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大型機(jī)械產(chǎn)品堆場發(fā)運(yùn)物流運(yùn)作效率優(yōu)化研究與應(yīng)用

發(fā)布時間:2024-02-24 19:11
  本文主要基于某大型機(jī)械產(chǎn)品制造企業(yè)堆場發(fā)運(yùn)物流實(shí)際場景,研究了優(yōu)化堆場發(fā)運(yùn)物流運(yùn)作效率的兩個方面,即裝車方案優(yōu)化與堆場車輛調(diào)度優(yōu)化。具體地,裝車方案優(yōu)化主要聚焦于求解一類二維多箱型裝箱問題;堆場車輛調(diào)度優(yōu)化則基于實(shí)際場景中的多種約束提出,旨在細(xì)化車輛入廠計劃的制定。在堆場發(fā)運(yùn)物流運(yùn)作中,裝車方案作為車輛入廠計劃制定與堆場車輛調(diào)度的輸入。本文的主要內(nèi)容包括:(1)研究了一種以最小化所使用車輛總成本為目標(biāo)并考慮載重約束的二維多箱型裝箱問題,建立了該問題的數(shù)學(xué)模型,并采用CPLEX驗(yàn)證了模型有效性?紤]到skyline算法在求解一類二維背包問題的優(yōu)異性能,對skyline算法進(jìn)行改進(jìn),使其能夠構(gòu)造所提問題解方案。由于精確算法在問題規(guī)模較大時很難在可接受時間內(nèi)求解得到精確解或滿意解,因此針對所提問題特點(diǎn)設(shè)計了一種并行貪婪隨機(jī)自適應(yīng)搜索+路徑重連算法(Parallel Greedy Randomized Adaptive Search Procedures with Path Relinking,Parallel GRASP+PR),該算法采用了改進(jìn)skyline算法來構(gòu)造問題解。通過大量計算實(shí)...

【文章頁數(shù)】:74 頁

【學(xué)位級別】:碩士

【部分圖文】:

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25華中科技大學(xué)碩士學(xué)位論文圖2.5初始解和向?qū)Ы鈭D2.6展示了初始物品序列到向?qū)锲沸蛄械囊苿舆^程,在每次鄰域操作后,選擇相同物品屬性增加的鄰域序列集合中最優(yōu)的序列作為下次鄰域操作的起點(diǎn),重復(fù)上述過程,最終將達(dá)到向?qū)锲沸蛄,此時算法運(yùn)行結(jié)束。圖2.6路徑重連示例根據(jù)路徑重連算....


圖2.6路徑重連示例

圖2.6路徑重連示例

25華中科技大學(xué)碩士學(xué)位論文圖2.5初始解和向?qū)Ы鈭D2.6展示了初始物品序列到向?qū)锲沸蛄械囊苿舆^程,在每次鄰域操作后,選擇相同物品屬性增加的鄰域序列集合中最優(yōu)的序列作為下次鄰域操作的起點(diǎn),重復(fù)上述過程,最終將達(dá)到向?qū)锲沸蛄校藭r算法運(yùn)行結(jié)束。圖2.6路徑重連示例根據(jù)路徑重連算....


圖2.7算例1所得裝箱方案

圖2.7算例1所得裝箱方案

31華中科技大學(xué)碩士學(xué)位論文根據(jù)表2-4可以計算得到,并行GRASP+PR算法所得結(jié)果對精確解的命中率為85%,所有非命中解的總成本均只比最優(yōu)解的總成本高1或2。值得一提的是,采用CPLEX很難在可接受時間范圍內(nèi)對物品數(shù)量為40的算例求解得到最優(yōu)解,即使是對物品數(shù)量為20的算例,....


圖3.1堆場布局示例

圖3.1堆場布局示例

34華中科技大學(xué)碩士學(xué)位論文圖3.1堆場布局示例3.1.2問題描述堆場車輛調(diào)度問題可以描述為,給定輛車,每輛車(=1,2,…,)對應(yīng)有給定待裝載物品集,其中為所有物品的集合,且物品總數(shù)量為;給定堆場入口0、物品裝車站點(diǎn)集={1,2,…,}、堆場出口+1以及堆場區(qū)域集合={1,2,....



本文編號:3909488

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