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本帖最后由 ping1234564 于 2012-12-20 22:16 编辑 * w+ S" I1 W3 a j p
! q+ e8 L, x1 Q8 p- z3 U. V" f
资料:* Q1 Y; ^1 G Q1 u! B4 U. s7 Y# I
某物流园区,通过铁路专用线到货,每8小时到货一车,数量为Normal(1000,50)单位(扎/捆)。每次到货含线材(20%)、板材(30%)、管材(50%)三种类型,铁路专用线上需要配置轨道起重机,使得起重机总的配置成本最低,每台起重机的利用率均在60%以上,且每列车总的卸货时间(即列车在园区的停站时间)不超过半小时。
{; J% {1 Q+ m4 w. R% L问题:7 k5 J9 Y* A2 v. N
如何进行最优配置
- f, L0 q$ C* p% k+ l& f% t) V条件:/ X3 V6 s6 z0 k4 B# L
1.可供选择的起重机型号1 i0 N# I. r0 ^: E* _+ \9 C1 k
型号 载重量(吨) 成本(万元/台) 配置的最大数量(台), ^, E% p) Y, d- ~9 l) o% H0 A
1 5以下 10 10. S. d& y$ n) e! h9 s
2 5~10 15 10( G& E& f5 W+ k! T/ c9 z
3 10~15 18 106 Y0 l; W) b( [: e3 z9 U4 |
4 15~20 20 106 L- K* U. p7 I" m
5 20以上 25 106 D* M6 b3 y6 W: `& h9 ^: e
: }: p" t, s. S5 C- \) Z+ a6 V2 h2.货物类型
, V3 g0 v7 b. _ w类型 每个单位(扎/捆)的货物重量 (吨)
4 B1 a, u! |; l4 v. j( ~ 5以下 5~10 10~15 15~20 20以上0 r$ `2 n6 D9 `: d1 J/ b
管材 10% 20% 30% 20% 10%
% \4 p/ H0 ]/ l9 Q8 b! ?线材 20% 30% 20% 10% 10%
- e/ X" |5 T, _# y9 n棒材 15% 25% 30% 10% 20%
2 n, h3 ^1 C0 v0 \9 [" E3 E! Y% V- ^ R: V
3.大吨位设备可以协助相邻小吨位设备工作,如型号5可以帮助型号4,但不可以帮助型号3、2、1。
4 j! G$ w+ ~3 e( t _' D2 ^3 ^. Z% k# }
4.起重机每次只对一个单位(扎/捆)的货物进行卸货作业。! Y! k9 [$ l; F+ k( x8 ?
7 o: F: C9 E2 D2 T8 I: O
疑问:若对每一种情况都进行仿真尝试,则需要100000次尝试,能不能嵌入算法进行设计,将每种型号的设备(起重机)都放10个在模型里,通过算法来自动实现每一种尝试(或者减少一些不必要尝试次数),自行进行判断,最后得到最优配置结果。 |
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