基于随机模型预测控制的物流企业煤炭选配送优化方法
【专利摘要】本发明基于随机模型预测控制的物流企业煤炭选配送优化方法，属于煤炭物流企业对煤炭的选配送技术领域；该方法首先获得煤炭选配送信息，然后根据获得的煤炭选配送信息，采用随机模型预测控制获得预测长度内每个供应周期的最优煤炭选配送方案，最后采用预测长度T内第一个供应周期的最优煤炭选配送方案作为物流企业的煤炭选配送方案，物流企业按照上述方案进行煤炭选配送，直至供应周期终止；本发明使物流企业在满足电厂煤炭需求的情况下保证最大收益；同时可以始终保持相对较低的煤炭总库存量，并且满足电厂煤炭需求的次数大大提高，相比于其他决策方法具有更高的收益。
【专利说明】
基于随机模型预测控制的物流企业煤炭选配送优化方法
技术领域
[0001] 本发明属于煤炭物流企业对煤炭的选配送技术领域，具体涉及一种基于随机模型 预测控制的物流企业煤炭选配送优化方法。
【背景技术】
[0002] 煤炭选配送过程主要包括三方，即煤炭供应方、物流企业和煤炭需求方；由于煤炭 是大宗货物，物流企业在煤炭选配送过程中占据着越来越重要的地位，政府因此大力扶持 煤炭物流业的发展;一般情况，物流企业需要负责通过各种途径来寻求煤炭需求企业，如电 厂、炼钢厂、水泥厂等，然后双方商定煤炭供应量，最后决定具体的煤炭选配送方案，包括选 择煤炭供给方案、运输方案、决定配煤方案等;配煤就是将不同品种煤炭配混在一起，这样 既可以适应近年来越来越严格的环保排放指标及不同需求方锅炉对煤炭指标的不同要求， 还可以降低需求方的燃煤成本。
[0003] 煤炭选配送优化就是如何通过寻找燃煤需求方（电厂、炼钢厂等）、选择煤炭供给 方、安排煤炭运输方式及路线、制定配煤计划来尽量降低整个煤炭选配送过程的运营成本， 同时使资源得到更加合理有效的配置；因此，优化煤炭选配送方案既能达到增加企业经济 效益的目的，又能够使煤炭选配送系统高效运作，节能减排，适应社会可持续发展的要求。
[0004] 现有的煤炭选配送方式，在建立煤炭选配送系统优化模型过程中，由于煤炭选配 送过程复杂，导致优化变量及各种约束条件过多，比如需求量约束、配煤能力约束及供应量 约束等等;在每一个选配送阶段，煤炭的价格波动及煤炭需求量具有随机性质，并且每个阶 段煤炭库存量也是动态的，而现有的煤炭选配送过程没有考虑价格以及电厂需求量的变 化，使得物流企业在整个选配送煤炭过程中保持很高的仓库存储量，却经常发生无法满足 电厂煤炭需求的情况，而且导致企业收益降低。
【发明内容】
[0005] 针对现有技术的不足，本发明提出一种基于随机模型预测控制的物流企业煤炭选 配送优化方法，以达到物流企业能够始终保持较低的煤炭总库存量，满足电厂煤炭需求，提 高企业收益的目的。
[0006] -种基于随机模型预测控制的物流企业煤炭选配送优化方法，包括以下步骤：
[0007] 步骤1、获得煤炭选配送信息，具体包括以下步骤：
[0008]步骤1.1、获得每个煤炭供应方的煤炭供应类型，若为折扣型煤炭供应，则获取折 扣煤炭供应信息，若为无折扣型煤炭供应，则获取无折扣煤炭供应信息；
[0009] 所述的折扣煤炭供应信息包括:每个供应周期内的供应煤炭的种类、每种煤炭的 品质参数、每种煤炭的可加性品质参数个数、每种煤炭的不可加性品质参数个数、每种煤炭 的价格、每种煤炭的最大供应量、煤炭最小供应总量、获取折扣的煤炭最小供应总量、折扣 率、煤炭采购量小于煤炭最小供应总量时的补偿金和供应周期总个数；
[0010] 所述的无折扣煤炭供应信息包括:每个供应周期内的供应煤炭的种类、每种煤炭 的可加性品质参数个数、每种煤炭的不可加性品质参数个数、每种煤炭的品质参数、每种煤 炭的价格、每种煤炭的最大供应量、煤炭最小供应总量和供应周期总个数；
[0011] 步骤1.2、获得物流企业的物流信息，具体为：
[0012] 每个供应周期内的折扣煤炭供应信息的个数、无折扣煤炭供应信息的个数、用于 存储混合前不同种类煤炭的仓库容量、用于存储混合后煤炭的仓库容量、配煤设备的最大 混合数量、配送给每家电厂的煤炭最小供应量和配送给每家电厂的煤炭最大供应量；
[0013]步骤1.3、获得每个供应周期内电厂的煤炭需求信息，具体为：
[0014]需求煤炭的电厂个数、每家电厂对煤炭的品质参数要求和每家电厂煤炭需求量的 概率分布；
