CN103489091A - 一种钢铁产品船运集配方法 - Google Patents

Abstract

一种钢铁产品船运集配方法，该方法包括：步骤1：采集钢铁产品船运集配初始信息；步骤2：选定发货船舶；步骤3：为选定的发货船舶分配一个或多个到港站；步骤4：确定备发货产品；步骤5：建立预发货产品的优化目标函数及其工艺约束条件，从备发货产品中确定出预发货产品，得到初始预发货产品集配方案并对该方案优化调整，得到优化预发货产品集配方案；步骤6：操作人员将预发货产品出库、装船。本发明的船舶的装载率由人工集配时的95%左右提高到99%以上；有效降低了产品出库倒垛量，节约了物流成本，同时出库倒垛的减少使产品减少了不必要的磨损，保证了产品的质量；减少了额外的运输和存储费用，提高了运输工具的发运效率。

Description

一种钢铁产品船运集配方法

技术领域

本发明属于物流自动化技术领域，具体涉及一种钢铁产品船运集配方法。

背景技术

在钢铁企业中，船运集配是指对于给定的船舶，根据其载重以及产品的到港站、交货期、在库位置、品种和重量等信息，从现有待发货的产品集合中选择适当的产品进行装船。船运集配的效果主要根据以下有关钢铁产品船运的资源利用率指标综合判定：

（1）船舶装载率

船运集配最主要的目标是将尽可能多的产品装船，但不可以超载。提高船舶的装载率有利于提高资源利用率和产品发货效率、降低库存。

（2）直装产品比率

钢铁企业生产厂的末端库容量一般都比较小，产出的产品需要及时出库。钢铁产品从其生产末端库运输至岸边装船的过程可以采取两种方式。一种方式是产品从生产末端库出库以后，首先运输到码头堆场进行存放，等待集配指令下达以后，再运到岸边进行装船，这种方式称为场装；另一种方式是产品位于生产末端库中，在接到集配指令以后，直接运输到岸边装载区进行装船，这种方式称为直装。由生产末端库直接发货的产品以准发单据为最小发货单位，因此采取直装方式要求同一准发单据的产品必须同时集配。

由于直装方式在产品出厂的整个运输过程中省略了中间的存储环节，可以有效降低企业内部物流设备（吊机、卡车等）的工作量和码头堆场的库存管理费用；同时由于减少了入库和出库操作，避免了产品在搬运过程中所受到的不必要的磨损，从而大大降低钢卷的断带率，更好地保持了产品的品质。

（3）到港站个数

船舶在每个港口停泊都会有相应的停泊费用，降低船舶在一次航行中停泊的到港站个数不但可以节省停泊费用、简化航行路线、节约运作时间，而且有利于进一步制定船舶装载计划时控制船舶的平衡。

（4）出库倒垛次数

钢卷在堆场中以两层堆放，如果位于下层的钢卷需要出库，而位于它上方的钢卷不需要出库，则必须先将上层的钢卷移动到其他位置，下层的钢卷才能出库。多次搬运可能导致产品质量受损而发生断带，还会增加吊机的工作量，降低设备的作业效率，因此在集配过程中要尽量避免倒垛的发生。

（5）拆分合同的次数

为了优化库区管理，产品在库区中都是按照合同号堆放的，因此同时选取同一合同的产品，可以简化出库操作，减少吊机的运行距离，达到节能降耗的目的，同时可以为库区留出连续的存储空间，有利于后续产品的入库操作。

（6）交货期紧急程度

为了保证客户满意度，应该优先选择交货期紧急的产品发货。

（7）合同状态优先级

合同状态优先级越高的产品表示其生产进程越接近可发货状态，选择合同状态优先级高的产品可以保证合同发货的完整性，提高发货效率。

目前钢铁产品船运集配仍处于靠经验工作的状态，人工集配方法存在以下技术难点：

（1）产品信息数据规模庞大、合同属性信息繁多，由于集配方案的制定追求多个目标，操作人员在选择时难以兼顾，常常有所疏漏，难以保证其质量。

（2）不同钢铁产品之间重量差距较大，从大量的数据中挑选适当的产品进行集配的过程要求很高的技巧才能得到最大的船舶装载率。操作人员通过观察数据得到一个满意的集配方案往往需要耗费大量的时间，人工集配时由于受到船舶离港时间的限制通常无法得到高质量的方案。

因此，人工集配会给产品出厂环节的作业带来很多不利因素，如船舶的装载率低、产品出库倒垛率高、船舶停靠的到港站多、直装比率低等，进而产生不必要的物流费用。

发明内容

针对现有技术存在的不足，本发明提供一种钢铁产品船运集配方法。

本发明的技术方案：

一种钢铁产品船运集配方法，包括如下步骤：

步骤1：采集钢铁产品船运集配初始信息；

船运集配初始信息包括待集配产品数据和可用船批数据；待集配产品数据包括：产品的材料号、产品的合同号、产品的准发单据号、产品的到港站、产品的库区、产品的库位、产品的重量、产品的交货期和产品的合同状态；可用船批数据包括：可供使用的船舶的船批号、船名、船舶类型和船舶的载重；

步骤2：根据空载船舶到港顺序及可用船批数据，按照先进先出的原则，选定发货船舶；

步骤3：为选定的发货船舶分配一个或多个到港站；

步骤4：根据待集配产品数据及所述的已分配的到港站确定备发货产品；

步骤5：根据待集配产品数据和可用船批数据，建立预发货产品的优化目标函数及其工艺约束条件，从备发货产品中确定出预发货产品，得到初始预发货产品集配方案并对该方案优化调整，得到优化预发货产品集配方案；

