露天礦生產(chǎn)的車輛安排論文

1、<p>　　露天礦生產(chǎn)的車輛安排</p><p><b>　　摘要</b></p><p>　　本文主要是通過(guò)建模求解出對(duì)車輛的合理安排的問(wèn)題，在建模的過(guò)程中我們進(jìn)行了部分的優(yōu)劣篩選，從而滿足題目中所給原則和要求。</p><p>　　在對(duì)目標(biāo)一的建模時(shí)，我們首先利用貪心原理對(duì)需要安置電鏟的鏟位進(jìn)行了合理的篩選，得出結(jié)論為：必須安置電

2、鏟的鏟位為：1 2 3 4 9 10；可能安置電鏟的鏟位為：5 6 7 8；則該問(wèn)題就需要求解4種方案，再通過(guò)lingo編程求解可知，當(dāng)選擇安置電鏟的鏟位為：1 2 3 4 8 9 10 時(shí)，總運(yùn)量（噸公里數(shù)）最小：85628噸，且出動(dòng)的卡車最少：13輛，從而運(yùn)輸成本最少，具體路線的車輛安排見正文。</p><p>　　對(duì)目標(biāo)二的建模時(shí)，我們需要利用目標(biāo)一的建模，將目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行改變，從而得到當(dāng)所選鏟位為：1 2

3、3 4 7 9 10 時(shí)可以得到最大的產(chǎn)量：100100.0噸，此時(shí)的礦石產(chǎn)量為：50974.0噸，巖石產(chǎn)量為：49126.0噸，出動(dòng)的卡車數(shù)目為：20輛，總運(yùn)量（噸公里數(shù)）為：151964.1噸·公里，具體路線的車輛安排見正文。</p><p>　　最后，我們建立計(jì)算機(jī)仿真模型。</p><p>　　在論文的最后，我們還對(duì)模型進(jìn)行了優(yōu)缺點(diǎn)的分析，說(shuō)明了模型的實(shí)際操作和使用的范圍

4、。</p><p>　　關(guān)鍵詞：貪心原理lingo編程 優(yōu)劣篩選 </p><p><b>　　一、問(wèn)題重述與分析</b></p><p><b>　　1.1問(wèn)題重述</b></p><p>　　鋼鐵工業(yè)是國(guó)家工業(yè)的基礎(chǔ)之一，鐵礦是鋼鐵工業(yè)的主要原料基地。許多現(xiàn)代化鐵礦是露天開采的，它的生產(chǎn)主

5、要是由電動(dòng)鏟車（以下簡(jiǎn)稱電鏟）裝車、電動(dòng)輪自卸卡車（以下簡(jiǎn)稱卡車）運(yùn)輸來(lái)完成。提高這些大型設(shè)備的利用率是增加露天礦經(jīng)濟(jì)效益的首要任務(wù)。</p><p><b>　　鏟位情況：</b></p><p>　　露天礦里有若干個(gè)爆破生成的石料堆，每堆稱為一個(gè)鏟位，每個(gè)鏟位已預(yù)先根據(jù)鐵含量將石料分成礦石和巖石。一般來(lái)說(shuō)，平均鐵含量不低于25%的為礦石，否則為巖石。每個(gè)鏟位的礦石

6、、巖石數(shù)量，以及礦石的平均鐵含量（稱為品位）都是已知的。每個(gè)鏟位至多能安置一臺(tái)電鏟，電鏟的平均裝車時(shí)間為5分鐘。</p><p><b>　　卸點(diǎn)情況：</b></p><p>　　卸貨地點(diǎn)（以下簡(jiǎn)稱卸點(diǎn)）有卸礦石的礦石漏、2個(gè)鐵路倒裝場(chǎng)（以下簡(jiǎn)稱倒裝場(chǎng)）和卸巖石的巖石漏、巖場(chǎng)等，每個(gè)卸點(diǎn)都有各自的產(chǎn)量要求。從保護(hù)國(guó)家資源的角度及礦山的經(jīng)濟(jì)效益考慮，應(yīng)該盡量把礦石按礦

7、石卸點(diǎn)需要的鐵含量（假設(shè)要求都為29.5%1%，稱為品位限制）搭配起來(lái)送到卸點(diǎn)，搭配的量在一個(gè)班次（8小時(shí)）內(nèi)滿足品位限制即可。從長(zhǎng)遠(yuǎn)看，卸點(diǎn)可以移動(dòng)，但一個(gè)班次內(nèi)不變。卡車的平均卸車時(shí)間為3分鐘。</p><p><b>　　所用卡車情況：</b></p><p>　　所用卡車載重量為154噸，平均時(shí)速28。卡車的耗油量很大，每個(gè)班次每臺(tái)車消耗近1噸柴油。發(fā)動(dòng)機(jī)點(diǎn)火

8、時(shí)需要消耗相當(dāng)多的電瓶能量，故一個(gè)班次中只在開始工作時(shí)點(diǎn)火一次?？ㄜ囋诘却龝r(shí)所耗費(fèi)的能量也是相當(dāng)可觀的，原則上在安排時(shí)不應(yīng)發(fā)生卡車等待的情況。電鏟和卸點(diǎn)都不能同時(shí)為兩輛及兩輛以上卡車服務(wù)。卡車每次都是滿載運(yùn)輸。</p><p><b>　　其他情況：</b></p><p>　　每個(gè)鏟位到每個(gè)卸點(diǎn)的道路都是專用的寬60的雙向車道，不會(huì)出現(xiàn)堵車現(xiàn)象，每段道路的里程都是已

