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TA的每日心情 | 开心 2020-11-14 17:15 |
|---|
签到天数: 74 天 [LV.6]常住居民II
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问题实例 :在制造企业的中期或短期生产计划管理中,常常要考虑如下的生产计划优化问题: 在给定的外部需求和生产能力等限制条件下,按照一定的生产目标(通常是生产总费用 最小)编制未来若干个生产周期的最优生产计划,这种问题在文献上一般称为批量问题 (lotsizing problems)。所谓某一产品的生产批量(lotsize),就是每通过一次生产准备生 产该产品时的生产数量,它同时决定了库存水平。由于实际生产环境的复杂性,如需求 的动态性,生产费用的非线性,生产工艺过程和产品网络结构的复杂性,生产能力的限 制,以及车间层生产排序的复杂性等,批量问题是一个非常复杂、非常困难的问题。 我们通过下面的具体实例来说明这种多级生产计划问题的优化模型。这里“多级” 的意思是需要考虑产品是通过多个生产阶段(工艺过程)生产出来的。
6 I- L5 s% ?1 b( i# _/ H) j2 j8 l- x+ d4 g5 i
例 1 某工厂的主要任务是通过组装生产产品 A,用于满足外部市场需求。产品 A 的构成与组装过程见图 1,即 D , E,F,G 是从外部采购的零件,先将零件 D,E 组装成部件B ,零件 F,G 组装成部件C ,然后将部件 B,C 组装成产品 A出售。图中弧上的* S. G' u8 F6 t
数字表示的是组装时部件(或产品)中包含的零件(或部件)的数量(可以称为消耗系 数),例如DB弧上数字“9”表示组装 1 个部件B 需要用到 9 个零件D;BA弧上的 数字“5”表示组装 1 件产品 A需要用到 5 个部件B ;依此类推。
9 ^" D; { {' m1 D- [% ? W# `) d: V8 s) k* {+ N E; b5 W
![]()
, C8 e2 {3 z; b+ o0 \& [! O& [* M! O6 k3 h/ m# M; p) \
假设该工厂每次生产计划的计划期为 6 周(即每次制定未来 6 周的生产计划),只 有最终产品 A有外部需求,目前收到的订单的需求件数按周的分布如表 1 第 2 行所示。 部件 B,C 是在该工厂最关键的设备(可以称为瓶颈设备)上组装出来的,瓶颈设备的生产能力非常紧张,具体可供能力如表1第3行所示(第2周设备检修,不能使用)。 B,C的能力消耗系数分别为 5 和 8,即生产 1 件B 需要占用 5 个单位的能力,生产 1 件C 需 要占用 8 个单位的能力。 5 z/ s7 [6 W4 T& q# b- ?2 V
0 F- @: X; u7 K7 U* y
/ k5 i: G' n- v" k2 e& G; b
4 R4 `9 t( {( W- |对于每种零部件或产品,如果工厂在某一周订购或者生产该零部件或产品,工厂 需要一个与订购或生产数量无关的固定成本(称为生产准备费用);如果某一周结束时该零部件或产品有库存存在,则工厂必须付出一定的库存费用(与库存数量成正比) 。 这些数据在表 1 第 5 、6 行给出。
- F/ U/ x) K% d, z3 d9 n3 j& F4 D7 S( B j r q. z) g9 F
按照工厂的信誉要求,目前接收的所有订单到期必须全部交货,不能有缺货;此外,不妨简单地假设目前该企业没有任何零部件或产品库存,也不希望第 6 周结束后留下任何零部件或产品库存。最后,假设不考虑生产提前期,即假设当周采购的零件马上 就可用于组装,组装出来的部件也可以马上用于当周组装成品 A。 在上述假设和所给数据下,如何制定未来 6 周的生产计划。: F1 |/ Q+ Q/ S l7 u