步骤5-1：建立预发货产品的优化目标函数，优化目标包括：最小化船舶未满载重量、最大化预发货产品中的直装产品重量、最小化船舶停靠的到港站个数、最小化预发货产品中的场装产品出库倒垛次数和最小化拆分合同次数；

设M为备发货产品集合；N为备发货产品的到港站集合；K为备发货产品的合同集合；L为所有直装准发单据集合；M_l为准发单据号为l的产品集合；以变量x_i的取值表示产品ii∈M是否被确定为预发货产品，当x_i取值为1时，产品i被确定为预发货产品；当x_i取值为0时，产品i不是预发货产品；

所述优化目标如下：

1)最小化船舶未满载重量

$\mathrm{Min}{\mathrm{\λ}}_1(W-\underset{i\∈M}{\mathrm{\Σ}}{w}_i{x}_i)---\left(1\right)$

其中，w_i为产品i的净重，顿；W为已选定船舶的额定载重，顿；λ₁为最小化船舶未满载重量在优化目标中的权重；

2)最大化预发货产品中的直装产品重量

$\mathrm{Max}{\mathrm{\λ}}_2\underset{i\∈M}{\mathrm{\Σ}}{w}_i(1-b_i)x_i---\left(2\right)$

其中，参数b_i为0或1，当b_i＝0时，表示产品i位于生产末端库，当b_i＝1时，表示产品i位于码头堆场；λ₂为最大化预发货产品中的直装产品重量在优化目标中的权重；

3)最小化船舶停靠的到港站个数

$\mathrm{Min}{\mathrm{\λ}}_3\underset{j\∈N}{\mathrm{\Σ}}\left(\min \right\{\underset{i\∈M}{\mathrm{\Σ}}{a}_{\mathrm{ij}}{x}_i,1\left\}\right)---\left(3\right)$

其中，参数a_ij为0或1，当a_ij＝1时，表示产品i的到港站是到港站j，当a_ij＝0时表示产品i的到港站不是到港站j；λ₃为最小化船舶停靠的到港站个数在优化目标中的权重；

4)最小化预发货产品中的场装产品出库倒垛次数

$\mathrm{Min}{\mathrm{\λ}}_4\underset{i\∈M}{\mathrm{\Σ}}\underset{i^{\′}\∈M}{\mathrm{\Σ}}{c}_{{\mathrm{ii}}^{\′}}(1-b_{i^{\′}}{x}_{i^{\′}})b_i{x}_i---\left(4\right)$

其中，参数c_ii′为0或1，当c_ii′＝1时，表示堆场中产品i′位于产品i上方，当c_ii′＝0时，表示堆场中产品i′不位于产品i上方；λ₄为最小化预发货产品中的场装产品出库倒垛次数在优化目标中的权重；

5)最小化拆分合同次数

$\mathrm{Min}{\mathrm{\λ}}_5\underset{k\∈K}{\mathrm{\Σ}}\min \{\left(\underset{i\∈M}{\mathrm{\Σ}}{d}_{\mathrm{ik}}{x}_i\right)\left(\underset{i\∈M}{\mathrm{\Σ}}{d}_{\mathrm{ik}}(1-x_i)\right),1\}---\left(5\right)$

其中，参数d_ik为0或1，当d_ik＝1时表示产品i属于合同k，当d_ik＝0时表示产品i不属于合同k；λ₅为最小化拆分合同次数在优化目标中的权重；

6)最大化预发货产品交货期优先级

$\mathrm{Max}{\mathrm{\λ}}_6\underset{i\∈M}{\mathrm{\Σ}}{s}_i^1{x}_i---\left(6\right)$

其中，

为产品i的交货期优先级；λ₆为所述的目标最大化预发货产品交货期优先级在优化目标中的权重；

7)最大化预发货产品合同状态优先级

$\mathrm{Max}{\mathrm{\λ}}_7\underset{i\∈M}{\mathrm{\Σ}}{s}_i^2{x}_i---\left(7\right)$

其中

为产品i的合同状态优先级；λ₇为最大化预发货产品合同状态优先级在预发货产品的优化目标中的权重；

所述预发货产品的优化目标Z的函数为：

$\begin{array}{c}\mathrm{MinZ}={\mathrm{\λ}}_1(W-\underset{i\∈M}{\mathrm{\Σ}}{w}_i{x}_i)-{\mathrm{\λ}}_2\underset{i\∈M}{\mathrm{\Σ}}{w}_i(1-b_i)x_i+{\mathrm{\λ}}_3\underset{j\∈N}{\mathrm{\Σ}}\left(\min \right\{\underset{i\∈M}{\mathrm{\Σ}}{a}_{\mathrm{ij}}{x}_i,1\left\}\right)\\ +{\mathrm{\λ}}_4\underset{i\∈M}{\mathrm{\Σ}}\underset{i^{\′}\∈M}{\mathrm{\Σ}}{c}_{{\mathrm{ii}}^{\′}}(1-b_{i^{\′}}{x}_{i^{\′}})b_i{x}_i+{\mathrm{\λ}}_5\underset{k\∈K}{\mathrm{\Σ}}\min \{\left(\underset{i\∈M}{\mathrm{\Σ}}{d}_{\mathrm{ik}}{x}_i\right)\left(\underset{i\∈M}{\mathrm{\Σ}}{d}_{\mathrm{ik}}(1-x_i)\right),1\}\\ -{\mathrm{\λ}}_6\underset{i\∈M}{\mathrm{\Σ}}{s}_i^1{x}_i-{\mathrm{\λ}}_7\underset{i\∈M}{\mathrm{\Σ}}{s}_i^2{x}_i)\end{array}---\left(8\right)$