9、知的。</p><p>　　一個(gè)班次的生產(chǎn)計(jì)劃應(yīng)該包含以下內(nèi)容：出動(dòng)幾臺(tái)電鏟，分別在哪些鏟位上；出動(dòng)幾輛卡車，分別在哪些路線上各運(yùn)輸多少次（因?yàn)殡S機(jī)因素影響，裝卸時(shí)間與運(yùn)輸時(shí)間都不精確，所以排時(shí)計(jì)劃無(wú)效，只求出各條路線上的卡車數(shù)及安排即可）。</p><p><b>　　求解要求：</b></p><p>　　一個(gè)合格的計(jì)劃要在卡車不等待條件下

10、滿足產(chǎn)量和質(zhì)量（品位）要求，而一個(gè)好的計(jì)劃還應(yīng)該考慮下面兩條原則之一： </p><p>　　1、總運(yùn)量（噸公里）最小，同時(shí)出動(dòng)最少的卡車，從而運(yùn)輸成本最??；</p><p>　　2、利用現(xiàn)有車輛運(yùn)輸，獲得最大的產(chǎn)量（巖石產(chǎn)量?jī)?yōu)先；在產(chǎn)量相同的情況下，取總運(yùn)量最小的解）。</p><p>　　請(qǐng)你就兩條原則分別建立數(shù)學(xué)模型，并給出一個(gè)班次生產(chǎn)計(jì)劃的快速算法。針對(duì)下面

11、的實(shí)例，給出具體的生產(chǎn)計(jì)劃、相應(yīng)的總運(yùn)量及巖石和礦石產(chǎn)量。</p><p>　　某露天礦有鏟位10個(gè)，卸點(diǎn)5個(gè)，現(xiàn)有鏟車7臺(tái)，卡車20輛。各卸點(diǎn)一個(gè)班次的產(chǎn)量要求：礦石漏1.2萬(wàn)噸、倒裝場(chǎng)Ⅰ1.3萬(wàn)噸、倒裝場(chǎng)Ⅱ1.3萬(wàn)噸、巖石漏1.9萬(wàn)噸、巖場(chǎng)1.3萬(wàn)噸。</p><p>　　鏟位和卸點(diǎn)位置的二維示意圖 、各鏟位和各卸點(diǎn)之間的距離（公里）見表1，各鏟位礦石、巖石數(shù)量(萬(wàn)噸)和礦石的平均鐵含

12、量見表2。</p><p><b>　　1.2問(wèn)題分析</b></p><p><b>　　對(duì)問(wèn)題一的分析：</b></p><p>　　問(wèn)題一要求總運(yùn)量最小，同時(shí)出動(dòng)最少的卡車數(shù)，使得運(yùn)輸成本最少?？梢钥闯鲞@是一個(gè)優(yōu)化模型，需要求出一定條件下的最優(yōu)解?？梢愿鶕?jù)非線性規(guī)劃建立該問(wèn)題的數(shù)學(xué)模型。在本問(wèn)題中，影響總運(yùn)量的限制條

13、件有產(chǎn)量要求、鏟位資源限制、卸點(diǎn)品位限制、運(yùn)輸車輛限制，目標(biāo)函數(shù)就是總運(yùn)量的關(guān)于運(yùn)輸量和距離的函數(shù)。</p><p><b>　　對(duì)問(wèn)題二的分析：</b></p><p>　　問(wèn)題二要求總產(chǎn)量最大，當(dāng)總產(chǎn)量相等時(shí)，我們考慮巖石總產(chǎn)量、總運(yùn)量、需要的卡車數(shù)目，選取巖石產(chǎn)量相對(duì)較大，總運(yùn)量相對(duì)較小，所需卡車數(shù)較少的方案為優(yōu)。以此尋求滿足題目條件的最優(yōu)解。</p>

14、;<p><b>　　二、符號(hào)說(shuō)明</b></p><p><b>　　為每輛卡車載重量</b></p><p>　　為第個(gè)鏟位的礦石產(chǎn)量</p><p>　　為第個(gè)鏟位的巖石產(chǎn)量</p><p>　　為第個(gè)鏟位的礦石的平均鐵含量</p><p>　　為第個(gè)卸點(diǎn)

15、的產(chǎn)量要求 </p><p>　　為從第個(gè)鏟位到第個(gè)卸點(diǎn)的運(yùn)送次數(shù)</p><p>　　為第個(gè)鏟位和第個(gè)卸點(diǎn)間的距離</p><p>　　為一個(gè)班次內(nèi)一輛車完成從第鏟位裝載到第個(gè)卸點(diǎn)卸載貨物后再回到第鏟位的完整過(guò)程的次數(shù)</p><p><b>　　三、問(wèn)題假設(shè)</b></p><p>　　每個(gè)鏟

16、位至多能安置一臺(tái)電鏟，卡車的裝卸過(guò)程中沒有意外。</p><p>　　卡車只在開始工作時(shí)點(diǎn)火一次，不發(fā)生熄火現(xiàn)象。</p><p>　　電鏟和卸點(diǎn)都不能同時(shí)為兩輛及兩輛以上卡車服務(wù)。</p><p>　　卡車每次都是滿載而歸。</p><p>　?。?）在鏟位和卸點(diǎn)之間不會(huì)出現(xiàn)堵車現(xiàn)象。</p><p>　　卸點(diǎn)可以移

