46、制浆设备调度与车辆路径规划的智能优化方案

制浆设备调度与车辆路径规划的智能优化方案

在工业生产中，制浆过程设备的调度以及车辆路径规划问题一直是影响生产效率和成本的关键因素。下面将详细介绍制浆设备调度模型以及主动动态车辆路径规划问题的相关内容。

制浆设备调度模型

在生产数据处理方面，首先要对收集到的数据进行清洗，去除其中的极端值和缺失值。经过数据预处理后，定量模型会计算当前时刻以及接下来 8 小时内每分钟纸浆池的液位，并利用多目标求解算法确定制浆过程设备的最优调度计划。其中，不合格处理纸的时间是碎浆机首先需要工作的时间，而磨浆机的调度不受影响。之后，根据设备功率计算调度计划下制浆过程设备产生的电费。

为了验证该调度计划模型的有效性，将其部署到一家年产量为 80,000 吨的纸巾公司进行工业验证。该模型使用实时数据，不同时间段的电价不同：10:00 - 12:00 和 18:00 - 22:00 为 1.0906 元/千瓦时；08:00 - 10:00、12:00 - 18:00 和 22:00 - 24:00 为 0.9086 元/千瓦时；00:00 - 08:00 为 0.4246 元/千瓦时。制浆生产线的配置包括碎浆机、预磨罐、磨浆机、磨后罐和施胶罐，模型以 1 分钟的频率收集制浆生产线的相关数据。

调度计划模型参数调整

NSGA - II 算法的参数包括种群大小、迭代次数、交叉率和变异率，确定这些参数并选择最优值是调度模型的关键。具体调整过程和结果如下：
1. 种群大小 ：收集一个班次（8 小时）的相关数据建立调度模型，固定迭代次数、交叉率和变异率，根据不同种群大小模型的最优结果下的电费来改变种群大小。种群大小的取值范围是 [