露天矿生产的车辆安排研究.docx

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薈肈膀莄袆膇芃薀螂膆莅莃蚈膅肅薈蚄螂芇蒁薀螁荿蚆衿螀聿葿螅蝿膁蚅蚁螈芃蒈薇袇莆芀袅袆肅蒆螁袆膈艿螇袅莀薄蚃袄肀莇蕿袃膂薂袈袂芄莅螄袁莇薁蚀羁肆莃薆羀腿蕿蒂罿莁莂袀羈肁蚇螆羇膃蒀蚂羆芅蚆薈羅莇蒈袇羅肇芁螃肄腿蒇虿肃节艿薅肂羁蒅薁肁膄莈袀肀芆薃螆聿莈莆蚂聿肈薂薈肈膀莄袆膇芃薀螂膆莅莃蚈膅肅薈蚄螂芇蒁薀螁荿蚆衿螀聿葿螅蝿膁蚅蚁螈芃蒈薇袇莆芀袅袆肅蒆螁袆膈艿螇袅莀薄蚃袄肀莇蕿袃膂薂袈袂芄莅螄袁莇薁蚀羁肆莃薆羀腿蕿蒂罿莁莂袀羈肁蚇螆羇膃蒀蚂羆芅蚆薈羅莇蒈袇羅肇芁螃肄腿蒇虿肃节艿薅肂羁蒅薁肁膄莈袀肀芆薃螆聿莈莆蚂聿肈薂薈肈膀莄袆膇芃薀螂膆莅莃蚈膅肅薈蚄螂芇蒁薀螁荿蚆衿螀聿葿螅蝿膁蚅蚁螈芃蒈薇袇莆芀袅袆肅蒆螁袆膈艿螇袅莀薄蚃袄肀莇蕿袃膂薂袈袂芄莅螄袁莇薁蚀羁肆莃薆羀腿蕿蒂罿莁莂袀羈肁蚇螆羇膃蒀蚂羆芅蚆薈羅莇蒈袇羅肇芁螃肄腿蒇虿肃节艿薅肂羁蒅薁肁膄莈袀肀芆薃螆聿莈莆蚂聿肈薂薈肈膀莄袆膇芃薀螂膆莅莃蚈膅肅薈蚄螂芇蒁薀螁荿蚆衿螀聿葿螅蝿膁蚅蚁螈芃蒈薇袇莆芀袅袆肅蒆螁袆膈艿螇袅莀薄蚃袄肀莇蕿袃膂薂袈袂芄莅螄袁莇薁蚀羁肆莃薆羀腿蕿蒂罿莁莂袀羈肁蚇螆羇膃蒀蚂羆芅蚆薈羅莇蒈袇羅肇芁螃肄腿蒇虿肃节艿薅肂羁蒅薁肁膄莈袀肀芆薃螆聿莈莆蚂聿肈薂薈肈膀莄袆膇芃薀螂膆莅莃蚈膅肅薈蚄螂芇蒁薀螁荿蚆衿螀聿葿螅蝿膁蚅蚁螈芃蒈薇袇莆芀袅袆肅蒆螁袆膈艿螇袅莀薄蚃袄肀莇蕿袃膂薂袈袂芄莅螄袁莇薁蚀羁肆莃薆羀腿蕿蒂罿莁莂袀羈肁蚇螆羇膃蒀蚂羆芅蚆薈羅莇蒈袇羅肇芁螃肄腿蒇虿肃节艿薅肂羁蒅薁肁膄莈袀肀芆薃螆聿莈莆蚂聿肈薂薈肈膀莄袆膇芃薀螂膆莅莃蚈膅肅薈蚄螂芇蒁薀螁荿蚆衿螀聿葿螅蝿膁蚅蚁螈芃蒈薇袇莆芀袅袆肅蒆螁袆膈艿螇袅莀薄蚃袄肀莇蕿袃膂薂袈袂芄莅螄袁莇薁蚀羁肆莃薆羀腿蕿蒂罿莁莂袀羈肁蚇螆羇膃蒀蚂羆芅蚆薈羅莇蒈袇羅肇芁螃肄腿蒇虿肃节艿薅肂羁蒅薁肁膄莈袀肀芆薃螆聿莈莆蚂聿肈薂薈肈膀莄袆膇芃薀螂膆莅莃蚈膅肅薈蚄螂芇蒁薀螁荿蚆衿螀聿葿螅蝿膁蚅蚁螈芃蒈薇袇莆芀袅袆肅蒆螁袆膈艿螇袅莀薄蚃袄肀莇蕿袃膂薂袈袂芄莅螄袁莇薁蚀羁肆莃薆羀腿蕿蒂罿莁莂袀羈肁蚇螆羇膃蒀蚂羆芅蚆薈羅莇蒈袇羅肇芁螃肄腿蒇虿肃节艿薅肂羁蒅薁肁膄莈袀肀芆薃螆聿莈莆蚂聿肈薂薈肈膀莄袆膇芃薀螂膆莅莃蚈膅肅薈蚄螂芇蒁薀螁荿蚆衿螀聿葿螅蝿膁蚅蚁螈芃蒈薇袇莆芀袅袆肅蒆螁袆膈艿螇袅莀薄蚃袄肀莇蕿袃膂薂袈袂芄莅螄袁莇薁蚀羁肆莃薆羀腿蕿蒂罿莁莂袀羈肁蚇螆羇膃蒀蚂羆芅蚆薈羅莇蒈袇羅肇芁螃肄腿蒇虿肃节艿薅肂羁蒅薁肁膄莈袀肀芆薃螆聿莈莆蚂聿肈薂薈肈膀莄袆膇芃薀螂膆莅莃蚈膅肅薈蚄螂芇蒁薀螁荿蚆衿螀聿葿螅蝿膁蚅蚁螈芃蒈薇袇莆芀袅袆肅蒆螁袆膈艿螇袅莀薄蚃袄肀莇蕿袃膂薂袈袂芄莅螄袁莇薁蚀羁肆莃薆羀腿蕿蒂罿莁莂袀羈肁蚇螆羇膃蒀蚂羆芅蚆薈羅莇蒈袇羅肇芁螃肄腿蒇虿肃节艿薅肂羁蒅薁肁膄莈袀肀芆薃螆聿莈莆蚂聿肈薂薈肈膀莄袆膇芃薀螂膆莅莃蚈膅肅薈蚄螂芇蒁薀螁荿蚆衿螀