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基于改进SSA的井下周转料场选址研究.pdf
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1、在经济结构调整、能源结构优化等政策的影响下煤炭企业的发展逐渐聚焦到企业内部 煤炭生产物料供应物流作为企业内部物流环节的源头其井下周转料场(配送中心)选址规划的科学合理性对整个物流系统的运作起着至关重要的作用 为了降低供应物流成本、提高物料周转效率构建了考虑时间和成本的多目标混合整数规划选址模型并改进了麻雀搜索算法对模型定量求解 以陕西正通煤业公司为例通过对模型和算法的分析与应用得到了该煤矿井下周转料场最终的选址配送方案为大型煤矿生产物料的供应物流管理提供了参考关键词 改进麻雀搜索算法生产供应物流井下周转料场中图分类号.文献标识码 文章编号()一、研究背景 煤炭是我国对外依存度最低的重要能源近些
2、年来由于经济结构调整、能源结构优化等政策变化其行业发展受到了威胁煤炭企业之间的竞争已经不单是煤炭产销量上的比较而是日益集中到公司的内部管理 相关数据显示在我国煤炭生产的成本构成中物流成本大约占到了 其中供应物流成本几乎占总物流成本的 因此煤炭物流的合理高效对煤矿企业的安全生产和降低物流成本都起到了积极的作用煤矿生产是一个复杂的系统王金凤曾提出煤矿生产物流系统的概念该物流系统主要是由两大类组成:一类是为生产煤炭提供物料的供给物流体系一类是煤炭自井下开采出运输到地面的生产物流体系 煤矿生产物流系统是指在煤矿井下作业过程中形成的用于组织、管理以及协调整个矿井生产经营活动的一系列相关要素及其关系组成的
3、整体 煤炭供应物流主要是为生产煤炭提供各种原材料包括各种机器设备工具和燃料等 煤炭生产过程中需要的物料种类繁多且与制造业生产有很大的区别其原材料不构成产品实体 在矿井开采过程中由于开采深度的增加各工作面、运输顺槽和辅助运输巷道的长度也随之延伸运输物料的距离不断增加 因此需要在井下设置周转料场这些周转料场的功能就相当于物流配送中心是连接企业地面仓库和井下工作面的中间桥梁其主要功能是根据各个工作面的生产需求及时、准确、经济地配送、转运必需的原材料和设备 由于井下周转料场建成后将会在很长一段时间内投入使用所以其选址问题是构建煤矿生产供应物流体系的重要环节 此外科学合理地选址既能保证煤炭生产物料的供应
4、安全降低供应物流成本又能有效地提高整个供应物流体系的运作效率 因此分析和探讨井下周转料场的选址问题在理论和在实践上都有着重大的意义近些年来国内很多学者从不同方面研究了与煤矿企业相关的选址问题所取得的成果为本文的研究提供了借鉴和参考 王立杰等在煤炭资源分布不均衡、供应紧张的背景下顺应国家煤炭应急储备计划政策考虑突发事件的影响对应急储备中心的选址展开了研究 邹健康基于疆煤外运物流中心选址的复杂性从系统的角度出发运用基于极坐标法 分析法对候选点的评价因素进行定量分析和综合评价最终确定最佳候选点张树等从多个角度分析了煤炭物流节点的选址问题运用层次分析法构建了考虑自然因素和社会因素准则的选址模型并用具体
5、的煤炭物流网络进行了节点选址案例分析 徐超等在对煤矿生产物流系统分析的基础上建立了考虑建设成本和运输成本的煤炭仓储中心选址模型并采用了免疫算法对模型进行求解 程旭根据煤炭物流的特点建立了煤炭仓储中心选址的数学模型并通过粒子群算法求解从不同成本分析静态选址和动态选址方案的合理性 杨胜利等为提高主井的提升效率分析了井下采选充一体化系统关键节点位置的影响因素构建了物流节点的选址模型对粒子群算法进行了优化改进应用于模型求解并运用具体案例进行了验证 杨智懿等就如何运用重心法和整数规划法来解决井下物料的周转料场选址问题进行了探讨其目的在于减少井下物料的转运率降低周转成本但是并没有对所提方法进行具体的应用研
