工厂巡检优化:从0-1规划到错时上班策略
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更新于2024-06-30
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"这篇文档是关于2017年全国竞赛D题的优秀论文,主要探讨了工厂巡检路线的排班优化问题。通过运用0-1规划的数学建模方法,结合Excel和LINGO软件,对不同工况下的工人巡检需求进行了深入研究和分析。"
在这篇论文中,研究人员首先面临的是如何在保证化工厂正常运营的前提下,有效地减少人力资源的投入,同时确保每位工人的工作量均衡。他们建立了以时间最短为目标的多目标优化模型,采用0-1规划来解决这个问题。通过对附件数据的处理,他们发现每班配置5名工人进行巡检是最理想的方案,给出了具体的巡检时间和路线。
随后,论文考虑了工人的休息需求。在维持三班倒且工人每2小时左右需要休息20分钟的情况下,研究人员增加了新的约束条件,重新构建了0-1规划模型。经过计算,他们得出每班需要6名工人巡检以满足这些要求,同时也提供了新的巡检时间表和路线图。
进一步,论文探讨了错时上班的策略。通过再次运用0-1规划模型,研究发现在这种情况下,问题一每班安排4人巡检,问题二每班安排5人巡检更为合理。对比两种情况,错时上班在节省人力资源方面具有优势。
论文中,问题被重述为在保证26个位号巡检需求的同时,最小化人力资源并保持工人工作量平衡。附带的附件提供了位号周期、巡检耗时、连通性等关键信息,以便于模型构建和求解。
总结来说,这篇论文涉及的关键知识点包括:
1. 0-1规划:一种线性规划的子类,用于处理只有两种可能状态(0或1)的决策变量问题,非常适合处理资源配置和调度问题。
2. 数学建模:将实际问题转化为数学模型,用于分析和解决复杂问题。在这个案例中,建模用于确定最佳的工人数量和巡检路线。
3. Excel和LINGO软件:Excel用于初步处理数据,而LINGO是一个强大的优化求解器,用于运行模型并找到最优解。
4. 工作排班优化:考虑工人的休息需求、固定和错时上班模式,以及午餐和晚餐时间,以实现人力资源的高效利用。
5. 数据分析:通过对附件数据的分析,得出工人数量和巡检路线的决策,反映了数据分析在实际问题解决中的重要性。
这篇论文为实际操作中的工人排班优化提供了一种科学的解决方案,对于类似问题的解决具有很高的参考价值。对于关注工厂运营效率和员工福利的管理者,以及从事数学建模和优化研究的学者来说,这是一个宝贵的研究案例。
2018-08-08 上传
2023-12-24 上传
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2023-07-28 上传
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whz2021
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