[0015]步骤2、根据获得的煤炭选配送信息，采用随机模型预测控制获得预测长度内每个 供应周期的最优煤炭选配送方案，具体步骤如下：
[0016]步骤2.1、设定预测长度为T;
[0017] 步骤2.2、初始化预测长度T内每个供应周期的随机模型预测控制的参数，具体为：
[0018] 设定煤炭供应方的序号为i;煤炭种类的序号为j;电厂的序号为k;时间序号为t; 当前时刻为to;第k家电厂对煤炭的需求总量为D kt;获得的每家电厂的煤炭需求量上限为 获得的每家电厂的煤炭需求量下限为这,;在to时刻，对预测长度内每家电厂的需求量 Dkt的随机分布预测为0%;物流企业在整个预测长度内能满足第k家电厂的煤炭需求的概 率的上界为ft;物流企业在整个预测长度内能满足第k家电厂的煤炭需求的概率的下界为 苎；随机分布预测化^在瓦概率置信度下的最小上界值为^丨,。;随机分布预测^^在咨概率 置信度下的最小下界值为2? ;
[0019] 步骤2.3、根据步骤2.2的参数，预测在预测长度T内，每个供应周期的物流企业第j 种品质煤炭的库存量；
[0020] 公式如下：
[0021] ⑴
[0022] 兵〒，Ψ j(t+i)衣不弟t+i叮刻，物沭弟JWift质煤炭的库存量；Wjt表示第t时 亥Ij，物流企业第j种品质煤炭的库存量；I表示所有煤炭供应方的集合;Uijt表示物流企业从 第i个煤炭供应方采购第j种煤炭的煤炭总量;K表示所有电厂k的集合;B jkt表示物流企业为 第k家电厂配煤时第j种煤的用量;f>t表示物流企业为第k家电厂直接准备不需要混合处理 的第j种煤的总量；
[0023] 步骤2.4、根据步骤2.2的参数，预测在预测长度T内每个供应周期的物流企业为第 k家电厂准备需要混合处理后进行配送的煤炭的库存量；
[0024] 公式如下：
[002
⑵
[0026]其中，Ck(t+1)表示第t+Ι时刻，物流企业为第k家电厂配送的煤炭的库存量;Ckt表示 第t时刻，物流企业为第k家电厂配送的煤炭的库存量;J表示所有煤炭种类j的集合;Ykt表示 物流企业为第k家电厂准备混合处理后进行配送的煤炭量；△ t表示当前时刻to与预测长度 内未来时刻t之间的间隔供应周期个数；
[0027]步骤2.5、根据预测得到的在预测长度T内每个供应周期的物流企业第j种品质煤 炭的库存量和每个供应周期的物流企业为第k家电厂准备需要混合处理后进行配送的煤炭 的库存量，采用建立数学模型的方式描述预测长度T内每个供应周期的煤炭的选配送过程： [0028]所述的数学模型，建立过程如下：
[0029]步骤2.5.1、设置数学模型的参数，包括：
[0030] 设置煤炭品质参数的序号为1;物流企业从第i个煤炭供应方采购第j种煤炭的煤 炭总量采购成本为Aljt;在t时刻，煤炭从煤炭供应方i运送到物流企业的单位运输成本为 Φ it;在t时刻，物流企业中煤炭的单位存储成本为Ft;在每个时刻，不能满足第k家电厂需求 的单位缺货成本为G k;在t时刻，物流企业的配煤设备运行所需的单位配煤成本为Ht;在t时 亥IJ，为每家电厂配送煤炭所获得的单位收益为N t;在t时刻，物流企业支付第i个折扣型煤炭 供应方的预付定金为Olt;
[0031] 步骤2.5.2、根据预测长度T内每个供应周期的煤炭的选配送物流限制，设定数学 模型的决策变量为：
[0032] 在[t，t+l)供应周期内，物流企业从第i个煤炭供应方采购第j种煤炭的煤炭总量 物流企业为第k家电厂直接准备不需要混合处理的第j种煤的总量f> t;物流企业为第k 家电厂准备混合处理后进行配送的的煤炭量Ykt;物流企业为第k家电厂配煤时第j种煤的用 量叫^;物流企业从第i个折扣型煤炭供应方采购的煤炭量是否超过每个供应周期最小供应 量的0-1变量Slt，若超过时等于1，否则等于0;物流企业是否从第i个煤炭供应方采购煤炭的 0-1变量Zlt，若采购时等于1，否则等于0;
[0033] 步骤2.5.3、建立预测长度T内每个供应周期的煤炭选配送的数学模型；
[0034] 目标函数如下：
[0035] 设定当前时刻为to,当to < Z-T+1时：
[0036] (3)
[0037]
[0038] <4)
