Генетический алгоритм для задачи линейного раскроя в контексте целлюлозно-бумажной промышленности

Автор(ы): Клименко В.В., Щеголева Л.В.

Выпуск: 121

Рубрика: Управление техническими системами и технологическими процессами

Год: 2026

Библиография: Клименко В.В., Щеголева Л.В. Генетический алгоритм для задачи линейного раскроя в контексте целлюлозно-бумажной промышленности // Управление большими системами. - 2026. - Вып. 121. - С.278-302.

Дата опубликования: 31.05.2026

Ключевые слова: оптимизация производства, раскрой бумаги, генетический алгоритм, математическая модель, целлюлозно-бумажная промышленность, система поддержки принятия решений

Аннотация: Рассматривается задача оптимизации производственного процесса в целлюлозно-бумажной промышленности, связанная с планированием раскроя продукции и управлением ресурсами оборудования. Актуальность исследования обусловлена необходимостью сокращения отходов, повышения эффективности использования бумагоделательных машин и продольно-резательных станков, а также рациональной организации складских операций. Предложена математическая модель, учитывающая особенности производственного цикла: ограничения по ширине и числу ножей, условия переналадки, загрузку складов и сроки выполнения заказов. Для решения задачи разработан алгоритм на основе методов генетического поиска, обеспечивающий поиск сбалансированных решений при большом числе заказов и сложной структуре ограничений. Алгоритм сочетает случайный отбор, мутации и кроссинговер, что позволяет преодолевать локальные минимумы и повышать устойчивость результатов. Проведено экспериментальное исследование, подтвердившее применимость предложенного подхода для реальных условий производства. Полученные результаты демонстрируют возможность значительного снижения производственных потерь и повышения качества планирования. Работа может служить основой для внедрения интеллектуальных систем поддержки принятия решений на предприятиях отрасли.

Author(s): Klimenko V., Shchegoleva L.

Article title: Genetic algorithm for linear cutting problems in the pulp and paper industry

Issue: 121

Year: 2026

Keywords: production, paper cutting, genetic algorithm, mathematical model, pulp and paper industry, decision support system

Abstract: This paper addresses the problem of production process optimization in the pulp and paper industry, focusing on cutting plan scheduling and equipment resource management. The relevance of the study is driven by the need to reduce waste, increase the efficiency of paper machines and slitter rewinders, and organize warehouse operations more effectively. A mathematical model is proposed that incorporates the specific features of the production cycle: width and knife number constraints, setup conditions, warehouse capacity, and order deadlines. To solve the problem, an algorithm based on genetic search methods is developed, providing balanced solutions for large numbers of orders under complex constraints. The algorithm combines random selection, mutation, and crossover, which enables overcoming local minima and improving the robustness of results. An experimental study confirmed the applicability of the proposed approach under real production conditions. The obtained results demonstrate the potential for significant reductions in production losses and improvements in planning quality. The work can serve as a basis for the implementation of intelligent decision support systems in the industry.