步骤5-2：建立预发货产品优化目标函数的工艺约束条件；

1)预发货产品的总重量不超过船舶额定载重：

$\underset{i\∈M}{\mathrm{\Σ}}{w}_i{x}_i\≤W---\left(9\right)$

2)同一准发单据的直装产品必须同时集配：

$x_i\underset{\underset{i^{\′}\≠i}{i^{\′}\∈M_l}}{\mathrm{\Σ}}(1-x_{i^{\′}})=0,i\∈M_i,l\∈L---\left(10\right)$

$(1-x_i)\left(\underset{\underset{i^{\′}\≠i}{i^{\′}\∈M_l}}{\mathrm{\Σ}}{x}_{i^{\′}}\right)=0,i\∈M_l,l\∈L---\left(11\right)$

步骤5-3：根据实际工艺运行经验，对预发货产品优化目标函数中的各优化目标的权重λ₁至λ₇进行设置，利用预发货产品优化目标函数及其工艺约束条件初步确定预发货产品，进而获得初始的预发货产品集配方案；所述预发货产品集配方案包括：选定的发货船舶、分配的到港站和预发货产品；

步骤5-4：采用分散搜索方法对初始预发货产品集配方案进行优化，在满足工艺约束条件下，对预发货产品和未被确定为预发货产品的其他备发货产品进行调整，得到符合优化目标的优化预发货产品集配方案；

步骤6：操作人员根据优化预发货产品集配方案将预发货产品出库、装船。

根据所述的钢铁产品船运集配方法，所述步骤5-4按如下步骤进行：

步骤5-4-1：邻域搜索；

采用交换邻域和变深度邻域两种搜索策略对初始预发货产品集配方案进行调整，并将调整得到的多组预发货产品集配方案加入到集配方案集合Q_SS中构成初始种群；

步骤5-4-2：构造参考集RefSet；

先从初始种群Q_SS中选择p组质量最好的预发货产品集配方案，构成质量参考集RefSet1，再从剩下的集合中选择q组分散性最好的预发货产品集配方案构成分散参考集RefSet2，参考集RefSet=RefSet1∪RefSet2；

步骤5-4-3：从参考集RefSet中挑选子集；

从参考集RefSet里选择不同的集配方案组成子集，包括质量参考集RefSet1中目标函数值最小的集配方案，并通过组合策略对子集中的集配方案进行组合产生新的集配方案；

步骤5-4-4：更新参考集RefSet；

采用静态更新策略更新参考集RefSet，即将子集中的集配方案组合生成新的集配方案，直到所有子集都考虑完毕，用最后获得的改进的集配方案替换参考集RefSet里的质量最差的集配方案或者分散性最差的集配方案；如果所有子集中的集配方案都经过组合后，还是无法更新参考集，则执行步骤5-4-3；

步骤5-4-5：根据终止规则，判断搜索是否终止，是，则得到最终的预发货产品集配方案，否，则执行步骤5-4-2；

终止准则：参考集未更新次数超过了设定的最大迭代次数，搜索结束。

有益效果：采用本发明的技术方案，可以提高集配效果及作业人员的工作效率。船舶的装载率由人工集配时的95%左右提高到99%以上；有效降低了产品出库倒垛量，节约了物流成本，同时出库倒垛的减少使产品减少了不必要的磨损，从而降低了钢卷的断带数量，保证了产品的质量；由于直装产品优先集配，减少了额外的运输和存储费用；由于集配方案的及时下达及满足发货条件产品的优先选择，提高了运输工具的发运效率。

附图说明

图1为本发明一种实施方式的钢铁产品船运集配方法的流程图；

图2为本发明一种实施方式的分散搜索方法流程图；

图3为本发明一种实施方式的直装准发单据交换邻域示意图；

图4为本发明一种实施方式的场装产品交换邻域示意图；

图5为本发明一种实施方式的变深度邻域搜索方法流程图；

图6为本发明一种实施方式的钢铁产品船运集配系统的结构示意图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明的一种实施方式作详细说明。

本实施方式中的钢铁产品船运集配方法的实施需要如下硬件：至少一台PC机，至少一个电缆接口或光缆接口，至少一台路由器，由这些设备组成一个小型局域网后通过企业内部服务器连接到企业ERP系统。在PC机中安装Microsoft SQL Server2000数据库系统及数学模型，设置硬件系统的服务器地址及端口、数据库的名称、用户名及密码。计划员通过下载钢铁产品船运集配初始信息以及选择船舶和到港站信息，生成一个优化的船舶集配方案，满足实际要求后，该方案通过结果上传模块上传到企业ERP系统，现场作业人员根据该方案具体实施产品出厂作业。