17、動(dòng)，但一個(gè)班次內(nèi)不變，不會(huì)影響最終結(jié)果。</p><p>　　當(dāng)卡車的運(yùn)輸路線發(fā)生變化時(shí)，在趕往新路線上花費(fèi)的時(shí)間忽略不計(jì)。</p><p><b>　　四、模型與求解</b></p><p>　　4.1由貪心原理確定部分鏟位</p><p>　　通過(guò)分析表1，由鏟位和卸點(diǎn)的距離和卸點(diǎn)的品位限制綜合考慮。</p&g

18、t;<p>　　首先看巖石漏，離其最近的為的鏟位為鏟位9，而該鏟位的礦石平均鐵含量為33%不滿足品位限制，故再選擇礦石平均鐵含量小于（29.5%+1%）的鏟位來(lái)使礦石平均含鐵量達(dá)到品位限制，有鏟位1、2、3平均鐵含量均小于（29.5%+1%），這時(shí)選擇它們中離巖石漏最近的鏟位3；接著考慮倒裝場(chǎng)Ⅰ，離其最近的為的鏟位為鏟位2，而該鏟位的礦石平均鐵含量為28%不滿足品位限制，故再選擇礦石平均鐵含量大于（29.5%-1%）的鏟位

19、來(lái)使礦石平均含鐵量達(dá)到品位限制，其他鏟位平均鐵含量均大于（29.5%-1%），這時(shí)選擇它們中離倒裝場(chǎng)Ⅰ最近的鏟位4；再考慮倒裝場(chǎng)Ⅱ，離其最近的為的鏟位為鏟位10，而該鏟位的礦石平均鐵含量為31%不滿足品位限制，故再選擇礦石平均鐵含量小于（29.5%+1%）的鏟位來(lái)使礦石平均含鐵量達(dá)到品位限制，鏟位1、2、3平均鐵含量均小于（29.5%+1%），這時(shí)選擇它們中離倒裝場(chǎng)Ⅱ最近的鏟位3。</p><p>　　至于巖場(chǎng)、

20、巖石漏沒有品位限制，選擇離巖場(chǎng)最近的鏟位10和離巖石漏最近的鏟位1。綜上，選出鏟位1、2、3、4、9、10，共6個(gè)，最后一個(gè)鏟位的確定需要分別結(jié)合兩個(gè)問(wèn)題的條件，從鏟位5、6、7、8中選出。</p><p>　　4.2.1問(wèn)題一模型建立</p><p>　　要求總運(yùn)量（噸公里）最小，目標(biāo)函數(shù)為：</p><p>　　（為每輛卡車載重量，為從第個(gè)鏟位到第個(gè)卸點(diǎn)的運(yùn)送次

21、數(shù)，為第個(gè)鏟位和第個(gè)卸點(diǎn)間的距離）</p><p><b>　　約束條件有：</b></p><p>　?。?）產(chǎn)量要求，即所有鏟位向各卸點(diǎn)運(yùn)送的石料總和應(yīng)不小于該卸點(diǎn)所需的石料，函數(shù)關(guān)系如下：</p><p><b>　　顯然也有：且為整數(shù)</b></p><p>　　（為第個(gè)卸點(diǎn)的產(chǎn)量要求）&l

22、t;/p><p>　　（2）資源限制，石料的資源限制即為各鏟位輸出的巖石和礦石量應(yīng)不大于自身?yè)碛械牧浚囕v的資源限制為總車輛數(shù)不超過(guò)20輛，函數(shù)關(guān)系如下：</p><p><b>　　對(duì)于巖石： </b></p><p><b>　　對(duì)于礦石： </b></p><p><b>　　記 &

23、lt;/b></p><p>　　（“[]”表示 向左取整）</p><p><b>　　車輛數(shù)的限制：</b></p><p>　?。榈趥€(gè)鏟位的礦石產(chǎn)量，為第個(gè)鏟位的巖石產(chǎn)量；為一個(gè)班次內(nèi)一輛車完成從第鏟位裝載到第個(gè)卸點(diǎn)卸載貨物后再回到第鏟位的完整過(guò)程的次數(shù)）</p><p>　　（3）品位限制，即為各卸點(diǎn)接收

24、的礦石的平均含鐵量是29.5%1%，函數(shù)關(guān)系如下：</p><p>　　（為第個(gè)鏟位的礦石的鐵含量）</p><p>　?。?）一個(gè)班次（8小時(shí)）裝卸車次數(shù)限制，即裝車次數(shù)不大于（）次，卸車次數(shù)不大于（）次：</p><p><b>　　裝車限制：</b></p><p><b>　　卸車限制： </b&

25、gt;</p><p>　?。?）使沒有車輛等待的條件，即同一條路線上，所有車輛裝車時(shí)間不會(huì)大于在該條路線上運(yùn)行總時(shí)間，函數(shù)關(guān)系如下：</p><p>　?。ā癧]”符號(hào)表示：向左取整）</p><p>　　4.2.2目標(biāo)一的模型求解</p><p>　　根據(jù)已知數(shù)據(jù)運(yùn)用lingo軟件求最優(yōu)解。</p><p><

26、;b>　　已知數(shù)據(jù)如下：</b></p><p>　　鏟位10個(gè)，卸點(diǎn)5個(gè)，電鏟7臺(tái)，卡車20輛。各卸點(diǎn)一個(gè)班次的產(chǎn)量要求：礦石漏1.2萬(wàn)噸、倒裝場(chǎng)Ⅰ1.3萬(wàn)噸、倒裝場(chǎng)Ⅱ1.3萬(wàn)噸、巖石漏1.9萬(wàn)噸、巖場(chǎng)1.3萬(wàn)噸。電鏟的平均裝車時(shí)間為5分鐘，卡車的平均卸車時(shí)間為3分鐘。所用卡車載重量為154噸，平均時(shí)速為，所需礦石含鐵量為。各鏟位和各卸點(diǎn)之間的距離、各鏟位礦石、巖石數(shù)量(萬(wàn)噸)和礦石的平均鐵含

