露天矿生产的车辆安排.doc
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露天矿生产的车辆安排,摘 要本文为解决问题,分别就不同的优化目标建立了优化模型.文章首先定义了服务点(即铲位和卸点)的时间占用率的概念,将车辆不等待的条件转化为使服务点的时间占用率小于100%的量化形式,并分析了该量化形式的合理性.然后根据限制条件和不同的优化目标分别建立规划模型.以快速启发式搜索结合...

内容介绍
露天矿生产的车辆安排
摘 要
本文为解决露天矿生产的车辆安排问题,分别就不同的优化目标建立了优化模型.
文章首先定义了服务点(即铲位和卸点)的时间占用率的概念,将车辆不等待的条件转化为使服务点的时间占用率小于100%的量化形式,并分析了该量化形式的合理性.
然后根据限制条件和不同的优化目标分别建立规划模型.以快速启发式搜索结合Matlab的优化函数的方式,分别得出相应优化目标下的优化结果:
在以总运量最小为目标时,同时出动的车辆最少,优化结果为:出动7辆铲车,总运量为8.53万吨公里,岩石产量为3.2万吨,矿石产量为3.8万吨,需出动13辆车以及相应的线路分配和铲位分配.
在以岩石产量优先,同时总运量最小为目标时,优化结果为:出动7量铲车,总运量为1.73万吨公里,岩石最大产量为4.54万吨,总产量为8.73万吨.需出动20辆车以及相应的线路分配和铲位分配.
在文章最后给出了简单有效的卡车安排的算法,并以此方式分别得到了两个目标下卡车运输线路调配方案.
摘 要
本文为解决露天矿生产的车辆安排问题,分别就不同的优化目标建立了优化模型.
文章首先定义了服务点(即铲位和卸点)的时间占用率的概念,将车辆不等待的条件转化为使服务点的时间占用率小于100%的量化形式,并分析了该量化形式的合理性.
然后根据限制条件和不同的优化目标分别建立规划模型.以快速启发式搜索结合Matlab的优化函数的方式,分别得出相应优化目标下的优化结果:
在以总运量最小为目标时,同时出动的车辆最少,优化结果为:出动7辆铲车,总运量为8.53万吨公里,岩石产量为3.2万吨,矿石产量为3.8万吨,需出动13辆车以及相应的线路分配和铲位分配.
在以岩石产量优先,同时总运量最小为目标时,优化结果为:出动7量铲车,总运量为1.73万吨公里,岩石最大产量为4.54万吨,总产量为8.73万吨.需出动20辆车以及相应的线路分配和铲位分配.
在文章最后给出了简单有效的卡车安排的算法,并以此方式分别得到了两个目标下卡车运输线路调配方案.
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