本实施方式的钢铁产品船运集配方法，如图1所示，包括如下步骤：

步骤1：采集钢铁产品船运集配初始信息；

船运集配初始信息包括待集配产品数据和可用船批数据；待集配产品数据包括：产品的材料号、产品的合同号、产品的准发单据号、产品的到港站、产品的库区、产品的库位、产品的重量、产品的交货期和产品的合同状态；可用船批数据包括：可供使用的船舶的船批号、船名、船舶类型和船舶的载重；

步骤2：根据空载船舶到港顺序及可用船批数据，按照先进先出的原则，选定发货船舶；

步骤3：为选定的发货船舶分配一个或多个到港站；

步骤4：根据待集配产品数据及所述的已分配的到港站确定备发货产品；

步骤5：根据待集配产品数据和可用船批数据，建立预发货产品的优化目标函数及其工艺约束条件，从备发货产品中确定出预发货产品，得到初始预发货产品集配方案并对该方案优化调整，得到优化预发货产品集配方案；

步骤5-1：建立预发货产品的优化目标函数，优化目标包括：最小化船舶未满载重量、最大化预发货产品中的直装产品重量、最小化船舶停靠的到港站个数、最小化预发货产品中的场装产品出库倒垛次数和最小化拆分合同次数；

设M为备发货产品集合；N为备发货产品的到港站集合；K为备发货产品的合同集合；L为所有直装准发单据集合；M_l为准发单据号为l的产品集合；以变量x_i的取值表示产品ii∈M是否被确定为预发货产品，当x_i取值为1时，产品i被确定为预发货产品；当x_i取值为0时，产品i不是预发货产品；

所述优化目标如下：

1)最小化船舶未满载重量

$\mathrm{Min}{\mathrm{\λ}}_1(W-\underset{i\∈M}{\mathrm{\Σ}}{w}_i{x}_i)---\left(1\right)$

其中，w_i为产品i的净重，顿；W为已选定船舶的额定载重，顿；λ₁为最小化船舶未满载重量在优化目标中的权重；

2)最大化预发货产品中的直装产品重量

$\mathrm{Max}{\mathrm{\λ}}_2\underset{i\∈M}{\mathrm{\Σ}}{w}_i(1-b_i)x_i---\left(2\right)$

其中，参数b_i为0或1，当b_i＝0时，表示产品i位于生产末端库，当b_i＝1时，表示产品i位于码头堆场；λ₂为最大化预发货产品中的直装产品重量在优化目标中的权重；

3)最小化船舶停靠的到港站个数

$\mathrm{Min}{\mathrm{\λ}}_3\underset{j\∈N}{\mathrm{\Σ}}\left(\min \right\{\underset{i\∈M}{\mathrm{\Σ}}{a}_{\mathrm{ij}}{x}_i,1\left\}\right)---\left(3\right)$

其中，参数a_ij为0或1，当a_ij＝1时，表示产品i的到港站是到港站j，当a_ij＝0时表示产品i的到港站不是到港站j；λ₃为最小化船舶停靠的到港站个数在优化目标中的权重；

4)最小化预发货产品中的场装产品出库倒垛次数

$\mathrm{Min}{\mathrm{\λ}}_4\underset{i\∈M}{\mathrm{\Σ}}\underset{i^{\′}\∈M}{\mathrm{\Σ}}{c}_{{\mathrm{ii}}^{\′}}(1-b_{i^{\′}}{x}_{i^{\′}})b_i{x}_i---\left(4\right)$

其中，参数c_ii′为0或1，当c_ii′＝1时，表示堆场中产品i′位于产品i上方，当c_ii′＝0时，表示堆场中产品i′不位于产品i上方；λ₄为最小化预发货产品中的场装产品出库倒垛次数在优化目标中的权重；

5)最小化拆分合同次数

$\mathrm{Min}{\mathrm{\λ}}_5\underset{k\∈K}{\mathrm{\Σ}}\min \{\left(\underset{i\∈M}{\mathrm{\Σ}}{d}_{\mathrm{ik}}{x}_i\right)\left(\underset{i\∈M}{\mathrm{\Σ}}{d}_{\mathrm{ik}}(1-x_i)\right),1\}---\left(5\right)$

其中，参数d_ik为0或1，当d_ik＝1时表示产品i属于合同k，当d_ik＝0时表示产品i不属于合同k；λ₅为最小化拆分合同次数在优化目标中的权重；

6)最大化预发货产品交货期优先级

$\mathrm{Max}{\mathrm{\λ}}_6\underset{i\∈M}{\mathrm{\Σ}}{s}_i^1{x}_i---\left(6\right)$

其中，

为产品i的交货期优先级；λ₆为最大化预发货产品交货期优先级在优化目标中的权重；

7)最大化预发货产品合同状态优先级

$\mathrm{Max}{\mathrm{\λ}}_7\underset{i\∈M}{\mathrm{\Σ}}{s}_i^2{x}_i---\left(7\right)$

