不確定條件下的間歇生產(chǎn)調(diào)度優(yōu)化是生產(chǎn)調(diào)度問題研究中具有挑戰(zhàn)性的課題。提出了一種基于混合整數(shù)線性規(guī)劃（MILP）的魯棒優(yōu)化模型,來優(yōu)化不確定條件下的生產(chǎn)調(diào)度決策。考慮到生產(chǎn)過程中的操作成本和原料成本,建立了以凈利潤最大為調(diào)度目標的確定性數(shù)學模型。然后考慮需求、處理時間、市場價格三種不確定因素,建立可調(diào)整保守程度的魯棒優(yōu)化模型并轉換成魯棒對應模型。實例結果表明,魯棒優(yōu)化的間歇生產(chǎn)調(diào)度模型較確定性模型利潤減少,但生產(chǎn)任務數(shù)量增加,設備空閑時間縮短,從而增強了調(diào)度方案的可靠性,實現(xiàn)了不確定條件下生產(chǎn)操作性和經(jīng)濟性的綜合優(yōu)化。 

【文章來源】：化工學報. 2020,71(03)北大核心EICSCD

【文章頁數(shù)】：8 頁

【部分圖文】：

本例中狀態(tài)任務網(wǎng)絡圖描述的間歇生產(chǎn)過程

經(jīng)過計算得到確定條件下的最佳事件點個數(shù)為5個，profit=1435.75 USD，求解時間為0.14 s。不確定條件下需要6個事件點，在此條件下求解魯棒優(yōu)化模型。考慮三種不確定因素單獨存在時對目標函數(shù)值的影響，結果如圖2所示。隨著不確定預算參數(shù)的增大，目標函數(shù)值均呈現(xiàn)出下降的趨勢，直到不確定預算參數(shù)取最大值時，得到最保守的解，說明提出的魯棒優(yōu)化模型可以較好地控制模型的保守程度，避免決策結果的過度保守。在實際生產(chǎn)調(diào)度中，三種不確定因素往往是同時存在的，因而系統(tǒng)地考慮了多因素不確定性帶來的影響。結合圖2和表4可以看出，同時考慮三種不確定因素與單獨考慮的相比，當不確定預算參數(shù)取值相同時，目標函數(shù)值較小，這是因為不確定因素的增加給生產(chǎn)調(diào)度帶來了負面的影響。因而當不確定預算取值Γd=0.7,Γt=0.7,Γp=3.5時，此時的魯棒模型已經(jīng)無可行解�？梢钥闯�，同時考慮三種不確定因素時，模型的求解時間呈上升趨勢，這是由于隨著不確定預算參數(shù)值的增加，模型魯棒性增加，使可行域縮小，模型的求解時間隨之延長。

另外，不確定因素同時取最惡劣值的情況是很少見的。本例在最惡劣的情況下，需求量、處理時間、原料價格取波動范圍內(nèi)的最大值，而產(chǎn)品價格取波動范圍內(nèi)的最小值，同時滿足條件的調(diào)度方案是不存在的。企業(yè)決策者可以通過設定不確定預算參數(shù)值來獲得不確定條件下的較滿意的調(diào)度方案。對于風險中性決策者，可以選擇不確定條件（Γd=0.3,Γt=0.3,Γp=1.5）下的調(diào)度方案，對于較保守的決策者，可以選擇不確定條件（Γd=0.6,Γt=0.6,Γp=3）下的調(diào)度方案，分別如圖3和圖4所示。圖中不同顏色的矩形代表設備執(zhí)行不同的任務，矩形的長度代表任務的加工時間(h)，矩形中的數(shù)字代表任務的處理量(kg)�？梢钥闯觯c圖5中確定條件下的調(diào)度方案相比，兩種不確定條件下任務的數(shù)量增加，在圖3的調(diào)度方案中生產(chǎn)出更多的產(chǎn)品，從而更好地滿足了需求增加時的情景；兩種不確定條件下反應器RR1和RR2未被使用的時間間隙明顯少于確定條件下的，一方面是因為設備上的任務數(shù)量增加，另一方面說明魯棒調(diào)度方案考慮到了不確定處理時間的影響，因為處理時間的延長會使設備的空閑時間縮短。圖4 不確定條件下的最優(yōu)調(diào)度方案(Γd=0.6,Γt=0.6,Γp=3)

【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：3136892