煤炭物流智能優(yōu)化調(diào)度模型及其仿真研究.pdf

1、煤炭在我國(guó)的能源中占據(jù)主導(dǎo)地位?；仡櫸覈?guó)煤炭物流業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀，仍然處于傳統(tǒng)的物流發(fā)展階段。運(yùn)營(yíng)規(guī)模小、數(shù)量多、專業(yè)化程度低、提供的服務(wù)級(jí)別低、信息整合能力弱是我國(guó)目前煤炭物流的主要特征。
　　論文立足于山西省煤炭物流發(fā)展實(shí)際的狀況，基于煤炭物流智能優(yōu)化調(diào)度模型，實(shí)現(xiàn)了煤炭物流供應(yīng)鏈中各個(gè)節(jié)點(diǎn)的煤炭生產(chǎn)、輸運(yùn)、消費(fèi)領(lǐng)域的協(xié)同作用，主要包括發(fā)運(yùn)站、煤炭存儲(chǔ)、產(chǎn)量監(jiān)測(cè)、輸運(yùn)監(jiān)管等，降低了煤炭的存儲(chǔ)與輸運(yùn)過(guò)程的成本。使用智能優(yōu)化技術(shù)，通過(guò)

2、優(yōu)化調(diào)度使得煤炭物流供應(yīng)鏈的生產(chǎn)、輸運(yùn)、銷售成本最小，運(yùn)用免疫遺傳-細(xì)菌覓食優(yōu)化算法來(lái)對(duì)給模型進(jìn)行優(yōu)化，從而實(shí)現(xiàn)煤炭物流的總成本最小。
　　論文首先研究了煤炭物流調(diào)度的問(wèn)題，并對(duì)其研究背景、現(xiàn)狀進(jìn)行了分析，為論文的研究做理論基礎(chǔ);結(jié)合煤炭物流調(diào)度問(wèn)題的特點(diǎn)以及細(xì)菌覓食優(yōu)化算法求解組合優(yōu)化問(wèn)題的優(yōu)勢(shì)，改進(jìn)了免疫遺傳-細(xì)菌覓食優(yōu)化算法求解煤炭物流智能優(yōu)化調(diào)度問(wèn)題。其次在研究了標(biāo)準(zhǔn)的細(xì)菌覓食優(yōu)化算法基礎(chǔ)上，針對(duì)算法的不足，設(shè)置了基于免疫

3、的克隆算子，在細(xì)菌趨向性操作周期完成之后對(duì)營(yíng)養(yǎng)值高的細(xì)菌進(jìn)行克隆、隨機(jī)交叉、高頻變異、接種疫苗、免疫選擇，從而引導(dǎo)算子搜索，使得算法對(duì)部分測(cè)試函數(shù)具有良好的適用性，并能快速的收斂，找到全局最優(yōu)值。
　　利用標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試函數(shù)對(duì)免疫遺傳-細(xì)菌覓食優(yōu)化算法性能進(jìn)行測(cè)試，在MATLAB軟件平臺(tái)上設(shè)計(jì)和開(kāi)發(fā)了相應(yīng)的程序，使用隨機(jī)模擬、 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擬合隨機(jī)規(guī)劃不確定函數(shù)、復(fù)雜約束處理等與該混合的算法結(jié)合，求解煤炭物流智能優(yōu)化調(diào)度模型。結(jié)果表明: