露天礦生產(chǎn)的車輛安排論文

1、<p>　　露天礦生產(chǎn)的車輛安排</p><p><b>　　摘要</b></p><p>　　本文主要是通過建模求解出對車輛的合理安排的問題，在建模的過程中我們進行了部分的優(yōu)劣篩選，從而滿足題目中所給原則和要求。</p><p>　　在對目標(biāo)一的建模時，我們首先利用貪心原理對需要安置電鏟的鏟位進行了合理的篩選，得出結(jié)論為：必須安置電

2、鏟的鏟位為：1 2 3 4 9 10；可能安置電鏟的鏟位為：5 6 7 8；則該問題就需要求解4種方案，再通過lingo編程求解可知，當(dāng)選擇安置電鏟的鏟位為：1 2 3 4 8 9 10 時，總運量（噸公里數(shù)）最小：85628噸，且出動的卡車最少：13輛，從而運輸成本最少，具體路線的車輛安排見正文。</p><p>　　對目標(biāo)二的建模時，我們需要利用目標(biāo)一的建模，將目標(biāo)函數(shù)進行改變，從而得到當(dāng)所選鏟位為：1 2

3、3 4 7 9 10 時可以得到最大的產(chǎn)量：100100.0噸，此時的礦石產(chǎn)量為：50974.0噸，巖石產(chǎn)量為：49126.0噸，出動的卡車數(shù)目為：20輛，總運量（噸公里數(shù)）為：151964.1噸·公里，具體路線的車輛安排見正文。</p><p>　　最后，我們建立計算機仿真模型。</p><p>　　在論文的最后，我們還對模型進行了優(yōu)缺點的分析，說明了模型的實際操作和使用的范圍

4、。</p><p>　　關(guān)鍵詞：貪心原理lingo編程 優(yōu)劣篩選 </p><p><b>　　一、問題重述與分析</b></p><p><b>　　1.1問題重述</b></p><p>　　鋼鐵工業(yè)是國家工業(yè)的基礎(chǔ)之一，鐵礦是鋼鐵工業(yè)的主要原料基地。許多現(xiàn)代化鐵礦是露天開采的，它的生產(chǎn)主

5、要是由電動鏟車（以下簡稱電鏟）裝車、電動輪自卸卡車（以下簡稱卡車）運輸來完成。提高這些大型設(shè)備的利用率是增加露天礦經(jīng)濟效益的首要任務(wù)。</p><p><b>　　鏟位情況：</b></p><p>　　露天礦里有若干個爆破生成的石料堆，每堆稱為一個鏟位，每個鏟位已預(yù)先根據(jù)鐵含量將石料分成礦石和巖石。一般來說，平均鐵含量不低于25%的為礦石，否則為巖石。每個鏟位的礦石

6、、巖石數(shù)量，以及礦石的平均鐵含量（稱為品位）都是已知的。每個鏟位至多能安置一臺電鏟，電鏟的平均裝車時間為5分鐘。</p><p><b>　　卸點情況：</b></p><p>　　卸貨地點（以下簡稱卸點）有卸礦石的礦石漏、2個鐵路倒裝場（以下簡稱倒裝場）和卸巖石的巖石漏、巖場等，每個卸點都有各自的產(chǎn)量要求。從保護國家資源的角度及礦山的經(jīng)濟效益考慮，應(yīng)該盡量把礦石按礦

7、石卸點需要的鐵含量（假設(shè)要求都為29.5%1%，稱為品位限制）搭配起來送到卸點，搭配的量在一個班次（8小時）內(nèi)滿足品位限制即可。從長遠看，卸點可以移動，但一個班次內(nèi)不變?？ㄜ嚨钠骄盾嚂r間為3分鐘。</p><p><b>　　所用卡車情況：</b></p><p>　　所用卡車載重量為154噸，平均時速28。卡車的耗油量很大，每個班次每臺車消耗近1噸柴油。發(fā)動機點火

8、時需要消耗相當(dāng)多的電瓶能量，故一個班次中只在開始工作時點火一次?？ㄜ囋诘却龝r所耗費的能量也是相當(dāng)可觀的，原則上在安排時不應(yīng)發(fā)生卡車等待的情況。電鏟和卸點都不能同時為兩輛及兩輛以上卡車服務(wù)?？ㄜ嚸看味际菨M載運輸。</p><p><b>　　其他情況：</b></p><p>　　每個鏟位到每個卸點的道路都是專用的寬60的雙向車道，不會出現(xiàn)堵車現(xiàn)象，每段道路的里程都是已

9、知的。</p><p>　　一個班次的生產(chǎn)計劃應(yīng)該包含以下內(nèi)容：出動幾臺電鏟，分別在哪些鏟位上；出動幾輛卡車，分別在哪些路線上各運輸多少次（因為隨機因素影響，裝卸時間與運輸時間都不精確，所以排時計劃無效，只求出各條路線上的卡車數(shù)及安排即可）。</p><p><b>　　求解要求：</b></p><p>　　一個合格的計劃要在卡車不等待條件下