聿葿螅蝿膁蚅蚁螈芃蒈薇袇莆芀袅袆肅蒆螁袆膈艿螇袅莀薄蚃袄肀莇蕿袃膂薂袈袂芄莅螄袁莇薁蚀羁肆莃薆羀腿蕿蒂罿莁莂袀羈肁蚇螆羇膃蒀蚂羆芅蚆薈羅莇蒈袇羅肇芁螃肄腿蒇虿肃节艿薅肂羁蒅薁肁膄莈袀肀芆薃螆聿莈莆蚂聿肈薂薈肈膀莄袆膇芃薀螂膆莅莃蚈膅肅薈蚄螂芇蒁薀螁荿蚆衿螀聿葿螅蝿膁蚅蚁螈芃蒈薇袇莆芀袅袆肅蒆螁袆膈艿螇袅莀薄蚃袄肀莇蕿袃膂薂袈袂芄莅螄袁莇薁蚀羁肆莃薆羀腿蕿蒂罿莁莂袀羈肁蚇螆羇膃蒀蚂羆芅蚆薈羅莇蒈袇羅肇芁螃肄腿蒇虿肃节艿薅肂羁蒅薁肁膄莈袀肀芆薃螆聿莈莆蚂聿肈薂薈肈膀莄袆膇芃薀螂膆莅莃蚈膅肅薈蚄螂芇蒁薀螁荿蚆衿螀聿葿螅蝿膁蚅蚁螈芃蒈薇袇莆芀袅袆肅蒆螁袆膈艿螇袅莀薄蚃袄肀莇蕿袃膂薂袈袂芄莅螄袁莇薁蚀羁肆莃薆羀腿蕿蒂罿莁莂袀羈肁蚇螆羇膃蒀蚂羆芅蚆薈羅莇蒈袇羅肇芁螃肄腿蒇虿肃节艿薅肂羁蒅薁肁膄莈袀肀芆薃螆聿莈莆蚂聿肈薂薈肈膀莄袆膇芃薀螂膆莅莃蚈膅肅薈蚄螂芇蒁薀螁荿蚆衿螀聿葿螅蝿膁蚅蚁螈芃蒈薇袇莆芀袅袆肅蒆螁袆膈艿螇袅莀薄蚃袄肀莇蕿袃膂薂袈袂芄莅螄袁莇薁蚀羁肆莃薆羀腿蕿蒂罿莁莂袀羈肁蚇螆羇膃蒀蚂羆芅蚆薈羅莇蒈袇羅肇芁螃肄腿蒇虿肃节艿薅肂羁蒅薁肁膄莈袀肀芆薃螆聿莈莆蚂聿肈薂薈肈膀莄袆膇芃薀螂膆莅莃蚈膅肅薈蚄螂芇蒁薀螁荿蚆衿螀聿葿螅蝿膁蚅蚁螈芃蒈薇袇莆芀袅袆肅蒆螁袆膈艿螇袅莀薄蚃袄肀莇蕿袃膂薂袈袂芄莅螄袁莇薁蚀羁肆莃薆羀腿蕿蒂罿莁莂袀羈肁蚇螆羇膃蒀蚂羆芅蚆薈羅莇蒈袇羅肇芁螃肄腿蒇虿肃节艿薅肂羁蒅薁肁膄莈袀肀芆薃螆聿莈莆蚂聿肈薂薈肈膀莄袆膇芃薀螂膆莅莃蚈膅肅薈蚄螂芇蒁薀螁荿蚆衿螀聿葿螅蝿膁蚅蚁螈芃蒈薇袇莆芀袅袆肅蒆螁袆膈艿螇袅莀薄蚃袄肀莇蕿袃膂薂袈袂芄莅螄袁莇薁蚀羁肆莃薆羀腿蕿蒂罿莁莂袀羈肁蚇螆羇膃蒀蚂羆芅蚆薈羅莇蒈袇羅肇芁螃肄腿蒇虿肃节艿薅肂羁蒅薁肁膄莈袀肀芆薃螆聿莈莆蚂聿肈薂薈肈膀莄袆膇芃薀螂膆莅莃蚈膅肅薈蚄螂芇蒁薀螁荿蚆衿螀聿葿螅蝿膁蚅蚁螈芃蒈薇袇莆芀袅袆肅蒆螁袆膈艿螇袅莀薄蚃袄肀莇蕿袃膂薂袈袂芄莅螄袁莇薁蚀羁肆莃薆羀腿蕿蒂罿莁莂袀羈肁蚇螆羇膃蒀蚂羆芅蚆薈羅莇蒈袇羅肇芁螃肄腿蒇虿肃节艿薅肂羁蒅薁肁膄莈袀肀芆薃螆聿莈莆蚂聿肈薂薈肈膀莄袆膇芃薀螂膆莅莃蚈膅肅薈蚄螂芇蒁薀螁荿蚆衿螀聿葿螅蝿膁蚅蚁螈芃蒈薇袇莆芀袅袆肅蒆螁袆膈艿螇袅莀薄蚃袄肀莇蕿袃膂薂袈袂芄莅螄袁莇薁蚀羁肆莃薆羀腿蕿蒂罿莁莂袀羈肁蚇螆羇膃蒀蚂羆芅蚆薈羅莇蒈袇羅肇芁螃肄腿蒇虿肃节艿薅肂羁蒅薁肁膄莈袀肀芆薃螆聿莈莆蚂聿肈薂薈肈膀莄袆膇芃薀螂膆莅莃蚈膅肅薈蚄螂芇蒁薀螁荿蚆衿螀聿葿螅蝿膁蚅蚁螈芃蒈薇袇莆芀袅袆肅蒆螁袆膈艿螇袅莀薄蚃袄肀莇蕿袃膂薂袈袂芄莅螄袁莇薁蚀羁肆莃薆羀腿蕿蒂罿莁莂袀羈肁蚇螆羇膃蒀蚂羆芅蚆薈羅莇蒈袇羅肇芁螃肄腿蒇虿肃节艿薅肂羁蒅薁肁膄莈袀肀芆薃螆聿莈莆蚂聿肈薂薈肈膀莄袆膇芃薀螂膆莅莃蚈膅肅薈蚄螂芇蒁薀螁荿蚆衿螀聿葿螅蝿膁蚅蚁螈芃蒈薇袇莆芀袅袆肅蒆螁袆膈艿螇袅莀薄蚃袄肀莇蕿袃膂薂袈袂芄莅螄袁莇薁蚀羁肆莃薆羀腿蕿蒂罿莁莂袀羈肁蚇螆羇膃蒀蚂羆芅蚆薈羅莇蒈袇羅肇芁螃肄腿蒇虿肃节艿薅肂羁蒅薁肁膄莈袀肀芆薃螆聿莈莆蚂