2003年B题《露天矿生产的车辆安排》题目、论文、点评露天矿生产的车辆安排丁余良胡海林...本文研究了露天矿生产的车辆安排最优化问题。
利用主要目标法将多目标最优化问题转化为单目标最优化问题，根据主要目标(总运量)列出最小费用函数，将次要目标最小卡车数转化为约束条件，然后逐步简化，将非线性规划转化为线性整数规划，并通过SAS软件编程遍历120个线性规划子问题，经过比较得出最优解，最后在最优解基础上运用贪心算法求出所用的最少卡车数并给出了一个班次的运输方案。
对于问题一，得到最小总运量为85628．62吨公里，此时7台电铲分别放在第1．2，3．4，8，9，10铲点，所需卡车最少为13辆。
对于问题二，利用类似于问题一的解法，在充分利用现有卡车和铲车的条件下，求得最大的产量为103334吨，20辆车完全利用，相应的铲点为：1，2，3．4，8，9，10。
最小运输量为147792．26吨公里，相应的岩石产量为49280吨，矿石产量为54054吨。
我们还讨论了一辆卡车在不同的路线运输所产生的转移时间差和两辆卡车发生等待的条件，为解决等待问题提供了一种很好的方法。
露天矿生产的车辆安排.pdf (207.99 KB)露天矿生产的车辆安排于浚泊肖川...如何利用最小的资源消耗取得理想的产量要求，是本文讨论的重点问题。
文章采用两种方法——贪心法和线性规划建立模型，针对两个目标进行安排。
第1阶段：采用贪心法按距离、产量、品位等要求依次取得最优、次优……等若干较优的铲位，获得一些铲位的组合方案。
第2阶段：对这些组合进行线性规划：以车次为变量，根据不同目标建立目标函数，根据产量等条件限制建立约束方程，然后求整数解，在这些解中取最优者。
第3阶段：根据每条路线上的车次数再次利用贪心法进行具体的车辆安排。
露天矿生产的车辆安排(1).pdf (156.6 KB)露天矿生产的车辆安排苏勇潘信峰...本文以总运量最小为目标建立整数规划模型，求解中用连续松弛把该问题转化为线性规划模型，使解题难度降低。
露天矿生产的车辆安排摘要本文解决了一个露天矿生产的车辆安排问题。
对于原文中的两个问题，我们通过分析，分别建立了两个多目标整数规划模型。
由于原问题的约束条件很繁杂，经过适当的简化，我们把模型的求解分为两个步骤，先不考虑卡车不能等待这一原则，我们提出搜索算法和逐步迭代逼近算法，利用数学工具软件Lindo，分别得到模型一和模型二的解；然后考虑卡车不能等待的原则，针对本题的特殊情况，我们提出了卡车编队运输和卡车转移运输的理念，很好地解决了这一问题，再通过计算，得到满足基本产量的最小运量为86361.66吨公里，出动电铲数为7台，卡车数为13辆；利用现有条件运输获得的最大产量为103642吨，出动电铲数为7台，卡车数为17辆。
随后，我们针对两问题，分别给出了生产计划和车辆安排。
最后，我们针对本文这一特定问题，给出了适于现场计算的快速算法，用此算法得到的结果和精确解非常贴合，说明此算法可行。
本文的最大特色是我们提出了卡车编队运输和卡车转移运输的理念，使本文中最复杂的约束条件变为简单，这使本来极为难解的整数规划问题大大简化，降低了求解难度，但并未降低求解精度。
我们给出的快速算法精度很高，非常适合现场计算。
一、问题的提出某露天矿里有若干个爆破生成的石料堆，每堆称为一个铲位，每个铲位已预先根据铁含量将石料分成矿石和岩石(平均铁含量不低于25%的为矿石，否则为岩石)。
每个铲位的矿石、岩石数量，以及矿石的平均铁含量（称为品位）都是已知的。
每个铲位至多能安置一台电铲，电铲的平均装车时间为5分钟。
卸货地点（以下简称卸点）有卸矿石的矿石漏、2个铁路倒装场（以下简称倒装场）和卸岩石的岩石漏、岩场等，每个卸点都有各自的产量要求。
从保护国家资源的角度及矿山的经济效益考虑，应该尽量把矿石按矿石卸点需要的铁含量（假设要求都为29.5% 1%，称为品位限制）搭配起来送到卸点，搭配的量在一个班次（8小时）内满足品位限制即可。
从长远看，卸点可以移动，但一个班次内不变。
露天矿生产的车辆安排金钟良，丁鲁明，岑志浩摘要本文建立了一个关于车辆安排的简化数学模型。