10、滿足產(chǎn)量和質(zhì)量（品位）要求，而一個好的計劃還應(yīng)該考慮下面兩條原則之一： </p><p>　　1、總運量（噸公里）最小，同時出動最少的卡車，從而運輸成本最?。?lt;/p><p>　　2、利用現(xiàn)有車輛運輸，獲得最大的產(chǎn)量（巖石產(chǎn)量優(yōu)先；在產(chǎn)量相同的情況下，取總運量最小的解）。</p><p>　　請你就兩條原則分別建立數(shù)學(xué)模型，并給出一個班次生產(chǎn)計劃的快速算法。針對下面

11、的實例，給出具體的生產(chǎn)計劃、相應(yīng)的總運量及巖石和礦石產(chǎn)量。</p><p>　　某露天礦有鏟位10個，卸點5個，現(xiàn)有鏟車7臺，卡車20輛。各卸點一個班次的產(chǎn)量要求：礦石漏1.2萬噸、倒裝場Ⅰ1.3萬噸、倒裝場Ⅱ1.3萬噸、巖石漏1.9萬噸、巖場1.3萬噸。</p><p>　　鏟位和卸點位置的二維示意圖 、各鏟位和各卸點之間的距離（公里）見表1，各鏟位礦石、巖石數(shù)量(萬噸)和礦石的平均鐵含

12、量見表2。</p><p><b>　　1.2問題分析</b></p><p><b>　　對問題一的分析：</b></p><p>　　問題一要求總運量最小，同時出動最少的卡車數(shù)，使得運輸成本最少。可以看出這是一個優(yōu)化模型，需要求出一定條件下的最優(yōu)解?？梢愿鶕?jù)非線性規(guī)劃建立該問題的數(shù)學(xué)模型。在本問題中，影響總運量的限制條

13、件有產(chǎn)量要求、鏟位資源限制、卸點品位限制、運輸車輛限制，目標(biāo)函數(shù)就是總運量的關(guān)于運輸量和距離的函數(shù)。</p><p><b>　　對問題二的分析：</b></p><p>　　問題二要求總產(chǎn)量最大，當(dāng)總產(chǎn)量相等時，我們考慮巖石總產(chǎn)量、總運量、需要的卡車數(shù)目，選取巖石產(chǎn)量相對較大，總運量相對較小，所需卡車數(shù)較少的方案為優(yōu)。以此尋求滿足題目條件的最優(yōu)解。</p>

14、;<p><b>　　二、符號說明</b></p><p><b>　　為每輛卡車載重量</b></p><p>　　為第個鏟位的礦石產(chǎn)量</p><p>　　為第個鏟位的巖石產(chǎn)量</p><p>　　為第個鏟位的礦石的平均鐵含量</p><p>　　為第個卸點

15、的產(chǎn)量要求 </p><p>　　為從第個鏟位到第個卸點的運送次數(shù)</p><p>　　為第個鏟位和第個卸點間的距離</p><p>　　為一個班次內(nèi)一輛車完成從第鏟位裝載到第個卸點卸載貨物后再回到第鏟位的完整過程的次數(shù)</p><p><b>　　三、問題假設(shè)</b></p><p>　　每個鏟

16、位至多能安置一臺電鏟，卡車的裝卸過程中沒有意外。</p><p>　　卡車只在開始工作時點火一次，不發(fā)生熄火現(xiàn)象。</p><p>　　電鏟和卸點都不能同時為兩輛及兩輛以上卡車服務(wù)。</p><p>　　卡車每次都是滿載而歸。</p><p>　?。?）在鏟位和卸點之間不會出現(xiàn)堵車現(xiàn)象。</p><p>　　卸點可以移

17、動，但一個班次內(nèi)不變，不會影響最終結(jié)果。</p><p>　　當(dāng)卡車的運輸路線發(fā)生變化時，在趕往新路線上花費的時間忽略不計。</p><p><b>　　四、模型與求解</b></p><p>　　4.1由貪心原理確定部分鏟位</p><p>　　通過分析表1，由鏟位和卸點的距離和卸點的品位限制綜合考慮。</p&g

18、t;<p>　　首先看巖石漏，離其最近的為的鏟位為鏟位9，而該鏟位的礦石平均鐵含量為33%不滿足品位限制，故再選擇礦石平均鐵含量小于（29.5%+1%）的鏟位來使礦石平均含鐵量達到品位限制，有鏟位1、2、3平均鐵含量均小于（29.5%+1%），這時選擇它們中離巖石漏最近的鏟位3；接著考慮倒裝場Ⅰ，離其最近的為的鏟位為鏟位2，而該鏟位的礦石平均鐵含量為28%不滿足品位限制，故再選擇礦石平均鐵含量大于（29.5%-1%）的鏟位

