本文關(guān)鍵詞：鋼鐵成品水運(yùn)集配與裝載計(jì)劃建模與優(yōu)化

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【摘要】：物流從功能上分為生產(chǎn)型物流和運(yùn)輸型物流；從作業(yè)上分為運(yùn)輸、存取、搬運(yùn)和裝卸等工序；從對象上分為箱體類、塊狀類、散體類和液體類；從運(yùn)輸方式上分為水運(yùn)、鐵運(yùn)、汽運(yùn)、空運(yùn)等。鋼鐵企業(yè)的物流屬于典型的生產(chǎn)型物流,本文以鋼鐵企業(yè)為背景,研究了成品水運(yùn)物流的集配計(jì)劃和裝載計(jì)劃問題。由于鋼鐵企業(yè)成品物流具有單體重量大、品種與形狀多、表面質(zhì)量要求高、運(yùn)輸量大等特點(diǎn),使得鋼鐵企業(yè)單純依靠手工編制物流計(jì)劃的粗放型管理方式已經(jīng)難以滿足成品復(fù)雜物流作業(yè)優(yōu)化的需要。因此,如何精細(xì)化物流作業(yè)管理已成為鋼鐵企業(yè)降低物流成本、提高物流設(shè)備利用率、增強(qiáng)客戶滿意度的必然選擇。本文針對鋼鐵成品水運(yùn)集配計(jì)劃和裝載計(jì)劃問題,分別建立了考慮復(fù)雜實(shí)際物流約束和管理要求的整數(shù)線性規(guī)劃模型；針對問題求解的NP-難特點(diǎn),設(shè)計(jì)了智能優(yōu)化算法進(jìn)行近似求解,并開發(fā)了決策支持系統(tǒng)進(jìn)行了實(shí)際應(yīng)用驗(yàn)證。主要研究內(nèi)容概述如下：(1)鋼鐵成品水運(yùn)集配計(jì)劃問題是根據(jù)成品鋼卷的重量、規(guī)格、庫位、去向等信息進(jìn)行組批,在滿足批總重不超過給定船的裝載量以及相關(guān)到港站的額定載重量等約束的要求下,使得船的裝載量獎勵、后到港鋼卷裝載懲罰、鋼卷出庫倒垛懲罰和鋼卷所在合同拆分懲罰加權(quán)之和最大。針對此問題,以鋼卷與船的分配關(guān)系為決策變量,通過鋼卷出庫順序和垛位位置線性地刻畫倒垛次數(shù),建立了整數(shù)線性規(guī)劃模型,對于小規(guī)模問題通過CPLEX軟件求得最優(yōu)解。(2)由于水運(yùn)集配計(jì)劃問題是NP-難問題,對于中大規(guī)模的問題采用CPLEX軟件無法在可接受時間內(nèi)獲得最優(yōu)解。因此,對于大規(guī)模問題設(shè)計(jì)了基于分散搜索與變深度搜索的混合智能優(yōu)化方法進(jìn)行求解。該混合算法,根據(jù)手工編制計(jì)劃方法和問題結(jié)構(gòu)特征構(gòu)造了產(chǎn)生初始種群的啟發(fā)式算法,利用變深度算法的局部尋優(yōu)能力更新分散搜索算法產(chǎn)生的解的參考集。通過隨機(jī)和實(shí)際數(shù)據(jù)對算法性能進(jìn)行了測試,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明提出的混合算法在求解小規(guī)模算例時的解與最優(yōu)解的平均偏差為0.15%,在求解大規(guī)模算例時的解與啟發(fā)式得到的解的平均偏差為25.66%。(3)鋼鐵成品水運(yùn)裝載計(jì)劃問題是基于集配計(jì)劃已選中的鋼卷,確定其在給定船上的的裝載位置及坐標(biāo),在滿足船平衡和裝載空間規(guī)格等要求的情況下,保證船穩(wěn)定航行且鋼卷的卸載倒垛次數(shù)和同到港站的鋼卷在船上的放置分散度最小。針對船體穩(wěn)定性常規(guī)重量方法難以準(zhǔn)確刻畫的問題,提出了一種新的正交力矩計(jì)算方法用于精確刻畫船體二維平衡測度�；诖朔椒�,建立了整數(shù)線性規(guī)劃模型,通過CPLEX軟件求解可得到小規(guī)模問題的最優(yōu)解；同時,基于問題可行域結(jié)構(gòu)研究,構(gòu)造了多個有效不等式用于加速模型求解。(4)由于水運(yùn)裝載計(jì)劃問題是NP-難問題,對于中大規(guī)模的問題采用CPLEX軟件無法在可接受時間內(nèi)獲得最優(yōu)解。因此,對于大規(guī)模問題設(shè)計(jì)了禁忌搜索算法進(jìn)行近似求解。在算法實(shí)施中,構(gòu)造了仿手工編制計(jì)劃方法的初始啟發(fā)式算法,通過分析問題最優(yōu)解性質(zhì),提出了算法加速策略和復(fù)合鄰域改進(jìn)算法的性能；提出了基于模型松弛的下界驗(yàn)證算法求解大規(guī)模問題的性能。通過隨機(jī)和實(shí)際數(shù)據(jù)對算法性能進(jìn)行了測試,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明提出的混合算法在求解小規(guī)模算例時的解與最優(yōu)解的平均偏差為2.26%,在求解大規(guī)模算例時的解與模擬手工算法構(gòu)造的啟發(fā)式得到的解的平均偏差為5.588%。(5)針對國內(nèi)某大型鋼鐵企業(yè)成品水運(yùn)集配與裝載計(jì)劃問題,以上述模型和算法為核心開發(fā)了鋼鐵成品水運(yùn)配載物流優(yōu)化決策支持系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)了計(jì)劃自動生成、圖形顯示和指標(biāo)評價、手工編輯等功能。經(jīng)過實(shí)際數(shù)據(jù)測試,對所提出的模型和算法進(jìn)行了應(yīng)用驗(yàn)證。
【關(guān)鍵詞】：水運(yùn)物流 集配計(jì)劃 裝載計(jì)劃 整數(shù)線性規(guī)劃模型 有效不等式 分散搜索 變深度搜索 禁忌搜索 決策支持系統(tǒng)
【學(xué)位授予單位】：東北大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：F426.31;F552
【目錄】：