27、量見表1、表2。</p><p>　　表1各鏟位和各卸點(diǎn)之間的距離（公里）</p><p>　　表2 各鏟位礦石、巖石數(shù)量(萬(wàn)噸)和礦石的平均鐵含量</p><p>　　求解過(guò)程如下：由于7個(gè)鏟位中有6個(gè)確定，還有1個(gè)鏟位是從剩下的4個(gè)鏟位中選出，故分為4種方案（分別為：鏟位1、2、3、4、9、10、5；鏟位1、2、3、4、9、10、6；鏟位1、2、3、4、9、10

28、、7；鏟位1、2、3、4、9、10、8），將每組對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)依次帶入，用lingo軟件求解，比較算得的總運(yùn)量及卡車數(shù)，得出最優(yōu)方案。源代碼見附錄一。</p><p>　　依據(jù)lingo程序運(yùn)行結(jié)果得到4種方案相關(guān)數(shù)據(jù)表3：</p><p><b>　　表3 程序運(yùn)行結(jié)果</b></p><p>　　由上表可知：方案4所對(duì)應(yīng)的總運(yùn)量最小，且卡車數(shù)最

29、少，故為最優(yōu)解。</p><p>　　下面針對(duì)方案4給出具體的車輛調(diào)度計(jì)劃。</p><p>　　由程序解得的的值得到表4：</p><p>　　表4 各鏟位到各卸點(diǎn)的運(yùn)輸次數(shù)</p><p>　　依據(jù)程序運(yùn)行結(jié)果的值，只要，我們可以確定這條路徑上有固定運(yùn)輸卡車，從而得到路線保持不變的車輛數(shù)為7（這7輛車依次編號(hào)為C7~C13），這7輛車的路

30、徑具體如表5：</p><p>　　表5 各路徑上固定的運(yùn)輸卡車數(shù)</p><p>　　剩下的會(huì)依調(diào)度改變路線的6輛車依次編號(hào)為C1、C2、C3、C4、C5、C6</p><p>　　記表示卸點(diǎn)到鏟位的路徑。（注：=1,2,34,5分別表示礦石漏，倒裝場(chǎng)Ⅰ，倒裝場(chǎng)Ⅱ，巖場(chǎng)，巖石漏； =1…7，分別表示 鏟位1,2,3,4,9,10,8；）</p>&l

31、t;p>　　耗時(shí)計(jì)算公式：若，則(其中K表示對(duì)向下取整)；否則。剩余時(shí)間計(jì)算公式：</p><p>　　我們算出耗時(shí)和剩余時(shí)間，根據(jù)貪心原理安排非固定車輛的工作路線：</p><p>　　（注：以下時(shí)間單位為：分鐘）</p><p>　　R(1,2):C1 耗時(shí)為393.2 剩余時(shí)間86.8</p><p>　　R(1,6):C

32、2 耗時(shí)為147.9 剩余時(shí)間332.1</p><p>　　R(1,7):C3 耗時(shí)為404.0 剩余時(shí)間76.0</p><p>　　R(2,2):C4 耗時(shí)為36.7 剩余時(shí)間443.3</p><p>　　R(2,4):C5 耗時(shí)為77.0 剩余時(shí)間403.0</p><p>　　R(3,2

33、):C6 耗時(shí)為318.3 剩余時(shí)間161.6</p><p>　　R(3,3):C3 耗時(shí)為48.0 剩余時(shí)間28.0(剩余時(shí)間內(nèi)C3不工作)</p><p>　　R(3,6):C2 耗時(shí)為233.4 剩余時(shí)間98.7</p><p>　　R(4,5):C5 耗時(shí)為401.0 剩余時(shí)間2.0(剩余時(shí)間內(nèi)C5不工作)<

34、/p><p>　　R(4,6):C1、C2 耗時(shí)為156.5 剩余時(shí)間29.0（ 不工作其中C1運(yùn)8次，C2運(yùn)6次）（剩余時(shí)間內(nèi)C1、C2不工作）</p><p>　　R(5,1):C4 耗時(shí)為397.3 剩余時(shí)間46.0（剩余時(shí)間內(nèi)C4不工作）</p><p>　　R(5,3):C6 耗時(shí)為107.6 剩余時(shí)間54.0(剩余時(shí)間內(nèi)C6不工作)

35、</p><p>　　故卡車調(diào)度如下表6：</p><p><b>　　表6 卡車調(diào)度表</b></p><p>　?。ㄗⅲ罕碇械臄?shù)據(jù)，如：C1:13表示是車輛C1從鏟位2運(yùn)送13次礦石到礦石漏。）</p><p>　　4.3.1目標(biāo)二的模型建立：</p><p>　　要求獲得最大的產(chǎn)量，目標(biāo)函數(shù)

36、為：</p><p>　?。槊枯v卡車載重量，為從第個(gè)鏟位到第個(gè)卸點(diǎn)的運(yùn)送次數(shù)。）</p><p>　　分析可知：目標(biāo)二的約束條件與目標(biāo)一相同。</p><p>　　4.3.2問(wèn)題二的求解</p><p>　　依據(jù)lingo程序運(yùn)行結(jié)果得到4種方案相關(guān)數(shù)據(jù)表7：</p><p><b>　　表7 程序運(yùn)行結(jié)果