19、來使礦石平均含鐵量達到品位限制，其他鏟位平均鐵含量均大于（29.5%-1%），這時選擇它們中離倒裝場Ⅰ最近的鏟位4；再考慮倒裝場Ⅱ，離其最近的為的鏟位為鏟位10，而該鏟位的礦石平均鐵含量為31%不滿足品位限制，故再選擇礦石平均鐵含量小于（29.5%+1%）的鏟位來使礦石平均含鐵量達到品位限制，鏟位1、2、3平均鐵含量均小于（29.5%+1%），這時選擇它們中離倒裝場Ⅱ最近的鏟位3。</p><p>　　至于巖場、

20、巖石漏沒有品位限制，選擇離巖場最近的鏟位10和離巖石漏最近的鏟位1。綜上，選出鏟位1、2、3、4、9、10，共6個，最后一個鏟位的確定需要分別結(jié)合兩個問題的條件，從鏟位5、6、7、8中選出。</p><p>　　4.2.1問題一模型建立</p><p>　　要求總運量（噸公里）最小，目標(biāo)函數(shù)為：</p><p>　?。槊枯v卡車載重量，為從第個鏟位到第個卸點的運送次

21、數(shù)，為第個鏟位和第個卸點間的距離）</p><p><b>　　約束條件有：</b></p><p>　?。?）產(chǎn)量要求，即所有鏟位向各卸點運送的石料總和應(yīng)不小于該卸點所需的石料，函數(shù)關(guān)系如下：</p><p><b>　　顯然也有：且為整數(shù)</b></p><p>　?。榈趥€卸點的產(chǎn)量要求）&l

22、t;/p><p>　?。?）資源限制，石料的資源限制即為各鏟位輸出的巖石和礦石量應(yīng)不大于自身擁有的量，車輛的資源限制為總車輛數(shù)不超過20輛，函數(shù)關(guān)系如下：</p><p><b>　　對于巖石： </b></p><p><b>　　對于礦石： </b></p><p><b>　　記 &

23、lt;/b></p><p>　?。ā癧]”表示 向左取整）</p><p><b>　　車輛數(shù)的限制：</b></p><p>　?。榈趥€鏟位的礦石產(chǎn)量，為第個鏟位的巖石產(chǎn)量；為一個班次內(nèi)一輛車完成從第鏟位裝載到第個卸點卸載貨物后再回到第鏟位的完整過程的次數(shù)）</p><p>　?。?）品位限制，即為各卸點接收

24、的礦石的平均含鐵量是29.5%1%，函數(shù)關(guān)系如下：</p><p>　?。榈趥€鏟位的礦石的鐵含量）</p><p>　?。?）一個班次（8小時）裝卸車次數(shù)限制，即裝車次數(shù)不大于（）次，卸車次數(shù)不大于（）次：</p><p><b>　　裝車限制：</b></p><p><b>　　卸車限制： </b&

25、gt;</p><p>　?。?）使沒有車輛等待的條件，即同一條路線上，所有車輛裝車時間不會大于在該條路線上運行總時間，函數(shù)關(guān)系如下：</p><p>　?。ā癧]”符號表示：向左取整）</p><p>　　4.2.2目標(biāo)一的模型求解</p><p>　　根據(jù)已知數(shù)據(jù)運用lingo軟件求最優(yōu)解。</p><p><

26、;b>　　已知數(shù)據(jù)如下：</b></p><p>　　鏟位10個，卸點5個，電鏟7臺，卡車20輛。各卸點一個班次的產(chǎn)量要求：礦石漏1.2萬噸、倒裝場Ⅰ1.3萬噸、倒裝場Ⅱ1.3萬噸、巖石漏1.9萬噸、巖場1.3萬噸。電鏟的平均裝車時間為5分鐘，卡車的平均卸車時間為3分鐘。所用卡車載重量為154噸，平均時速為，所需礦石含鐵量為。各鏟位和各卸點之間的距離、各鏟位礦石、巖石數(shù)量(萬噸)和礦石的平均鐵含

27、量見表1、表2。</p><p>　　表1各鏟位和各卸點之間的距離（公里）</p><p>　　表2 各鏟位礦石、巖石數(shù)量(萬噸)和礦石的平均鐵含量</p><p>　　求解過程如下：由于7個鏟位中有6個確定，還有1個鏟位是從剩下的4個鏟位中選出，故分為4種方案（分別為：鏟位1、2、3、4、9、10、5；鏟位1、2、3、4、9、10、6；鏟位1、2、3、4、9、10

28、、7；鏟位1、2、3、4、9、10、8），將每組對應(yīng)的數(shù)據(jù)依次帶入，用lingo軟件求解，比較算得的總運量及卡車數(shù)，得出最優(yōu)方案。源代碼見附錄一。</p><p>　　依據(jù)lingo程序運行結(jié)果得到4種方案相關(guān)數(shù)據(jù)表3：</p><p><b>　　表3 程序運行結(jié)果</b></p><p>　　由上表可知：方案4所對應(yīng)的總運量最小，且卡車數(shù)最

