成品油配送方案生成的情境建模方法研究

Combining theories in Artificial Intelligence and Knowledge Engineering with optimization techniques in Operations Research, this research focuses on the modeling methods for generating the distribution plans of product oil based on context, which intends to generate distribution plans scientifically, intelligently and in real time. The main issues in the research include context models, context-based knowledge representation methods, and context-based reasoning processes and modeling methods. After solving these issues, a context-based decision support system for generating distribution plans will be developed, which will be applied to the business of the product oil distribution in Distribution Company of PetroChina in Dalian.. This research is the exploration of Knowledge-based Systems achieving real-time modeling for complex decision problems in the field of management. The proposed context-based intelligent modeling methods for generating the distribution plans of product oil pave the way for computers constructing and solving models, and improve the level of automatic modeling. Furthermore, this modeling method is also the exploration of the context-based man-machine interaction in the field of Decision Support Systems, which would improve the applicability and adaptability of Knowledge-based Decision Support Systems. This research is beneficial for the blending and syncretizing of the optimization theories in Operations Research, and the disciplines of Artificial Intelligence and Knowledge Engineering.

针对成品油配送方案的快速生成难题，引入人工智能与知识工程理论及运筹学优化方法，以提高配送方案生成的实时性、科学性和智能性为目标，提出配送方案生成的情境建模方法，研究情境的表达模型、基于情境的知识表示方法及基于情境的计算机推理过程与建模方法，开发基于情境建模方法的成品油配送方案生成的辅助决策软件系统，并结合中石油天然气运输公司大连分公司的配送业务，开展应用研究。.本项研究为基于知识的系统求解复杂管理决策问题时的实时建模难题开展有益的探索，提出的成品油配送方案生成的情境建模方法有利于提高模型生成的自动化水平；对决策支持系统中基于情境的人机交互决策理论开展有益的探索性研究，将提高基于知识的建模系统的灵活性与适应性，有利于促进运筹学优化理论与人工智能、知识工程等学科的交叉与渗透。

针对成品油配送方案的在线实时生成难题，结合中国的成品油配送计划制定的特点与难点，以提高配送方案生成的实时性、科学性和智能性为目标，引入情境建模的思想，主要进行了以下研究：（1）针对基于情境进行实时建模的难题，研究了情境表达方法、决策知识与建模知识的表示、以及基于情境的模型构建方法；（2）针对现有的模型算法不适合中国成品油配送实践这一问题，开发了能够同时解决多车型指派、多车舱配载以及配送路线安排这一复杂问题的优化模型与快速求解算法；（3）针对成品油主动配送计划生成过程中遇到的库存与路线联合优化调度中的库存如何确定问题，探索了成品油一次配送与二次配送供应链中的库存策略。.项目研究成果的贡献在于：（1）提出的PAM情境表达及建模方法将调度者的调度知识与运筹学优化模型算法知识相结合，发挥了两者的优势，同时又克服了两者的短处，实现了模型的实时构建与求解，有利于提高成品油配送方案生成的实时性、科学性和智能性水平，为解决实时调度方案生成的建模难题开展了有益探索；（2）开发的成品油配送多车型、多车舱车辆指派及路径优化模型与算法，结合了中国成品油配送方式的特征，为中国成品油配送调度实践以及成品油配送调度方案的实时生成提供了实用而有效的工具，提高了问题求解的效率和结果的实用性；（3）探索的能力约束下的二级串行库存系统的优化策略，可为成品油主动配送服务过程中的库存与路线联合优化调度难题提供参考价值，有利于该项目后期基于物联网的成品油主动配送智能调度方法研究的开展。.结合本项目的研究，已录用和发表了期刊论文10篇，其中JCR在OR/MS领域分区为1区和2区的论文各1篇， SCI已经收录2篇次（另有1篇发在SCI刊源上的论文待收录）；EI已经收录4篇次（另有2篇发在EI刊源上的论文待收录）；国家自然科学基金委员会认定的国内A刊论文3篇。本项研究为成品油智能配送优化实时调度问题开辟了新的途径。