37、</b></p><p>　　由上表可知：方案3的總產(chǎn)量最大為100100.0噸，且其礦石產(chǎn)量也是最大的，故選擇方案3是相對(duì)最合理的，即選擇鏟位 1 2 3 4 9 10 7。</p><p>　　下面針對(duì)方案3給出具體的車輛調(diào)度計(jì)劃。</p><p>　　由程序解得的的值得到表8：</p><p>　　表8 各鏟位到各卸點(diǎn)的運(yùn)輸

38、次數(shù)</p><p>　　依據(jù)程序運(yùn)行結(jié)果的值以及所需卡車數(shù)為20，只要，我們可以確定這條路徑上有固定運(yùn)輸卡車，從而得到路線保持不變的車輛數(shù)為8（這8輛車依次編號(hào)為C13~C20），這7輛車的路徑具體如表9：</p><p>　　表9各路徑上固定的運(yùn)輸卡車數(shù)</p><p>　　剩下的會(huì)依調(diào)度改變路線的12輛車依次編號(hào)為C1~C12</p><p

39、>　　記表示卸點(diǎn)到鏟位的路徑。（注：=1,2,34,5分別表示礦石漏，倒裝場(chǎng)Ⅰ，倒裝場(chǎng)Ⅱ，巖場(chǎng)，巖石漏； =1…7，分別表示 鏟位1,2,3,4,9,10,7；）</p><p>　　接著我們算出耗時(shí)和剩余時(shí)間，耗時(shí)及剩余時(shí)間計(jì)算公式與問(wèn)題一求解中的一樣，此處不再贅述。根據(jù)貪心原理安排非固定車輛的工作路線：</p><p>　　（注：以下時(shí)間單位為：分鐘） </p>&

40、lt;p>　　R(1,2):C11 耗時(shí)為264 剩余時(shí)間216</p><p>　　R(1,5):C7、C10 耗時(shí)為225.6 剩余時(shí)間10.1(其中C7運(yùn)輸4次，C10運(yùn)輸17次，剩余時(shí)間內(nèi)C7、C10不工作)</p><p>　　R(1,7):C12 耗時(shí)為222.5 剩余時(shí)間257.5</p><p>　

41、　R(2,1):C5、C8 耗時(shí)為161.4 剩余時(shí)間9(其中C5運(yùn)輸1次，C8運(yùn)輸9次，剩余時(shí)間內(nèi)C5、C8不工作)</p><p>　　R(2,2):C11 耗時(shí)為205.6 剩余時(shí)間10.4(剩余時(shí)間內(nèi)C11不工作)</p><p>　　R(2,4):C1 耗時(shí)為393.3 剩余時(shí)間86.7</p><p>　　R(

42、2,7):C2 耗時(shí)為372.9 剩余時(shí)間107.1</p><p>　　R(3,1):C1、C3 耗時(shí)為134.7 剩余時(shí)間25(其中C1運(yùn)輸3次，C3運(yùn)輸2次，剩余時(shí)間內(nèi)C1、C3不工作)</p><p>　　R(3,2):C9 耗時(shí)為294.5 剩余時(shí)間185.5</p><p>　　R(3,3):C3

43、 耗時(shí)為407 剩余時(shí)間73</p><p>　　R(3,6):C10 耗時(shí)為294.1 剩余時(shí)間185.9</p><p>　　R(3,7):C6 耗時(shí)為57.7 剩余時(shí)間32.1（剩余時(shí)間內(nèi)C6不工作）</p><p>　　R(4,4):C4 耗時(shí)為440.7 剩余時(shí)間39.3（剩余時(shí)間內(nèi)C4不工作

44、）</p><p>　　R(4,5):C5 耗時(shí)為460.7 剩余時(shí)間19.3</p><p>　　R(4,6):C12 耗時(shí)為219.7 剩余時(shí)間37.8</p><p>　　R(5,1):C6 耗時(shí)為390.2 剩余時(shí)間89.8</p><p>　　R(5,2):C2 耗時(shí)

45、為93.3 剩余時(shí)間13.8(剩余時(shí)間內(nèi)C2不工作)</p><p>　　R(5,3):C7 耗時(shí)為430.2 剩余時(shí)間49.8</p><p>　　R(5,4):C9、C12 耗時(shí)為190.1 剩余時(shí)間33.2(其中C9運(yùn)輸11次，C12運(yùn)輸1次，剩余時(shí)間內(nèi)C9、C12不工作)</p><p>　　R(5,7):C8

46、耗時(shí)為328.9 剩余時(shí)間151.1</p><p><b>　　故卡車調(diào)度如下：</b></p><p>　?。ㄗⅲ罕碇械臄?shù)據(jù)，如：C6:12表示是車輛C6從鏟位7運(yùn)送12次礦石到礦石漏。）</p><p><b>　　五、模型優(yōu)缺點(diǎn)</b></p><p><b>　　優(yōu)點(diǎn)：<

47、;/b></p><p>　　1.我們按照題目要求建立了非線性規(guī)劃模型，求得題目要求的最優(yōu)解，模型，建立的模型有實(shí)用性，在露天礦生產(chǎn)過(guò)程中能得到較好運(yùn)用</p><p>　　2.車次安排上，充分考慮了線路問(wèn)題，使每輛車的時(shí)間利用率最大化</p><p>　　3.運(yùn)用lingo軟件進(jìn)行求解計(jì)算，使得到的數(shù)據(jù)較為準(zhǔn)確。</p><p>&l