29、少，故為最優(yōu)解。</p><p>　　下面針對方案4給出具體的車輛調(diào)度計劃。</p><p>　　由程序解得的的值得到表4：</p><p>　　表4 各鏟位到各卸點的運輸次數(shù)</p><p>　　依據(jù)程序運行結(jié)果的值，只要，我們可以確定這條路徑上有固定運輸卡車，從而得到路線保持不變的車輛數(shù)為7（這7輛車依次編號為C7~C13），這7輛車的路

30、徑具體如表5：</p><p>　　表5 各路徑上固定的運輸卡車數(shù)</p><p>　　剩下的會依調(diào)度改變路線的6輛車依次編號為C1、C2、C3、C4、C5、C6</p><p>　　記表示卸點到鏟位的路徑。（注：=1,2,34,5分別表示礦石漏，倒裝場Ⅰ，倒裝場Ⅱ，巖場，巖石漏； =1…7，分別表示 鏟位1,2,3,4,9,10,8；）</p>&l

31、t;p>　　耗時計算公式：若，則(其中K表示對向下取整)；否則。剩余時間計算公式：</p><p>　　我們算出耗時和剩余時間，根據(jù)貪心原理安排非固定車輛的工作路線：</p><p>　?。ㄗⅲ阂韵聲r間單位為：分鐘）</p><p>　　R(1,2):C1 耗時為393.2 剩余時間86.8</p><p>　　R(1,6):C

32、2 耗時為147.9 剩余時間332.1</p><p>　　R(1,7):C3 耗時為404.0 剩余時間76.0</p><p>　　R(2,2):C4 耗時為36.7 剩余時間443.3</p><p>　　R(2,4):C5 耗時為77.0 剩余時間403.0</p><p>　　R(3,2

33、):C6 耗時為318.3 剩余時間161.6</p><p>　　R(3,3):C3 耗時為48.0 剩余時間28.0(剩余時間內(nèi)C3不工作)</p><p>　　R(3,6):C2 耗時為233.4 剩余時間98.7</p><p>　　R(4,5):C5 耗時為401.0 剩余時間2.0(剩余時間內(nèi)C5不工作)<

34、/p><p>　　R(4,6):C1、C2 耗時為156.5 剩余時間29.0（ 不工作其中C1運8次，C2運6次）（剩余時間內(nèi)C1、C2不工作）</p><p>　　R(5,1):C4 耗時為397.3 剩余時間46.0（剩余時間內(nèi)C4不工作）</p><p>　　R(5,3):C6 耗時為107.6 剩余時間54.0(剩余時間內(nèi)C6不工作)

35、</p><p>　　故卡車調(diào)度如下表6：</p><p><b>　　表6 卡車調(diào)度表</b></p><p>　　（注：表中的數(shù)據(jù)，如：C1:13表示是車輛C1從鏟位2運送13次礦石到礦石漏。）</p><p>　　4.3.1目標(biāo)二的模型建立：</p><p>　　要求獲得最大的產(chǎn)量，目標(biāo)函數(shù)

36、為：</p><p>　　（為每輛卡車載重量，為從第個鏟位到第個卸點的運送次數(shù)。）</p><p>　　分析可知：目標(biāo)二的約束條件與目標(biāo)一相同。</p><p>　　4.3.2問題二的求解</p><p>　　依據(jù)lingo程序運行結(jié)果得到4種方案相關(guān)數(shù)據(jù)表7：</p><p><b>　　表7 程序運行結(jié)果

37、</b></p><p>　　由上表可知：方案3的總產(chǎn)量最大為100100.0噸，且其礦石產(chǎn)量也是最大的，故選擇方案3是相對最合理的，即選擇鏟位 1 2 3 4 9 10 7。</p><p>　　下面針對方案3給出具體的車輛調(diào)度計劃。</p><p>　　由程序解得的的值得到表8：</p><p>　　表8 各鏟位到各卸點的運輸

38、次數(shù)</p><p>　　依據(jù)程序運行結(jié)果的值以及所需卡車數(shù)為20，只要，我們可以確定這條路徑上有固定運輸卡車，從而得到路線保持不變的車輛數(shù)為8（這8輛車依次編號為C13~C20），這7輛車的路徑具體如表9：</p><p>　　表9各路徑上固定的運輸卡車數(shù)</p><p>　　剩下的會依調(diào)度改變路線的12輛車依次編號為C1~C12</p><p