6、究 李瑞群等为了提高物料的周转率保证运输过程的安全性降低生产成本在大柳塔煤矿的矿井开采煤层中选取了适当的场地作为用于物料管理的周转材料库然而目前已有的研究多聚焦在煤炭产品上对于煤炭生产物料方面的研究还比较少已有关于煤炭企业井下周转料场的选址研究大部分是基于定性与定量结合的重心法等方法进行展开的采用数学建模、算法求解进行定量分析的研究较少 针对这一现状本文在分析煤炭生产物料内部供应物流的基础上对井下周转料场的选址问题进行探讨构建井下周转料场的选址规划模型并对具有较高求解精度和效率的麻雀搜索算法进行改进用于模型的求解 二、井下周转料场选址模型构建 (一)问题描述在煤矿企业生产供应物流系统中井下各个
7、工作面位置是确定的由于运输物料的路线不断增长井下多个工作面物料调拨周转困难因此需要设置周转料场集中时间专线专运减少井下调车环节提高物料配送效率但是煤矿生产供应物流系统与其他行业的物流相比有着显著的区别其具有物流节点多的特点生产物料需要经过仓库、副井口、大巷(斜巷)等多个物流节点才能到达工作面等需求点且由于复杂的井下运输环境可能会发生运输道路堵塞等状况导致需求点所需生产物料不能及时送达 随着周转料场(物流节点)数目的增加运输距离和成本也随之减少但是周转料场的数量增加到一定水平运输频次就会相应地增多此时运输费用不减反增因此如何科学合理地选择合适数量的周转料场以及获得相应的配送路线也是选址规划中的一
8、个紧要问题井下周转料场的选址模型可描述为:在一个大型煤矿的生产物料供应物流网络中将供应物流过程简化为地表企业仓库周转料场需求点如图 所示为 个盘区建立 个周转料场 井下周转料场备选点 个需求点 个要在 个备选点中选出()个地址新建周转料场在矿井有限复杂的空间下考虑时间约束的同时满足周转料场最大容量约束和需求点要求达到供应物流总成本最小图 周转料场选址模型问题描述 (二)模型假设为了使模型计算更为便利并使其具有一定程度的普遍适用价值结合相关学者已有的成果提出如下假设:()将供应物流过程简化为地表煤矿企业仓库井下周转料场各个需求点()备选周转料场的相关信息是已知的即备选周转料场的个数、位置信息已知
9、()需求点的相关信息是已知的即需求点的个数、位置信息及物料需求量已知且用户的需求在一段时期内保持稳定()周转料场和需求点之间是多对多的关系一个周转料场至少要为一个需求点进行供料同时周转料场有容量限制()由于周转料场是借用原来的巷道作为物料周转站因此不考虑周转料场的建设成本、管理费用等()生产物料从地面仓库运至井下需求点由于需要多次转运所以会用到多种不同运输工具不同运输工具的运输费率不同本文为了计算方便以一个区段的平均运输成本来代替各类物料在实际运输过程中的运输费率(三)符号说明根据上述问题描述与模型假设本文所用到的符号和含义如下:.集合 为地面仓库 的集合 为备选周转料场 的集合 为需求点 的
10、集合 为生产物料种类 的集合 .变量为生产物料从地面仓库 运输到备选周转料场 的单位运输成本 为生产物料从备选周转料场 运输到需求点 的单位运输成本 为生产物料从地面仓库 运输到备选周转料场 的运输距离 为生产物料从备选周转料场 运输到需求点 的运输距离 为生产物料从地面仓库 运输到备选周转料场 的运输时间 为生产物料从备选周转料场 运输到需求点 的运输时间 为从地面仓库 到备选周转料场 运输生产物料的数量为从备选周转料场 到需求点 运输生产物料的数量 为需求点 对第 种生产物料的需求量 为备选周转料场 的最大设计容量 为生产物料在备选周转料场 的装卸搬运成本 为未满足需求点 所需生产物料的单
11、位惩罚系数 为未满足需求点 所需生产物料的数量.决策变量表示是否在备选周转料场 进行选址的决策变量 表示在周转料场 选址否则 表示是否将生产物料从地面仓库 运输到备选周转料场 表示是否将生产物料从备选周转料场 运输到需求点(四)模型建立考虑生产物料运至需求点的时间和供应物流的总成本第一个时间目标包括生产物料在地面仓库、备选周转料场和需求点之间的运输时间第二个成本目标主要由生产物料在地面仓库、备选周转料场和需求点之间的运输成本以及生产物料在备选周转料场中的装卸搬运成本构成 ()()()()()()()()其中式()和()为模型的目标函数 式()为最小化运输时间包括生产物料在地面仓库、备选周转料场
