Sterowanie procesami- zadania, metody, algorytmy

Dość szerokie pojęcie, można w nim zawrzeć bardzo szeroką gamę problemów, w których szukane jest optimum dla pewnej funkcji. Główny podział na procesy:

-ciągłe, nieskończona liczba możliwych stanów

-dyskretne -skończona ściśle określona liczba możliwych stanów

Procesy ->

ciągłe:

zadania:

Stabilność układu ze sprzężeniem zwrotnym

Dobór odpowiednich nastaw przy sterowaniu układami ze sprzężeniem zwrotnym

metody:

biegunów

Hurwitz- współczynnika równania charakterystycznego istnieją i mają ten sam znak, wszystkie podwyznaczniki będą większe od 0

Nyquist- charakterystyka aplitudowo fazowa nie może przejść za punkt (-1, j0)

Ziegler- Nichols- zostawiamy część P i tak długo ją piłujemy aż układ wpadnie w oscylacje, potem za pomocą tabelki i Ku i Tu wyznaczamy wszystko

minimalizacja sumy kwadratów

E<5%

E<10%

algorytmy:

regulacja PID

regulacja dwustanowa

logika rozmyta

dyskretne:

zadania:

Podział szeregowania zadań w systemach deterministycznych:

Flow shop (problem przepływowy)- W systemie przepływowym każde zadanie musi przejść przez wszystkie maszyny w ściśle określonym porządku (każde zadanie składa się zatem z m operacji).

Job shop (problem gniazdowy)- W systemie gniazdowym (ogólnym) kolejność maszyn mających wykonać operacje jest różna, ale ściśle określona dla każdego zadania (zadania mogą mieć różną ilość operacji).

Open shop (problem otwarty)- W systemie otwartym wytworzenie każdego wyrobu wymaga operacji na wszystkich maszynach, ale kolejność ich wykonywania jest dowolna i nieustalona

Zadania zmieniają się też ze względu na możliwość pojawienia się:

- wywłaszczenia procesu,

- czasu przygotowania,

- czasu dostarczenia,

- ilości maszyn, itd.

Szczególne zadania dyskretnego problemu szeregowania zadań:

- problem plecakowy,

- problem komiwojażera.

- szeregowanie procesów w systemie operacyjnym

metody:

-dokładne

specjalizowane algorytmy wielomianowe

schemat podziału i ograniczeń, podział ogólnego problemu na kilka mniejszych

schemat programowania liniowego,

metody subgradientowe

przegląd zupełny

-przybliżone

dla NP:

konstrukcyjne

poprawiające

metaheurystyka

algorytmy (przykładowe):

Algorytm Schrage- ze zbioru zadań gotowych w danej chwili t, wrzucamy zadanie o największym czasie dostarczenia

Algorytm Schrage z podziałem zadań- jak wyżej tyle że z możliwością przerywania zadań

Algorytm Calier'a- jednomaszynowy problem gniazdowy, korzysta z algorytmu schrage, znajduje zadanie referencyjne w bloku zadań, a następnie sprawdza za pomocą schrege czy znajdziemy lepsze rozwiązanie jeśli zmodyfikujemy czas dostarczenia lub czas gotowości zadania referencyjnego. Końcem bloku jest ostatnie zadanie zwiększające C_max (C_max=max (C_max, t+q_e)), a początkowym jest najmniejsze wyrażone spełniające ( C_max=suma p+ q_ostatniego). Referencyjne to najwiekszy elementem z terminem dostarczenia większym od terminu dostarczenia ostatniego elementu bloku.

Symulowane Wyrzażanie- algorytm metaheurystyczny do flow shopa.

Algorytm Johnson'a- wyszukiwanie najkrótszej scieżki pomiędzy wszystkimi parami wierzchołków, korzysta z Dijkstry i belmana forda. Wykorzystywany w dwumaszynowym problemie przepływowym.

Algorytm RR- algorytm stosowany w szeregowaniu procesów w systemie operacyjnym. Każdy proces dostaje pewną równą dla wszystkich ilość czasu procesora, a następnie zostaje wywłaszczony.