应用OASIS/OPTIPRO解决电池生产线优化问题

设以下6个设计变量：

x1：生产线每日运行时长（单位：小时），8<=x1<=16

x2：投入生产的电池装配设备数量（单位：台），3<=x2<=10

x3：生产线上雇佣的技术工人数量（单位：人），10<=x3<=30

x4：原材料采购质量等级（单位：级），1<=x4<=5（等级越高质量越好）

x5：生产线能耗控制系数，0.6<=x5<=1.0（系数越小能耗控制越严格）

x6：质检抽检比例（单位：%），5<=x6<=20

最大化每日电池产能（单位：组）：产能与设备数量、运行时长和工人数量相关，目标函数为：f1=5*x2*x1+2*x3-5*x6/2

最小化单位电池生产成本（单位：元/组）：成本包括设备折旧、人工费用、原材料成本等，目标函数为：f2=200*x2/x1+50*x3/x1+30*x4+150/x5

最大化电池质量合格率（单位：%）：合格率与原材料质量、质检比例相关，目标函数为：f3=85+3*x4+0.5*x6-0.2*x1/2

最小化单位产能能耗（单位：千瓦时/组）：能耗与运行时长、能耗控制系数相关，目标函数为：f4=15*x1/(x2*x5)-0.5*x3

人员配置约束：每个技术工人负责的设备数量需合理，约束表达式为：x3>=2*x2（至少2名工人负责1台设备）

原材料成本约束：原材料采购总费用不超过每日预算，约束表达式为：500*x4*x2<=20000（原材料预算每日20000元）

质检资源约束：质检抽检比例与工人数量匹配，约束表达式为：x6<=2*x3（抽检比例不超过工人数量的2倍）

能耗标准约束：单位产能能耗需符合行业标准，约束表达式为：f4<=12（单位能耗不超过12千瓦时/组）

下面用OASIS/OPTIPRO建立该多目标优化问题的数学模型，并分析在约束条件下如何调整设计变量，以实现产能、成本、质量和能耗目标的最优平衡。

1) 在OASIS/OPTIPRO中设置设计变量

2) 在OASIS/OPTIPRO中设置优化目标和约束条件

因为OASIS/OPTIPRO中默认取目标公式的最小值，本应用场景中需要取最大化每日电池产能、最小化单位电池生产成本、最大化电池质量合格率、最小化单位产能能耗，故f1和f3的表达式可通过取其负值来处理。

3) 在OASIS/OPTIPRO中设置优化停止条件

4) OASIS/OPTIPRO在30秒内得出优化结果

5) 优化结果表格如下

6) 使用筛选功能选择最优解

7) 经过评估最优解出现在第19次迭代

8) 最终结果

最大化每日电池产能（单位：组）：642.5

最小化单位电池生产成本（单位：元/组）：471.67

最大化电池质量合格率（单位：%）：90.3

最小化单位产能能耗（单位：千瓦时/组）：3.0

对于一个6个设计变量、4个优化目标和4个约束条件的应用场景，OASIS/OPTIPRO可以在30秒内为用户提供最优解，大幅提升决策效率。

本文的案例仅作举例说明，与实际问题可能存在差别，但该问题的处理流程和优化技术适用于同类问题的优化场景，欢迎感兴趣的观众垂询太泽科技智能优化软件OASIS/OPTIPRO。

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