其中

为产品i的合同状态优先级；λ₇为最大化预发货产品合同状态优先级在预发货产品的优化目标中的权重；

所述预发货产品的优化目标函数Z为：

$\begin{array}{c}Z=\mathrm{Min}({\mathrm{\λ}}_1(W-\underset{i\∈M}{\mathrm{\Σ}}{w}_i{x}_i)-{\mathrm{\λ}}_2\underset{i\∈M}{\mathrm{\Σ}}{w}_i(1-b_i)x_i+{\mathrm{\λ}}_3\underset{j\∈N}{\mathrm{\Σ}}\left(\min \right\{\underset{i\∈M}{\mathrm{\Σ}}{a}_{\mathrm{ij}}{x}_i,1\left\}\right)\\ +{\mathrm{\λ}}_4\underset{i\∈M}{\mathrm{\Σ}}\underset{i^{\′}\∈M}{\mathrm{\Σ}}{c}_{{\mathrm{ii}}^{\′}}(1-b_{i^{\′}}{x}_{i^{\′}})b_i{x}_i+{\mathrm{\λ}}_5\underset{k\∈K}{\mathrm{\Σ}}\min \{\left(\underset{i\∈M}{\mathrm{\Σ}}{d}_{\mathrm{ik}}{x}_i\right)\left(\underset{i\∈M}{\mathrm{\Σ}}{d}_{\mathrm{ik}}(1-x_i)\right),1\}\\ -{\mathrm{\λ}}_6\underset{i\∈M}{\mathrm{\Σ}}{s}_i^1{x}_i-{\mathrm{\λ}}_7\underset{i\∈M}{\mathrm{\Σ}}{s}_i^2{x}_i\left)\right)\end{array}---\left(8\right)$

步骤5-2：建立预发货产品优化目标函数的工艺约束条件；

1)预发货产品的总重量不超过船舶额定载重：

$\underset{i\∈M}{\mathrm{\Σ}}{w}_i{x}_i\≤W---\left(9\right)$

2)同一准发单据的直装产品必须同时集配：

$x_i\underset{\underset{i^{\′}\≠i}{i^{\′}\∈M_l}}{\mathrm{\Σ}}(1-x_{i^{\′}})=0,i\∈M_i,l\∈L---\left(10\right)$

$(1-x_i)\left(\underset{\underset{i^{\′}\≠i}{i^{\′}\∈M_l}}{\mathrm{\Σ}}{x}_{i^{\′}}\right)=0,i\∈M_l,l\∈L---\left(11\right)$

步骤5-3：根据实际工艺运行经验，对预发货产品优化目标函数中的各优化目标的权重λ₁至λ₇进行设置，如表1所示；利用预发货产品优化目标函数及其工艺约束条件初步确定预发货产品，进而获得初始的预发货产品集配方案；所述预发货产品集配方案包括：选定的发货船舶、分配的到港站和预发货产品；

表1预发货产品优化目标函数中的各优化目标的权重λ₁至λ₇设置表

相关参数	λ1	λ2	λ3	λ4	λ5	λ6	λ7
								参数取值	0.2	0.2	0.2	0.1	0.1	0.1	0.1

根据船运集配规程从备选的所有产品中选出集配的产品，在不超过船舶额定载重的前提下，使参与集配的产品重量尽可能大，且初始预发货产品集配方案满足如下5个方面：①优先选择直装产品；②按照交货期从早到晚的顺序，优先选择交货期早的合同；③优先选择合同状态高的合同；④尽量不拆分合同；⑤同等条件下优先选择上层钢卷；

步骤5-4：采用分散搜索方法对初始预发货产品集配方案进行优化，在满足工艺约束条件下，对预发货产品和未被确定为预发货产品的其他备发货产品进行调整，得到符合优化目标的优化预发货产品集配方案，如图2所示；

步骤5-4-1：邻域搜索；

采用交换邻域和变深度邻域两种搜索策略对初始预发货产品集配方案进行调整，并将调整得到的多组预发货产品集配方案加入到集配方案集合Q_SS中构成初始种群；

1)交换邻域

针对直装产品和场装产品，分别设计两种交换：

(1)直装准发单据之间的交换

直装准发单据之间的交换是指初始预发货产品集配方案内的直装准发单据与未确定为预发货产品的直装准发单据的交换。该交换的前提是两个交换的集合不为空，如果其中一个为空，则无法进行交换，直接跳出该步骤。直装准发单据之间的交换过程如图3所示。

(2)带选择的场装产品之间的交换

带选择的场装产品之间的交换是指按照集配规程的具体要求，将初始预发货产品集配方案内的场装产品与未确定为预发货产品的场装产品交换。带选择的场装产品之间的交换过程如图4所示。

2)变深度邻域

利用变深度方法优秀的局部寻优能力，将该方法嵌入到分散搜索方法中，以得到更好质量的集配方案。子移动采用单一的交换移动方式，方法流程图如图5所示。

第一阶段：产生候选集合。

Step1.初始化。将初始集配方案Y的目标函数值设置为历史最好集配方案Y^*，以Y作为搜索树的根节点。设置搜索树的最大深度L＝6，候选集合为M；

Step2.进行交换移动，得到一个候选集合M(0)，从候选集合M(0)中选出4个最好的目标函数值，产生了搜索树的第一层。设置集配方案集为Y(k)，k的初始值为k＝1。

第二阶段：更新搜索树。

Step1.集配方案集Y(k)中的每个方案进行交换移动，产生交换集合A_h(k)，(h＝1,2,3,4)；

Step2.对于A_h(k)集合中的每一个移动，计算目标函数值；

Step3.如果得到的最佳目标函数值Y'比历史最佳集配计划Y^*好，则Y^*＝Y'，返回第一阶段；否则，执行Step4；

Step4.从A_h(k)的每个集合中选出2个最佳的目标函数值，组成集合Y(k+1)；

Step5.如果k＝L，算法终止。否则，设置k＝k+1，返回第二阶段的Step1。

步骤5-4-2：构造参考集RefSet；

先从初始种群Q_SS中选择p组质量最好的预发货产品集配方案，构成质量参考集RefSet1，再从剩下的集合中选择q组分散性最好的预发货产品集配方案构成分散参考集RefSet2，参考集RefSet=RefSet1∪RefSet2。其中，集配方案的质量和分散性的好坏按照如下方法进行度量：