39、>　　記表示卸點到鏟位的路徑。（注：=1,2,34,5分別表示礦石漏，倒裝場Ⅰ，倒裝場Ⅱ，巖場，巖石漏； =1…7，分別表示 鏟位1,2,3,4,9,10,7；）</p><p>　　接著我們算出耗時和剩余時間，耗時及剩余時間計算公式與問題一求解中的一樣，此處不再贅述。根據(jù)貪心原理安排非固定車輛的工作路線：</p><p>　?。ㄗⅲ阂韵聲r間單位為：分鐘） </p>&

40、lt;p>　　R(1,2):C11 耗時為264 剩余時間216</p><p>　　R(1,5):C7、C10 耗時為225.6 剩余時間10.1(其中C7運輸4次，C10運輸17次，剩余時間內(nèi)C7、C10不工作)</p><p>　　R(1,7):C12 耗時為222.5 剩余時間257.5</p><p>　

41、　R(2,1):C5、C8 耗時為161.4 剩余時間9(其中C5運輸1次，C8運輸9次，剩余時間內(nèi)C5、C8不工作)</p><p>　　R(2,2):C11 耗時為205.6 剩余時間10.4(剩余時間內(nèi)C11不工作)</p><p>　　R(2,4):C1 耗時為393.3 剩余時間86.7</p><p>　　R(

42、2,7):C2 耗時為372.9 剩余時間107.1</p><p>　　R(3,1):C1、C3 耗時為134.7 剩余時間25(其中C1運輸3次，C3運輸2次，剩余時間內(nèi)C1、C3不工作)</p><p>　　R(3,2):C9 耗時為294.5 剩余時間185.5</p><p>　　R(3,3):C3

43、 耗時為407 剩余時間73</p><p>　　R(3,6):C10 耗時為294.1 剩余時間185.9</p><p>　　R(3,7):C6 耗時為57.7 剩余時間32.1（剩余時間內(nèi)C6不工作）</p><p>　　R(4,4):C4 耗時為440.7 剩余時間39.3（剩余時間內(nèi)C4不工作

44、）</p><p>　　R(4,5):C5 耗時為460.7 剩余時間19.3</p><p>　　R(4,6):C12 耗時為219.7 剩余時間37.8</p><p>　　R(5,1):C6 耗時為390.2 剩余時間89.8</p><p>　　R(5,2):C2 耗時

45、為93.3 剩余時間13.8(剩余時間內(nèi)C2不工作)</p><p>　　R(5,3):C7 耗時為430.2 剩余時間49.8</p><p>　　R(5,4):C9、C12 耗時為190.1 剩余時間33.2(其中C9運輸11次，C12運輸1次，剩余時間內(nèi)C9、C12不工作)</p><p>　　R(5,7):C8

46、耗時為328.9 剩余時間151.1</p><p><b>　　故卡車調(diào)度如下：</b></p><p>　?。ㄗⅲ罕碇械臄?shù)據(jù)，如：C6:12表示是車輛C6從鏟位7運送12次礦石到礦石漏。）</p><p><b>　　五、模型優(yōu)缺點</b></p><p><b>　　優(yōu)點：<

47、;/b></p><p>　　1.我們按照題目要求建立了非線性規(guī)劃模型，求得題目要求的最優(yōu)解，模型，建立的模型有實用性，在露天礦生產(chǎn)過程中能得到較好運用</p><p>　　2.車次安排上，充分考慮了線路問題，使每輛車的時間利用率最大化</p><p>　　3.運用lingo軟件進行求解計算，使得到的數(shù)據(jù)較為準(zhǔn)確。</p><p>&l

48、t;b>　　缺點：</b></p><p>　　1.部分鏟位的確定、卡車路線安排均根據(jù)貪心原理得到，這樣得到的不是全局上的最優(yōu)解。</p><p>　　2.模型后部分的車輛安排，計算量太大。且考慮變化路線時為了計算方便，是按車輛從原卸點回到原鏟位、再從新的鏟位運送到新的卸點的情況來算，實際安排是直接從原卸點回到新鏟位，而不需回到原卸點，返回路線的距離不同，造成時間上的誤差

49、。</p><p>　　3.模型中的理想條件在實際環(huán)境下不能真正實現(xiàn)，裝車和卸車過程也不可能完全按照題目給出的標(biāo)準(zhǔn)實現(xiàn)。</p><p>　　4.在對該模型進行不等待約束時，出于更加準(zhǔn)確建立模型的考慮，運用了向左取整函數(shù)，所以在最后的車輛具體安排時，其處理過程具有一定的難度。</p><p><b>　　參考文獻：</b></p>

50、<p><b>　　附錄一：</b></p><p>　　問題一的lingo代碼以及運行結(jié)果如下：</p><p>　　所選鏟位為 1 2 3 4 9 10 8 時的代碼如下：(其他的3種方案代碼類似)</p><p><b>　　model:</b></p><p><b>

51、　　sets:</b></p><p>　　set1/1..5/:unload,N;</p><p>　　set2/1..7/:load,Fa,Fb,P;</p><p>　　set3(set1,set2):D,X,K,car;</p><p><b>　　endsets</b></p><

