内容正文:
案例 露天矿生产车辆安排方案的优化模型
案例实际背景
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28km/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60m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.
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).
请你就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.
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Ⅰ1.3万吨、倒装场Ⅱ1.3万吨、岩石漏1.9万吨、岩场1.3万吨.
铲位和卸点位置的二维示意图,如图3.1所示,各铲位和各卸点之间的距离(公里)如表3.1所示.
各铲位矿石、岩石数量(万吨)和矿石的平均铁含量如表3.2所示.
案例分析范文 露天矿生产车辆安排方案的优化模型
摘要:本章建立了露天矿生产车辆安排方案的优化模型,为提高设备的利用率以增加露天矿经济效益,在卡车不等待条件下且满足产量和品位要求的基础上,依据所给的两条原则分别建模制定了一个班次的生产计划:铲车的定辆定位和卡车定辆定线定次,并相应给出各生产计划的快速算法、总运量及岩矿石的产量,最终在讨论分析后,对模型做出了评价和改进.
模型Ⅰ:对问题1建立了求路段车次上限、卸点车次下限、铲位运矿与运岩的最大整车数等模型,并依据原则1分步建立了若干个线性规划模型,运用Mathematica软件求解,综合给出了生产计划:出动6辆铲车,出动13辆卡车,相应的总运量88496.1吨公里,岩石产量32186吨,矿石产量38192吨.
模型Ⅱ:对问题1建立整数规划模型,采用lingo编程法,给出了一个班次的生产计划:出动7辆铲车,铲位1、2、3、4、8、9、10各安排一辆;出动13辆卡车,具体方案为:铲位1→岩石漏81车次,2辆;铲位3→岩石漏43车次,1辆;铲位9→岩场70车次,2辆;铲位4→倒装场Ⅰ45车次,2辆;铲位8→矿石漏54车次,2辆;铲位2⊖倒装场Ⅰ40车次,→矿石漏13车次,⊖倒装场Ⅱ15车次,3辆;铲位10→岩场15车次,→矿石漏11车次,→倒装场Ⅱ70车次,2辆.相应的总运量85714.86吨公里,岩石产量32186吨,矿石产量38192吨.结果总运量优于模型Ⅰ,产量相同.
模型Ⅲ:对问题2建立最优化模型,利用lingo编程法,给出生产计划:出动全部7辆,铲位1、2、3、7、8、9、10各安排一辆:出动20辆卡车,具体方案为:铲位1→倒装场Ⅰ15车,岩石漏81车;铲位2→倒装场Ⅰ66车,→岩石漏28车,→倒装场Ⅱ2车;铲位3→矿石漏20车,→岩石漏51车,→倒装场Ⅱ25车;铲位7→倒装场Ⅰ68车,→岩场28车;铲位8→矿石漏60车,→倒装场Ⅰ2车,→岩场12车,→倒装场Ⅱ22车;铲位9→倒装场Ⅰ9车