1)质量的度量。将目标函数值最小的集配方案视为质量最好的集配方案。

2)分散性的度量。将距离参考集最远的集配方案视为分散性最好的集配方案。

针对初始种群中的任一集配方案

x中的所有产品x_i构成集合X＝{x₁,x₂,...,x_i,...,x_m}，其与参考集的距离的计算方法如下：

步骤5-4-2-1：取出质量参考集RefSet1中的一个集配方案y，y中的所有产品y_i构成集合Y＝{y₁,y₂,...,y_i,...,y_n}。

步骤5-4-2-2：计算集配方案x与集配方案y之间的距离D(x,y)。

$D(x,y)=n-\underset{i=1}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}{d}_i$

步骤5-4-2-3：返回步骤5-4-2-1，直到取遍RefSet1中所有的集配方案。

步骤5-4-2-4：集配方案x与质量参考集的距离

步骤5-4-3：从参考集RefSet中挑选子集；

以RefSet的大小为5为例，设参考集为{Z₁,Z₂,Z₃,Z₄,Z₅}，其中Z₁为目标函数值最小的集配方案。从参考集RefSet里选择三个不同的集配方案组成三元子集，其中要包括质量参考集RefSet1中目标函数值最小的集配方案，即所产生的六个子集为：{Z₁,Z₂,Z₃}，{Z₁,Z₂,Z₄}，{Z₁,Z₂,Z₅}，{Z₁,Z₃,Z₄}，{Z₁,Z₃,Z₅}，{Z₁,Z₄,Z₅}。通过如下组合策略对子集中的集配方案进行组合产生新的集配方案，以保证新的集配方案能够继承子集中各个集配方案所具有的优良特性。

Step1.将三个解两两组合，得到

组新集配方案对，设其中任一集配方案对为(X,Y)。

Step2.从组集配计划中取一组，顺次从X中取出钢卷x_i，若x_i∈Y，记X中x_i及其以前的钢卷序列为X₁，x_i以后的钢卷序列为X₂，记Y中x_i以前的钢卷序列为Y₁，x_i及其以后的钢卷序列为Y₂，交叉组合得到新集配方案X'＝X₁+Y₂，Y'＝X₂+Y₁；若

则继续取下一个钢卷。

Step3.重复Step2，直到取遍

组集配方案对。

Step4.输出得到所有新集配方案集合X_r。

步骤5-4-4：更新参考集RefSet；

采用静态更新策略更新参考集RefSet，即将子集中的集配方案组合生成新的集配方案，直到所有子集都考虑完毕，用最后获得的改进的集配方案替换参考集RefSet里的质量最差的集配方案或者分散性最差的集配方案。具体过程如下：

Step1.选出参考集中分散性最差的三个集配方案和质量最差的三个集配方案；

Step2.检查步骤5-4-3获得的改进集配方案集合X_r中的集配方案是否已都存在于参考集RefSet中，若都存在，则参考集此次无法更新，结束更新过程；否则，继续执行Step3；

Step3.检查集合X_r中的集配方案的质量是否优于质量参考集RefSet1中质量最差的三个集配计划的质量，若优于，则用集合X_r中质量好的计划替换。替换个数可能是1，2或者3。

Step4.检查集合X_r中的集配方案的分散性是否优于分散参考集RefSet2中分散性最差的三个集配计划的分散性，若优于，则用集合X_r中分散性好的计划替换。替换个数可能是1，2或者3。

如果所有子集中的集配方案都经过组合后，还是无法更新参考集，则执行步骤5-4-3。

步骤5-4-5：根据终止规则，判断分散搜索方法是否终止，是，则得到最终的预发货产品集配方案，否，则执行步骤5-4-2；

终止准则：参考集未更新次数超过了设定的最大迭代次数N，分散搜索方法结束。

分散搜索方法相关参数设置如表2所示：

表2分散搜索方法相关参数设置表

步骤6：操作人员根据该集配方案具体实施产品出厂作业、将预发货产品出库、装船；

本实施方式中可以将优化预发货产品集配方案上传到企业ERP系统中；

实际验证本实施方式的钢铁产品船运集配优化方法满足有关钢铁产品船运资源利用率指标要求，本实施方式的钢铁产品船运集配方法的船运集配效果如表3所示。

表3钢铁产品船运集配方法与人工编制计划的船运集配效果比较

实施效果表明：通过本方法获得的集配方案船舶装载率与手工计划相比由95%增加到99.787%，船舶接近满载；倒垛次数明显减少，并且集配方案的制定时间也明显低于手工统计值，有效提高了物流资源利用率。

采用本实施方式的钢铁产品船运集配方法可以通过一种钢铁产品船运集配系统实现，如图6所示，该系统包括如下模块：

信息采集模块：用于采集待集配产品数据和可用船批数据；待集配产品数据包括：产品的材料号、产品的合同号、产品的准发单据号、产品的到港站、产品的库区、产品的库位、产品的重量、产品的交货期和产品的合同状态；可用船批数据包括：可供使用的船舶的船批号、船名、船舶类型和船舶的载重；