8 d: ~: {! V% m% m8 \! \. d2 建立模型
6 K% `2 ^2 u" s& S1 U3 a8 `( }% H7 W; ^' P* m& W) o' ]6 y
(1)问题分析
8 U( p" Q+ U" o! ?
6 S% z m: A7 I: o v$ h这个实例考虑的是在有限的计划期内,给定产品结构、生产能力和相关费用及零 部件或成品(以下统称为生产项目)在离散的时间段上(这里是周,也可以是天、月等) 的外部需求之后,确定每一生产项目在每一时间段上的生产量(即批量),使总费用最 小。由于每一生产项目在每一时间段上生产时必须经过生产准备(setup),所以通常的 讨论中总费用至少应考虑生产准备费用和库存费用。其实,细心的读者一定会问:是否需要考虑生产的直接成本(如原材料成本、人力成本、电力成本等)?这是因为本例中 假设了不能有缺货发生,且计划初期和末期的库存都是 0,因此在这个 6 周的计划期内 A的总产量一定正好等于 A的总需求,所以可以认为相应的直接生产成本是一个常数, 因此就不予考虑了。只要理解了我们下面建立优化模型的过程和思想,对于放松这些假 定条件以后的情形,也是很容易类似地建立优化模型的。- K7 l% ^6 d8 l) D/ I
1 R, o2 A9 c4 o$ Z/ z
(2)符号说明
- k+ |, U, s: X* C& w% J7 C, W1 b4 B9 `$ ~
为了建立这类问题的一般模型,我们定义如下数学符号: & f1 l# @8 }2 P" H
6 t P2 h3 r5 `+ Z" a
N :生产项目总数(本例中 N =7);
1 a6 k) y) W$ {$ u$ k5 z
2 r; ]) X7 m4 c c. e, j+ S5 MT :计划期长度(本例中 T =6) ;& M% ?" r! a; c* t5 N# J
( S2 H- |: c$ B/ }K :瓶颈资源种类数(本例中 K =1 ); 1 N3 t3 p; G; v% }- J/ }9 y
$ ^. g# j; J" lM :一个充分大的正数,在模型中起到使模型线性化的作用;" J$ _# L: U" |8 V: b) X
4 V* o& {: J E# P :项目i在t时段的外部需求(本例中只有产品 A有外部需求);' j/ J1 T6 }3 x0 @2 h8 x
1 N3 t8 Q! W2 m2 W5 o, I) |
:项目i在t时段的生产批量;
8 c; w/ b/ w5 E& z8 t: \" A6 B
! P) t& o4 y7 Y! | :项目i在t时段的库存量;
- m3 q6 G% {$ L$ f9 A; o& T$ d3 f/ d6 g) l- G3 i' Z
:项目i在t时段是否生产的标志(0:不生产,1:生产); + B j# i* ?/ a) {# K' m o6 }
! v; h4 i) B0 {
:产品结构中项目i的直接后继项目集合; 3 j* F% u, o1 h( u8 d/ e
$ ^2 w H3 X$ O% | I
:产品结构中项目 j 对项目i的消耗系数;
" {9 x; i! j' \" r6 j4 Z) Y5 u$ Z7 p6 }* z
:项目i在t时段生产时的生产准备费用;
+ Y+ \6 `# R0 Q4 x& ~" s) |% E8 h+ B
:项目i在t时段的单件库存费用;
; a# q+ `, x) \! h, K6 L4 V# M/ l$ C ^5 z+ d
:资源k 在t时段的能力上限; & G- N* [3 r1 V) ^+ f) t+ W# ~
8 B9 e& V: {8 Z6 E
:项目i在t时段生产时,生产单个项目占用资源k 的能力;
5 W' T; r7 M4 r7 T# ]# Y( H/ S8 l& C) s
![]()
7 g6 \9 J4 n9 D8 }3 d
( }% I4 f/ A/ a0 {$ r8 Z(3)目标函数: |7 N* V- j' e! t# B' t
. S+ B7 H- o- e
这个问题的目标是使生产准备费用和库存费用的总和最小。因此,目标函数应该 是每个项目在每个阶段上的生产准备费用和库存费用的总和,即
8 b1 s; C- P& K) ]# ?" C; j' {, V: ^2 o1 U' l
( 1 )
+ M& P/ j5 Y& E" q5 `; X& V b6 p* q: k h8 G/ m6 c1 O
(4)约束条件
7 X; ^' a- T( |1 U3 V+ b
% O5 I% |3 o9 c" p这个问题中的约束有如下几类:每个项目的物流应该守恒、资源能力限制应该满足、每时段生产某项目前必须经过生产准备和非负约束(对 是 0− 1约束)。 所谓物流守恒,是指对每个时段、每个项目(图中一个节点)而言,该项目在上一个时段的库存量加上当前时段的生产量,减去该项目当前时段用于满足外部需求的量 和用于组装其它项目(直接后继项目)的量,应当等于当前时段的库存量。具体可以写成如下表达式(假设 ): 8 c m3 R8 `6 A) h5 X