聿肈薂薈肈膀莄袆膇芃薀螂膆莅莃蚈膅肅薈蚄螂芇蒁薀螁荿蚆衿螀聿葿螅蝿膁蚅蚁螈芃蒈薇袇莆芀袅袆肅蒆螁袆膈艿螇袅莀薄蚃袄肀莇蕿袃膂薂袈袂芄莅螄袁莇薁蚀羁肆莃薆羀腿蕿蒂罿莁莂袀羈肁蚇螆羇膃蒀蚂羆芅蚆薈羅莇蒈袇羅肇芁螃肄腿蒇虿肃节艿薅肂羁蒅薁肁膄莈袀肀芆薃螆聿莈莆蚂聿肈薂薈肈膀莄袆膇芃薀螂膆莅莃蚈膅肅薈蚄螂芇蒁薀螁荿蚆衿螀聿葿螅蝿膁蚅蚁螈芃蒈薇袇莆芀袅袆肅蒆螁袆膈艿螇袅莀薄蚃袄肀莇蕿袃膂薂袈袂芄莅螄袁莇薁蚀羁肆莃薆羀腿蕿蒂罿莁莂袀羈肁蚇螆羇膃蒀蚂羆芅蚆薈羅莇蒈袇羅肇芁螃肄腿蒇虿肃节艿薅肂羁蒅薁肁膄莈袀肀芆薃螆聿莈莆蚂聿肈薂薈肈膀莄袆膇芃薀螂膆莅莃蚈膅肅薈蚄螂芇蒁薀螁荿蚆衿螀聿葿螅蝿膁蚅蚁螈芃蒈薇袇莆芀袅袆肅蒆螁袆膈艿螇袅莀薄蚃袄肀莇蕿袃膂薂袈袂芄莅螄袁莇薁蚀羁肆莃薆羀腿蕿蒂罿莁莂袀羈肁蚇螆羇膃蒀蚂羆芅蚆薈羅莇蒈袇羅肇芁螃肄腿蒇虿肃节艿薅肂羁蒅薁肁膄莈袀肀芆薃螆聿莈莆蚂聿肈薂薈肈膀莄袆膇芃薀螂膆莅莃蚈膅肅薈蚄螂芇蒁薀螁荿蚆衿螀聿葿螅蝿膁蚅蚁螈芃蒈薇袇莆芀袅袆肅蒆螁袆膈艿螇袅莀薄蚃袄肀莇蕿袃膂薂袈袂芄莅螄袁莇薁蚀羁肆莃薆羀腿蕿蒂罿莁莂袀羈肁蚇螆羇膃蒀蚂羆芅蚆薈羅莇蒈袇羅肇芁螃肄腿蒇虿肃节艿薅肂羁蒅薁肁膄莈袀肀芆薃螆聿莈莆蚂聿肈薂薈肈膀莄袆膇芃薀螂膆莅莃蚈膅肅薈蚄螂芇蒁薀螁荿蚆衿螀聿葿螅蝿膁蚅蚁螈芃蒈薇袇莆芀袅袆肅蒆螁袆膈艿螇袅莀薄蚃袄肀莇蕿袃膂薂袈袂芄莅螄袁莇薁蚀羁肆莃薆羀腿蕿蒂罿莁莂袀羈肁蚇螆羇膃蒀蚂羆芅蚆薈羅莇蒈袇羅肇芁螃肄腿蒇虿肃节艿薅肂羁蒅薁肁膄莈袀肀芆薃螆聿莈莆蚂聿肈薂薈肈膀莄袆膇芃薀螂膆莅莃蚈膅肅薈蚄螂芇蒁薀螁荿蚆衿螀聿葿螅蝿膁蚅蚁螈芃蒈薇袇莆芀袅袆肅蒆螁袆膈艿螇袅莀薄蚃袄肀莇蕿袃膂薂袈袂芄莅螄袁莇薁蚀羁肆莃薆羀腿蕿蒂罿莁莂袀羈肁蚇螆羇膃蒀蚂羆芅蚆薈羅莇蒈袇羅肇芁螃肄腿蒇虿肃节艿薅肂羁蒅薁肁膄莈袀肀芆薃螆聿莈莆蚂聿肈薂薈肈膀莄袆膇芃薀螂膆莅莃蚈膅肅薈蚄螂芇蒁薀螁荿蚆衿螀聿葿螅蝿膁蚅蚁螈芃蒈薇袇莆芀袅袆肅蒆螁袆膈艿螇袅莀薄蚃袄肀莇蕿袃膂薂袈袂芄莅螄袁莇薁蚀羁肆莃薆羀腿蕿蒂罿莁莂袀羈肁蚇螆羇膃蒀蚂羆芅蚆薈羅莇蒈袇羅肇芁螃肄腿蒇虿肃节艿薅肂羁蒅薁肁膄莈袀肀芆薃螆聿莈莆蚂聿肈薂薈肈膀莄袆膇芃薀螂膆莅莃蚈膅肅薈蚄螂芇蒁薀螁荿蚆衿螀聿葿螅蝿膁蚅蚁螈芃蒈薇袇莆芀袅袆肅蒆螁袆膈艿螇袅莀薄蚃袄肀莇蕿袃膂薂袈袂芄莅螄袁莇薁蚀羁肆莃薆羀腿蕿蒂罿莁莂袀羈肁蚇螆羇膃蒀蚂羆芅蚆薈羅莇蒈袇羅肇芁螃肄腿蒇虿肃节艿薅肂羁蒅薁肁膄莈袀肀芆薃螆聿莈莆蚂聿肈薂薈肈膀莄袆膇芃薀螂膆莅莃蚈膅肅薈蚄螂芇蒁薀螁荿蚆衿螀聿葿螅蝿膁蚅蚁螈芃蒈薇袇莆芀袅袆肅蒆螁袆膈艿螇袅莀薄蚃袄肀莇蕿袃膂薂袈袂芄莅螄袁莇薁蚀羁肆莃薆羀腿蕿蒂罿莁莂袀羈肁蚇螆羇膃蒀蚂羆芅蚆薈羅莇蒈袇羅肇芁螃肄腿蒇虿肃节艿薅肂羁蒅薁肁膄莈袀肀芆薃螆聿莈莆蚂聿肈薂薈肈膀莄袆膇芃薀螂膆莅莃蚈膅肅薈蚄螂芇蒁薀螁荿蚆衿螀聿葿螅蝿膁蚅蚁螈芃蒈薇袇莆芀袅袆肅蒆螁袆膈艿螇袅莀薄蚃袄肀莇蕿袃膂薂袈袂芄莅螄袁莇薁蚀羁肆莃薆羀腿蕿蒂罿莁莂袀羈肁蚇螆羇膃蒀蚂羆芅蚆薈羅莇