Khoa Công nghệ số ứng dụng trân trọng giới thiệu công bố quốc tế mới nhất với tiêu đề: "GIRCS: An Effective Evolutionary Scheme to Solve SBM-RCPSP Scheduling Problems for Industrial Production Planning" trên Intelligent Systems with Applications. Bài báo được thực hiện bởi Tiến sĩ Đặng Quốc Hữu (Giảng viên Khoa Công nghệ số ứng dụng) và cộng sự.

Bối cảnh và chủ đề nghiên cứu

Trong lĩnh vực lập kế hoạch sản xuất công nghiệp hiện đại, việc tối ưu hóa lịch trình cho các bài toán phức tạp như Lập lịch dự án giới hạn tài nguyên dựa trên mô hình dựa trên kỹ năng (Skill-Based Resource-Constrained Project Scheduling Problem - SBM-RCPSP) đóng vai trò quyết định đến năng suất và hiệu quả vận hành của doanh nghiệp. Việc phân bổ nguồn lực con người dựa trên kỹ năng đi kèm các ràng buộc ngặt nghèo về thời gian và tài nguyên tạo ra thách thức lớn đối với các phương pháp tính toán truyền thống. Nghiên cứu tập trung giải quyết bài toán tối ưu hóa tổ hợp quy mô lớn này nhằm tìm kiếm phương án lập lịch tối ưu cho sản xuất công nghiệp.

Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu đề xuất một lược đồ tiến hóa hiệu quả mang tên GIRCS:

  • Xây dựng cơ chế mã hóa và toán tử tiến hóa chuyên biệt thích ứng với cấu trúc phân bổ kỹ năng và ràng buộc tài nguyên của bài toán SBM-RCPSP.

  • Kết hợp các chiến lược tìm kiếm thông minh giúp cân bằng giữa khả năng khai thác (exploitation) trong không gian lân cận và khả năng khám phá (exploration) toàn cục, tránh tình trạng hội tụ sớm.

Các phát hiện chính

Kết quả thử nghiệm thực nghiệm trên các tập dữ liệu tiêu chuẩn mang lại những điểm nhấn cốt lõi:

  • Hiệu suất tối ưu vượt trội: Lược đồ GIRCS chứng minh khả năng tìm ra các lời giải chất lượng cao hơn đáng kể so với các thuật toán tiến hóa thông thường trong việc giải quyết các bài toán lập lịch sản xuất phức tạp.

  • Tối ưu hóa nguồn lực công nghiệp: Giúp doanh nghiệp tối ưu hóa việc bố trí nhân lực theo kỹ năng, rút ngắn thời gian hoàn thành dự án và giảm thiểu lãng phí tài nguyên trong dây chuyền sản xuất.

Ý nghĩa thực tiễn

Từ kết quả nghiên cứu, nhóm tác giả đóng góp các hàm ý ứng dụng thiết thực:

  • Đối với các nhà máy và doanh nghiệp sản xuất: Cung cấp công cụ thuật toán mạnh mẽ để tự động hóa khâu lập kế hoạch sản xuất, giúp tối ưu hóa vận hành trong kỷ nguyên nhà máy thông minh (Smart Factory).

  • Đối vối nghiên cứu tối ưu hóa: Đóng góp một khung phương pháp luận mới trong việc phát triển các thuật toán tiến hóa giải quyết các bài toán lập lịch có ràng buộc phức tạp về kỹ năng và tài nguyên.

Tổng kết

Công bố trên tạp chí quốc tế uy tín Intelligent Systems with Applications (Scopus/SCIE) tiếp tục khẳng định năng lực nghiên cứu khoa học chuyên sâu của đội ngũ giảng viên Khoa Công nghệ số ứng dụng, Trường Đại học Thương mại trong lĩnh vực hệ thống thông minh và tối ưu hóa công nghiệp.

 

Chi tiết bài báo xem tại: Link.