[0039]其中，Z表示供应周期总个数;X表示预测长度T内，物流企业在煤炭选配送中所需 要的总成本;Pt表示每个供应周期内，物流企业的煤炭采购成本;Qt表示每个供应周期内，物 流企业煤炭采购量小于最小供应量时所需支付的赔偿金;R t表示每个供应周期内，煤炭从 煤炭供应方运送到物流企业所需要的运输成本;St表示每个供应周期内煤炭的存储成本;V t 表示每个供应周期内物流企业的配煤设备运行成本;Wt表示每个供应周期内，物流企业为 电厂配送煤炭所获得的收益;r表示每个供应周期内的折现率;私。表示[t0，t0+l)供应周期 内，物流企业由于无法满足每个电厂的需求而导致的缺货费用总和，其中不能满足第k家电 厂需求的缺货费用为单位缺货成本G k与缺货总量的乘积；
[0040]步骤2.5.4、根据预测长度T内每个周期的每个煤炭供应方的煤炭供应限制、物流 企业的煤炭储存限制和每家电厂的煤炭需求限制，设定数学模型的约束条件，具体如下：
[0041 ]对煤炭供应方的约束条件如下：
[0042] (1)在每个供应周期内，物流企业向任意煤炭供应方的煤炭采购总量小于煤炭供 应方每个供应周期的最小供应量，则该煤炭供应方不提供煤炭；
[0043] (2)在每个供应周期内，物流企业向任意折扣型煤炭供应方的煤炭采购总量超过 该煤炭供应方的获取折扣的煤炭最小供应总量，则该煤炭供应方按照折扣价格提供煤炭， 否则该煤炭供应方按照原价提供煤炭；
[0044] 对物流企业的约束条件如下：
[0045] (3)在每个供应周期内，为第k家电厂混合的煤炭库存总量小于等于存储混合煤炭 的库容量；
[0046] (4)在每个供应周期内，第j种煤炭的煤炭库存总量小于等于该种煤炭的库容量；
[0047] (5)在每个供应周期内，若一个种类的煤炭不满足电厂对煤炭品质参数的要求，则 这种煤炭不能直接送往电厂；
[0048] (6)在每个供应周期内，采购的任意种类的煤炭总量小于等于煤炭供应方提供的 最大数量；
[0049] (7)在每个供应周期内，物流企业向电厂配送的煤炭总量在该电厂预测的需求范 围内；
[0050] (8)在每个供应周期内，不可加性品质参数不符合电厂的要求的煤炭不能进行混 合处理；
[0051] (9)在每个供应周期内，混合后的煤炭各项可加性品质参数均满足电厂对煤炭的 要求；
[0052] (10)在每个供应周期内，对所有电厂的配煤总量小于等于配煤设备的最大混合数 量；
[0053]对电厂的约束条件如下：
[0054] (11)在每个供应周期内，电厂的煤炭实际需求量在其预测的需求范围内；
[0055] 对整个煤炭选配送过程的约束如下：
[0056] (12)在整个预测长度内的决策变量大于等于0;
[0057] (13)物流企业在供应周期[t，t+l)内向电厂配送的煤炭的约束条件为:在每个供 应周期内，物流企业向电厂配送的煤炭总量在电厂煤炭需求量对应概率置信度的最小上界 值和最小下界值之间；
[0058]步骤2.6、根据所建立的数学模型中各项费用与决策变量之间的关系，在约束条件 下获得目标函数最小时所对应的配送方案，即获得预测长度T内每个供应周期的最优煤炭 选配送方案；
[0059]步骤3、采用预测长度T内第一个供应周期的最优煤炭选配送方案作为物流企业的 煤炭选配送方案，物流企业按照该方案进行煤炭选配送；
[0060]步骤4、判断煤炭选配送的供应周期个数是否达到煤炭供应方的供应周期总个数， 若是，则物流企业停止煤炭选配送，否则，返回执行步骤2。
[0061 ] 步骤2.5.3所沭的毎个供应周期内，物流企业的煤炭采购成本Pt，采用以下公式：
[0062]
(5)
[0063] 其中，m表示煤炭供应类型为折扣型的煤炭供应方集合;ru表示物流企业的煤炭采 购量大于获取折扣的煤炭最小供应总量时，煤炭供应方所给出的优惠折扣率;A ljt表示物流 企业从第i个煤炭供应方采购第j种煤炭的煤炭总量的单位采购成本;η表示煤炭供应类型 为无折扣型的煤炭供应方集合。
[0064] 步骤2.5.3所沭的毎个供应周期内煤炭的存储成本St，采用以下公式：
[0065]
(6)
[0066] 其中，Ft表示在t时刻，物流企业中煤炭的单位存储成本。
[0067] 步骤2.5.4中约束条件（13)所述的在每个供应周期内，物流企业向电厂配送的煤 炭总量在电厂煤炭需求量对应概率置信度的最小上界值和最小下界值之间，采用以下公 式：
[0068] (7)
[0069]
[0070] C8)
[0071] (9)