! ^' G! |9 x$ w# h% ?2 {2 F8 f ( 2 ) 7 k# I. Z" P( \' ?( Z8 l: H) T
: _, [2 l" o- [ M% ]& ?- t资源能力限制比较容易理解,即 ' Y; t2 z5 b5 ^" q* }- H
- g- W9 w5 z2 u% ^- L* K ( 3 )
; Q8 O: X) u! {% z" Z/ N3 ?; y0 W! D+ m
![]()
1 I+ _2 Q- y- Z# u1 m$ w X0 M0 J& _. x; x/ C P+ ~: \
3 求解模型
# M- j& c0 |/ S% M! ]% v, P
. U; I& D l9 W" w3 V9 m![]()
1 S( a$ y. @) d) z
: O' i) [5 b0 x! \% t![]()
$ R( \ k; ^2 W9 a6 s2 y4 u
/ H( e) n: h Q, y, _9 p, I- w0 p( k1 \& Q, b- E( [7 g
3 Y, E; n3 l$ g$ M! w. V8 d: v) Z
MODEL: 5 N1 N1 A* P5 D
TITLE 瓶颈设备的多级生产计划;
O6 B! r5 m5 z; }' JSETS:
2 D0 f) Y& t9 d" b! PART=项目集合,Setup=生产准备费,Hold=单件库存成本, A=对瓶颈资源的消耗系数; 0 m! Z2 Y# h3 k' c6 s( y
PART/A B C D E F G/:Setup,Hold,A; # C# c* ]) `" d+ q: s [
! TIME=计划期集合,Capacity=瓶颈设备的能力;
3 ]5 r" L' c3 VTIME/1..6/:Capacity;
2 ~( m/ V! o$ c: l, ^! USES=项目结构关系,Req=项目之间的消耗系数; 1 h( u7 C* X# a# B
USES(PART,PART):Req; * E5 ~/ X% d! T( Q2 ~7 }& ]
! PXT=项目与时间的派生集合,Demand=外部需求, X=产量(批量), Y=0/1变量,INV=库存; PXT(PART,TIME) emand,X,Y,Inv; 3 x- E1 y& ?5 }
ENDSETS
! w3 J+ S5 r- S, \! 目标函数; 1 a. e2 l2 _/ V1 L: o8 `4 R
[OBJ]Min=@sum(PXT(i,t):setup(i)*Y(i,t)+hold(i)*Inv(i,t));
7 s- @4 L# N: V0 K& h2 u! 物流平衡方程; ) B$ P0 T* U9 d+ V) o
@FOR(PXT(i,t)|t #NE#
, T2 S5 n% `& G; M/ x# s5 x' q9 n1:[Bal]Inv(i,t-1)+X(i,t)-Inv(i,t)=Demand(i,t)+@SUM(USES(i,j):Req( i,j)*X(j,t))); @FOR(PXT(i,t)|t #eq# / ~% C" D1 B6 j0 r* e( y6 M; R0 ?
1:[Ba0]X(i,t)-Inv(i,t)=Demand(i,t)+@SUM(USES(i,j):Req(i,j)*X(j,t) ));
) D2 H* W B5 e! 能力约束;
8 u& e- ~7 [$ U; q% H' }@FOR(TIME(t):[Cap]@SUM(PART(i):A(i)*X(i,t))<Capacity(t));
4 a& e. ?2 j4 w5 V2 G! F0 h' v! 其他约束; * e4 H* `- H. ]) d% e2 u. Z
M = 25000;
& T7 C/ N' I. l6 P) b5 \@FOR(PXT(i,t):X(i,t)<=M*Y(i,t)); 0 t6 B1 M& p3 w) ?# G
@FOR(PXT BIN(Y)); 6 k# S* m9 M- J
DATA: & u# B z P. P* F
Demand=0;Req =0;
6 d0 v& C1 f+ E9 M, ZCapacity=10000 0 5000 5000 1000 1000;
1 ^( N, g+ A$ x& @8 N1 WSetup=400 500 1000 300 200 400 100;
0 l- |$ G" V6 s+ KHold=12 0.6 1.0 0.04 0.03 0.04 0.04; ( u, @' Z3 u* _' a& z- g
A=0 5 8 0 0 0 0; ) |; M/ Q8 _2 h5 U! v' n& A7 e