52、;p>　　min=@sum(set3(i,j):L*D(i,j)*X(i,j));</p><p>　　@for(set1(i):@sum(set2(j):L*X(i,j))>=N(i));</p><p>　　@for(set3(i,j):@gin(X));</p><p>　　@for(set2(j):@sum(set1(i)|i#LE#3:L*X(

53、i,j))<=Fb(j));</p><p>　　@for(set2(j):@sum(set1(i)|i#GE#4:L*X(i,j))<=Fa(j));</p><p>　　@for(set3(i,j):K(i,j)=@floor(480/(8+2*D(i,j)*60/28)));</p><p>　　@sum(set3(i,j):car(i,j))&l

54、t;=20;</p><p>　　@for(set3(i,j):car(i,j)=X(i,j)/K(i,j));</p><p>　　C=@sum(set3(i,j):car(i,j));</p><p>　　@for(set1(i)|i#LE#3:@sum(set2(j):X(i,j))*L*0.285<=@sum(set2(j):L*X(i,j)*P(j)

55、));</p><p>　　@for(set1(i)|i#LE#3:@sum(set2(j):L*X(i,j)*P(j))<=0.305*L*@sum(set2(j):X(i,j))); !鐵含量約束;</p><p>　　@for(set1(i):@sum(set2(j):X(i,j))<=160);</p><p>　　@for(set2(j):@s

56、um(set1(i):X(i,j))<=96);</p><p>　　ore=@sum(set3(i,j)|i#LE#3:L*X(i,j)); !礦石產(chǎn)量;</p><p>　　rock=@sum(set3(i,j)|i#GE#4:L*X(i,j)); !巖石產(chǎn)量;</p><p>　　@for(set3:@floor(car)+1<=(8+6

57、0*D/14)/5); !不等待約束;</p><p><b>　　data:</b></p><p>　　D=5.265.194.214.000.641.271.90</p><p>　　1.900.991.901.133.093.512.04</p><p>　　4.423.863.72

58、3.161.270.502.46</p><p>　　5.895.615.614.561.060.573.72</p><p>　　0.641.761.271.835.056.101.62;</p><p>　　N=12000 13000 13000 13000 19000;</p><p>　　Fb=9500

59、10500 10000 10500 13500 12500 13000;</p><p>　　Fa=12500 11000 13500 10500 13500 12500 11500;</p><p>　　P=0.30.280.290.320.330.31 0.31;</p><p><b>　　L=154;</b></p>

60、;<p><b>　　enddata</b></p><p><b>　　end</b></p><p><b>　　運行結(jié)果如下：</b></p><p>　　Local optimal solution found.</p><p>　　Objective v

61、alue: 85628.62</p><p>　　Extended solver steps: 13</p><p>　　Total solver iterations: 1313</p><p>　　

62、Variable Value Reduced Cost</p><p>　　L 154.0000 0.000000</p><p>　　C 12.80060 0.000000</p><p>　　ORE 38192.00 0.

63、000000</p><p>　　ROCK 32186.00 0.000000</p><p>　　UNLOAD( 1) 0.000000 0.000000</p><p>　　UNLOAD( 2) 0.000000 0.000000</p>&

64、lt;p>　　UNLOAD( 3) 0.000000 0.000000</p><p>　　UNLOAD( 4) 0.000000 0.000000</p><p>　　UNLOAD( 5) 0.000000 0.000000</p><p>　　N(

65、1) 12000.00 0.000000</p><p>　　N( 2) 13000.00 0.000000</p><p>　　N( 3) 13000.00 0.000000</p><p>　　N( 4) 13000.00

66、 0.000000</p><p>　　N( 5) 19000.00 0.000000</p><p>　　LOAD( 1) 0.000000 0.000000</p><p>　　LOAD( 2) 0.000000 0.000000</p>

67、<p>　　LOAD( 3) 0.000000 0.000000</p><p>　　LOAD( 4) 0.000000 0.000000</p><p>　　LOAD( 5) 0.000000 0.000000</p><p>　　LOAD( 6)

68、 0.000000 0.000000</p><p>　　LOAD( 7) 0.000000 0.000000</p><p>　　FA( 1) 12500.00 0.000000</p><p>　　FA( 2) 11000.00

69、 0.000000</p><p>　　FA( 3) 13500.00 0.000000</p><p>　　FA( 4) 10500.00 0.000000</p><p>　　FA( 5) 13500.00 0.000000</p>

70、<p>　　FA( 6) 12500.00 0.000000</p><p>　　FA( 7) 11500.00 0.000000</p><p>　　FB( 1) 9500.000 0.000000</p><p>　　FB( 2)

71、10500.00 0.000000</p><p>　　FB( 3) 10000.00 0.000000</p><p>　　FB( 4) 10500.00 0.000000</p><p>　　FB( 5) 13500.00 0.000

