基于差分进化算法的钢铁成品铁运配载问题研究

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钢铁企业成品出厂运输方式有三种,分别是船舶运输、汽车运输和铁路运输。在成品物流运输方式中,铁路运输相较于船舶运输和汽车运输具有安全性高、运输成本低的优势,因此铁路运输在钢铁企业的成品运输中占有较高的比重。本文以钢铁企业的成品铁路运输为背景,深入研究了钢铁成品铁运配载问题。钢铁企业成品铁运配载是连接钢铁企业产品和市场的中间环节,是将钢铁成品合理分配到车皮中的重要保证。好的配载方案对提高车皮装载率、降低运输安全隐患、减少钢铁成品对库区的占用、提高企业的市场竞争力具有十分重要的实际意义。本文围绕钢铁企业成品的铁运配载问题进行了深入研究,本文主要工作如下:(1)钢铁企业成品的铁运配载问题是根据集配计划中钢卷的重量、宽度、到港站等信息,确定启用的车皮数量及类型,决策集配计划中每个钢卷在车皮中的摆放位置。考虑钢卷在车皮中的多种摆放方式、装卷后车皮的平衡、到港站等约束。以最小化车皮的空载量和启用车皮的前后左右重量差为目标,建立了线性整数规划模型,并用CPLEX对模型在小规模下进行测试,求解小规模问题的最优解,验证模型的正确性和有效性。(2)针对该问题约束条件复杂且在大规模情形下CPLEX难以求解的情况,本文结合问题设计了启发式算法及差分进化算法进行求解。为了提高差分进化算法的求解性能,本文首先设计了参数自适应和新的变异策略相结合的改进策略。同时为寻找求解本文研究问题的最佳参数及策略组合,本文设计了正交试验,确定出了求解本文研究问题的最佳改进策略。最后基于铁运配载实际数据和随机数据测试结果表明,改进差分进化算法相比于基本差分进化算法在求解时间和解的质量上均有提高,且正交试验法确定的参数策略组合的差分进化算法在改进效果上更加明显。(3)考虑配载现场的实际需求,基于已建立的数学模型和提出的差分进化算法,设计开发了铁运自动配载优化决策支持系统。从系统在线使用情况来看,本系统能够有效降低运输费用、降低制定配载方案的时间、提高配载工作效率。
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