[0072] UO)〇
[0073] 本发明的优点：
[0074] 本发明提供一种基于随机模型预测控制的物流企业煤炭选配送优化方法，采用随 机模型预测控制处理物流企业煤炭选配送过程中的决策量优化，并根据电厂煤炭需求的概 率分布转化为软约束条件，从而使得物流企业在尽可能满足电厂煤炭需求的情况下保证最 大收益；同时物流企业在可以始终保持相对较低的煤炭总库存量，并且满足电厂煤炭需求 的次数大大提高，相比于其他决策方法具有更高的收益。
【附图说明】
[0075] 图1为本发明一种实施例的基于随机模型预测控制的物流企业煤炭选配送优化方 法流程图；
[0076]图2为本发明一种实施例的随机模型预测控制过程原理图。
【具体实施方式】
[0077] 下面结合附图对本发明一种实施例做进一步说明。
[0078] 本发明实施例中，一种基于随机模型预测控制的物流企业煤炭选配送优化方法， 方法流程图如图1所示，包括以下步骤：
[0079] 步骤1、获得煤炭选配送信息，具体包括以下步骤：
[0080]步骤1.1、获得每个煤炭供应方的煤炭供应类型，若为折扣型煤炭供应，则获取折 扣煤炭供应信息，若为无折扣型煤炭供应，则获取无折扣煤炭供应信息；
[0081] 所述的折扣煤炭供应信息包括:每个供应周期内的供应煤炭的种类、每种煤炭的 品质参数、每种煤炭的可加性品质参数个数、每种煤炭的不可加性品质参数个数、每种煤炭 的价格、每种煤炭的最大供应量、煤炭最小供应总量、获取折扣的煤炭最小供应总量、折扣 率、煤炭采购量小于煤炭最小供应总量时的补偿金和供应周期总个数；
[0082] 所述的无折扣煤炭供应信息包括:每个供应周期内的供应煤炭的种类、每种煤炭 的可加性品质参数个数、每种煤炭的不可加性品质参数个数、每种煤炭的品质参数、每种煤 炭的价格、每种煤炭的最大供应量、煤炭最小供应总量和供应周期总个数；
[0083] 步骤1.2、获得物流企业的物流信息，具体为：
[0084] 每个供应周期内的折扣煤炭供应信息的个数、无折扣煤炭供应信息的个数、用于 存储混合前不同种类煤炭的仓库容量、用于存储混合后煤炭的仓库容量、配煤设备的最大 混合数量、配送给每家电厂的煤炭最小供应量和配送给每家电厂的煤炭最大供应量；
[0085] 步骤1.3、获得每个供应周期内电厂的煤炭需求信息，具体为：
[0086] 需求煤炭的电厂个数、每家电厂对煤炭的品质参数要求和每家电厂煤炭需求量的 概率分布；
[0087] 步骤2、根据获得的煤炭选配送信息，采用随机模型预测控制获得预测长度内每个 供应周期的最优煤炭选配送方案，随机模型预测控制过程原理图如图2所示，具体步骤如 下：
[0088]步骤2.1、设定预测长度为T;
[0089] 步骤2.2、初始化预测长度T内每个供应周期的随机模型预测控制的参数，具体为：
[0090] 设定煤炭供应方的序号为i;煤炭种类的序号为j;电厂的序号为k;时间序号为t; 当前时刻为to;第k家电厂对煤炭的需求总量为D kt;获得的每家电厂的煤炭需求量上限为 瓦;获得的每家电厂的煤炭需求量下限为益^在^时刻，对预测长度内每家电厂的需求量 Dkt的随机分布预测为物流企业在整个预测长度内能满足第k家电厂的煤炭需求的概 率的上界为Λ ;物流企业在整个预测长度内能满足第k家电厂的煤炭需求的概率的下界为 A :随机分布预测概率置信度下的最小上界值为;随机分布预测在Λ概率 置信度下的最小下界值为办。;
[0091] 步骤2.3、根据步骤2.2的参数，预测在预测长度T内，每个供应周期的物流企业第j 种品质煤炭的库存量；
[0092] 公忒加下，
[0093] (丄）
[0094] 丹1T，ψ j(t+i)衣小乐Pi卩、」列，'惯瓜IKI乐JtTftn质煤炭的库存量；Wjt表不第t时 亥Ij，物流企业第j种品质煤炭的库存量；I表示所有煤炭供应方的集合;Uijt表示物流企业从 第i个煤炭供应方采购第j种煤炭的煤炭总量;K表示所有电厂k的集合;B jkt表示物流企业为 第k家电厂配煤时第j种煤的用量;f>t表示物流企业为第k家电厂直接准备不需要混合处理 的第j种煤的总量；
[0095]步骤2.4、根据步骤2.2的参数，预测在预测长度T内每个供应周期的物流企业为第 k家电厂准备需要混合处理后进行配送的煤炭的库存量；
[0096] 公式如下：
[0097]
⑵.