首先依据题目中的两个原则，将他们转化为一个整数的优化模型，对于同一个原则中的多个方面，我们将此转化为多目标的规划问题，并在计算中用线性加权的方法将多目标转化成单目标函数，而加权系数可以依据实际情况进行确定，（本文中使用了一种特殊情况），如此，本文就得到了一个统一的模型。
其次，本模型的计算采用了Lingo软件，得到第一原则下车辆的数目为13，第二原则下车辆总运量为8.52(吨)。
接着，本文根据计算所得的数据对车辆进行了安排。
（具体安排见表四、表六）本文附有本题的程序，如此，在微机上对给定数据可以实时得到结果，有很强的实用性，并可解决一定范围内同类型的问题。
1．问题重述某露天矿内有若干个铲位，铲位中已按铁含量将石料分为矿石和岩石（平均铁含量不低于25%的为矿石，否则为岩石）。
每个铲位至多能安置一台电铲，电铲的平均装车时间为5分钟。
卡车负责将铲位内的矿石和岩石运送到相应的卸货地点，卡车的平均卸车时间为3分钟。
卸货地点有卸矿石的矿石漏和2个铁路倒装场，卸岩石的岩石漏和岩场，总共五个卸点。
按要求，矿石卸点需要的铁含量品位限制都为29.5% 1%（在一个班次8小时内满足品位限制即可）。
km。
原则上在安排时不应发生卡所用卡车载重量为154吨，平均时速28h车等待的情况，电铲和卸点都不能同时为两辆及两辆以上卡车服务。
卡车每次都是满载运输，并且排除堵车现象。
一个班次的生产计划包含以下内容：出动几台电铲，分别在哪些铲位上；出动几辆卡车，分别在哪些路线上。
一个合格的计划要在卡车不等待条件下满足产量和质量（品位）要求。
一个好的计划应该考虑下面两条原则之一：1.总运量（吨*公里）最小，同时出动最少的卡车，从而运输成本最小；2.利用现有车辆运输，获得最大的产量（岩石产量优先；在产量相同的情况下，取总运量最小的解）。
问题一：就两条原则分别建立数学模型，并给出一个班次生产计划的快速算法。
露天矿生产的车辆安排模型摘要本文成功引入了车次的概念。
在对时间进行合理假设之后，在约束条件下建立了对车次的全局最优的整数线性规划，利用lindo软件迅速解出全局最优的任务分配。
进一步，利用效率优先原则，对铲点进行优化，并根据物件可分的等容积装箱模型，最终得到了满足要求的计划安排。
根据原则一建立模型的解为：铲位：1、2、3、4、8、9、10，卡车数：13，总运量：8.56万吨·千米，车辆安排计划见表9；根据原则二建立模型的解为：铲位：1、2、3、4、8、9、10，卡车数：20，最大产量：10.35万吨，岩石量：4.93万吨，在最大产量下的最小运量：14.69万吨·千米车辆安排计划见表14。
一、问题的重述露天矿里有若干个爆破的铲位，已预先根据铁含量被分成矿石和岩石两种不同的石料。
每个铲位至多配备一台电动铲车进行装车，并由电动轮自卸卡车将矿石和岩石分别运送至各自的卸货地点，满足各卸点的产量和品位要求（29.5% 1%）。
卡车有其本身的平均速度，随机的装卸时间和载重。
根据所给定的条件，根据以下两条原则分别建立数学模型，并给出一个班次生产计划的快速算法，原则上在安排时不应发生卡车等待的情况。
1、总运量（吨公里）最小，同时出动最少的卡车，从而运输成本最小；2、利用现有车辆运输，获得最大的产量（岩石产量优先；在产量相同的情况下，取总运量最小的解）。
二、问题分析1、本题是一个有约束条件的组合优化问题，涉及到单车型多货种送货满载车辆的优化调度，因而属于NP难题（文献[1]），随着系统规模的扩大，问题的求解难度也大大增加，求解时间呈几何级数上升。
2、本问题最先应着重解决的是车辆的等待问题。
车辆在铲位和卸点的等待主要由三方面引起：(1) 随机因素造成运输和装卸时间不精确从而形成等待；(2) 由于车辆在不同道路上循环的周期不同所偶尔出现的在时间上的重叠。
这种交叉的可能性伴随着道路承载车辆数目的增加而增加，但也可以通过车辆自身的调整而加以避免，例如：改变路线、改变速度等；(3) 若车辆的密度超过了道路、铲点或卸点所能容纳的最大限，则在任意一个周期内都会出现的等待现象。
