Skip to main content

SALBP-1 solver

Документація Сторінка Python index Репозиторій проєкту
pip install salbpone

TL;DR

Solution of a linear programming problem with integer constraints and the sequence of operations according to the precedence constraint graph for optimizing the number of workstations (a.k.a. Assembly Line Balancing Problem (SALBP-1)).

Procedure graph

The project examines approaches to formulating the mathematical model and constraints, methods for finding the optimal solution, and the implementation of the proposed algorithms using a personal computer. The program listing can be used to solve similar problems. do

Типова умова

T (час циклу) =10

Номер операції

Безпосередньо попередні операції

Тривалість операції

1

немає

5

2

немає

6

3

1

2

4

2, 3

5

5

1, 2

4

6

4

3

Вхідні дані формуються змінними:

t = [5, 6, 2, 5, 4, 3],
procedure_graph = {1: [],
                  2: [],
                  3: [1],
                  4: [2, 3],
                  5: [1, 2],
                  6: [4]},
cycle_time = 10

SALBP-1 (Simple Assembly Line Balancing Problem Type 1) є класичним завданням оптимізації у виробничих системах. Основне завдання полягає в тому, щоб розподілити набір операцій на мінімальну кількість робочих станцій при фіксованому часі циклу. Це допомагає зменшити витрати, покращити ефективність та продуктивність виробничого процесу. Програма вирішує цю задачу шляхом побудови математичної моделі, що враховує всі необхідні обмеження і вимоги.

Вирішення задачі

s = SolverSALBP(operations_costs=t,
                cycle_time=cycle_time,
                precedence_graph=procedure_graph,
                verbose=False)
SUCCESS | Знайдено оптимальне рішення

SUCCESS | Матриця призначення:
SUCCESS | t01: |   | + |   |   |   |
SUCCESS | t02: | + |   |   |   |   |
SUCCESS | t03: |   |   | + |   |   |
SUCCESS | t04: |   |   | + |   |   |
SUCCESS | t05: |   | + |   |   |   |
SUCCESS | t06: |   |   | + |   |   |

SUCCESS | Завантаження станцій:
SUCCESS | Станція J1: 6
SUCCESS | Станція J2: 9
SUCCESS | Станція J3: 10
SUCCESS | Станція J4: 0
SUCCESS | Станція J5: 0
SUCCESS | Станція J6: 0

SUCCESS | Увімкнені станції: 3

Metadata

Release files for salbpone 24.7.5

For a detailed explanation of source distributions (sdists) and built distributions (wheels), please see the package formats documentation.

Source distribution (sdist)

Source distribution for salbpone 24.7.5
File Size Uploaded
salbpone-24.7.5.tar.gz 67.1 kB Details

Built distribution (wheel)

Table of built distributions (wheels) for salbpone 24.7.5
File Interpreter ABI Platform
salbpone-24.7.5-py3-none-any.whl Python 3 none any Details

Total release size: 95.6 kB

Release files / salbpone-24.7.5.tar.gz

Download URL salbpone-24.7.5.tar.gz
Size 67.1 kB
Tags Source
SHA-256 checksum
How to use checksums
5e7885760aca4f94b45a28546393c78cc13a5ced958decd981806eabd0d9c70f
BLAKE2b-256 checksum
How to use checksums
b6c0fbb3d7e7d4c2fbc63729d543cf09c6fb7707708d0c9e7d6b893892df1514
Upload date
Uploaded using Trusted Publishing?
What is trusted publishing?
No
Uploaded via twine/5.1.1 CPython/3.10.11

Release files / salbpone-24.7.5-py3-none-any.whl

Download URL salbpone-24.7.5-py3-none-any.whl
Size 28.4 kB
Tags Python 3
SHA-256 checksum
How to use checksums
0a5608e354f390e7fb843041614bd253be1fa3f2f22d9ee19af768eb85799c99
BLAKE2b-256 checksum
How to use checksums
1cb64fa01f8183b5e71a2d4ef49e72c36b063d25fb3d58d365af2ff0e052eb06
Upload date
Uploaded using Trusted Publishing?
What is trusted publishing?
No
Uploaded via twine/5.1.1 CPython/3.10.11

Release history Release notifications | RSS feed

This release

24.7.5 This release

2 release files

Anthropic, PBC Visionary sponsor Bloomberg Visionary sponsor Hudson River Trading Visionary sponsor Meta Visionary sponsor NVIDIA Visionary sponsor Microsoft Sustainability sponsor Depot Continuous Integration AWS Cloud computing and Security Sponsor Datadog Monitoring Fastly CDN Google Download Analytics Sentry Error logging StatusPage Status page