【摘要】：生產(chǎn)調(diào)度為實(shí)際生產(chǎn)帶來了明顯的經(jīng)濟(jì)效益,受到了國(guó)內(nèi)外研究學(xué)者的廣泛關(guān)注,是當(dāng)前理論研究和應(yīng)用研究的熱點(diǎn)�；陔x散時(shí)間表達(dá)的間歇過程混合整數(shù)線性/非線性規(guī)劃(mixed integer linear/non-linear programming,MILP/MINLP)調(diào)度模型,一般通過整數(shù)規(guī)劃算法來求解。常用的整數(shù)規(guī)劃算法包括分支定界法和割平面法,不斷提高整數(shù)規(guī)劃算法的效率和精度,對(duì)于求解生產(chǎn)調(diào)度問題有著重要的研究意義。本文針對(duì)整數(shù)規(guī)劃算法在生產(chǎn)調(diào)度領(lǐng)域的應(yīng)用做了以下研究:(1)針對(duì)經(jīng)典分支定界法任意選擇分支變量的不足提出改進(jìn),定義了一種偽貢獻(xiàn)分支策略,根據(jù)非整形變量取整對(duì)目標(biāo)函數(shù)影響的大小,選擇優(yōu)先分支的變量。將偽貢獻(xiàn)分支策略與廣度優(yōu)先搜索策略相結(jié)合,提出改進(jìn)的分支定界法。分別采用經(jīng)典分支定界法和改進(jìn)的分支定界法對(duì)數(shù)值案例進(jìn)行仿真,結(jié)果表明,改進(jìn)算法有效減少了分支次數(shù)和調(diào)用線性規(guī)劃的次數(shù),明顯縮短了求解時(shí)間,達(dá)到了優(yōu)化搜索路徑,提高算法求解效率的目的。(2)將改進(jìn)的分支定界法與割平面法相結(jié)合,提出改進(jìn)的分支切割法。在求解過程中一方面通過添加切平面,割去可行域中不存在最優(yōu)解的部分,縮小最優(yōu)解的查找范圍,另一方面借助偽貢獻(xiàn)分支策略,有效減少分支次數(shù)。改進(jìn)的分支切割法結(jié)合了分支定界法和割平面法的優(yōu)點(diǎn),彌補(bǔ)了兩種算法獨(dú)立處理整數(shù)規(guī)劃問題時(shí)的不足。(3)以啤酒生產(chǎn)為背景,在考慮設(shè)備加工能力、存儲(chǔ)容量、物料平衡等約束的基礎(chǔ)上,使用本課題組人員編寫的“流程工業(yè)智能建模平臺(tái)”,自動(dòng)生成MILP調(diào)度模型系數(shù)矩陣,采用改進(jìn)的分支切割法求解調(diào)度問題,結(jié)果表明了改進(jìn)算法求解此類問題的有效性。
[Abstract]:Production scheduling has brought obvious economic benefits to actual production, and has been widely concerned by scholars at home and abroad. It is the focus of theoretical research and application research at present. The mixed integer linear / nonlinear programming (mixed integer linear/non-linear programming,MILP/MINLP) scheduling model based on discrete time representation is usually solved by integer programming algorithm. The commonly used integer programming algorithms include branch and bound method and cut plane method, which improve the efficiency and precision of integer programming algorithm. It is of great significance to solve production scheduling problems. In this paper, the application of integer programming in the field of production scheduling is studied as follows: (1) in view of the shortcomings of the classical branch and bound method, a pseudo-contribution branching strategy is defined. According to the size of the effect of unshaping variables on the objective function, the first branch variables are selected. By combining the pseudo-contribution branching strategy with the breadth-first search strategy, an improved branch and bound method is proposed. The classical branch and bound method and the improved branch and bound method are used to simulate the numerical cases respectively. The results show that the improved algorithm can effectively reduce the number of branches and the times of calling linear programming, and obviously shorten the solving time. It achieves the purpose of optimizing the search path and improving the efficiency of the algorithm. (2) an improved branch cutting method is proposed by combining the improved branch and bound method with the cutting plane method. On the one hand, by adding a tangent plane, we cut off the parts of the feasible domain where there is no optimal solution, and reduce the search range of the optimal solution. On the other hand, by using the pseudo-contribution branching strategy, we can effectively reduce the number of branches. The improved branch-cutting method combines the advantages of the branch-and-bound method and the cutting plane method, and makes up for the shortcomings of the two algorithms in dealing with integer programming problems independently. (3) taking beer production as the background, considering the equipment processing capacity and storage capacity, On the basis of the constraint of material balance, the MILP scheduling model coefficient matrix is automatically generated by the intelligent modeling platform of process industry, and the improved branch cutting method is used to solve the scheduling problem. The results show that the improved algorithm is effective in solving such problems.
【學(xué)位授予單位】：杭州電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：O221.4

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2358440