• 摘要5-7
• Abstract7-12
• 第一章 緒論12-30
• 1.1 問題的來源、研究目的和意義12-14
• 1.2 水運(yùn)物流產(chǎn)品分類14-15
• 1.3 鋼鐵企業(yè)成品水運(yùn)物流作業(yè)流程介紹15-20
• 1.4 水運(yùn)集配與裝載計(jì)劃的研究現(xiàn)狀綜述20-28
• 1.4.1 集裝箱碼頭裝載計(jì)劃及物流調(diào)度綜述21-24
• 1.4.2 散體類物品和拖車裝載計(jì)劃及物流調(diào)度綜述24
• 1.4.3 鋼鐵企業(yè)成品裝載計(jì)劃及物流調(diào)度綜述24-28
• 1.5 本文的主要工作28-30
• 第二章 鋼鐵企業(yè)成品水運(yùn)集配計(jì)劃問題描述與建模30-38
• 2.1 引言30-31
• 2.2 鋼鐵企業(yè)成品水運(yùn)集配現(xiàn)狀概述31
• 2.3 鋼鐵企業(yè)成品水運(yùn)集配計(jì)劃問題分析31-32
• 2.4 鋼鐵企業(yè)成品水運(yùn)集配計(jì)劃問題描述與數(shù)學(xué)模型32-37
• 2.4.1 問題描述32-34
• 2.4.2 數(shù)學(xué)模型34-36
• 2.4.3 模型分析36-37
• 2.5 本章小結(jié)37-38
• 第三章 基于分散搜索算法求解水運(yùn)集配計(jì)劃問題38-52
• 3.1 分散搜索(SS)算法介紹38-40
• 3.2 變深度搜索(VDS)算法介紹40-41
• 3.3 分散搜索算法的整體邏輯41-45
• 3.3.1 算法的主體思想和求解框架41-42
• 3.3.2 解的表達(dá)42
• 3.3.3 初始解的產(chǎn)生42-43
• 3.3.4 鄰域的設(shè)計(jì)43-44
• 3.3.5 分散搜索算法的求解步驟44-45
• 3.4 算法性能測試及分析45-47
• 3.4.1 測試環(huán)境及算法參數(shù)配置45-46
• 3.4.2 測試結(jié)果及分析46-47
• 3.5 本章小結(jié)47-52
• 第四章 鋼鐵企業(yè)成品水運(yùn)裝載計(jì)劃問題描述與建模52-64
• 4.1 引言52
• 4.2 鋼鐵企業(yè)成品水運(yùn)裝載現(xiàn)狀概述52-54
• 4.3 鋼鐵企業(yè)成品水運(yùn)裝載計(jì)劃問題分析54-55
• 4.4 鋼鐵企業(yè)成品水運(yùn)裝載計(jì)劃問題描述與數(shù)學(xué)模型55-63
• 4.4.1 問題描述55
• 4.4.2 數(shù)學(xué)模型55-61
• 4.4.3 有效不等式61-62
• 4.4.4 模型分析62-63
• 4.5 本章小結(jié)63-64
• 第五章 鋼鐵企業(yè)成品水運(yùn)裝載計(jì)劃問題分析與求解64-86
• 5.1 問題的理論分析64-66
• 5.1.1 最優(yōu)解性質(zhì)64
• 5.1.2 下界64-66
• 5.2 禁忌搜索算法66-71
• 5.2.1 解的表示66
• 5.2.2 初始解的產(chǎn)生66-69
• 5.2.3 鄰域設(shè)計(jì)69
• 5.2.4 禁忌表69-70
• 5.2.5 終止準(zhǔn)則70
• 5.2.6 加速策略70
• 5.2.7 算法步驟70-71
• 5.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果71-85
• 5.3.1 參數(shù)設(shè)置71
• 5.3.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果71-85
• 5.4 小結(jié)85-86
• 第六章 鋼鐵企業(yè)成品水運(yùn)配載物流優(yōu)化決策支持系統(tǒng)86-110
• 6.1 引言86
• 6.2 系統(tǒng)設(shè)計(jì)思想86-87
• 6.3 系統(tǒng)功能設(shè)計(jì)87-92
• 6.3.1 水運(yùn)集配計(jì)劃模塊88-90
• 6.3.2 水運(yùn)裝載計(jì)劃模塊90-92
• 6.4 系統(tǒng)操作步驟92-108
• 6.5 小結(jié)108-110
• 第七章 結(jié)束語110-112
• 參考文獻(xiàn)112-120
• 致謝120-122
• 作者攻博期間發(fā)表和撰寫的論文122-124
• 作者攻博期間參與的科研項(xiàng)目124

【參考文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前2條

1 王鴻鵬;基于知識的集裝箱船自動配積載專家系統(tǒng)[J];上海海運(yùn)學(xué)院學(xué)報(bào);2002年01期

2 郝聚民,紀(jì)卓尚,戴寅生,林焰;集裝箱船舶實(shí)配過程的遺傳算法解決策略[J];中國造船;1999年03期

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本文編號：1011219