[0098] 其中，Ck(t+1)表示第t+Ι时刻，物流企业为第k家电厂配送的煤炭的库存量;C kt表示 第t时刻，物流企业为第k家电厂配送的煤炭的库存量;J表示所有煤炭种类j的集合;Ykt表示 物流企业为第k家电厂准备混合处理后进行配送的煤炭量；△ t表示当前时刻to与预测长度 内未来时刻t之间的间隔供应周期个数；
[0099] 步骤2.5、根据预测得到的在预测长度T内每个供应周期的物流企业第j种品质煤 炭的库存量和每个供应周期的物流企业为第k家电厂准备需要混合处理后进行配送的煤炭 的库存量，采用建立数学模型的方式描述预测长度T内每个供应周期的煤炭的选配送过程： [0100]所述的数学模型，建立过程如下：
[0101] 步骤2.5.1、设置数学模型的参数，包括：
[0102] 设置煤炭品质参数的序号为1;物流企业从第i个煤炭供应方采购第j种煤炭的煤 炭总量采购成本为Aljt;在t时刻，煤炭从煤炭供应方i运送到物流企业的单位运输成本为 Φ it;在t时刻，物流企业中煤炭的单位存储成本为Ft;在每个时刻，不能满足第k家电厂需求 的单位缺货成本为G k;在t时刻，物流企业的配煤设备运行所需的单位配煤成本为Ht;在t时 亥IJ，为每家电厂配送煤炭所获得的单位收益为N t;在t时刻，物流企业支付第i个折扣型煤炭 供应方的预付定金为Olt;
[0103] 步骤2.5.2、根据预测长度T内每个供应周期的煤炭的选配送物流限制，设定数学 模型的决策变量为：
[0104] 在[t，t+l)供应周期内，物流企业从第i个煤炭供应方采购第j种煤炭的煤炭总量 物流企业为第k家电厂直接准备不需要混合处理的第j种煤的总量f> t;物流企业为第k 家电厂准备混合处理后进行配送的的煤炭量Ykt;物流企业为第k家电厂配煤时第j种煤的用 量叫^;物流企业从第i个折扣型煤炭供应方采购的煤炭量是否超过每个供应周期最小供应 量的0-1变量slt，若超过时等于1，否则等于0;物流企业是否从第i个煤炭供应方采购煤炭的 0-1变量Z lt，若采购时等于1，否则等于0;
[0105] 步骤2.5.3、建立预测长度T内每个供应周期的煤炭选配送的数学模型；
[0106] 目标函数如下：
[0107] 设定当前时刻为to,当to < Z-T+1时：
[0108] (3)
[0109]
[0110] ⑷
[0111]其中，Z表示供应周期总个数;X表示预测长度T内，物流企业在煤炭选配送中所需 要的总成本;Pt表示每个供应周期内，物流企业的煤炭采购成本;Qt表示每个供应周期内，物 流企业煤炭采购量小于最小供应量时所需支付的赔偿金;R t表示每个供应周期内，煤炭从 煤炭供应方运送到物流企业所需要的运输成本;St表示每个供应周期内煤炭的存储成本;V t 表示每个供应周期内物流企业的配煤设备运行成本;Wt表示每个供应周期内，物流企业为 电厂配送煤炭所获得的收益;r表示每个供应周期内的折现率;私。表示[tQ，t0+l)供应周期 内，物流企业由于无法满足每个电厂的需求而导致的缺货费用总和，其中不能满足第k家电 厂需求的缺货费用为单位缺货成本Gk与缺货总量的乘积；
[0112] 上述目标函数中：
[0113]
(5)
[0114] 其中，m表示煤炭供应类型为折扣型的煤炭供应方集合;TU表示物流企业的煤炭采 购量大于获取折扣的煤炭最小供应总量时，煤炭供应方所给出的优惠折扣率;A ljt表示物流 企业从第i个煤炭供应方采购第j种煤炭的煤炭总量的单位采购成本;η表示煤炭供应类型 为无折扣型的煤炭供应方集合；
[0115] (|1):
[0116] (〇
[0117] C6:.).
[0118] 犮本；
[0119] (13)：
[0120] (14)；
[0121] (15.)
[0122] 其中，Ut表示在每个供应周期内，物流企业由于无法满足电厂的需求而导致的缺 货费用；
[0123] 步骤2.5.4、根据预测长度T内每个周期的每个煤炭供应方的煤炭供应限制、物流 企业的煤炭储存限制和每家电厂的煤炭需求限制，设定数学模型的约束条件，具体如下：
[0124] 对煤炭供应方的约束条件如下：
[0125] (1)在每个供应周期内，物流企业向任意煤炭供应方的煤炭采购总量小于煤炭供 应方每个供应周期的最小供应量，则该煤炭供应方不提供煤炭，公式如下：
[0126]
(猶
[0127] 其中，Zit表不在L t，t+1)供应周期内煤炭供应万i E I是吿冋物流企业供应煤炭的 0-1变量，进行供应其值等于1，否则等于〇 ;&表示煤炭供应方每个供应周期的最小煤炭供 应量;&表示对Uijt的最大上限；
[0128] (2)在每个供应周期内，物流企业向任意折扣型煤炭供应方的煤炭采购总量超过 该煤炭供应方的获取折扣的煤炭最小供应总量，则该煤炭供应方按照折扣价格提供煤炭， 否则该煤炭供应方按照原价提供煤炭，公式如下：
[0129] (17)
[0130] 共T ,?衣不犾IiTTffltfJ妹灰取，」、识胆品M;M衣不?人于%的正数；
[0131] 对物流企业的约束条件如下：
[0132] (3)在每个供应周期内，为第k家电厂混合的煤炭库存总量小于等于存储混合煤炭 的库容量，公式如下：
[0133] 0<Cjit SCjc,E K,At - 0：, 1,....T - 1 (18)：
[0134] 其中，Ck表示物流企业为第k家电厂存储混合煤炭的仓库的容量；
[0135] (4)在每个供应周期内，第j种煤炭的煤炭库存总量小于等于该种煤炭的库容量， 公式如下：
[0136] U 9)
[0137] ，7 - JJ1 .......... Ι*·Μ^|ν^ I I L-Ii 白勺 ?
