一、非线性规划和模糊数学应用
厂址选定中最小运输量计算模型和方法
本文以厂址选定时运输量最小为目标,即是使原材料和成品的运输量达到最小,以求节约能源和降低成本。研究成果给出了最小运输量的计算模型和计算方法,可供论证一定类型厂址选定时参考。
1 问题提出
在许多产品生产中,通常是把原材料运到工厂制造或加工,然后把产品调运到用户。在此过程中,材料和产品都有一个运输量问题。从国民经济总体考虑,使得两者的总运输量达到最小或较小,往往是降低成本,节约能源的一项有效措施。例如,在甲地进行某产品制造,其主要原材料是来自较远的乙地,而大部分产品又返销回乙地,形成迂回倒运,是很不经济的,若在乙地或附近也有同样制造条件,一般来说,厂址选在甲地是不适当的,势必加大了产品成本和商品价格,更明显的是由于运输量增加而增加了能源消耗。故在确定这类产品的厂址时,应从全局出发,考虑总运输量为最小或较小这一因素。笔者在某工程中,遇到选择水工混凝土预制构件厂的厂址问题,经研究,按最小运输量选定了厂址,比原定厂址节省运输量58%,由此可见,这是值得注意的一个问题。
为使厂址选定得经济合理,往往还要考虑供水、供电、交通、劳动力、技术及生活等因素。若这些因素处于同等或相近情况,尽可能使原料和成品不出现大量迂回倒运现象,使得运输量为最小或较小。本文就如何使得运输量为最小而进行分析研究,得出计算模型和方法。在厂址选择实践中,大致可归纳为三种类型。
类型一:就取材地设厂。当主要原料或材料来自一处或者相邻近的情况,如图1中,A点为主要原材料产地,B点为外地原材料提取地的等距点,C,D,…,N为用户地等距点,虚线长度表示运输距离。图1(a)为主要原材料在区域内,图1(b)为主要原材料点A,B在边界上,C,D,…,N主要用户点的销售量彼此间悬殊不大,一般来说,当厂址设在A点时,总运输量可能为最小或较小,如坑口电厂、循环生产厂址等。
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图1 类型一 原材料及用户分布图
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图2 类型二 主要原材料及用户分布图
类型二:就大用户点设厂。如图2中,A,B,…,N点所示同一类,但C点为大的用户点,把厂址设在C点,可能会使总运输量最小或接近最小。
类型三:按最小运输量设厂。在实际问题中,往往遇到主要原材料产地或提取地相距较远,各用户或销售地的运输路线因地而异,应考虑一个最小运输量的厂址,作为选择厂址的一个条件。如图6是一个工程实例,可通过分析计算得到一个最小运输量的厂址。
2 最小运输量计算方法
设某产品所供给的区域有n个批量点(把若干个用户销量点概化为一个批量点),各批量点的用量分别为a1,a2,…,an,这n个批量点简称“批点”;从m个原材料场所取材料分别为an+1,an+2,…,an+m,这m个原材料场简称“料点”。n+m个点的位置以Si表示,称“批料点”。设定的厂址位置以F表示。
如图3(a)所示,由于实际运输路线是曲折形状,为了能用数学式表示,F点至Si点的实际运距改用虚直线表示。即连接F点与Si点,在FSi延长线上取Pi点,使FPi长度等于F点到Si点的实际运输路程,Pi点称“等距点”。FPi分别以r1,r2,…,rn,rn+1,…,rn+m表示(图3中取m+n=7)。
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图3 运输等距点图
于是,总运输量为:
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式中——总运输量,t·km;
——构件运输量,t·km;
——材料运输量,t·km。
在图3(b)中,取平面直角坐标系,设厂址位置为F(x,y),各等距点位置为Pi(xi,yi),于是得:
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可见,总运输量;是F(x,y)两个变量的二元函数,一旦厂址位置选定,总运输量也就确定了,由此得下式:
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令N=n+m,则
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求出式(3)F(x,y)的最小值,则表明厂址设在该处时所得运输量最小。通常是求出区域内的极小值,而后与边界上的最小值比较,从而确定F(x,y)的最小值。由式(3)一阶偏导得:
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同理得:
得极值必要条件方程组:
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对式(3)二阶偏导得:
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因:
