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露天矿生产的车辆安排研究
【摘要】
本文主要研究了露天矿生产的车辆安排最优化的问题, 利用主要目标法将多目标最优化问题转化为单目标最优化问题,根据主要目标(总运量)列出最小费用函数,将次要目标最小卡车数量转化为约束条件,引入 0-1 变量,建立优化模型,将非线性规划转
化为线性规划,最后在最优解基础上
lingo
编程求出最小卡车数,并给出一个班次的运
输方案。
对于问题一,得到最小总运量为
85628.62
吨公里,此时
7 台电铲分别放在
1、2、3、
4、8、9、10 铲点,所需最小卡车为
13 辆。
对于问题二,利用类似问题一求法,在分别利用卡车和铲车的条件下,求得最大产
量为 103488 吨, 20 辆车完全利用,相应铲点为 1、 2、 3、4、8、9、10;最小运输量为 146888.3 吨公里,相应的岩石产量为 49280 吨,矿石产量为 54208 吨。一个班次的运输方案见模型结果。
关键词: 双目标 最优化模型 0-1 变量 线性规划
问题重述
【 1】问题背景
钢铁工业是国家工业的基础之一,铁矿是钢铁工业的主要原料基地。许多现代化铁矿是露天开采的,它的生产主要是由电动铲车(以下简称电铲)装车、电动轮自卸卡车(以下简称卡车)运输来完成。提高这些大型设备的利用率是增加露天矿经济效益的首要任务。
露天矿里有若干个爆破生成的石料堆,每堆称为一个铲位,每个铲位已预先根据铁
含量将石料分成矿石和岩石。 一般来说,平均铁含量不低于 25%的为矿石,否则为岩石。每个铲位的矿石、岩石数量,以及矿石的平均铁含量(称为品位)都是已知的。每个铲
位至多能安置一台电铲,电铲的平均装车时间为 5 分钟。
卸货地点(以下简称卸点) 有卸矿石的矿石漏、 2 个铁路倒装场 (以下简称倒装场)和卸岩石的岩石漏、岩场等,每个卸点都有各自的产量要求。从保护国家资源的角度及
矿山的经济效益考虑, 应该尽量把矿石按矿石卸点需要的铁含量 (假设要求都为 29.5%
1%,称为品位限制)搭配起来送到卸点,搭配的量在一个班次( 8 小时)内满足品位限
制即可。从长远看,卸点可以移动,但一个班次内不变。 卡车的平均卸车时间为 3 分钟。
所用卡车载重量为 154 吨,平均时速 28 km h 。卡车的耗油量很大,每个班次每台车消耗近 1 吨柴油。发动机点火时需要消耗相当多的电瓶能量,故一个班次中只在开始工作时点火一次。卡车在等待时所耗费的能量也是相当可观的,原则上在安排时不应发生卡车等待的情况。电铲和卸点都不能同时为两辆及两辆以上卡车服务。卡车每次都是满载运输。
每个铲位到每个卸点的道路都是专用的宽 60 m 的双向车道, 不会出现堵车现象, 每
段道路的里程都是已知的。
【 2】问题提出
某露天矿有铲位 10 个,卸点 5 个,现有铲车 7 台,卡车 20 辆。各卸点一个班次的
产量要求:矿石漏 1.2 万吨、倒装场Ⅰ 1.3 万吨、倒装场Ⅱ 1.3 万吨、岩石漏 1.9 万吨、岩场 1.3 万吨。
一个班次的生产计划应该包含以下内容:出动几台电铲,分别在哪些铲位上;出动几辆卡车,分别在哪些路线上各运输多少次(因为随机因素影响,装卸时间与运输时间
都不精确,所以排时计划无效,只求出各条路线上的卡车数及安排即可) 。一个合格的计划要在卡车不等待条件下满足产量和质量(品位)要求,而一个好的计划还应该考虑
下面两条原则之一:
总运量(吨公里)最小,同时出动最少的卡车,从而运输成本最小;
利用现有车辆运输,获得最大的产量(岩石产量优先;在产量相同的情况下,取总运量最小的解)。
3】问题要求
利用两条原则分别建立数学模型,并给出一个班次生产计划的快速算法。针对下面
的实例,给出具体的生产计划、相应的总运量及岩石和矿石产量。
问题分析
针对下面的实例,问题中给出一个班次生产计划的快速算法,其中一个班次的生产计划应该包括出动几台电铲,分别在哪些铲位上;出动几辆卡车,分别在哪些路线上各运输多少次。
问题一:求出总运量(吨公里)最小,同时出动最少的卡车,从而运输成本最小。
根据问题要求,先求出第 j 铲位在一个班次中最多能装车 96 次;引入 0-1 变量,在满
足产量要求和品位要求的情况下,以总运量 ( 吨公里 ) 最小为目标建立优化模型,求出最小总运量;再将所用车辆为约束以现有车辆数最小为目标, 建立优化模型, 利用 lingo 编程求解。
问题二:利用现有车辆运输,获得最大的产量(岩石产量优先;在产量相同的情况下,取总运量最小的解。给出具体的生产计划、相应的总运量及岩石和矿石产量,根据题意,将多目标最优化转化为单目标最优化问题,先以问题一模型中现有车辆运输转化为约束条件,以获得最大产量为主要目标建立优化模型;在二次目标中,以岩石优先
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