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1、鐵路運(yùn)輸是有色冶煉企業(yè)生產(chǎn)鏈上的重要環(huán)節(jié)。長(zhǎng)期以來企業(yè)鐵路運(yùn)輸調(diào)度作業(yè)沿襲著落后的作業(yè)方式,信息不暢、調(diào)度滯后、調(diào)度計(jì)劃質(zhì)量不高等問題頻繁發(fā)生。隨著企業(yè)生產(chǎn)規(guī)模的不斷擴(kuò)大,鐵路運(yùn)能與運(yùn)量的矛盾愈加突出,鐵路運(yùn)輸日益成為制約企業(yè)發(fā)展的“瓶頸”。為此有必要研究和開發(fā)有色冶煉企業(yè)鐵路運(yùn)輸智能調(diào)度系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)調(diào)車計(jì)劃自動(dòng)編制和優(yōu)化,提高企業(yè)鐵路運(yùn)輸效率。 本文在分析和總結(jié)有色冶煉企業(yè)鐵路運(yùn)輸特點(diǎn)的基礎(chǔ)上,設(shè)計(jì)了智能調(diào)度系統(tǒng)的總體結(jié)構(gòu)。針對(duì)
2、系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)的核心問題——調(diào)車計(jì)劃的優(yōu)化編制,提出了自上而下帶局部反饋回溯的多方法混合優(yōu)化策略,將復(fù)雜的整體調(diào)車計(jì)劃優(yōu)化問題按機(jī)車作業(yè)流程,分解為列車分組優(yōu)化、列車編組優(yōu)化、列車進(jìn)路優(yōu)化和列車取送車優(yōu)化四個(gè)子問題,每個(gè)子問題分別采用不同的方法進(jìn)行優(yōu)化求解,并通過局部反饋求取全局滿意解。 在此基礎(chǔ)上,論文重點(diǎn)研究了取送車調(diào)度優(yōu)化問題,分別就裝卸能力充足和有限條件下,放射狀鐵路線一點(diǎn)對(duì)多點(diǎn)取送車調(diào)度優(yōu)化問題建立了相應(yīng)的優(yōu)化模型;提出了一
3、種帶啟發(fā)式知識(shí)的強(qiáng)引導(dǎo)型遺傳算法,該算法基于啟發(fā)式知識(shí)以一定概率產(chǎn)生初始種群中的部分優(yōu)良個(gè)體,同時(shí)采用了“最優(yōu)生存、中間調(diào)節(jié)、最差淘汰”的選擇策略,極大地提高了算法的收斂速度;另外,考慮到裝卸能力有限情況下取送車調(diào)度優(yōu)化問題的解空間過大,提出了兩階段優(yōu)化策略,即先為每支裝卸隊(duì)均勻分配作業(yè)任務(wù),然后采用帶啟發(fā)式知識(shí)的強(qiáng)引導(dǎo)型遺傳算法求解最優(yōu)取送車方案。仿真結(jié)果證明了模型和改進(jìn)后算法的有效性。 最后,以一鋅濕法冶煉廠為背景,開發(fā)了有
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