72、000</p><p>　　FB( 6) 12500.00 0.000000</p><p>　　FB( 7) 13000.00 0.000000</p><p>　　P( 1) 0.3000000 0.000000</p><p>　　

73、P( 2) 0.2800000 0.000000</p><p>　　P( 3) 0.2900000 0.000000</p><p>　　P( 4) 0.3200000 0.000000</p><p>　　P( 5) 0.3300000

74、 0.000000</p><p>　　P( 6) 0.3100000 0.000000</p><p>　　P( 7) 0.3100000 0.000000</p><p>　　D( 1, 1) 5.260000 0.000000</p>

75、<p>　　D( 1, 2) 5.190000 0.000000</p><p>　　D( 1, 3) 4.210000 0.000000</p><p>　　D( 1, 4) 4.000000 0.000000</p><p>　　D( 1, 5)

76、 0.6400000 0.000000</p><p>　　D( 1, 6) 1.270000 0.000000</p><p>　　D( 1, 7) 1.900000 0.000000</p><p>　　D( 2, 1) 1.900000

77、 0.000000</p><p>　　D( 2, 2) 0.9900000 0.000000</p><p>　　D( 2, 3) 1.900000 0.000000</p><p>　　D( 2, 4) 1.130000 0.000000&l

78、t;/p><p>　　D( 2, 5) 3.090000 0.000000</p><p>　　D( 2, 6) 3.510000 0.000000</p><p>　　D( 2, 7) 2.040000 0.000000</p><p>

79、　　D( 3, 1) 4.420000 0.000000</p><p>　　D( 3, 2) 3.860000 0.000000</p><p>　　D( 3, 3) 3.720000 0.000000</p><p>　　D( 3, 4) 3

80、.160000 0.000000</p><p>　　D( 3, 5) 1.270000 0.000000</p><p>　　D( 3, 6) 0.5000000 0.000000</p><p>　　D( 3, 7) 2.460000

81、0.000000</p><p>　　D( 4, 1) 5.890000 0.000000</p><p>　　D( 4, 2) 5.610000 0.000000</p><p>　　D( 4, 3) 5.610000 0.000000</p>

82、<p>　　D( 4, 4) 4.560000 0.000000</p><p>　　D( 4, 5) 1.060000 0.000000</p><p>　　D( 4, 6) 0.5700000 0.000000</p><p>　　D( 4, 7

83、) 3.720000 0.000000</p><p>　　D( 5, 1) 0.6400000 0.000000</p><p>　　D( 5, 2) 1.760000 0.000000</p><p>　　D( 5, 3) 1.270000

84、 0.000000</p><p>　　D( 5, 4) 1.830000 0.000000</p><p>　　D( 5, 5) 5.050000 0.000000</p><p>　　D( 5, 6) 6.100000 0.000000&

85、lt;/p><p>　　D( 5, 7) 1.620000 0.000000</p><p>　　X( 1, 1) 0.000000 810.0400</p><p>　　X( 1, 2) 13.00000 799.2600</p><p>

86、;　　X( 1, 3) 0.000000 648.3400</p><p>　　X( 1, 4) 0.000000 616.0000</p><p>　　X( 1, 5) 0.000000 98.56000</p><p>　　X( 1, 6)

87、11.00000 195.5800</p><p>　　X( 1, 7) 54.00000 292.6000</p><p>　　X( 2, 1) 0.000000 292.6000</p><p>　　X( 2, 2) 42.00000

88、 152.4600</p><p>　　X( 2, 3) 0.000000 292.6000</p><p>　　X( 2, 4) 43.00000 174.0200</p><p>　　X( 2, 5) 0.000000 475.8600</p>

89、<p>　　X( 2, 6) 0.000000 540.5400</p><p>　　X( 2, 7) 0.000000 314.1600</p><p>　　X( 3, 1) 0.000000 680.6800</p><p>　　X( 3,

90、2) 13.00000 594.4400</p><p>　　X( 3, 3) 2.000000 572.8800</p><p>　　X( 3, 4) 0.000000 486.6400</p><p>　　X( 3, 5) 0.000000

91、 195.5800</p><p>　　X( 3, 6) 70.00000 77.00000</p><p>　　X( 3, 7) 0.000000 378.8400</p><p>　　X( 4, 1) 0.000000 907.0600

92、</p><p>　　X( 4, 2) 0.000000 863.9400</p><p>　　X( 4, 3) 0.000000 863.9400</p><p>　　X( 4, 4) 0.000000 702.2400</p><p&g

93、t;　　X( 4, 5) 70.00000 163.2400</p><p>　　X( 4, 6) 15.00000 87.78000</p><p>　　X( 4, 7) 0.000000 572.8800</p><p>　　X( 5, 1)

94、 81.00000 98.56000</p><p>　　X( 5, 2) 0.000000 271.0400</p><p>　　X( 5, 3) 43.00000 195.5800</p><p>　　X( 5, 4) 0.000000