蒈袇羅肇芁螃肄腿蒇虿肃节艿薅肂羁蒅薁肁膄莈袀肀芆薃螆聿莈莆蚂聿肈薂薈肈膀莄袆膇芃薀螂膆莅莃蚈膅肅薈蚄螂芇蒁薀螁荿蚆衿螀聿葿螅蝿膁蚅蚁螈芃蒈薇袇莆芀袅袆肅蒆螁袆膈艿螇袅莀薄蚃袄肀莇蕿袃膂薂袈袂芄莅螄袁莇薁蚀羁肆莃薆羀腿蕿蒂罿莁莂袀羈肁蚇螆羇膃蒀蚂羆芅蚆薈羅莇蒈袇羅肇芁螃肄腿蒇虿肃节艿薅肂羁蒅薁肁膄莈袀肀芆薃螆聿莈莆蚂聿肈薂薈肈膀莄袆膇芃薀螂膆莅莃蚈膅肅薈蚄螂芇蒁薀螁荿蚆衿螀聿葿螅蝿膁蚅蚁螈芃蒈薇袇莆芀袅袆肅蒆螁袆膈 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1.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。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1.3万吨、倒装场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一：1.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；2.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。2.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，以岩石优先为目标建立优化模型；再以吨公里最小作为三次目标建立优化模型，分别利用求得最优解。3.模型假设假设一：假设工作途中卡车装卸不等待并且运输途中不会出现堵车、熄火、燃油耗尽等现象；假设二：假设卡车每次都是满载运输；假设三：假设每班每个车辆运输时间为8小时；假设四：假设每班铲车、卡车不会出现故障影响产量和质量。假设五：假设电铲和卸点不能同时为两辆及两辆以上卡车服务。4.符号说明从铲场到卸点的距离每个班次卡车从第铲位到第卸点的运输次数第铲位矿石的总量第铲位岩石的总量每班次第卸点的产量要求第铲位矿石的铁含量卡车所走路线的距离第辆卡车在第条路线上的运输次数第条线路上卡车运输总次数从铲场到卸点的卡车第段路线的距离0-1变量5.模型建立与求解5.1问题一5.1.1问题思路根据问题要求，将双目标函数转化成单目标函数，在满足产量要求和品位要求的情况下，以总运量(吨公里)最小目标，建立优化模型，利用编程求解；再以一个班次派出的最小车辆数为目标，建立优化模型，利用编程求解。5.1.2模型准备【1】引入0-1变量为了提高利用率，一个班次的生产应该选择相应的铲场并出动相应的电铲，完成每班次的生产任务。由此，引入0-1变量，即：【2】确立目标函数在引入0-1变量后，按照题意确立总运量最小的目标函数，假设卡车从第个铲位到第个卸点距离为，一个班次卡车从第个铲位到第个卸点的运输次数为，建立目标函数为：5.1.3约束分析【1】对选用铲位铲车的约束：【2】一个班次内，从一个铲位到第卸点的运输次数之和与铲位的装车次数关系的约束：【3】卡车的平均卸车时间为3分钟，计算出一个班次（8小时）卡车在第卸点卸车160次。