運(yùn)籌學(xué)大作業(yè)實(shí)驗(yàn)報(bào)告

運(yùn)籌學(xué)大作業(yè)報(bào)告運(yùn)籌學(xué)大作業(yè)報(bào)告2015.12目錄前言 2問(wèn)題描述 3實(shí)驗(yàn)過(guò)程 3一． 問(wèn)題分析 3二． 建立模型 31.建立模型目標(biāo)： 32.模型約束條件 4三． 模型求解 51. 預(yù)處理 52. 中間過(guò)程 73. 算法實(shí)現(xiàn) 84. 求解結(jié)果 8結(jié)果分析 9實(shí)驗(yàn)總結(jié) 9

前言本次大作業(yè)是為了幫助我們順利完成有關(guān)《運(yùn)籌學(xué)》課程內(nèi)容的學(xué)習(xí)。在先期，翟老師帶領(lǐng)我們進(jìn)行了《運(yùn)籌學(xué)》理論課程的學(xué)習(xí)，不僅使我們了解和掌握了運(yùn)籌學(xué)的相關(guān)知識(shí)，而且讓我們認(rèn)識(shí)到運(yùn)籌學(xué)的現(xiàn)實(shí)意義，認(rèn)識(shí)到現(xiàn)代社會(huì)數(shù)學(xué)與人們生產(chǎn)、生活之間的緊密聯(lián)系和對(duì)人們生產(chǎn)、生活的巨大促進(jìn)作用。然而，與此同時(shí)，現(xiàn)代社會(huì)同時(shí)是一個(gè)計(jì)算機(jī)時(shí)代，我們只擁有理論知識(shí)還不夠，必須把理論知識(shí)和計(jì)算技術(shù)結(jié)合起來(lái)，這樣才能進(jìn)一步提高生產(chǎn)力。我相信這也是老師要求我們做這次試驗(yàn)的目的和初衷。在實(shí)驗(yàn)中，我們主要是利用lingo軟件進(jìn)行相關(guān)試驗(yàn)，其要求我們能夠根據(jù)給出的問(wèn)題，進(jìn)行分析、建模和求解。通過(guò)完成各項(xiàng)實(shí)驗(yàn)任務(wù)，使我們得以鞏固已有的理論課程學(xué)習(xí)內(nèi)容，為將來(lái)進(jìn)一步的學(xué)習(xí)和實(shí)際應(yīng)用打下基礎(chǔ)。

問(wèn)題描述電動(dòng)車最優(yōu)充電模式假設(shè)一個(gè)小區(qū)的電動(dòng)汽車充電服務(wù)商為這個(gè)小區(qū)中的100輛電動(dòng)汽車提供充電服務(wù)，集中調(diào)度電動(dòng)汽車充電，在滿足用戶第二天行駛需求的前提下，降低充電費(fèi)用。假設(shè)電動(dòng)汽車每天只能在家中（前一天到家時(shí)間和第二天離家時(shí)間之間）接入電網(wǎng)，車輛電池容量為33kWh，充電功率上限為3kW，行駛里程和能量消耗成線性關(guān)系，每千瓦時(shí)的電能可以行駛6.7km，為保證電池不要因?yàn)檫^(guò)度放電導(dǎo)致壽命損耗，限定電池電量下限值為其容量的10%，調(diào)度步長(zhǎng)為15min。同時(shí)，為保證電動(dòng)汽車充電負(fù)荷不會(huì)導(dǎo)致小區(qū)線路過(guò)載，限定同時(shí)充電的車輛不超過(guò)20輛?，F(xiàn)在已知100輛車的前一天的到家時(shí)間、第二天的離家時(shí)間、前一天到家時(shí)的能量、第二天的預(yù)計(jì)行駛距離和分時(shí)電價(jià)。以充電服務(wù)商總充電費(fèi)用最小為目標(biāo)，制定集中式車輛充電調(diào)度策略。實(shí)驗(yàn)過(guò)程問(wèn)題分析仔細(xì)分析該題目，我們提煉出以下幾點(diǎn)條件：車輛電池容量為33kWh，充電功率上限為3kW：在計(jì)算時(shí)統(tǒng)一使用最大功率進(jìn)行充電，來(lái)增加充電效率。每千瓦時(shí)的電能可以行駛6.7km，電池電量下限值為其容量的10%：用戶在滿足第二天行駛里程需求后，到家時(shí)剩余的電量要多于10%。如由以上兩點(diǎn)判斷車輛是否需要充電以及充電的時(shí)長(zhǎng)，用公式表示為：所需充電時(shí)間（小時(shí)）＝(行駛距離/(??.??)－(初始能量－????%)×電池容量)/??調(diào)度步長(zhǎng)為15min：將用戶在家的時(shí)間分段，并且在每一時(shí)間段內(nèi)車輛只有充電和不充電兩種狀態(tài)。同時(shí)充電的車輛不超過(guò)20輛：每個(gè)時(shí)間段內(nèi)同時(shí)充電的車輛數(shù)小于等于20。由如上可以確定需要充電的時(shí)間段數(shù)：即為時(shí)間計(jì)算結(jié)果乘以4并向上取整建立模型1.建立模型目標(biāo)：電價(jià)在不同時(shí)段有所不同，因此需要盡可能安排車輛在電價(jià)便宜的時(shí)間段內(nèi)充電，來(lái)使得總費(fèi)用最小即：min由已知，100輛車最早回家時(shí)間是下午三點(diǎn)，最晚離開(kāi)時(shí)間是上午十一點(diǎn)，期間一共是20個(gè)小時(shí)，以十五分鐘為步長(zhǎng)，則可分為80個(gè)時(shí)間段；經(jīng)過(guò)判斷可知有62輛車輛需要充電，因此目標(biāo)函數(shù)只需計(jì)算這62輛車的充電費(fèi)用總和。??_i是第i個(gè)時(shí)間段內(nèi)的電價(jià)，??_(??,??)表示第i輛車在第j個(gè)時(shí)間段內(nèi)是否充電。2.模型約束條件1）第i輛車充電的總時(shí)間段數(shù)需大于或等于所需充電時(shí)間段數(shù)：i=0792)第j個(gè)時(shí)間段內(nèi)正在充電的車輛總數(shù)需小于或等于同時(shí)充電車輛的上限值，即j=0613)所得結(jié)果表示為:Bi,j=4)車輛充電時(shí)應(yīng)在家Bi,j(??_(??,??)為表示第i輛車在第j個(gè)時(shí)間段內(nèi)是否在家的0,1矩陣)

