基于Benders分解的煤炭供应链网络维护调度优化

高吉冰，郑澜波

(武汉理工大学 物流工程学院，湖北 武汉 430063)

煤炭行业作为我国国民经济的重要支柱，每年我国有数十亿吨的煤炭消费总量，但大部分煤炭都不是本地直接消费的，而是经过长途运输才能从生产地到达使用地，整个运输过程涉及到煤矿、铁路、船公司、港口和煤炭用户等众多企业。这些企业之间相互协作，构成了一个庞大的煤炭供应链网络。煤炭供应链网络的作业设备必须经常进行预防性维护，但传统的人工调度方法效率低、可处理时间区间有限，已不能满足当下的需求，于是作业设备预防性维护时如何更加科学有效地调度成为当下煤炭供应链亟需解决的问题。BOLAND等[1]提出的带边中断动态网络最大流问题为解决此问题提供了新的研究方向，首次提出使用网络流的理论来解决维护调度问题。

目前对设备维护的定量研究，主要集中在制造业生产研究，很少涉及煤炭供应链。VATN等[2]提出了一种确定生产系统部件最优维修计划的方法，将安全健康环境目标、维修费用和损失生产成本考虑在内，对多个目标进行了优化。叶培钒[3]基于状态维修策略研究了针对系统维修的优化问题。李有堂等[4]考虑多设备混联系统，提出了一种以作业计划为约束的动态维护策略模型。SOUSA等[5]提出了一种选择和确定关键设备维修任务的方法，并将该方法应用于案例工厂，取得了不错的效果。门峰等[6]为了有效降低汽车质保期内制造商的维修成本，提出了基于汽车固定使用里程的预防性维修方法，能有效降低汽车的整体维修成本。……