بقلم المهندس والباحث الجامعي عامر الدرابسه 

إن تحسين كفاءة عمليات الإنتاج مهمة معقدة ومتعددة الأوجه. يتعلق حلها بتحسين تنظيم العمل ، واستخدام أساليب إدارة الإنتاج السليمة علمياً وإدخال أنظمة التحكم الآلي المتكاملة على أساس الاستخدام الواسع النطاق لتكنولوجيا الكمبيوتر الحديثة وآخر التطورات في تطوير البرمجيات.

إن مهمة جدولة التوليف هي تنفيذ مجموعة من المهام لمعالجة مجموعات معينة من المنتجات باستخدام مجموعة معينة من الموارد. البيانات الأولية هي خصائص المهام والموارد والقيود المفروضة. من الضروري وضع الخطة المثلى لأداء الأعمال التي تتوافق مع القيمة القصوى للمعيار المحدد. مجموعة واسعة من عوامل الإنتاج المختلفة التي تؤثر على طريقة تنظيم الإنتاج وصياغة القيود ومعايير المثالية ، تتطلب حل مشاكل التخطيط المختلفة. كوسيلة للبحث عن مجموعة من القواعد البديلة ، يُقترح استخدام خوارزمية الاختيار النسيلي لأنظمة المناعة الاصطناعية ، والتي تعد أداة قوية لحل مشكلات NP المعقدة للتحسين المنفصل والتوليف الهيكلي. أثبتت هذه الطريقة نفسها في حل مجموعة متنوعة من المشاكل التوافقية ، مثل البحث العشوائي والتحسين في المساحات المعقدة ذات التحديد الضئيل ذات الأبعاد الكبيرة.

أظهر تحليل الخوارزمية لتوليف الجداول أنه للحصول على الحل الأمثل من حيث معيار معين ، من الضروري استخدام مجموعات من الاستدلالات المختلفة. كطريقة للعثور على التركيبة المثلى للاستدلال المستخدم في كل خطوة من توليف الجداول ، يُنصح باستخدام خوارزمية مناعية تطورية هجينة. من أجل زيادة كفاءة خوارزمية اختيار النسخ ، الحاجة إلى تعديل الهيكل وتعديل معلماته لحل المشاكل التوافقية للتحسين المنفصل ، والتي تشمل مهام تجميع الجداول وتخصيص الموارد. تم اقتراح طريقة لتشفير المعلمات الهيكلية في جسم مضاد ، حيث تكون قيم مناطق الجسم المضاد هي أسماء استكشافية. هذا يلغي الحاجة إلى عوامل تصحيح إضافية تقلل من كفاءة البحث النسيلي. سيؤدي تطبيق الخوارزمية المحسنة المطورة في إطار أتمتة إدارة الإنتاج إلى زيادة جودة وكفاءة قرارات التخطيط ، وتقليل مدة دورة الإنتاج وخفض التكاليف.