48、t;b>　　缺點(diǎn)：</b></p><p>　　1.部分鏟位的確定、卡車路線安排均根據(jù)貪心原理得到，這樣得到的不是全局上的最優(yōu)解。</p><p>　　2.模型后部分的車輛安排，計(jì)算量太大。且考慮變化路線時(shí)為了計(jì)算方便，是按車輛從原卸點(diǎn)回到原鏟位、再?gòu)男碌溺P位運(yùn)送到新的卸點(diǎn)的情況來(lái)算，實(shí)際安排是直接從原卸點(diǎn)回到新鏟位，而不需回到原卸點(diǎn)，返回路線的距離不同，造成時(shí)間上的誤差

49、。</p><p>　　3.模型中的理想條件在實(shí)際環(huán)境下不能真正實(shí)現(xiàn)，裝車和卸車過(guò)程也不可能完全按照題目給出的標(biāo)準(zhǔn)實(shí)現(xiàn)。</p><p>　　4.在對(duì)該模型進(jìn)行不等待約束時(shí)，出于更加準(zhǔn)確建立模型的考慮，運(yùn)用了向左取整函數(shù)，所以在最后的車輛具體安排時(shí)，其處理過(guò)程具有一定的難度。</p><p><b>　　參考文獻(xiàn)：</b></p>

50、<p><b>　　附錄一：</b></p><p>　　問(wèn)題一的lingo代碼以及運(yùn)行結(jié)果如下：</p><p>　　所選鏟位為 1 2 3 4 9 10 8 時(shí)的代碼如下：(其他的3種方案代碼類似)</p><p><b>　　model:</b></p><p><b>

51、　　sets:</b></p><p>　　set1/1..5/:unload,N;</p><p>　　set2/1..7/:load,Fa,Fb,P;</p><p>　　set3(set1,set2):D,X,K,car;</p><p><b>　　endsets</b></p><

52、;p>　　min=@sum(set3(i,j):L*D(i,j)*X(i,j));</p><p>　　@for(set1(i):@sum(set2(j):L*X(i,j))>=N(i));</p><p>　　@for(set3(i,j):@gin(X));</p><p>　　@for(set2(j):@sum(set1(i)|i#LE#3:L*X(

53、i,j))<=Fb(j));</p><p>　　@for(set2(j):@sum(set1(i)|i#GE#4:L*X(i,j))<=Fa(j));</p><p>　　@for(set3(i,j):K(i,j)=@floor(480/(8+2*D(i,j)*60/28)));</p><p>　　@sum(set3(i,j):car(i,j))&l

54、t;=20;</p><p>　　@for(set3(i,j):car(i,j)=X(i,j)/K(i,j));</p><p>　　C=@sum(set3(i,j):car(i,j));</p><p>　　@for(set1(i)|i#LE#3:@sum(set2(j):X(i,j))*L*0.285<=@sum(set2(j):L*X(i,j)*P(j)

55、));</p><p>　　@for(set1(i)|i#LE#3:@sum(set2(j):L*X(i,j)*P(j))<=0.305*L*@sum(set2(j):X(i,j))); !鐵含量約束;</p><p>　　@for(set1(i):@sum(set2(j):X(i,j))<=160);</p><p>　　@for(set2(j):@s

56、um(set1(i):X(i,j))<=96);</p><p>　　ore=@sum(set3(i,j)|i#LE#3:L*X(i,j)); !礦石產(chǎn)量;</p><p>　　rock=@sum(set3(i,j)|i#GE#4:L*X(i,j)); !巖石產(chǎn)量;</p><p>　　@for(set3:@floor(car)+1<=(8+6

57、0*D/14)/5); !不等待約束;</p><p><b>　　data:</b></p><p>　　D=5.265.194.214.000.641.271.90</p><p>　　1.900.991.901.133.093.512.04</p><p>　　4.423.863.72

58、3.161.270.502.46</p><p>　　5.895.615.614.561.060.573.72</p><p>　　0.641.761.271.835.056.101.62;</p><p>　　N=12000 13000 13000 13000 19000;</p><p>　　Fb=9500

59、10500 10000 10500 13500 12500 13000;</p><p>　　Fa=12500 11000 13500 10500 13500 12500 11500;</p><p>　　P=0.30.280.290.320.330.31 0.31;</p><p><b>　　L=154;</b></p>

60、;<p><b>　　enddata</b></p><p><b>　　end</b></p><p><b>　　運(yùn)行結(jié)果如下：</b></p><p>　　Local optimal solution found.</p><p>　　Objective v

61、alue: 85628.62</p><p>　　Extended solver steps: 13</p><p>　　Total solver iterations: 1313</p><p>　　

62、Variable Value Reduced Cost</p><p>　　L 154.0000 0.000000</p><p>　　C 12.80060 0.000000</p><p>　　ORE 38192.00 0.

