КОМПЛЕКСНАЯ ОПТИМИЗАЦИОННАЯ МОДЕЛЬ ПРОЦЕССОВ СКЛАДИРОВАНИЯ И ТРАНСПОРТИРОВКИ ТОВАРОВ ЛЕСНОЙ ПРОМЫШЛЕННОСТИ
Аннотация
Представлена модель обобщения ранее известных четырёх задач линейного (смешанно-целочисленного) программирования: производственная задача (классическая постановка) — решение представляет собой вектор количества произведённых конечных продуктов, найденный при ограничениях на количество ресурсов с учётом максимизации прибыли; задача учёта времени — данная задача является скорее дополнительным условием в общей системе ограничений и относится к целевой функции (минимизация затраченного суммарного времени на транспортировку груза); задача максимального потока — нахождение максимального объёма вывоза с мест производства при ограничении на пропускную способность и особенность строения графа дорог; задача размещения центров — определение пунктов производства из определённого ранее списка возможных мест. В частности, постановка задачи, которая объединяет все четыре вышеперечисленные проблемы в одну комплексную, в точности подходит к случаю, когда организация собирается выйти на новый рынок. Методы решения поставленной задачи: линейное смешанно-целочисленное программирование. Рассматриваемая задача появилась на лесоперерабатывающем комплексе в процессе открытия новых производственных цехов. Текущая работа посвящена нахождению метода и подбора алгоритма для определения оптимального решения производственно-транспортной задачи. Ограничения в работе приведены следующие: запас сырья на складе, пропускная способность дорог, время, затраченное на транспортировку, вместимость склада на заводе. Рассматриваемую задачу можно отнести к классу нетривиальных комбинаторных задач о принятии решений на предприятии. В качестве перспектив использования можно упомянуть широкую применимость данной модели, включая другие отрасли производства.
Скачивания
Литература
2. Pinho, T. M. Modelling a biomass supply chain through discrete-event simulation / T. M. Pinho, J. P. Coelho, A. P. Moreira, J. Boaventura-Cunha // IFAC-PapersOnLine. — 2016. — № 49(2). — P. 84–89.
3. Randhawa, S. U. An object-oriented modeling framework for sawmill simulation / S. U. Randhawa, C. C. Brunner, J. W. Funck, G. C. Zhang // Computers & Industrial Engineering. — 1993. — № 25 (1–4). — P. 565–568.
4. Rauch, P. Improving the primary forest fuel supply chain / P. Rauch // Bulletin of the Transilvania University of Brasov Series. — 2013. — № II 6(55). — P. 1–8.
5. Rumpu, A. Assessing information-exchange risks and disruptions in supply chains / A. Rumpu, J. Vilko // International Journal of Intercultural Information Management. — 2011. — № 2(4). — P. 317–332.
6. Saranen, J. Evaluating the competitiveness of railways in timber transports with discrete-event simulation / J. Saranen, O.-P. Hilmola // World Review of Intermodal Transportation Research. — 2007. — № 1 (4). — P. 445–458.
7. Sargent, R. G. Verification and validation of simulation models / R. G. Sargent // Journal of simulation. — 2013. — № 7(1). — P. 12–24.
8. Seay, J. R. Current trends and directions in achieving sustainability in the biofuel and bioenergy supply chain / J. R. Seay, F. F. Badurdeen // Current Opinion in Chemical Engineering. — 2014. — № 6. — P. 55–60.
9. Shahi, S. Supply chain network optimization of the Canadian forest products industry: a critical review / S. Shahi, R. Pulkki // American Journal of Industrial and Business Management. — 2013. — № 3. — P. 631– 643.
10. Spinelli, R. Alternative supply chains for logging residues under access constraints / R. Spinelli, G. Di Gironimo, G. Esposito, N. Magagnotti // Scandinavian Journal of Forest Research. — 2014. — № 29(3). — P. 266–274.
11. Sterman, J. D. Business dynamics: systems thinking and modeling for a complex world / J. D. Sterman // McGraw-Hill. — 2000. — № 6 — P. 121–123.
12. Sukumara, S. A comprehensive techno-economic analy- sis tool to validate long-term viability of emerging biorefining processes/ S. Sukumara, J. Amundson, F. Badurdeen, J. Seay // Clean Technologies and Environmental Policy. — 2015. — № 17 (7). — P. 1793–1806.
13. Tako, A. A. The application of discrete event simulation and system dynamics in the logistics and supply chain context / A. A. Tako, S. Robinson // Decision Support Systems. — 2012. — № 52 (4). — P. 802–815.
14. Väätäinen, K. Alternative operation models for using a feed‐in terminal as a part of the forest chip supply system for a CHP plant / K. Väätäinen, R. Prinz, J. Malinen, J. Laitila, L. Sikanen // Global Change Biology Bioenergy. — 2017. — № 9. — P. 1657–1673.
15. Vacik, H. Past, current and future drivers for the development of decision support systems in forest management / H. Vacik, M. J. Lexer // Scandinavian Journal of Forest Research. — 2014. — № 29(1). — P. 2–19.
16. Рогулин, Р. С. Обобщённая оптимизационная задача производственно-транспортных процессов на предприятии / Р. С. Рогулин, П. В. Нечаев, Д. Е. Плешанов и др. // Приклад. информатика. — 2018. — Т. 13, № 6 (78). — С. 133–141.
Ключевые слова
![Лицензия Creative Commons](http://i.creativecommons.org/l/by-nc/4.0/88x31.png)
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial» («Атрибуция — Некоммерческое использование») 4.0 Всемирная.