ENDDATA 3 P- _, u) f( G' u
CALC: ; v9 E6 s( y" g) q" A
demand(1,1)=40;demand(1,3)=100;
/ Z( D7 J1 ? F7 P, _: b) G8 qdemand(1,5)=90;demand(1,6)=10; 0 I; j' p3 F( K& ]0 ~' a
req(2,1)=5;req(3,1)=7;req(4,2)=9; . B. a7 D3 A; X# R
req(5,2)=11;req(6,3)=13;req(7,3)=15; 7 x6 G1 V# s: N4 h9 @% I0 h
ENDCALC
& l8 [4 \. Z6 [; ?) J, C* CEND0 n5 d1 ^ w7 i: ]2 p3 X+ ~) V
) z1 A& }8 h7 E+ S1 C V7 I) d
6 q4 g3 D, s/ x
习题:% Y4 s: J; n: \! t( p
- X# H* j+ B: p7 }1.某农户拥有 100 亩土地和 25000 元可供投资,每年冬季(9 月中旬至来年 5 月 中旬),该家庭的成员可以贡献 3500h 的劳动时间,而夏季为 4000h。如果这些劳动时 间有富裕,该家庭中的年轻成员将去附近的农场打工,冬季每小时 6.8 元,夏季每小时 7.0 元。/ g8 p) c% j5 e: u
: }2 q5 \5 i. X' K9 m/ E$ I
现金收入来源于三种农作物(大豆、玉米和燕麦)以及两种家禽(奶牛和母鸡)。 农作物不需要付出投资,但每头奶牛需要 400 元的初始投资,每只母鸡需要 3 元的初始 投资。每头奶牛需要使用 1.5 亩土地,并且冬季需要付出 100h 劳动时间,夏季付出 50h 劳动时间,每年产生的净现金收入为 450 元;每只母鸡的对应数字为:不占用土地,冬 季 0.6h,夏季 0.3h,年净现金收入 3.5 元。养鸡厂房最多只能容纳 3000 只母鸡,栅栏 的大小限制了最多能饲养 32 头奶牛。
4 `' h% Z, g8 }3 M" X$ D) \5 t. O' p2 `3 |4 s9 t4 e1 E# S! g
根据估计,三种农作物每种植一亩所需要的劳动时间和收入如表 11 所示。建立数 学模型,帮助确定每种农作物应该种植多少亩,以及奶牛和母鸡应该各蓄养多少,使年净现金收入最大。
3 `) M# s$ h W) L- s! Z# t4 P0 e8 f. X
9 [+ G2 R- v- A+ E7 S* x# g
* f4 s% ]( t+ c0 p" j
2.如图 4,有若干工厂的排污口流入某江,各口有污水处理站,处理站对面是居 民点。工厂 1 上游江水流量和污水浓度,国家标准规定的水的污染浓度,以及各个工厂 的污水流量和污水浓度均已知道。设污水处理费用与污水处理前后的浓度差和污水流量 成正比,使每单位流量的污水下降一个浓度单位需要的处理费用(称处理系数)为已知。 处理后的污水与江水混合,流到下一个排污口之前,自然状态下的江水也会使污水浓度降低一个比例系数(称自净系数),该系数可以估计。试确定各污水处理站出口的污水 浓度,使在符合国家标准规定的条件下总的处理费用最小。
" {; n2 x2 K( x2 }. O4 j0 Z& L% q; f2 A7 ~! v
5 Y; Y" S4 P0 A( f0 n3 [
5 O$ D5 s7 Q$ `+ X
, f5 o5 e0 d% p( i; M6 m; G+ W; q- X) E4 w' O. P
先建立一般情况下的数学模型,再求解以下的具体问题: 6 Y8 [0 f: U0 }7 Y
* N+ R& K' X }1 F7 s, @0 q+ Y" v
(1)为了使江面上所有地段的水污染达到国家标准,最少需要花费多少费用?& E J h; L$ J) v2 c( i. V) J4 z! k
2 W F% R) M! d; _6 |) `(2)如果只要求三个居民点上游的水污染达到国家标准,最少需要花费多少费 用?
9 N( D) h2 N5 ~————————————————
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Y, w2 P% g! ^原文链接:https://blog.csdn.net/qq_29831163/java/article/details/894139031 z9 ~: u& g5 C, E- T3 V- N5 U
5 j& i$ J( W6 D1 O- p$ n @) G9 j7 x% J. _( S1 T) {/ o! S
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zan
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