63、000000</p><p>　　ROCK 32186.00 0.000000</p><p>　　UNLOAD( 1) 0.000000 0.000000</p><p>　　UNLOAD( 2) 0.000000 0.000000</p>&

64、lt;p>　　UNLOAD( 3) 0.000000 0.000000</p><p>　　UNLOAD( 4) 0.000000 0.000000</p><p>　　UNLOAD( 5) 0.000000 0.000000</p><p>　　N(

65、1) 12000.00 0.000000</p><p>　　N( 2) 13000.00 0.000000</p><p>　　N( 3) 13000.00 0.000000</p><p>　　N( 4) 13000.00

66、 0.000000</p><p>　　N( 5) 19000.00 0.000000</p><p>　　LOAD( 1) 0.000000 0.000000</p><p>　　LOAD( 2) 0.000000 0.000000</p>

67、<p>　　LOAD( 3) 0.000000 0.000000</p><p>　　LOAD( 4) 0.000000 0.000000</p><p>　　LOAD( 5) 0.000000 0.000000</p><p>　　LOAD( 6)

68、 0.000000 0.000000</p><p>　　LOAD( 7) 0.000000 0.000000</p><p>　　FA( 1) 12500.00 0.000000</p><p>　　FA( 2) 11000.00

69、 0.000000</p><p>　　FA( 3) 13500.00 0.000000</p><p>　　FA( 4) 10500.00 0.000000</p><p>　　FA( 5) 13500.00 0.000000</p>

70、<p>　　FA( 6) 12500.00 0.000000</p><p>　　FA( 7) 11500.00 0.000000</p><p>　　FB( 1) 9500.000 0.000000</p><p>　　FB( 2)

71、10500.00 0.000000</p><p>　　FB( 3) 10000.00 0.000000</p><p>　　FB( 4) 10500.00 0.000000</p><p>　　FB( 5) 13500.00 0.000

72、000</p><p>　　FB( 6) 12500.00 0.000000</p><p>　　FB( 7) 13000.00 0.000000</p><p>　　P( 1) 0.3000000 0.000000</p><p>　　

73、P( 2) 0.2800000 0.000000</p><p>　　P( 3) 0.2900000 0.000000</p><p>　　P( 4) 0.3200000 0.000000</p><p>　　P( 5) 0.3300000

74、 0.000000</p><p>　　P( 6) 0.3100000 0.000000</p><p>　　P( 7) 0.3100000 0.000000</p><p>　　D( 1, 1) 5.260000 0.000000</p>

75、<p>　　D( 1, 2) 5.190000 0.000000</p><p>　　D( 1, 3) 4.210000 0.000000</p><p>　　D( 1, 4) 4.000000 0.000000</p><p>　　D( 1, 5)

76、 0.6400000 0.000000</p><p>　　D( 1, 6) 1.270000 0.000000</p><p>　　D( 1, 7) 1.900000 0.000000</p><p>　　D( 2, 1) 1.900000

77、 0.000000</p><p>　　D( 2, 2) 0.9900000 0.000000</p><p>　　D( 2, 3) 1.900000 0.000000</p><p>　　D( 2, 4) 1.130000 0.000000&l

78、t;/p><p>　　D( 2, 5) 3.090000 0.000000</p><p>　　D( 2, 6) 3.510000 0.000000</p><p>　　D( 2, 7) 2.040000 0.000000</p><p>

79、　　D( 3, 1) 4.420000 0.000000</p><p>　　D( 3, 2) 3.860000 0.000000</p><p>　　D( 3, 3) 3.720000 0.000000</p><p>　　D( 3, 4) 3

80、.160000 0.000000</p><p>　　D( 3, 5) 1.270000 0.000000</p><p>　　D( 3, 6) 0.5000000 0.000000</p><p>　　D( 3, 7) 2.460000

81、0.000000</p><p>　　D( 4, 1) 5.890000 0.000000</p><p>　　D( 4, 2) 5.610000 0.000000</p><p>　　D( 4, 3) 5.610000 0.000000</p>

82、<p>　　D( 4, 4) 4.560000 0.000000</p><p>　　D( 4, 5) 1.060000 0.000000</p><p>　　D( 4, 6) 0.5700000 0.000000</p><p>　　D( 4, 7

83、) 3.720000 0.000000</p><p>　　D( 5, 1) 0.6400000 0.000000</p><p>　　D( 5, 2) 1.760000 0.000000</p><p>　　D( 5, 3) 1.270000

84、 0.000000</p><p>　　D( 5, 4) 1.830000 0.000000</p><p>　　D( 5, 5) 5.050000 0.000000</p><p>　　D( 5, 6) 6.100000 0.000000&

85、lt;/p><p>　　D( 5, 7) 1.620000 0.000000</p><p>　　X( 1, 1) 0.000000 810.0400</p><p>　　X( 1, 2) 13.00000 799.2600</p><p>

86、;　　X( 1, 3) 0.000000 648.3400</p><p>　　X( 1, 4) 0.000000 616.0000</p><p>　　X( 1, 5) 0.000000 98.56000</p><p>　　X( 1, 6)

87、11.00000 195.5800</p><p>　　X( 1, 7) 54.00000 292.6000</p><p>　　X( 2, 1) 0.000000 292.6000</p><p>　　X( 2, 2) 42.00000

88、 152.4600</p><p>　　X( 2, 3) 0.000000 292.6000</p><p>　　X( 2, 4) 43.00000 174.0200</p><p>　　X( 2, 5) 0.000000 475.8600</p>

89、<p>　　X( 2, 6) 0.000000 540.5400</p><p>　　X( 2, 7) 0.000000 314.1600</p><p>　　X( 3, 1) 0.000000 680.6800</p><p>　　X( 3,

90、2) 13.00000 594.4400</p><p>　　X( 3, 3) 2.000000 572.8800</p><p>　　X( 3, 4) 0.000000 486.6400</p><p>　　X( 3, 5) 0.000000

91、 195.5800</p><p>　　X( 3, 6) 70.00000 77.00000</p><p>　　X( 3, 7) 0.000000 378.8400</p><p>　　X( 4, 1) 0.000000 907.0600