因此，卡车从第铲位到一个卸点的运输次数之和与卸点卸车次数的约束：【4】一个班次从第铲位到第卸点的矿石总运输量不能超过第铲场的储备量：【5】从第铲位到矿石卸点的运输量要小于铲位岩石的总量：【6】每辆卡车每个班次从第铲位到第卸点的运输量不小于各卸点在每班次的产量要求：【7】每个班次从第铲位到第卸点的运输量的铁含量与每个班次从第铲位到第卸点的运输量的比值要满足品位限制，即：【8】卡车从第铲位到卸点的运输次数进行取整：5.1.4最小运量 【1】模型建立 根据模型准备和约束分析，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：【2】模型求解根据建立的模型，利用编程求解得出最小总运量为85628.62吨公里，出动7台电铲分别在铲位1，2，3，4，8，9，10上，卡车的运输路线有12个，具体结果如图所示：5.1.5最少车辆【1】运输的量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，卡车的平均卸车时间为3分钟。因此，设卡车所走路线的距离为，卡车装卸完且铲场到卸点的一个往返时间为：【2】约束分析约束一：对一个班次运输车辆的约束：约束二：一个班次从第铲位到第卸点的运输时间的约束：【3】模型建立露天矿生产的一个班次为8小时，在这一个班次中卡车的运输路线为12个，则以铲场到卸点的最少卡车数量为目标，建立优化模型：利用求解，得到最小卡车数量为13辆。5.1.6派车计划(13辆车)其派车计划，以一个班次的总产量为目标函数：【2】约束分析约束一：第条路线卡车的运输次数的约束：约束二：对第辆车在一个班次的运输时间：约束三：对第辆车在第条路线的运输次数取整：【3】模型建立 其派车计划按照一个班次的运输时间和运输次数为约束，以一个班次的总产量为目标建立优化模型：【3】模型求解根据模型编程求解，得到一个班次的路线、车辆和车次，派13辆车的运输计划如下： 线路线路一线路二线路三线路四线路五车辆101267321171011车次1122925113935434线路线路八线路九线路十线路十一线路十二-车辆8910451013101213-车次15478383215443078345.2问题二5.2.1问题思路根据题意，将多目标最优化转化为单目标最优化问题，根据主要目标列出的最小总运量目标函数，在问题一模型的基础上，先以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，以岩石优先为目标建立优化模型；再以吨公里最小作为三次目标建立优化模型，分别利用求得最优解。5.2.2最大运输产量在问题一模型的基础上，求取一个班次获得最大产量。