简论S集团煤炭调运优化-

论文导读：致谢5-6中文摘要6-7ABSTRACT7-121绪论12-241.1探讨背景12-131.1.1探讨的社会经济宏观背景12-131.1.2探讨的企业经营微观背景131.2国内外探讨近况13-161.3探讨目的与作用16-181.3.1探讨目的16-171.3.2探讨作用17-181.4探讨的论述基础18-211.

4.1供应链管理18-191.2运筹学19-20

摘要：煤炭在我国一次能源生产和消费中占比很高,煤炭资源的供应在我国经济建设中作用重大。而煤炭资源和市场的分布特点造就了我国“西煤东运”和“北煤南运”的煤炭资源供应格局,以而使铁路运力成为煤炭资源供应的瓶颈环节。S集团是一家煤炭产运销一条龙经营的特大型能源企业,是我国规模最大的煤炭企业和世界上最大的煤炭经销商,其煤炭调运业务的高效合理运转不仅对S集团本身提升经营和抗风险能力作用重大,且对我国国民经济的正常运行也具有不可忽略的作用。论文在浅析S集团现行的煤炭调运计划系统和煤炭调运业务运营规则后,发现其现行煤炭调运方式中有着煤炭调运计划粗放、煤炭调运平衡计算手段落后、煤炭调运经营效果缺乏有效考量等不足,尚未得到解决。由此,S集团的煤炭调运优化不足具有探讨的必要性。本论文针对S集团煤炭调运业务有着的上面陈述的不足,提出了改善技术手段,探讨煤炭调运的优化模型,使煤炭调运案例的编制和决策向精细化和科学化方向进展的改善思路。在对现有调运不足模型进行探讨的基础上,针对s集团煤炭调运属于带有区间参数的多维度、多约束、多目标、大规模运输不足的具体情况,选择建模类型,并在确定模型产运销网络拓扑结构、输入和决策因素、以及建模假设条件的前提下构建了多目标非线性区间整数规划模型。继而对模型的求解策略进行探讨,运用区间不等式成立的度的概念,将区间约束转化为确定性约束后,选择了一种基于整数编码的改善遗传算法,并对其中的初始群体生成方式做出了革新性的改善,提出引进一定比例的归零因子,通过引入归零因子处理随机数,使初始群体编码中0的占比增加,以而优化了初始群体的质量,避开了随机生成的初始群体质量不高、增加搜索可行解难度的不足,减少了算法的迭代次数,加速了其收敛速度,使算法更快捷有效。基于算法的选定,分别运用目标规划策略和罚函数技术消去了模型中的软硬约束,使模型适宜用遗传算法求解。最后,通过实际算例证明模型和算法的有效性。关键词：煤炭调运论文多目标优化论文遗传算法论文
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中文摘要6-7
ABSTRACT7-12
1 绪论12-24

1.1 探讨背景12-13

1.1 探讨的社会经济宏观背景12-13

1.2 探讨的企业经营微观背景13

1.2 国内外探讨近况13-16

1.3 探讨目的与作用16-18

1.3.1 探讨目的16-17

1.3.2 探讨作用17-18

1.4 探讨的论述基础18-21

1.4.1 供应链管理18-19

1.4.2 运筹学19-20

1.4.3 数学建模20-21

1.5 探讨内容与技术路线21-24

1.5.1 探讨范围界定21

1.5.2 探讨内容21-22

1.5.3 探讨技术路线22-24

2 S集团煤炭调运近况探讨24-34

2.1 S集团煤炭产运销业务系统概述24-25

2.

1.1 煤炭生产业务概述24-25

2.

1.2 煤炭运输业务概述25

2.

1.3 煤炭销售业务概述25

2.2 S集团煤炭现行调运案例探讨25-31

2.1 S集团煤炭调运计划系统25-30

2.2 S集团煤炭调运业务运营规则30-31

2.3 S集团煤炭调运近况不足浅析31-34

2.3.1 煤炭调运计划粗放31-32

2.3.2 煤炭调运平衡计算手段落后32

2.3.3 煤炭调运经营效果缺乏有效考量32-33

2.3.4 不足小结及改善方向33-34

3 S集团煤炭调运优化模型的构建34-53

3.1 现有调运不足模型探讨34-43

3.

1.1 运输不足建模综述34-35

3.

1.2 基本线性规划模型35-36

3.

1.3 非线性规划模型36-37

3.

1.4 不确定规划模型37-40

3.

1.5 多目标规划模型40-43

3.

1.6 动态仿真模型43

3.2 S集团煤炭调运建模类型探讨43-45
3.

2.1 S集团煤炭调运不足类型浅析43-45

3.

2.2 S集团煤炭调运模型类型选择45

3.3 S集团煤炭调运优化模型的构建45-53

3.1 模型的产运销网络拓扑结构45-47

3.2 模型的输入和调运决策因素47

3.3 模型的建模假设条件47-48

3.4 优化模型的构建案例48-53

4 S集团煤炭调运优化模型求解策略探讨53-65

4.1 区间型参数的处理策略53-55

4.

1.1 S集团煤炭调运优化模型中区间型参数的说明53

4.

1.2 区间约束向确定性约束的转化53-54

4.

1.3 消去区间约束的优化模型54-55

4.2 非线性整数规划模型的求解策略55-61
4.

2.1 模型求解策略的选择55-56

4.

2.2 遗传算法基本原理56-59

4.

2.3 基于整数编码的改善遗传算法原理59-61

4.3 约束条件的处理策略61-65
4.

3.1 消去硬约束的罚函数法61-62

4.

3.2 软约束的处理策略62

4.

3.3 产销不平衡冲突的解决办法62-63

4.

3.4 优化模型的变型63-65

5 S集团煤炭调运优化算例及模型优化效果浅析65-76

5.1 算例输入和模型变量65-66

5.2 模型优化结果浅析66-74

5.3 模型优化最终案例74-76

6 结论76-78

6.1 探讨总结76-77

6.2 探讨不足与展望77-78

参考文献78-80
附录A S集团2012年5月煤源供应能力情况80-83
附录B S集团2012年5月煤炭销售需求情况83-92
附录C S集团煤炭调运线路情况92-107
附录D 模型变量及相关参数107-159
附录E 算例的MATLAB程序代码159-167
附录F 算例的MATLAB参数矩阵167-168
附录G 算例各装车站分煤种的供应计划168-170
附录H 算例各销售区域分客户分煤种的配给计划170-177
附录I 算例最终调运案例177-201
作者简历201-203
学位论文数据集203