[0138] (5)在每个供应周期内，若一个种类的煤炭不满足电厂对煤炭品质参数的要求，则 这种煤炭不能直接送往电厂，公式如下：
[0139]
、20'
[0140] 其中，en表示第j种类型煤炭的第1个品质参数的值;表示第k家电厂对第1个煤 炭品质参数的下限要求;尾表示第k家电厂对第1个煤炭品质参数的上限要求;L表示所有煤 炭品质参数的集合；
[0141] (6)在每个供应周期内，采购的任意种类的煤炭总量小于等于煤炭供应方提供的 最大数量，公式如下：
[0142] Uiil <w,.V/e Lje J.At = QA.....T - i (21),
[0143] (7)在每个供应周期内，物流企业向电厂配送的煤炭总量在该电厂预测的需求范 围内，公式如下：
[0144]
(22)·, PJ-
[0145] (8)在每个供应周期内，不可加性品质参数不符合电厂的要求的煤炭不能进行混 合处理，/A才加下.
[0146] ^ ^ (23)
[0147] 其中，y表示煤炭的不可加性品质参数的集合；
[0150]其中，X表示煤炭的可加性品质参数的集合；
[0148] (9)在每个供应周期内，混合后的煤炭各项可加性品质参数均满足电厂对煤炭的 要求，< Hf
[0149] (24)
[0151] (10)在每个供应周期内，对所有电厂的配煤总量小于等于配煤设备的最大混合数 量，公式加下，
[0152]
(25)
[0153] 其中，吾表示每个供应周期内配煤设备的最大混合数量；
[0154] 对电厂的约束条件如下：
[0155] (11)在每个供应周期内，电厂的煤炭实际需求量在其预测的需求范围内，公式如下：
[0156] Dkt < Db < Du.e K.At = 〇 (26)；
[0157] 对整个煤炭选配送过程的约束如下：
[0158] (12)在整个预测长度内的决策变量大于等于0,公式如下：
[0159] Uui >〇/：，, > >0.y/G JJiE K.At = 0.1,....T-I (27)；
[0160] (13)物流企业在供应周期[t，t+l)内向电厂配送的煤炭的约束条件为:在每个供 应周期内，物流企业向电厂配送的煤炭总量在电厂煤炭需求量对应概率置信度的最小上界 值和最小下界值之间，公式如下：
[0161] (7)
[0162]
[0163] (8)
[0164] (.9)
[0165] ( ]〇)；
[0166] 步骤2.6、根据所建立的数学模型中各项费用与决策变量之间的关系，在约束条件 下获得目标函数最小时所对应的配送方案，即获得预测长度T内每个供应周期的最优煤炭 选配送方案；
[0167] 步骤3、采用预测长度T内第一个供应周期的最优煤炭选配送方案作为物流企业的 煤炭选配送方案，物流企业按照该方案进行煤炭选配送；
[0168] 步骤4、判断煤炭选配送的供应周期个数是否达到煤炭供应方的供应周期总个数， 若是，则物流企业停止煤炭选配送，否则，返回执行步骤2。
【主权项】
1. 一种基于随机模型预测控制的物流企业煤炭选配送优化方法，其特征在于:包括W 下步骤： 步骤1、获得煤炭选配送信息，具体包括W下步骤： 步骤1.1、获得每个煤炭供应方的煤炭供应类型，若为折扣型煤炭供应，则获取折扣煤 炭供应信息，若为无折扣型煤炭供应，则获取无折扣煤炭供应信息； 所述的折扣煤炭供应信息包括:每个供应周期内的供应煤炭的种类、每种煤炭的品质 参数、每种煤炭的可加性品质参数个数、每种煤炭的不可加性品质参数个数、每种煤炭的价 格、每种煤炭的最大供应量、煤炭最小供应总量、获取折扣的煤炭最小供应总量、折扣率、煤 炭采购量小于煤炭最小供应总量时的补偿金和供应周期总个数； 所述的无折扣煤炭供应信息包括:每个供应周期内的供应煤炭的种类、每种煤炭的可 加性品质参数个数、每种煤炭的不可加性品质参数个数、每种煤炭的品质参数、每种煤炭的 价格、每种煤炭的最大供应量、煤炭最小供应总量和供应周期总个数； 步骤1.2、获得物流企业的物流信息，具体为： 每个供应周期内的折扣煤炭供应信息的个数、无折扣煤炭供应信息的个数、用于存储 混合前不同种类煤炭的仓库容量、用于存储混合后煤炭的仓库容量、配煤设备的最大混合 