在多目标优化函数 (gurobi) 中决定系数的模拟

如何解决在多目标优化函数 (gurobi) 中决定系数的模拟

我正在一个工业质量实验室为 Job Shop Scheduling 构建一个相当大且复杂的优化模型,我正在使用 gurobi。

这是一个多目标模型,我需要在四台不同的机器上最大限度地减少处理时间,但我还需要优先考虑那些可以解锁大量材料以运送给客户的管道(保持低库存)。

一个管道可以有一个或多个与之相关的测试,我也可以有多个管道与一个订单相关联;一旦完成所有需要的测试,订单就可以运送给客户。管道被放入一些盒子中,然后被带到机器(一台机器一次一个盒子)处理里面的所有管道。

我的目标函数如下:

OBJECTIVE   = gp.quicksum(T[m] for m in machines)
            - gp.quicksum(Pipe_Box[i,ii,c] * box_convenience[i][ii] * k1
            for i in pipes for ii in pipes for c in boxes if pipes.index(ii) > 
            pipes.index(i))
            - gp.quicksum(Weight_Check[i,c,m] * Pipe_Weight_Flag[i] * k2 for 
            i in pipes for c in boxes for m in machines)

首先我尽量减少机器时间。

其次,我正在考虑这样一个事实,即如果我将与订单相关的所有管道放在一个盒子中,那么与将这些管道放在不同的盒子中相比,我将更快地解锁订单。

第三也是最后,我正在考虑所有订单重量/测试次数超过 5 吨的订单。

T[m],Pipe_Box[i,c] and Weight_Check[i,m]

是我的变量。

box_convenience[i][ii] and Pipe_Weight_Flag[i]

是二元参数,告诉我不同​​的管道是否属于同一订单,以及比例是否大于 5 吨

k1 ad k2

是系数,我需要了解它们对于多目标函数的最佳配置是什么。

我正在考虑使用两个嵌套循环运行模拟,将 k1 和 k2 都从零开始,然后将它们递增 +100,直到达到某个阈值(比如每个阈值 300 万)。

在这种情况下,我有 90 次不同的模型迭代,因此有不同的解决方案。

我想知道 gurobi 中是否存在一个内置工具来执行此任务,或者我是否可以使用另一种方法并使用像 simpy 这样的库来实现我想要的。

Gurobi 将目标函数保存在一个具有专有 .sol 扩展名的文本文件中(我认为,在一天结束时它是一个普通的文本文件),它具有以下结构:

# Solution for model Job Shop Scheduling
# Objective value = 1.9384345683700005e+04
T[M1] = 1000
T[M2] = 5332
...
Pipe_Box[Pipe1,Pipe2,Box1] = 1
Pipe_Box[Pipe1,Box2] = 0
...

我从来不需要做这样的事情,我有点不知所措,任何意见或帮助将不胜感激!

编辑: 我看到 gurobi 支持多目标优化,因此以下代码可以工作:

model.setObjectiveN(gp.quicksum(T[m] for m in machines),2,1)
model.setObjectiveN(- gp.quicksum(Pipe_Box[i,c] * box_convenience[i][ii]
                    for i in pipes for ii in pipes for c in boxes if 
                    pipes.index(ii) > pipes.index(i),1,1)
model.setObjectiveN(- gp.quicksum(Weight_Check[i,m] * Pipe_Weight_Flag[i] * k2 
                    for i in pipes for c in boxes for m in machines,1)

问题还是一样,有没有办法改变权重和优先级参数,得到不同的解决方案?

解决方法

这并不总是可行的,但如果你能用美元来表达这两个目标,那么这个问题就会迎刃而解。

否则,我通常做的是:(1)找到目标的“框”(每个目标的最小值/最大值),然后(2)进行粗略的网格搜索。这会产生一些您可以用来改进事物的结果。 (估计的)有效边界的图片有助于传达事物,还有助于识别需要更精细网格的有趣区域(事物可能在部分空间中是平坦的)。

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