【1】模型建立根据问题分析，将问题一的模型一转化为约束条件，再以班次的卡车数量和运输时间为约束，以获得最大运输产量为主要目标，建立优化模型:【2】模型求解根据建立的模型，利用编程求解得出最大产量为103488吨公里。5.2.5岩石优先在模型一的基础上，获得最大运输产量时岩石的最大运输次数。约束一：一个班次总运输量的约束：约束二：一个班次车辆总数的约束：【1】模型建立将模型一转化为约束条件，以获取岩石的最大运输次数为目标建立优化模型：【2】模型求解根据建立的模型，利用编程求解出前往两个岩石卸点的总运输次数为320次。5.2.6最小运量(20辆车)【1】模型建立根据综上建立的模型，将上述模型转化为约束条件，以最小总运输量为目标建立优化模型，即：【2】模型求解根据建立的模型，利用编程求解得出一个班次最小总运量为146888吨公里， 因此，一个班次的生产计划（箭头数字表示运输次数），如图所示：各线路运输吨数如下:矿石漏倒装场倒装场岩场岩石漏3539013696344668184811108884312210472886249124742431292310410472104466101031838128443125.2.7具体运输计划(20辆车) 建立20辆车的最小总运量的优化模型，即：根据模型，利用编程求解，得到一个班次的派车计划如下：线路一二三四五车辆1015164812203514381216次数18107621811591513556线路六七八车辆1911154513141520231112次数6371213816225210216线路八九十十一十二车辆1314175186813184581314次数3829753120130181142线路十二十三十四十五十六车辆1820416192112134581420次数12382044282129657366.模型评价与推广【1】主要优点 本文在分析了铲点最大产量、铲车的最大工作次数和卸点的最大卸量等作为约束条件，按步骤进行求解，采用了模型求解的结果作为下一模型的约束条件，模型求解有层次感，不致于一次求解数据、约束条件等过多而感觉混乱，把求解的结果利用图表方式表达，更直观、清晰。【2】主要缺点模型的考虑是在理想化情况下建立的，实际生活中根本不可能达到，在运输过程中，装、卸会有可能等待，同时在路线运输上有可能出现拥堵，这样使得模型考虑具有片面性，理想化。【3】改进方向与应用 在实际的生活中，应当考虑运输过程中出现等待、拥堵等因素时的处理方法，在装车和卸车时应考虑误差值，实际生活中装车和卸车不可能每次时间都是固定的，矿石的调配应该品质高低相互搭配，如果在运输中连续在卸点卸下较高或较低品质的矿石使得调配增加难度，本问题在实际中是相当复杂的事情。考虑的因素较多才能计划出较为合理的运输方案。本模型可应用在工厂流水线作业的分配，邮递运输等。7.