船舶选择模块：根据空载船舶到港顺序及可用船批数据，按照先进先出的原则，选定发货船舶；

到港站分配模块：用于为所述的发货船舶分配到港站；

备发货产品确定模块：根据待集配产品数据及所述的已分配的到港站确定备发货产品；

预发货产品确定模块：根据采集待集配产品数据和可用船批数据，用于从备发货产品中确定出预发货产品；

预发货产品判断模块：根据资源利用率的要求，判断已确定出的预发货产品是否符合资源利用率的要求，是，则传递指令给集配信息发出模块，否，则传递指令给预发货产品确定模块；

集配信息发出模块：用于发出集配信息，集配信息包括：选定的发货船舶、分配的到港站和预发货产品；操作工人根据该集配信息将预发货产品出库、装船；

通过该系统，用户可以采集船运集配所需要的数据，该系统对得到的数据进行处理后通过调用优化算法进行计算，并显示出算法得到的优化结果。用户可以根据实际需要对优化结果进行调整，从而达到人机交互的目的。这样就实现了工艺、数据、模型、算法和用户经验的有效集成。

Claims (2)

1.一种钢铁产品船运集配方法，其特征在于：包括如下步骤：

步骤1：采集钢铁产品船运集配初始信息；

船运集配初始信息包括待集配产品数据和可用船批数据；待集配产品数据包括：产品的材料号、产品的合同号、产品的准发单据号、产品的到港站、产品的库区、产品的库位、产品的重量、产品的交货期和产品的合同状态；可用船批数据包括：可供使用的船舶的船批号、船名、船舶类型和船舶的载重；

步骤2：根据空载船舶到港顺序及可用船批数据，按照先进先出的原则，选定发货船舶；

步骤3：为选定的发货船舶分配一个或多个到港站；

步骤4：根据待集配产品数据及所述的已分配的到港站确定备发货产品；

步骤5：根据待集配产品数据和可用船批数据，建立预发货产品的优化目标函数及其工艺约束条件，从备发货产品中确定出预发货产品，得到初始预发货产品集配方案并对该方案优化调整，得到优化预发货产品集配方案；

步骤5-1：建立预发货产品的优化目标函数，该函数的优化目标包括：最小化船舶未满载重量、最大化预发货产品中的直装产品重量、最小化船舶停靠的到港站个数、最小化预发货产品中的场装产品出库倒垛次数和最小化拆分合同次数；

设M为备发货产品集合；N为备发货产品的到港站集合；K为备发货产品的合同集合；L为所有直装准发单据集合；M_l为准发单据号为l的产品集合；以变量x_i的取值表示产品ii∈M是否被确定为预发货产品，当x_i取值为1时，产品i被确定为预发货产品；当x_i取值为0时，产品i不是预发货产品；

所述优化目标如下：

1)最小化船舶未满载重量

$\mathrm{Min}{\mathrm{\λ}}_1(W-\underset{i\∈M}{\mathrm{\Σ}}{w}_i{x}_i)---\left(1\right)$

其中，w_i为产品i的净重，顿；W为已选定船舶的额定载重，顿；λ₁为最小化船舶未满载重量在优化目标中的权重；

2)最大化预发货产品中的直装产品重量

$\mathrm{Max}{\mathrm{\λ}}_2\underset{i\∈M}{\mathrm{\Σ}}{w}_i(1-b_i)x_i---\left(2\right)$

其中，参数b_i为0或1，当b_i＝0时，表示产品i位于生产末端库，当b_i＝1时，表示产品i位于码头堆场；λ₂为最大化预发货产品中的直装产品重量在优化目标中的权重；

3)最小化船舶停靠的到港站个数

$\mathrm{Min}{\mathrm{\λ}}_3\underset{j\∈N}{\mathrm{\Σ}}\left(\min \right\{\underset{i\∈M}{\mathrm{\Σ}}{a}_{\mathrm{ij}}{x}_i,1\left\}\right)---\left(3\right)$

其中，参数a_ij为0或1，当a_ij＝1时，表示产品i的到港站是到港站j，当a_ij＝0时表示产品i的到港站不是到港站j；λ₃为最小化船舶停靠的到港站个数在优化目标中的权重；

4)最小化预发货产品中的场装产品出库倒垛次数

$\mathrm{Min}{\mathrm{\λ}}_4\underset{i\∈M}{\mathrm{\Σ}}\underset{i^{\′}\∈M}{\mathrm{\Σ}}{c}_{{\mathrm{ii}}^{\′}}(1-b_{i^{\′}}{x}_{i^{\′}})b_i{x}_i---\left(4\right)$

其中，参数c_ii′为0或1，当c_ii′＝1时，表示堆场中产品i′位于产品i上方，当c_ii′＝0时，表示堆场中产品i′不位于产品i上方；λ₄为最小化预发货产品中的场装产品出库倒垛次数在优化目标中的权重；

5)最小化拆分合同次数

$\mathrm{Min}{\mathrm{\λ}}_5\underset{k\∈K}{\mathrm{\Σ}}\min \{\left(\underset{i\∈M}{\mathrm{\Σ}}{d}_{\mathrm{ik}}{x}_i\right)\left(\underset{i\∈M}{\mathrm{\Σ}}{d}_{\mathrm{ik}}(1-x_i)\right),1\}---\left(5\right)$

