Deadline。 • 採取Soft Real-Time，觀測Maximal Lateness。 • Deadline的設定為該Job的執行時間乘上一亂數比例。 • 使用以上表現最佳的FCFS+FFFS，3:1混合，以及一在直觀上適合Real-Time Scheduling的SD(Smallest Deadline) Rule。 • Group 1：Deadline=Job Time x (1.5~2.0) • Group 2：Deadline=Job Time x (1.2~2.5) • FCFS+FFFS的排程與兩Group之間的差異無關，但SD會受到影響。

  21. Real-Time Job Scheduling(Cont.) • Deadline變化不大或不急迫時，FCFS+FFFS的快速能超越SD的安排能力。 • Deadline變動較大時SD優於FCFS+FFFS，尤其是處理較緊急的job時SD較能保證其速度。 • Deadline的變化對於SD的其他兩項數值影響不大。

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