化工厂巡检线路优化模型与Excel数据处理策略

本文主要探讨了"巡检线路排版优化"的问题，针对某化工厂的实际情况，提出了如何合理安排工人进行巡检，以确保生产安全并提高劳动效率。作者以2017年"高教社杯"全国大学生数学建模竞赛D题为背景，该题目涉及26个巡检点，每个点的巡检周期、耗时以及站点间的关联信息都被提供。 关键步骤包括建立数据优劣判断标准，通过设定参数a来衡量每个自变量中数据点的数量，例如组胺和硫酸铝钾的数据点数量分别为2和5。另一个参数b用于识别异常点，如在硫酸铝钾中，当ppm为0.5时，通过格拉布斯准则找出异常值。通过计算这些数据的平均数、标准差，并运用格拉布斯分布表来判断数据点是否属于异常。这种方法确保了巡检过程中数据的可靠性和合理性。 文章采用数学规划方法，将巡检线路安排视为一个双目标函数问题，既要考虑所需人数最少和时间最短，同时还要保证巡检周期不超过35分钟。模型化问题后，将其转化为双向带权连通图遍历问题，通过穷举法得出每条线路所需的最少人数和一天内需要的巡检人员总数。考虑到休息和进餐时间，设置了时间约束条件，进一步优化了巡检路线和时间安排。 此外，文章还利用Excel工具进行数据分析，对比固定时间上班和错时上班两种模式，分析错时上班是否能更省力。通过模型优化，不仅解决了巡检任务的分配问题，还兼顾了人力资源的合理利用，提高了工作效率。 本文的核心内容是借助数学模型和Excel工具，对化工厂的巡检线路排班进行了深入优化，旨在提高生产效率，减少人力成本，并确保巡检工作的有效性和准确性。通过这种策略，可以显著提升工厂的运营水平和安全性。