数量、配送给每家电厂的煤炭最小供应量和配送给每家电厂的煤炭最大供应量； 步骤1.3、获得每个供应周期内电厂的煤炭需求信息，具体为： 需求煤炭的电厂个数、每家电厂对煤炭的品质参数要求和每家电厂煤炭需求量的概率 分布； 步骤2、根据获得的煤炭选配送信息，采用随机模型预测控制获得预测长度内每个供应 周期的最优煤炭选配送方案，具体步骤如下： 步骤2.1、设定预测长度为T; 步骤2.2、初始化预测长度T内每个供应周期的随机模型预测控制的参数，具体为： 设定煤炭供应方的序号为i;煤炭种类的序号为j;电厂的序号为k;时间序号为t;当前 时刻为to;第k家电厂对煤炭的需求总量为Dkt;获得的每家电厂的煤炭需求量上限为揉燕 得的每家电厂的煤炭需求量下限为些t;在to时刻，对预测长度内每家电厂的需求量Dkt的随 机分布预测为呵,，；物流企业在整个预测长度内能满足第k家电厂的煤炭需求的概率的上界 为瓦;物流企业在整个预测长度内能满足第k家电厂的煤炭需求的概率的下界为￡k;随机分 布预测在巧概率置信度下的最小上界值为％嚇机分布预测化1%在￡1<概率置信度下的 最小下界值为么Ivs 步骤2.3、根据步骤2.2的参数，预测在预测长度T内，每个供应周期的物流企业第巧中品 质煤炭的库存量； 公式如下：(1) 其中，Wj(t+i)表示第t+1时刻，物流企业第巧巾品质煤炭的库存量；Wit表示第t时刻，物 流企业第巧巾品质煤炭的库存量；I表示所有煤炭供应方的集合;uut表示物流企业从第i个 煤炭供应方采购第巧巾煤炭的煤炭总量;K表示所有电厂k的集合;B化t表示物流企业为第k家 电厂配煤时第巧巾煤的用量;f北t表示物流企业为第k家电厂直接准备不需要混合处理的第j 种煤的总量； 步骤2.4、根据步骤2.2的参数，预测在预测长度T内每个供应周期的物流企业为第k家 电厂准备需要混合处理后进行配送的煤炭的库存量； 公式如下：(2) 其中，Ck(tu)表示第t+1时刻，物流企业为第k家电厂配送的煤炭的库存量;Ckt表示第t时 亥IJ，物流企业为第k家电厂配送的煤炭的库存量;J表示所有煤炭种类j的集合;Ykt表示物流 企业为第k家电厂准备混合处理后进行配送的煤炭量；Δ t表示当前时刻to与预测长度内未 来时刻t之间的间隔供应周期个数； 步骤2.5、根据预测得到的在预测长度T内每个供应周期的物流企业第巧巾品质煤炭的 库存量和每个供应周期的物流企业为第k家电厂准备需要混合处理后进行配送的煤炭的库 存量，采用建立数学模型的方式描述预测长度T内每个供应周期的煤炭的选配送过程： 所述的数学模型，建立过程如下： 步骤2.5.1、设置数学模型的参数，包括： 设置煤炭品质参数的序号为1;物流企业从第i个煤炭供应方采购第巧巾煤炭的煤炭总 量采购成本为Aut;在t时刻，煤炭从煤炭供应方i运送到物流企业的单位运输成本为Φ It;在 t时刻，物流企业中煤炭的单位存储成本为Ft;在每个时刻，不能满足第k家电厂需求的单位 缺货成本为Gk;在t时刻，物流企业的配煤设备运行所需的单位配煤成本为Ht;在t时刻，为每 家电厂配送煤炭所获得的单位收益为Nt;在t时刻，物流企业支付第i个折扣型煤炭供应方 的预付定金为化t; 步骤2.5.2、根据预测长度T内每个供应周期的煤炭的选配送物流限制，设定数学模型 的决策变量为： 在[t，t+l)供应周期内，物流企业从第i个煤炭供应方采购第巧巾煤炭的煤炭总量uijt; 物流企业为第k家电厂直接准备不需要混合处理的第巧巾煤的总量f>t;物流企业为第k家电 厂准备混合处理后进行配送的的煤炭量Ykt;物流企业为第k家电厂配煤时第巧巾煤的用量 Bjkt;物流企业从第i个折扣型煤炭供应方采购的煤炭量是否超过每个供应周期最小供应量 的0-1变量Sit，若超过时等于1，否则等于0;物流企业是否从第i个煤炭供应方采购煤炭的Ο? ι 变量 zit，若采购时等于 1，否则等于 0; 步骤2.5.3、建立预测长度T内每个供应周期的煤炭选配送的数学模型； 目标函数如下： 设定当前时刻为to,当to < Z-T+1时：其中，Z表示供应周期总个数;X表示预测长度T内，物流企业在煤炭选配送中所需要的 总成本;Pt表示每个供应周期内，物流企业的煤炭采购成本;也表示每个供应周期内，物流企 业煤炭采购量小于最小供应量时所需支付的赔偿金;Rt表示每个供应周期内，煤炭从煤炭 供应方运送到物流企业所需要的运输成本;St表示每个供应周期内煤炭的存储成本;Vt表示 每个供应周期内物流企业的配煤设备运行成本;Wt表示每个供应周期内，物流企业为电厂 配送煤炭所获得的收益;r表示每个供应周期内的折现率;巧。