Показати скорочену інформацію

dc.contributor.authorКозачко, О. М.uk
dc.contributor.authorКрижановський, Є. М.uk
dc.contributor.authorЖуков, С. О.uk
dc.contributor.authorВарчук, І. В.uk
dc.contributor.authorKozachko, O. M.en
dc.contributor.authorKryzhanovskyi, Y. M.en
dc.contributor.authorZhukov, S. O.en
dc.contributor.authorVarchuk, I. V.en
dc.date.accessioned2023-11-08T08:55:40Z
dc.date.available2023-11-08T08:55:40Z
dc.date.issued2023
dc.identifier.citationУдосконалення методу призначення задач для співробітників станції технічного обслуговування транспортних засобів на базі генетичного та угорського алгоритмів [Текст] / О. М. Козачко, Є. М. Крижановський, С. М. Жуков, І. В. Варчук // Інформаційні технології та комп'ютерна інженерія. – 2023. – № 2. – С. 25–32.uk
dc.identifier.issn1999-9941
dc.identifier.urihttp://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/38141
dc.description.abstractThe method of automated process of assigning tasks to employees of vehicle service stations based on genetic and Hungarian algorithms has been improved, which, unlike existing ones, takes into account the complexity of the task, the time of task execution and the qualifications of workers, and also allows to speed up and optimize the workflow at vehicle service stations. To evaluate the optimality of solution options, a new criterion is proposed, which, in addition to the qualifications of the worker, the complexity and time of the task, allows taking into account the needs of the enterprise in different seasons. The experimental data of the proposed algorithms were computerized. The initial data for the computer experiment were taken as data on the functioning of a real service station in Vinnytsia with and without the automated application of an improved method of assigning tasks to employees of a vehicle service station based on genetic and Hungarian algorithms. Computer experiments have shown that genetic algorithm work better with a large number of tasks, and the Hungarian algorithm works better with a small number of tasks. On the basis of the proposed improvements and algorithms, a cross-platform automated system for vehicle service station employees has been developed, which, unlike existing ones, provides instant interaction between the system's software modules, thanks to the microservice architecture and takes into account the high load of client requests, due to the horizontal scaling of the servers that host the system software. A special feature of the automated system is that it provides station employees with an automated workplace where they can manage their own tasks and monitor and control their execution, which allows vehicle service station owners to control the entire customer service process and correctly prioritize tasks for their employeesen
dc.description.abstractУдосконалено метод автоматизованого процесу призначення задач для співробітників станцій технічного обслуговування транспортних засобів на базі генетичного та угорського алгоритмів, який на відміну від існуючих, враховує одночасно, складність задачі, час виконання задач та кваліфікацію робітників, а також дозволяє пришвидшити та оптимізувати робочий процес на станціях технічного обслуговування транспортних засобів. Для оцінювання оптимальності варіантів розв’язку запропоновано новий критерій, який, окрім кваліфікації робітника, складності та часу виконання задачі, дозволяє врахувати потреби підприємства в різні сезони. Проведено комп’ютерну обробку експериментальних даних роботи запропонованих алгоритмів. В якості вихідних даних для проведення комп’ютерного експерименту були взяті дані по функціонуванню реальної станції технічного обслуговування в м. Вінниця з та без автоматизованого застосування удосконаленого методу призначення задач для співробітників станції технічного обслуговування транспортних засобів на базі генетичного та угорського алгоритмів. Проведені комп’ютерні експерименти показали, що за великої кількості задач краще працює генетичний алгоритм, а при невеликій кількості задач – угорський алгоритм. На основі запропонованих удосконалень та алгоритмів розроблено крос-платформну автоматизовану систему співробітників станції технічного обслуговування транспортних засобів, яка на відмінну від існуючих, здійснює миттєву взаємодію між програмними модулями системи, завдяки мікросервісній архітектурі та враховує високонавантаженість клієнтських запитів, за рахунок горизонтального масштабування серверів, на яких розміщується програмне забезпечення системи. Особливістю автоматизованої системи є те, що вона забезпечує співробітників станцій автоматизованим робочим місцем, в якому вони можуть здійснювати як управління власними задачами, так і моніторингом та контролем їх виконання, що дозволяє власникам станцій технічного обслуговування транспортних засобів контролювати увесь процес обслуговування клієнтів та правильно розставляти пріоритети виконання задач своїм співробітникам.uk
dc.language.isouk_UAuk_UA
dc.publisherВНТУuk
dc.relation.ispartofІнформаційні технології та комп'ютерна інженерія. № 2 : 25–32.uk
dc.subjectстанція технічного обслуговування транспортних засобівuk
dc.subjectавтоматизована системаuk
dc.subjectгенетичний алгоритмuk
dc.subjectугорський алгоритмuk
dc.subjectскладність та час виконання задачіuk
dc.subjectкваліфікація робітникаuk
dc.subjectспівробітник станції технічного обслуговуванняuk
dc.subjectvehicle service stationen
dc.subjectautomated systemen
dc.subjectgenetic algorithmen
dc.subjectHungarian algorithmen
dc.subjecttask complexity and timeen
dc.subjectworker's qualificationen
dc.subjectservice station employeeen
dc.titleУдосконалення методу призначення задач для співробітників станції технічного обслуговування транспортних засобів на базі генетичного та угорського алгоритмівuk
dc.title.alternativeImprovement of assigning tasks method for the vehicle maintenance employees based on genetic and hungarian algorithmsen
dc.typeArticle
dc.identifier.udc004.021
dc.relation.referencesА. Ю. Дячук, та О. М. Козачко, "Вирішення задачі про призначення в модульній інформаційній системі станції технічного обслуговування," на Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2019). Вінниця, 2019. [Електронний ресурс]. Режим доступу: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2019/paper/viewFile/8087/6759.uk
dc.relation.referencesM. R. Farzanegan, H. F. Gholipour, M. Feizi, R Nunkoo, and A. E. Andargoli, "Combinatorial Reinforcement Learning of Linear Assignment Problems," in IEEE Intelligent Transportation Systems Conference - ITSC, 2019. doi: 10.1109/ITSC.2019.8916920en
dc.relation.referencesA. Banaei, J. Alamatian, and R. Z. Tohidi, "Active control of structures using genetic algorithm with dynamic weighting factors using in the constrained objective function," Structures, vol. 47, pp. 189- 200, 2023. doi: 10.1016/j.istruc.2022.11.049en
dc.relation.referencesI. Younas, F. Kamrani, M. Bashir, and J. Schubert, "Efficient genetic algorithms for optimal assignment of tasks to teams of agents," Neurocomputing, vol. 314, pp. 409-428, 2018. doi: 10.1016/j.neucom.2018.07.008en
dc.relation.referencesT. Öncan, Z. Şuvak, M. H. Akyüz, and İ. K. Altınel, "Assignment problem with conflicts," Computers & Operations Research, vol. 111, pp. 214-229, 2019. doi: 10.1016/j.cor.2019.07.001.en
dc.relation.referencesK. Shah, P. Reddy, and S. Vairamuthu, "Improvement in Hungarian Algorithm for Assignment Problem," Artificial Intelligence and Evolutionary Algorithms in Engineering Systems, vol. 324, pp. 1-8, 2014. doi: 10.1007/978-81-322-2126-5_1.en


Файли в цьому документі

Thumbnail

Даний документ включений в наступну(і) колекцію(ї)

Показати скорочену інформацію