模型求解整體求解過(guò)程流程圖如下：算法實(shí)現(xiàn)：使用Lingo算法實(shí)現(xiàn)：使用Lingo軟件編程求解線性規(guī)劃中間過(guò)程：將預(yù)處理后數(shù)據(jù)粘貼至txt文檔方便Lingo讀取預(yù)處理：在excel中對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行批量預(yù)處理預(yù)處理所需充電時(shí)間（小時(shí)）＝(行駛距離/(??.??)－(初始能量－????%)×電池容量)/??其中，初始能量和行駛距離在表中給出，電池容量已知為33，因此可利用Excel中的公式對(duì)已知數(shù)據(jù)進(jìn)行批量處理。對(duì)所得小時(shí)數(shù)乘以4并向上取整得到需要充電的時(shí)間段數(shù)。對(duì)于某些得數(shù)小于0，則說(shuō)明該車輛不需要充電。在Excel中新增一行，使用If公式進(jìn)行判斷，并顯示“需要”或“不需要”處理結(jié)果：經(jīng)過(guò)篩選，得到需要充電的車輛數(shù)為62，在后續(xù)計(jì)算中僅對(duì)這62輛車的充電調(diào)度問(wèn)題進(jìn)行計(jì)算。

中間過(guò)程建立4個(gè)txt文本文檔，將Excel處理所得結(jié)果復(fù)制粘貼到文檔中。其內(nèi)容分別為：1）“charegetime.txt”為每輛電動(dòng)汽車所需充電時(shí)間段數(shù)，為62個(gè)元素的列向量2）“maxcar.txt”為小區(qū)線路負(fù)載限制，即同時(shí)允許充電的最大汽車數(shù)目。為80個(gè)元素的列向量，且值均為20.3）“price.txt”為分時(shí)電價(jià)，為80個(gè)元素的列向量，儲(chǔ)存各時(shí)間段電價(jià)值。4）“S.txt”為汽車在家與否的狀態(tài)矩陣，共62行80列，在家則值為1，不在家為0.建立Excel文件result.xls，用于存放充電調(diào)度決策矩陣，即最終求解結(jié)果。充電則值為1，不充電為0處理結(jié)果：算法實(shí)現(xiàn)求解結(jié)果結(jié)果分析實(shí)驗(yàn)總結(jié)通過(guò)此次運(yùn)籌學(xué)實(shí)驗(yàn)，我們小組成員有極大的收獲：在一學(xué)期為數(shù)不多的實(shí)驗(yàn)過(guò)程中，不僅對(duì)運(yùn)籌學(xué)的有關(guān)知識(shí)有了進(jìn)一步的掌握，而且學(xué)會(huì)了通過(guò)建立模型解決實(shí)際生活中的相關(guān)問(wèn)題。對(duì)問(wèn)題的分析、建模、求解鍛煉了我們的思考能力，同時(shí)提高了分析、解決問(wèn)題的能力，也更加了解和熟悉了lingo求解的強(qiáng)大功能，提高了我們的計(jì)算機(jī)應(yīng)用水平。

同時(shí)，我們小組在此次試驗(yàn)中也存在一些不可避免的問(wèn)題和不足。例如，在分析問(wèn)題時(shí)，設(shè)置變量沒(méi)有清晰的思路；在列約束條件時(shí)粗心大意出現(xiàn)差錯(cuò)，導(dǎo)致最終結(jié)果的錯(cuò)誤從而影響實(shí)際問(wèn)題解決的效果，因此，我們?cè)谶@方面應(yīng)該加以注意和改正，在進(jìn)行建模求解時(shí)細(xì)心耐心。除此，我們小組成員也對(duì)此門課程提出了一些我們的建議：首先，此