其中，参数d_ik为0或1，当d_ik＝1时表示产品i属于合同k，当d_ik＝0时表示产品i不属于合同k；λ₅为最小化拆分合同次数在优化目标中的权重；

6)最大化预发货产品交货期优先级

$\mathrm{Max}{\mathrm{\λ}}_6\underset{i\∈M}{\mathrm{\Σ}}{s}_i^1{x}_i---\left(6\right)$

其中，为产品i的交货期优先级；λ₆为所述的目标最大化预发货产品交货期优先级在优化目标中的权重；

7)最大化预发货产品合同状态优先级

$\mathrm{Max}{\mathrm{\λ}}_7\underset{i\∈M}{\mathrm{\Σ}}{s}_i^2{x}_i---\left(7\right)$

其中

为产品i的合同状态优先级；λ₇为最大化预发货产品合同状态优先级在预发货产品的优化目标中的权重；

所述预发货产品的优化目标函数Z为：

$\begin{array}{c}Z=\mathrm{Min}({\mathrm{\λ}}_1(W-\underset{i\∈M}{\mathrm{\Σ}}{w}_i{x}_i)-{\mathrm{\λ}}_2\underset{i\∈M}{\mathrm{\Σ}}{w}_i(1-b_i)x_i+{\mathrm{\λ}}_3\underset{j\∈N}{\mathrm{\Σ}}\left(\min \right\{\underset{i\∈M}{\mathrm{\Σ}}{a}_{\mathrm{ij}}{x}_i,1\left\}\right)\\ +{\mathrm{\λ}}_4\underset{i\∈M}{\mathrm{\Σ}}\underset{i^{\′}\∈M}{\mathrm{\Σ}}{c}_{{\mathrm{ii}}^{\′}}(1-b_{i^{\′}}{x}_{i^{\′}})b_i{x}_i+{\mathrm{\λ}}_5\underset{k\∈K}{\mathrm{\Σ}}\min \{\left(\underset{i\∈M}{\mathrm{\Σ}}{d}_{\mathrm{ik}}{x}_i\right)\left(\underset{i\∈M}{\mathrm{\Σ}}{d}_{\mathrm{ik}}(1-x_i)\right),1\}\\ -{\mathrm{\λ}}_6\underset{i\∈M}{\mathrm{\Σ}}{s}_i^1{x}_i-{\mathrm{\λ}}_7\underset{i\∈M}{\mathrm{\Σ}}{s}_i^2{x}_i\left)\right)\end{array}---\left(8\right)$

步骤5-2：建立预发货产品优化目标函数的工艺约束条件；

1)预发货产品的总重量不超过船舶额定载重：

$\underset{i\∈M}{\mathrm{\Σ}}{w}_i{x}_i\≤W---\left(9\right)$

2)同一准发单据的直装产品必须同时集配：

$x_i\underset{\underset{i^{\′}\≠i}{i^{\′}\∈M_l}}{\mathrm{\Σ}}(1-x_{i^{\′}})=0,i\∈M_i,l\∈L---\left(10\right)$

$(1-x_i)\left(\underset{\underset{i^{\′}\≠i}{i^{\′}\∈M_l}}{\mathrm{\Σ}}{x}_{i^{\′}}\right)=0,i\∈M_l,l\∈L---\left(11\right)$

步骤5-3：根据实际工艺运行经验，对预发货产品优化目标函数中的各优化目标的权重λ₁至λ₇进行设置，利用预发货产品优化目标函数及其工艺约束条件初步确定预发货产品，进而获得初始的预发货产品集配方案；所述预发货产品集配方案包括：选定的发货船舶、分配的到港站和预发货产品；

步骤5-4：采用分散搜索方法对初始预发货产品集配方案进行优化，在满足工艺约束条件下，对预发货产品和未被确定为预发货产品的其他备发货产品进行调整，得到符合优化目标的优化预发货产品集配方案；

步骤6：操作人员根据优化预发货产品集配方案将预发货产品出库、装船。

2.根据权利要求1所述的钢铁产品船运集配方法，其特征在于：所述步骤5-4按如下步骤进行：

步骤5-4-1：邻域搜索；

采用交换邻域和变深度邻域两种搜索策略对初始预发货产品集配方案进行调整，并将调整得到的多组预发货产品集配方案加入到集配方案集合Q_SS中构成初始种群；

步骤5-4-2：构造参考集RefSet；

先从初始种群Q_SS中选择p组质量最好的预发货产品集配方案，构成质量参考集RefSet1，再从剩下的集合中选择q组分散性最好的预发货产品集配方案构成分散参考集RefSet2，参考集RefSet=RefSet1∪RefSet2；

步骤5-4-3：从参考集RefSet中挑选子集；

从参考集RefSet里选择不同的集配方案组成子集，包括质量参考集RefSet1中目标函数值最小的集配方案，并通过组合策略对子集中的集配方案进行组合产生新的集配方案；

步骤5-4-4：更新参考集RefSet；

采用静态更新策略更新参考集RefSet，即将子集中的集配方案组合生成新的集配方案，直到所有子集都考虑完毕，用最后获得的改进的集配方案替换参考集RefSet里的质量最差的集配方案或者分散性最差的集配方案；如果所有子集中的集配方案都经过组合后，还是无法更新参考集，则执行步骤5-4-3；

步骤5-4-5：根据终止规则，判断搜索是否终止，是，则得到最终的预发货产品集配方案，否，则执行步骤5-4-2；

终止准则：参考集未更新次数超过了设定的最大迭代次数，搜索结束。

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