- 在线时间
- 791 小时
- 最后登录
- 2022-11-28
- 注册时间
- 2017-6-12
- 听众数
- 15
- 收听数
- 0
- 能力
- 120 分
- 体力
- 36467 点
- 威望
- 11 点
- 阅读权限
- 255
- 积分
- 13901
- 相册
- 0
- 日志
- 0
- 记录
- 1
- 帖子
- 616
- 主题
- 542
- 精华
- 12
- 分享
- 0
- 好友
- 225
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
 群组: 2019美赛冲刺课程 群组: 站长地区赛培训 群组: 2019考研数学 桃子老师 群组: 2018教师培训(呼伦贝 群组: 2019考研数学 站长系列 |
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。 8 O- C, @ {. t5 p! s! Q
8 z+ q5 G" k: p/ p0 s5 c0 ^
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
! t5 _* B8 a8 V3 n* y, [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。
! m, _6 Q! Q& r: _6 ]
( z8 R) @& H# W# ~8 W0 T+ D![]()
/ P# M0 q3 L6 [" Y0 a+ F1 O5 u& i. P# u! g8 `( i* K4 \$ {/ A4 G
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。 & Y' R* N, ^; u/ [. @
5 E! e e% m2 [4 q! s , l! ^8 L% L+ e* v$ ~
7 D# d5 l7 O* ~' b) f+ y6 @
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。
6 k. J t/ v* h' O
* k# Z: G! ^7 \8 s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。) z$ g$ v, w. ^7 O2 D; C, r5 _
% S4 _6 s( o3 k( @5 ?$ f2 建立模型$ s2 Z2 b1 g' u2 M: S/ F9 W- j3 @
3 |( i7 ?& N+ U& X* `+ V
(1)问题分析
5 |# p1 ?+ l) `+ Q' G- K6 k; z
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。* }5 p' T; O; ~, ^# O/ }
8 a5 z7 X3 p/ U! U0 ^
(2)符号说明: @" @5 D5 a. r; v; I* ?) N
; X+ V& j! \$ w& D! Y8 O
为了建立这类问题的一般模型,我们定义如下数学符号: $ @8 {9 `$ e, E* E/ }4 F
% n; ^5 c* d3 T6 f z
N :生产项目总数(本例中 N =7);
3 g R* }# |7 y: ]" p `) v9 q* Z& @! o1 m% z: p/ T$ j
T :计划期长度(本例中 T =6) ; l% X q$ S, Z. \
7 @' S) |" u6 F/ f# \* ?
K :瓶颈资源种类数(本例中 K =1 ); - s# x$ G7 f( \
" a& b0 N/ V- ]1 P# Y; aM :一个充分大的正数,在模型中起到使模型线性化的作用;3 R- W6 Y3 N6 d m2 R* h; p
, o/ I3 A3 q! ^) z2 j
: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);; l3 W$ e1 L: R+ @0 I+ E2 k! f
$ z2 K8 `$ V9 q7 r :项目i在t时段的生产批量; ) ^7 r4 v7 D ~) R6 c! P
4 y% z& M( h( d7 _8 D X* _ :项目i在t时段的库存量;
' v2 s* P% y2 G/ M9 Y4 F# a: A* R2 V6 M+ d b( S W" f* c
:项目i在t时段是否生产的标志(0:不生产,1:生产);
4 C( j9 p% ^) n# P, I( y" N; `% C& p6 E; `4 `% K
:产品结构中项目i的直接后继项目集合;
; |" f, P P' [" e9 v" o: u3 N' p0 N; }2 @! V. A$ `, `7 v
:产品结构中项目 j 对项目i的消耗系数; 9 ?3 Z; Z3 N4 {
1 Z' S( u/ ^8 p: e$ K, A
:项目i在t时段生产时的生产准备费用; # S2 b$ z9 n- o9 [( d; H
8 I" W- N" y1 ~) { W# ^ :项目i在t时段的单件库存费用;
0 a& G" W& k+ G. ]* }. H
/ c7 `% ?: l! R; P, f7 H :资源k 在t时段的能力上限; 5 x1 E6 |" T% {3 G
O* s3 V3 A( i- o" Z' ~
:项目i在t时段生产时,生产单个项目占用资源k 的能力; $ H( @9 P( u9 E$ b0 D
0 z9 m% G+ `2 |) ` / O2 a& o" M7 p
0 f( L6 W. z# ?# B5 l: v(3)目标函数& h; i: G: S) T( m4 ?
