Г.О. Воронцов1, А.В. Коваленко2, А.В. Овсянникова3

1,2 Кубанский государственный университет (г. Краснодар, Россия)
3 Финансовый университет при Правительстве РФ (Москва, Россия)
1vorontsovgo95@gmail.com, 2savanna-05@mail.ru, 3avovsyannikova@fa.ru

Постановка проблемы. Генеральный план играет ключевую роль в успешной реализации промышленного предприятия и его последующей эксплуатации. Качественная конфигурация генплана позволяет обеспечить эффективное использование пространства, оптимальное размещение объектов (зданий, сооружений и др.), соответствие стандартам безопасности, а также учет потенциала для будущего развития и расширения предприятия. Формирование генерального плана – важное звено в создании документации для строительства производственного предприятия. Инженеры-проектировщики ответственны за обеспечение функционального зонирования территории, разделения производственной, подсобной и складской зон на кварталы, соблюдение минимальных противопожарных расстояний между объектами, планирование подъездов и проездов к зданиям и сооружениям и многого другого в рамках своих компетенций. Генеральный план является проектным документом, в котором отображается взаимное расположение технологических установок, зданий, сооружений, автомобильных и железных дорог, резервуарных парков, сливо-наливных и технологических эстакад, инженерных коммуникаций, а также вспомогательных объектов. Документация обеспечивает согласованность между смежными дисциплинами. В связи с высокой значимостью данного документа для строительства и функционирования завода требуется автоматизация процесса проектирования генерального плана.

Цель. Создать программный комплекс для автоматизированного размещения объектов на территории промышленного предприятия.

Результаты. Предложен подход к компоновке генерального плана, основанный на комбинаторной оптимизации с помощью классических вычислительных методов: метода полного перебора, метода ветвей и границ, методов теории графов, метода градиентного спуска и симплекс-метода. В результате анализа выявлены особенности каждого алгоритма и произведено сравнение классических методов в рамках исследуемой задачи.

Практическая значимость. Автоматизированное размещение объектов на генеральном плане позволит существенно сократить сроки проектирования и повысить качество проектной документации.

Воронцов Г.О., Коваленко А.В., Овсянникова А.В. Классические методы оптимизации для автоматизированного размещения объектов на территории промышленного предприятия // Нелинейный мир. 2024. Т. 22. № 4. С. 20–27. DOI: https://doi.org/10.18127/j20700970-202404-03

1. СП4.13130.2013 Системы противопожарной защиты. Ограничение распространения пожара на объектах защиты. Требования к объемно-планировочным и конструктивным решениям.
2. СП18.13330.2019 Производственные объекты. Планировочная организация земельного участка (генеральные планы промышленных предприятий).
3. СП37.13330.2012 Промышленный транспорт.
4. Drira A., Pierreval H., Hajri-Gabouj S. Facility layout problems: A survey. Annual Reviews in Control. 2007. V. 31.
   P. 255–267.
5. Hosseini-Nasab H., Fereidouni S., Fatemi Ghomi S.M.T., Fakhrzad M.B. Classification of facility layout problems: a review study. Int J. Adv. ManufTechnol. 2018. V. 94. P. 957–977. https://doi.org/10.1007/s00170-017-0895-8.
6. Воронцов Г.О., Коваленко А.В., Овсянникова А.В. Математические модели для автоматизированного размещения объектов на территории промышленного предприятия // Энергетика – известия высших учебных заведений энергетических объединений СНГ. 2024 (в печати).
7. Воронцов Г.О., Коваленко А.В. Математические модели для автоматизации генерального плана промышленного предприятия // Прикладная математика: современные проблемы математики, информатики и моделирования: материалы VI Всерос. науч.-практ. конф. молодых ученых. 2024 (в печати).
8. Коваленко А.В., Воронцов Г.О. Оптимизация компоновки завода с помощью алгоритма машинного обучения // Прикладная математика: современные проблемы математики, информатики и моделирования: Материалы V Всерос. науч.-практ. конф. молодых ученых. 2023. С. 380–383.
9. Коваленко А. В. Нейронная сеть и нечёткие множества, как инструмент оценки кредитоспособности заёмщика // Прикладная математика XXI века: Материалы VI объединённой науч. конф. студентов и аспирантов факультета прикладной математики. 2006. С. 56–58.
10. Meller, R.D., Narayanan, V., Vance, P.H. Optimal facility layout design. Operations Research Letters. 1999. V. 23(3–5). P. 117–127. https://doi.org/10.1016/S0167-6377(98)00024-8.
11. Xie W., Sahinidis N.V. A branch-and-bound algorithm for the continuous facility layout problem. Computers and Chemical Engineering. 2008. V. 32. P. 1016–1028. https://doi.org/10.1016/j.compchemeng.2007.05.003.
12. Solimanpur M., Jafari A. Optimal solution for the two-dimensional facility layout problem using a branch-and-bound algorithm. Computers & Industrial Engineering. 2008. V. 55. P. 606–619. https://doi.org/10.1016/j.cie.2008.01.018.
13. Шаронин К.А. Алгоритмы и комплекс программ построения математической модели компоновки промышленных объектов: Дис. ... канд. техн. наук: 05.13.18. Тамбов. 2014. 120 с.
14. Leung J. A graph-theoretic heuristic for designing loop-layout manufacturing systems. European Journal of Operational Research, 1992. V. 57(2). P. 243–252. DOI:10.1016/0377-2217(92)90046-c.
15. Zheng X.-J. A connectivity graph generation approach for Manhattan path calculation in detailed facility layout. Applied Mathematics and Computation. 2014. V. 237. P. 238–251. https://doi.org/10.1016/j.amc.2014.03.100.
16. Зуга И.М. Система автоматизации проектирования схем расположения объектов производственных комплексов: Дис. ... канд. техн. наук: 05.13.12. Владимир. 2012. 247 с.