露天矿生产的车辆安排.doc
约14页DOC格式手机打开展开
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
此文档由会员 流水浮萍 发布
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．