表示[to,to+1)供应周期内，物 流企业由于无法满足每个电厂的需求而导致的缺货费用总和； 步骤2.5.4、根据预测长度T内每个周期的每个煤炭供应方的煤炭供应限制、物流企业 的煤炭储存限制和每家电厂的煤炭需求限制，设定数学模型的约束条件，具体如下： 对煤炭供应方的约束条件如下： (1) 在每个供应周期内，物流企业向任意煤炭供应方的煤炭采购总量小于煤炭供应方 每个供应周期的最小供应量，则该煤炭供应方不提供煤炭； (2) 在每个供应周期内，物流企业向任意折扣型煤炭供应方的煤炭采购总量超过该煤 炭供应方的获取折扣的煤炭最小供应总量，则该煤炭供应方按照折扣价格提供煤炭，否则 该煤炭供应方按照原价提供煤炭； 对物流企业的约束条件如下： (3) 在每个供应周期内，为第k家电厂混合的煤炭库存总量小于等于存储混合煤炭的库 容量； (4) 在每个供应周期内，第巧巾煤炭的煤炭库存总量小于等于该种煤炭的库容量； (5) 在每个供应周期内，若一个种类的煤炭不满足电厂对煤炭品质参数的要求，则运种 煤炭不能直接送往电厂； (6) 在每个供应周期内，采购的任意种类的煤炭总量小于等于煤炭供应方提供的最大 数量； (7) 在每个供应周期内，物流企业向电厂配送的煤炭总量在该电厂预测的需求范围内； (8) 在每个供应周期内，不可加性品质参数不符合电厂的要求的煤炭不能进行混合处 理； (9) 在每个供应周期内，混合后的煤炭各项可加性品质参数均满足电厂对煤炭的要求； (10) 在每个供应周期内，对所有电厂的配煤总量小于等于配煤设备的最大混合数量； 对电厂的约束条件如下： (11) 在每个供应周期内，电厂的煤炭实际需求量在其预测的需求范围内； 对整个煤炭选配送过程的约束如下： (12) 在整个预测长度内的决策变量大于等于0; (13) 物流企业在供应周期[t，t+l)内向电厂配送的煤炭的约束条件为:在每个供应周 期内，物流企业向电厂配送的煤炭总量在电厂煤炭需求量对应概率置信度的最小上界值和 最小下界值之间； 步骤2.6、根据所建立的数学模型中各项费用与决策变量之间的关系，在约束条件下获 得目标函数最小时所对应的配送方案，即获得预测长度T内每个供应周期的最优煤炭选配 送方案； 步骤3、采用预测长度T内第一个供应周期的最优煤炭选配送方案作为物流企业的煤炭 选配送方案，物流企业按照该方案进行煤炭选配送； 步骤4、判断煤炭选配送的供应周期个数是否达到煤炭供应方的供应周期总个数，若 是，则物流企业停止煤炭选配送，否则，返回执行步骤2。2. 根据权利要求1所述的基于随机模型预测控制的物流企业煤炭选配送优化方法，其 特征在于:步骤2.5.3所述的每个供应周期内，物流企业的煤炭采购成本Pt，采用W下公式：(5) 其中，m表示煤炭供应类型为折扣型的煤炭供应方集合;ru表示物流企业的煤炭采购量 大于获取折扣的煤炭最小供应总量时，煤炭供应方所给出的优惠折扣率;Aut表示物流企业 从第i个煤炭供应方采购第巧巾煤炭的煤炭总量的单位采购成本;η表示煤炭供应类型为无 折扣型的煤炭供应方集合。3. 根据权利要求1所述的基于随机模型预测控制的物流企业煤炭选配送优化方法，其 特征在于:步骤2.5.3所述的每个供应周期内煤炭的存储成本St，采用W下公式：(6) 其中，Ft表示在t时刻，物流企业中煤炭的单位存储成本。4. 根据权利要求1所述的基于随机模型预测控制的物流企业煤炭选配送优化方法，其 特征在于:步骤2.5.4中约束条件（13)所述的在每个供应周期内，物流企业向电厂配送的煤 炭总量在电厂煤炭需求量对应概率置信度的最小上界值和最小下界值之间，采用W下公 式：
【文档编号】G06Q10/08GK105844354SQ201610165346
【公开日】2016年8月10日
【申请日】2016年3月18日
【发明人】程奇峰, 马奥运, 宁世伟
【申请人】辽宁工程技术大学