الفهرس 
INTRODUCTIONOnly 14 pages are availabe for public view
 |  | from | 115 |  |  |
| | | from | 115 | | |
Abstract
تخضع جدولة وتخطيط الورش في العالم الحقيقي(البيئة الحقيقية) لمصادر عديدة من التغيرات التي عادة ما تحدث بصورةعشوائية. ويمكن أن يشمل هذا، على سبيل المثال لا الحصر،وصولشغلات(وظائف) جديدة يجبادراجهاعلىالماكينات اوتعطل احدى الماكينات ، وما إلى ذلك. ونظرا للطبيعه الديناميكية للعالم الحقيقي فان مشاكل الجدولة تعتبرمعقدة حسابيا ومعروفة لتكون NP-Hard –بمعنىان الوقت اللازم للحصولعلىالجدولةالمثلى يزيد أضعافا مضاعفة معزيادة حجم المشكلة. في مثل هذه الحالة، يسعى اللمخطط للحفاظ على استمرارية عمل النظام والقدرة على استيعاب جميع الاضطرابات التى يمكن ان تحدث فى النظام. في هذه الدراسة، تم تطوير خوارزمية متعددة الأهداف مبنيةعلى أساسمحاكاةالعمليةالوراثية فى الكائنات الحية للوصول الى الحلول المثلى أو شبه المثلى لمشاكل جدولة الورش الانتاجية ذات الطبيعة الديناميكية. حيث ان تعطل الماكينات ,او وصول مهام جديدة ممكن الحدوث. بسبب التعقيد الحسابي للورش الانتاجية, فاستخدام المعادلات الرياضية سوف يكون مكلفا جدا وايضاطرق الحل التقليدية لا يمكنها أن تعطي حلول جيدة لهذا النوع من المشاكل فى وقت معقول. لذلك، تم بناء اسلوب اكثر تطورا بناءا على الخوارزمية الجينية لتحسين كفاءة العمل بالورش الانتاجية. بالإضافة إلى مجموعة من الاستراتيجيات المختلفة لإعادة الجدولة من أجل استيعاب الأحداث التى يمكن ان تؤثر على استقرار النظام. تم اختبار الخوارزمية الجينية فى البداية على مجموعة من المشاكل الساكنة من أجل اختبار موثوقية الخوارزمية. وأظهرت النتائج أن زيادة قيمة معاملات الخوارزمية يؤدى الى زيادة احتمال الحصول على الحل الأمثل وزيادة الوقت اللازم للحساب. وبالتالي، فمن المهم لصانع القرار ان يوائم بين نوعية الحل المنشود و الوقت. أظهرت النتائج قدرة الخوارزمية المقترحة علىالحصول على الحل الأمثل لجدولة الورش الانتاجية الساكنة.تم اختبار الخوارزمية الجينية أيضا على مجموعة من المشاكل ذات الطبيعة الديناميكية لاظهار قدرة الخوارزمية على استيعاب الاضطرابات التي يمكن ان تحدث في النظام.