Advanced timeline systems

The Mission Planning Division of the Mission Operations Laboratory at NASA's Marshall Space Flight Center is responsible for scheduling experiment activities for space missions controlled at MSFC. In order to draw statistically relevant conclusions, all experiments must be scheduled at least once and may have repeated performances during the mission. An experiment consists of a series of steps which, when performed, provide results pertinent to the experiment's functional objective. Since these experiments require a set of resources such as crew and power, the task of creating a timeline of experiment activities for the mission is one of resource constrained scheduling. For each experiment, a computer model with detailed information of the steps involved in running the experiment, including crew requirements, processing times, and resource requirements is created. These models are then loaded into the Experiment Scheduling Program (ESP) which attempts to create a schedule which satisfies all resource constraints. ESP uses a depth-first search technique to place each experiment into a time interval, and a scoring function to evaluate the schedule. The mission planners generate several schedules and choose one with a high value of the scoring function to send through the approval process. The process of approving a mission timeline can take several months. Each timeline must meet the requirements of the scientists, the crew, and various engineering departments as well as enforce all resource restrictions. No single objective is considered in creating a timeline. The experiment scheduling problem is: given a set of experiments, place each experiment along the mission timeline so that all resource requirements and temporal constraints are met and the timeline is acceptable to all who must approve it. Much work has been done on multicriteria decision making (MCDM). When there are two criteria, schedules which perform well with respect to one criterion will often perform poorly with respect to the other. One schedule dominates another if it performs strictly better on one criterion, and no worse on the other. Clearly, dominated schedules are undesireable. A nondominated schedule can be generated by some sort of optimization problem. Generally there are two approaches: the first is a hierarchical approach while the second requires optimizing a weighting or scoring function

Ablaufplanung bei Reihenfertigung mit mehrfacher Zielsetzung auf der Basis von Ameisenalgorithmen

In der Arbeit wird ein Permutation Flow Shop Problem mit mehrfacher Zielsetzung betrachtet. Das Problem der Reihenfolgeplanung von Aufträgen in einem Produktionssystem hat seit der Veröffentlichung des Johnson Algorithmus 1954 wesentliche Aufmerksamkeit erlangt. Dabei wurden hauptsächlich Probleme mit nur einer Zielsetzung betrachtet. In der Praxis hat sich die Reihenfolgeplanung in der Regel jedoch an mehreren Zielgrößen zu orientieren. Neben der Maximierung der Kapazitätsauslastung können z.B. auch die Minimierung der Durchlaufzeiten sowie das Einhalten von vorgegebenen Fertigstellungsterminen weitere zu berücksichtigende Ziele sein. In der vorliegenden Arbeit wird ein Zielsystem bestehend aus den Zielgrößen mittlere Durchlaufzeit, maximale Terminüberschreitung sowie der Zykluszeit betrachtet. Alle drei Zielgrößen sind zu minimieren. Es werden zwei Ameisenalgorithmen zur Ermittlung heuristisch effizienter Mengen von Auftragsfolgen vorgestellt und experimentell untersucht. Die Menge der heuristisch effizienten Auftragsfolgen ergibt sich dabei aus den von der Heuristik ermittelten heuristisch effizienten Auftragsfolgen. Bezogen auf eine Heuristik ist eine Auftragsfolge dann heuristisch effizient, wenn es keine andere von der Heuristik erzeugte und auf Effizienz überprüfte Auftragsfolge gibt, die bezüglich aller Ziele keinen schlechteren und bei mindestens einem Ziel einen besseren Zielerreichungsgrad aufweist. Daneben wird die Beurteilung der Qualität von heuristisch effizienten Mengen ausführlich betrachtet. Die bisher in der Literatur vorgestellten Maße werden kritisch diskutiert und anschließend ein System von Maßen zur Beurteilung der Qualität heuristisch effizienter Mengen entwickelt. Außerdem werden in der Arbeit allgemeine Überlegungen zur Steuerung der Suche nach Elementen der effizienten Menge angestellt. Dazu gehören Analysen zur Distanz von Auftragsfolgen im Lösungsraum, sowie die Entwicklung von Konzepten zur Definition der Nachbarschaft im Zielraum