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同理得:
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令以上二阶导数的值:
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极小值充分条件为:B2-AC<0,A(或C)>0;但以上所得B2-AC=0,由充分条件不能决出是否有极小值,一般来说,是把函数F(x,y)在区域内所有极值与其边界上的最大最小值进行比较,然后确定,但这样相当复杂。在实际问题中,可由问题的性质,判定区域内(或边界附近)一定有最小值。如果函数在区域内只有一个驻点,那么该驻点就是要求的极点,即满足式(4)所得的极值也就是最小值。以下进一步用一个力学模型解析。
3 力学模型
笔者应用一个力学模型进一步验证了式(4)的实用性,阐明如下:
(1)如图4(a)所示,把一张适当比例的平面图贴在一块水平板上,图中有实际i条运输路线,在各线路末端为Si点位置,取i=1,2,…,5,在Si处各钻一个光滑小圆孔,用i条长度均为L的光滑线穿过。在板面上方将i条线的上端点联结在一起,称此联结点为“结点”。在板面下方各条线的下端点挂上砝码Gi,Gi的重量与Si点运输重量ai成统一比例。全部砝码挂上后,结点就随各砝码重力移动至F1点得到平衡稳定。如此重复几次,当F1点的位置均不改变,F1点即为第一次得到的厂址位置。
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图4 力学模型示图
(2)如图4(b)所示,考虑到实际运输线路长度并非F1Si的直线长度,而是弯曲的,在F1Si连线上取等距点Pi,在Pi点钻一小孔,如图4(b)所示,以同样方法求得F2点,一般情况,F2点即满足我们要求的F点。若不满足,再继续寻找F3点,直到相邻两次所找到的F点位置相近为止。
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图5 砝码重力平衡图
此力学模型可证明如下:
如图5所示,i条线的长度均为L,各砝码重力平衡后,各Si(Pi)点板面上的线段长度为ri,板面下线段长度为Li(略去板厚影响)。将各砝码对水平板面取矩,由式(5)求得砝码的重心与水平板面的垂直距离:
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根据实验得知,砝码的重心要降低到可能最低位置,使其距水平板面达到最大[2],即H达到最大可能值时,结点才能稳定在F点,砝码才得到平衡。由式(6)可知,要使H达到最大值,必然是ri值最小,即:
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取最小值,故F点满足式(4)。
另外还可证明,设图5中F点的坐标为(x,y),各Si(或Pi)点的坐标为(xi,yi),由力系平衡得:
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式(7)与式(4)一致。在实际问题中,可先通过力学模型确定F点,而后用式(4)进一步计算。很快就可得到满意的结果。
4 算例
某工程有8个建筑群点需用预制构件,材料产地、交通路线、建筑群点位置以及材料和构件重量如图6和表1所示。其中S1,S2,…,S8为安装点,S9为碎石产地,S10为砂子,水泥及钢筋等取料点,求预制厂位于何点能使总的运输量最小。
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图6 某工程预制构件及原材料分布图
表1 最小运输量计算表
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注 表中Pi值由图6中取FSi延线上的等距点,图中未示出。
计算成果如下:
(1)先用表中ai值和Si坐标位置,由力学模型得到Fi(x=6.5,y=18.4),以便在此点附近进一步试求F点。
(2)据F1(x,y)的位置,考虑路线的弯曲长度给出表中各点的Pi(xi,yi)值,同时将表中ai值代入式(4)。经计算得到F(x=6.49,y=18.39)时,满足式(4),并且B2-AC=-43726546<0的条件也满足。于是,可据实际情况确定厂址位置为(x=6.5,y=18.4),或在其邻近。
在此实例中,比较了在S3和S1点建厂的运输量。计算结果,分别比在F1点建厂增加运输量33%和58%,可见厂址选择不当,增加运输量是很可观的。本例是一个范围很小的运输量问题,若范围较大,更有其经济价值。
原文刊于《技术经济》1984年第2期。该研究成果获山西省1986年科技进步理论二等奖。
参考文献
[1]樊映川.高等数学(下册)[M].北京:人民教育出版社,1978.
[2]武汉大学.物理学[M].武汉:武汉大学出版社,1980.