基于两步遗传算法的预拌混凝土智能调度模型

陈海林，王 力，陈煌彬，阙 依，吉 旭

(1.四川大学化学工程学院，四川 成都 610065；2.中建西部建设湖南有限公司，湖南 长沙 410005)

近年来，我国预拌混凝土产量逐年增加[1]。但随着市场竞争的日益激烈、原材料及运输成本的不断上升以及客户需求的持续增长，传统的生产运营模式和调度模式已成为企业实现持续增长的瓶颈，企业迫切需要转变经营机制，降低生产运营成本，提高响应速度和服务水平。目前预拌混凝土企业集团化运营已成为发展趋势，但集团下多数搅拌站仍为独立运营，生产和配送完全依靠人工经验，站点间缺乏协同性[2]，造成企业运能配置不合理、运营成本控制困难、市场响应不及时等问题。对此，Asbachaba[3]，戚峰[4]，王飞[5]等建立了带时间窗的配送调度模型，在降低成本方面取得了一定效果，但没有考虑不同搅拌站生产成本、运输距离及时间等因素，具有一定局限性。Zhang[6]，Maghrebi[7]等设计了混凝土生产及配送集成调度模型，提高了搅拌站的利润和运行效率，但是只停留在单个搅拌站调度层面。Song[8]等对企业集团的订单分配模型进行了研究，优化了企业集体资源，但未进一步研究单站生产车辆调度问题。

因此，本文将以运营成本最低、配送时间最短、服务质量最优为目标，提出了基于两步遗传算法的全局最优调度模式以克服现有调度模型方法的不足。

1 数学模型建立

智能调度的目的是寻求生产运营成本最低、配送时间最短、服务质量最优的方案[14]，本文采用遗传算法分别对企业订单分配、厂站生产车辆调度进行求解，相关参数设置如下：