95、 281.8200</p><p>　　X( 5, 5) 0.000000 777.7000</p><p>　　X( 5, 6) 0.000000 939.4000</p><p>　　X( 5, 7) 0.000000 249.4800</p>

96、;<p>　　K( 1, 1) 15.00000 0.000000</p><p>　　K( 1, 2) 15.00000 0.000000</p><p>　　K( 1, 3) 18.00000 0.000000</p><p>　　K( 1,

97、 4) 19.00000 0.000000</p><p>　　K( 1, 5) 44.00000 0.000000</p><p>　　K( 1, 6) 35.00000 0.000000</p><p>　　K( 1, 7) 29.00000

98、 0.000000</p><p>　　K( 2, 1) 29.00000 0.000000</p><p>　　K( 2, 2) 39.00000 0.000000</p><p>　　K( 2, 3) 29.00000 0.00000

99、0</p><p>　　K( 2, 4) 37.00000 0.000000</p><p>　　K( 2, 5) 22.00000 0.000000</p><p>　　K( 2, 6) 20.00000 0.000000</p><p&

100、gt;　　K( 2, 7) 28.00000 0.000000</p><p>　　K( 3, 1) 17.00000 0.000000</p><p>　　K( 3, 2) 19.00000 0.000000</p><p>　　K( 3, 3)

101、 20.00000 0.000000</p><p>　　K( 3, 4) 22.00000 0.000000</p><p>　　K( 3, 5) 35.00000 0.000000</p><p>　　K( 3, 6) 47.00000

102、 0.000000</p><p>　　K( 3, 7) 25.00000 0.000000</p><p>　　K( 4, 1) 14.00000 0.000000</p><p>　　K( 4, 2) 14.00000 0.000000</p&g

103、t;<p>　　K( 4, 3) 14.00000 0.000000</p><p>　　K( 4, 4) 17.00000 0.000000</p><p>　　K( 4, 5) 38.00000 0.000000</p><p>　　K( 4

104、, 6) 45.00000 0.000000</p><p>　　K( 4, 7) 20.00000 0.000000</p><p>　　K( 5, 1) 44.00000 0.000000</p><p>　　K( 5, 2) 30.0000

105、0 0.000000</p><p>　　K( 5, 3) 35.00000 0.000000</p><p>　　K( 5, 4) 30.00000 0.000000</p><p>　　K( 5, 5) 16.00000 0.0000

106、00</p><p>　　K( 5, 6) 14.00000 0.000000</p><p>　　K( 5, 7) 32.00000 0.000000</p><p>　　CAR( 1, 1) 0.000000 0.000000</p><

107、;p>　　CAR( 1, 2) 0.8666667 0.000000</p><p>　　CAR( 1, 3) 0.000000 0.000000</p><p>　　CAR( 1, 4) 0.000000 0.000000</p><p>　　CAR(

108、1, 5) 0.000000 0.000000</p><p>　　CAR( 1, 6) 0.3142857 0.000000</p><p>　　CAR( 1, 7) 1.862069 0.000000</p><p>　　CAR( 2, 1)

109、0.000000 0.000000</p><p>　　CAR( 2, 2) 1.076923 0.000000</p><p>　　CAR( 2, 3) 0.000000 0.000000</p><p>　　CAR( 2, 4) 1.162162

110、 0.000000</p><p>　　CAR( 2, 5) 0.000000 0.000000</p><p>　　CAR( 2, 6) 0.000000 0.000000</p><p>　　CAR( 2, 7) 0.000000 0.0000

111、00</p><p>　　CAR( 3, 1) 0.000000 0.000000</p><p>　　CAR( 3, 2) 0.6842105 0.000000</p><p>　　CAR( 3, 3) 0.1000000 0.000000</p>

112、<p>　　CAR( 3, 4) 0.000000 0.000000</p><p>　　CAR( 3, 5) 0.000000 0.000000</p><p>　　CAR( 3, 6) 1.489362 0.000000</p><p>　　C

113、AR( 3, 7) 0.000000 0.000000</p><p>　　CAR( 4, 1) 0.000000 0.000000</p><p>　　CAR( 4, 2) 0.000000 0.000000</p><p>　　CAR( 4, 3)

114、 0.000000 0.000000</p><p>　　CAR( 4, 4) 0.000000 0.000000</p><p>　　CAR( 4, 5) 1.842105 0.000000</p><p>　　CAR( 4, 6) 0.3333333

115、 0.000000</p><p>　　CAR( 4, 7) 0.000000 0.000000</p><p>　　CAR( 5, 1) 1.840909 0.000000</p><p>　　CAR( 5, 2) 0.000000 0.

116、000000</p><p>　　CAR( 5, 3) 1.228571 0.000000</p><p>　　CAR( 5, 4) 0.000000 0.000000</p><p>　　CAR( 5, 5) 0.000000 0.000000</p&