12、及需求点之间的运输时间 式()为最小化供应成本包括生产物料的装卸搬运成本和运输成本 同时考虑到复杂运输环境中可能发生的突发情况在两个目标函数中都加入了由于缺少的生产物料需求量而进行的惩罚 式()表示需求点对生产物料的需求量不能超过备选周转料场的承载上限 式()为周转料场数量约束表示周转料场的建设数量至少为 式()表示需求点所需的生产物料只能由被选中的周转料场来配送(为无限大的自然数)式()()为决策变量约束 三、基于麻雀搜索算法的模型求解 (一)多目标的处理该模型是一个多目标混合整数规划模型由于多目标规划模型的特殊性多个模型往往不能同时满足最优解通常情况下是采用将多目标函数通过线性加权的方式转
13、化为单目标函数进行求解但是加权值的分配具有较大的主观性而且时间和成本的计量单位也不尽相同所以单纯采用线性加权方法是不理想的 已有文献用目标规划法对多目标模型进行求解并用百分数无量纲方法消除两个子目标的量纲 但有文献指出这种方法并不能真正反映两个目标的计量单位和它们之间的数量级差异 因此本文参考文献对多目标问题的处理方法将两个目标的单位消除计算公式如下:()其中 和 分别表示多目标模型在运输顺畅情况下单目标的最小化配送时间和最小化供应物流成本同时考虑决策者赋予两个目标的重要程度设 为决策者根据实际情况赋予时间目标的重要程度值满足 则多目标规划模型的目标函数()和()可以转化为下式:()()()(
14、二)麻雀搜索算法概述麻雀搜索算法()是 等人于 年提出的一种新型群智能优化算法 由于该算法提出的时间相对较短目前对该算法的研究文献主要可分为算法的改进和算法的应用两方面 在算法的应用方面 已广泛应用于路径规划、故障诊断、图像处理、分布式电源配置和车间调度等领域 对于利用 对物流配送中心选址问题进行求解的研究相对较少本文将利用 对井下周转料场的选址问题进行求解.算法的数学模型井下周转料场选址问题采用虚拟实验进行模拟假设存在 只虚拟麻雀处在 维解空间内则麻雀种群的位置信息为 适应度值为 ()()()在麻雀搜索算法中麻雀个体的适应度值与其获取食物的优先顺序呈显著关系适应度值高的麻雀在种群中扮演发现者
15、的角色 在麻雀搜索算法的提出原文中发现者的位置更新公式如下:()式中 为现下的迭代次数为第 个发现者在第 维中的位置信息 为在 到 之间取值的随机数为模型求解过程中的最大迭代次数 为随机数且服从正态分布 为 行 列的 矩阵表示预警值.表示安全阈值当 /()式中为目前发现者所占据的最佳位置为当前全局适应度值最差的个体位置 为一个元素被随机取值为 或 的矩阵且 ()当 /时表示适应度值较差的第 个追随者没有得到食物能量极低处于非常饥饿的状态需要飞往其他地方寻找食物 相反表示第 个追随者将在当前最优位置附近寻找食物为了保证觅食过程的安全性会在每一代种群中随机抽取 至 的麻雀作为警戒者负责警戒危险来临
16、时该麻雀无论是扮演哪一个角色都要放弃现有的食物转移到一个新的安全位置其位置更新公式如下:()()式中为目前最佳的全局位置其周围是安全的 为服从标准正态分布的随机数其用途是控制麻雀移动的步长 是在 到 之间取值的随机数表示麻雀移动方向为感知者麻雀种群中第 个感知麻雀个体的适应度值为当前整个麻雀种群中能量最高麻雀的适应度值为当前整个麻雀种群中能量最低麻雀的适应度值 为最小的常数规避计算过程中真分数出现 的现象如果 意味着麻雀在这个时候处于危险的边缘容易受到攻击 如果 则表明处在种群中间的麻雀成功地感知到了危险这时候需要寻求同伴的庇护.算法实现步骤()在开始计算之前对麻雀搜索算法的相关参数进行初始化
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