; n( R* Z2 Z3 C: F) u l; @$ y& Z
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 # l2 B: J1 C/ \
( }! T4 F6 V: h" m
( 1 )
3 B$ t' F% M5 ^& k
' x! S% M7 Z" z3 B) K5 E& V(4)约束条件2 O: a) `; @- I8 N( G F
- x* H7 T9 v* z. c3 W ]' x
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 ):
$ }# e2 A" @* Y- p) W+ M8 {% R: d
" V5 { d8 g1 Z+ w# L ( 2 )
) x4 r' L* a# }3 \! t y3 a. ?; x. q+ b* d1 K) I
资源能力限制比较容易理解,即 - M6 x Y/ o3 ~, @$ p
7 g, Z) @+ {$ M6 p- d" f5 `2 x
( 3 )
% R* V m, v# T& K$ o3 W$ s; P# C, s$ D- y6 Z0 L+ C3 J p) g
' l+ b; z6 Z6 C
' T9 D G8 V+ U6 j3 t( m! D; t3 求解模型
2 s4 D, k2 i1 S( @. H
) m$ T; i0 z; w![]()
7 i! V) e6 M# m6 H% q1 ^
% n Z! c$ b+ C- \- ~ 8 f, ^# s. s4 Q0 N' B q4 [2 T
' X2 ]- c0 J! y4 }5 I6 X
* X3 j' `5 M" p9 F& x& W" { z
) C$ P( f& g2 K v1 L
MODEL:
! J/ b; J4 `; d- Z& ]TITLE 瓶颈设备的多级生产计划; + {6 [* y+ s$ l
SETS:
8 c- o. b7 e5 y5 o. h- }! 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;
9 _: m% l! h. T0 iPART/A B C D E F G/:Setup,Hold,A; 6 G4 k: J7 F+ Z
! TIME=计划期集合,Capacity=瓶颈设备的能力;
5 h; p' B, m, ~. V# Q& {TIME/1..6/:Capacity; 4 [+ n& R- B) {2 c6 W& R8 ]
! USES=项目结构关系,Req=项目之间的消耗系数;
4 [ _4 ` j# f7 k% o& o$ [0 aUSES(PART,PART):Req; ( U. g3 Z1 j: E
! 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;
5 m% C! `% h# G1 @! W& hENDSETS
$ Q' W1 g# b8 y; m! 目标函数;
; B; T5 l% [& d( f& a[OBJ]Min=@sum(PXT(i,t):setup(i)*Y(i,t)+hold(i)*Inv(i,t)); 0 H' S% _2 E3 v1 i3 D
! 物流平衡方程; $ x% E% E4 ^$ E& h8 W& G8 N
@FOR(PXT(i,t)|t #NE#
% ^4 f4 _- p: z% e' S/ f, J4 J8 Q1:[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# . K& ` {5 v7 s; Y; r8 K
1:[Ba0]X(i,t)-Inv(i,t)=Demand(i,t)+@SUM(USES(i,j):Req(i,j)*X(j,t) )); $ l5 a. J. ?# z6 E& O' m
! 能力约束; 5 b9 |$ n/ V9 t$ t
@FOR(TIME(t):[Cap]@SUM(PART(i):A(i)*X(i,t))<Capacity(t)); % E# S# t! P+ u$ z2 i+ `
! 其他约束;
& ~2 i$ l- H) S% HM = 25000;
) ]! z7 o' e0 c7 y c1 j: O! [/ _@FOR(PXT(i,t):X(i,t)<=M*Y(i,t));
F7 s, N2 `, g Y@FOR(PXT BIN(Y));
k* y `( ^" MDATA: & L6 C8 n# ]1 f$ k+ ?5 E7 M
Demand=0;Req =0;
! x& V$ B+ K" r; Y; `# _Capacity=10000 0 5000 5000 1000 1000; 4 x+ A m( a$ f4 ~2 _9 j
Setup=400 500 1000 300 200 400 100; ) d- ^( Q6 S! V7 u
Hold=12 0.6 1.0 0.04 0.03 0.04 0.04; . f+ W8 k# v+ \9 a6 d% z
A=0 5 8 0 0 0 0; 6 @! ?; D' g2 ^7 _+ p
ENDDATA ; K- T! b5 M- \- A
CALC:
# \& R5 @5 H5 t/ b7 bdemand(1,1)=40;demand(1,3)=100; * E; m$ J% r3 j- ]
demand(1,5)=90;demand(1,6)=10; 6 _* u- A8 ]1 [" ]& k5 t
req(2,1)=5;req(3,1)=7;req(4,2)=9; 2 T$ g3 y) q1 [& W7 z
req(5,2)=11;req(6,3)=13;req(7,3)=15; 1 P: j$ g" D9 y' L
ENDCALC
; V" G+ b, g6 C4 EEND: f/ E: T! ]; Q* ]- I
9 h1 e$ u) P' d7 N+ W( B5 o ; T2 {7 n! ?# y
习题:
i( o! Z8 u' P- T8 Z1 ^* h5 K- |& u9 C$ [& ?
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。
0 I* i& d' x. _% G
( ~& a$ `; l2 S. Y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。' P& s( J4 j' v& m4 u; m$ E' b0 N' v: c
# n4 j, Y; p7 v1 Y7 l! N
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。
0 h5 x5 s6 h) i* R2 E# W4 i- }3 ]$ Y' q# |. `, F' p& ^; U
6 y3 f! J5 w; }7 h9 V
% q' u5 S. }1 r0 O" d$ `" M+ B
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。
' ~6 {7 @4 m* `5 F$ ]1 [6 b8 I
# @4 N4 O3 q- b: h. a1 I( }- S8 q7 B+ h0 ~$ V8 U& T
# q! g: b8 c" v% G( d6 ]
: Q3 B% v; q" D) z2 Q/ m. N3 t% I" A$ |3 |( r) K# o) W: j
先建立一般情况下的数学模型,再求解以下的具体问题: 6 ?- D% M7 i. R3 d! I6 o+ ~
8 n3 ^4 `& t1 @4 i2 p(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?4 A4 L% ~0 q9 t3 }* r% `" u
' |5 w+ Y! } u v, }' ~8 D(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? / I' j" {, X1 \! d8 N
————————————————
: P1 v( a Z, h' I5 O版权声明:本文为CSDN博主「wamg潇潇」的原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接及本声明。$ ~- T, d; o/ B5 d* ~
原文链接:https://blog.csdn.net/qq_29831163/java/article/details/89413903
. E) G+ j4 E/ q3 }( r# a8 l
2 Z$ C$ F2 L' b" d. S! [& p# X: g7 C" e* z
|
zan
|