92、</p><p>　　X( 4, 2) 0.000000 863.9400</p><p>　　X( 4, 3) 0.000000 863.9400</p><p>　　X( 4, 4) 0.000000 702.2400</p><p&g

93、t;　　X( 4, 5) 70.00000 163.2400</p><p>　　X( 4, 6) 15.00000 87.78000</p><p>　　X( 4, 7) 0.000000 572.8800</p><p>　　X( 5, 1)

94、 81.00000 98.56000</p><p>　　X( 5, 2) 0.000000 271.0400</p><p>　　X( 5, 3) 43.00000 195.5800</p><p>　　X( 5, 4) 0.000000

95、 281.8200</p><p>　　X( 5, 5) 0.000000 777.7000</p><p>　　X( 5, 6) 0.000000 939.4000</p><p>　　X( 5, 7) 0.000000 249.4800</p>

96、;<p>　　K( 1, 1) 15.00000 0.000000</p><p>　　K( 1, 2) 15.00000 0.000000</p><p>　　K( 1, 3) 18.00000 0.000000</p><p>　　K( 1,

97、 4) 19.00000 0.000000</p><p>　　K( 1, 5) 44.00000 0.000000</p><p>　　K( 1, 6) 35.00000 0.000000</p><p>　　K( 1, 7) 29.00000

98、 0.000000</p><p>　　K( 2, 1) 29.00000 0.000000</p><p>　　K( 2, 2) 39.00000 0.000000</p><p>　　K( 2, 3) 29.00000 0.00000

99、0</p><p>　　K( 2, 4) 37.00000 0.000000</p><p>　　K( 2, 5) 22.00000 0.000000</p><p>　　K( 2, 6) 20.00000 0.000000</p><p&

100、gt;　　K( 2, 7) 28.00000 0.000000</p><p>　　K( 3, 1) 17.00000 0.000000</p><p>　　K( 3, 2) 19.00000 0.000000</p><p>　　K( 3, 3)

101、 20.00000 0.000000</p><p>　　K( 3, 4) 22.00000 0.000000</p><p>　　K( 3, 5) 35.00000 0.000000</p><p>　　K( 3, 6) 47.00000

102、 0.000000</p><p>　　K( 3, 7) 25.00000 0.000000</p><p>　　K( 4, 1) 14.00000 0.000000</p><p>　　K( 4, 2) 14.00000 0.000000</p&g

103、t;<p>　　K( 4, 3) 14.00000 0.000000</p><p>　　K( 4, 4) 17.00000 0.000000</p><p>　　K( 4, 5) 38.00000 0.000000</p><p>　　K( 4

104、, 6) 45.00000 0.000000</p><p>　　K( 4, 7) 20.00000 0.000000</p><p>　　K( 5, 1) 44.00000 0.000000</p><p>　　K( 5, 2) 30.0000

105、0 0.000000</p><p>　　K( 5, 3) 35.00000 0.000000</p><p>　　K( 5, 4) 30.00000 0.000000</p><p>　　K( 5, 5) 16.00000 0.0000

106、00</p><p>　　K( 5, 6) 14.00000 0.000000</p><p>　　K( 5, 7) 32.00000 0.000000</p><p>　　CAR( 1, 1) 0.000000 0.000000</p><

107、;p>　　CAR( 1, 2) 0.8666667 0.000000</p><p>　　CAR( 1, 3) 0.000000 0.000000</p><p>　　CAR( 1, 4) 0.000000 0.000000</p><p>　　CAR(

108、1, 5) 0.000000 0.000000</p><p>　　CAR( 1, 6) 0.3142857 0.000000</p><p>　　CAR( 1, 7) 1.862069 0.000000</p><p>　　CAR( 2, 1)

109、0.000000 0.000000</p><p>　　CAR( 2, 2) 1.076923 0.000000</p><p>　　CAR( 2, 3) 0.000000 0.000000</p><p>　　CAR( 2, 4) 1.162162

110、 0.000000</p><p>　　CAR( 2, 5) 0.000000 0.000000</p><p>　　CAR( 2, 6) 0.000000 0.000000</p><p>　　CAR( 2, 7) 0.000000 0.0000

111、00</p><p>　　CAR( 3, 1) 0.000000 0.000000</p><p>　　CAR( 3, 2) 0.6842105 0.000000</p><p>　　CAR( 3, 3) 0.1000000 0.000000</p>

112、<p>　　CAR( 3, 4) 0.000000 0.000000</p><p>　　CAR( 3, 5) 0.000000 0.000000</p><p>　　CAR( 3, 6) 1.489362 0.000000</p><p>　　C

113、AR( 3, 7) 0.000000 0.000000</p><p>　　CAR( 4, 1) 0.000000 0.000000</p><p>　　CAR( 4, 2) 0.000000 0.000000</p><p>　　CAR( 4, 3)

114、 0.000000 0.000000</p><p>　　CAR( 4, 4) 0.000000 0.000000</p><p>　　CAR( 4, 5) 1.842105 0.000000</p><p>　　CAR( 4, 6) 0.3333333

115、 0.000000</p><p>　　CAR( 4, 7) 0.000000 0.000000</p><p>　　CAR( 5, 1) 1.840909 0.000000</p><p>　　CAR( 5, 2) 0.000000 0.

116、000000</p><p>　　CAR( 5, 3) 1.228571 0.000000</p><p>　　CAR( 5, 4) 0.000000 0.000000</p><p>　　CAR( 5, 5) 0.000000 0.000000</p&