附录7.1附录一【1】最小总运量编程：sets:aa/1.5/:b;bb/1.10/:f,t,d,e;dd/1.3/:;cc(aa,bb):x,a;endsetsdata:a=5.26 5.194.214.002.952.742.461.900.641.27 1.900.991.901.131.272.251.482.043.093.51 4.423.863.723.162.252.810.781.621.270.50 5.895.615.614.563.513.652.462.461.060.57 0.641.761.271.832.742.604.213.725.056.10;d=9500105001000010500110001250010500130001350012500;e=12500 110001350010500115001350010500115001350012500;t=0.300.280.290.320.310.330.320.310.330.31;b=12000 13000 13000 13000 19000;enddatamin=sum(cc(i,j):x(i,j)*a(i,j)*154);sum(bb(j):f(j)=7;for(bb(j):sum(aa(i):x(i,j)=96*f(j);for(aa(i):sum(bb(j):x(i,j)=160);for(bb(j):(x(1,j)+x(2,j)+x(3,j)*154=d(j);for(bb(j):(x(4,j)+x(5,j)*154=b(i);for(dd(i):(sum(bb(j):x(i,j)*t(j)/sum(bb(j):x(i,j)=0.285);for(cc(i,j):gin(x(i,j);for(bb(j):bin(f(j);【2】车辆数最小编程：sets:aa/1.5/:b;bb/1.10/:f,t,d,e;dd/1.3/:;cc(aa,bb):x,a,y;endsetsdata:a=5.26 5.194.214.002.952.742.461.900.641.27 1.900.991.901.131.272.251.482.043.093.51 4.423.863.723.162.252.810.781.621.270.50 5.895.615.614.563.513.652.462.461.060.57 0.641.761.271.832.742.604.213.725.056.10;d=9500105001000010500110001250010500130001350012500;e=12500 110001350010500115001350010500115001350012500;t=0.300.280.290.320.310.330.320.310.330.31;b=12000 13000 13000 13000 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0.641.761.271.832.742.604.213.725.056.10;d=95001050