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TA的每日心情 | 开心 2020-11-14 17:15 |
|---|
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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。
4 R# l/ i! c9 s4 U" @$ T' s) L; d3 i4 _. p8 n2 N( {8 `! y
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1 | Y: F3 \3 ]2 o: ^6 m7 _) Q
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。
. I3 h* ?" t V( V5 r; R# s8 X1 N Z- Z; i
![]()
. o, r8 t& O0 Z0 b+ k& ^
1 h2 S+ ?4 @: S w9 U; ?* F& o0 N" L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。
$ I- v2 r0 U5 `8 J: b( r, x7 k2 W3 B3 u4 M7 X, h
![]()
0 Z# @" J$ D8 b% Q0 ^, M$ I w/ I+ R' P
8 P5 S- Z+ F2 Y% f' o8 Y4 ?& |$ K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。! o5 t0 r# v# m% z
0 @- H' d& s' e3 o
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。
2 `- {# o# [% G9 ?* k
3 t3 g1 N6 L* O, j; |6 L% j2 建立模型
3 H6 r! v# g4 }' [. m& _( M& U! n. }' ]
(1)问题分析, F( b# C9 F' P# c
' u* D) t- V* y( t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。
% L: K) G3 s& b% u1 R' s! \8 {0 I% F* B4 D3 S* i8 O
(2)符号说明5 t- J% n r4 w' j& q
! p9 M4 g. F l- p0 F
为了建立这类问题的一般模型,我们定义如下数学符号: . T7 Z* ~* S: W) A" [
6 i3 J) k6 ], d3 }( fN :生产项目总数(本例中 N =7);0 M8 I- m5 \, W+ K9 d0 _9 G% _
0 @! Y4 y3 c/ q: \0 R
T :计划期长度(本例中 T =6) ;* l% |, q, T# x+ t* ~6 \
# V9 h+ ^( T4 {9 n. u: N5 y; VK :瓶颈资源种类数(本例中 K =1 ); . b+ P3 ?: k T3 z! x4 Q
! M5 N4 v, q% h. x" O1 E- }
M :一个充分大的正数,在模型中起到使模型线性化的作用;
8 \0 i. Y0 D+ e6 J5 z& N+ H$ B& e' z" U8 X2 B
: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);
+ S, Z: h( w+ v4 A% C4 @) v+ t! H l% v
R1 `/ g8 y H+ R( [' @ :项目i在t时段的生产批量;
. i# M+ i: H5 [4 s7 N4 ?* _; x
:项目i在t时段的库存量; , Y+ P" o( F9 S8 S" H2 a/ U
: q1 {8 h5 O/ R2 E :项目i在t时段是否生产的标志(0:不生产,1:生产); - V# O6 [6 ?3 z9 n
5 e( V: J9 b! ^) D4 W :产品结构中项目i的直接后继项目集合; 6 z3 v7 H) J1 w9 P
3 s2 M- a9 J2 B7 J; a :产品结构中项目 j 对项目i的消耗系数;
' Z D, H, X" t' Y/ b) ]* `7 w& m7 z
:项目i在t时段生产时的生产准备费用;
! J1 n8 B+ F4 R& d" r: A6 m' \/ r8 T7 _7 N% n) \4 S( P9 y5 Z
:项目i在t时段的单件库存费用;
% ~# c6 M: m' y# a% C" O! p3 n; v6 `$ n+ m( P! B: i1 i
:资源k 在t时段的能力上限;
/ I+ X+ ~8 L* Q [4 m" W) Q. c
+ ^0 O0 h! V: ~( L a :项目i在t时段生产时,生产单个项目占用资源k 的能力; 0 o& r/ N8 o" R6 Q
) V$ S1 n9 b% C: N1 I6 \
![]()
- P" @ R' M/ z) e+ C5 k8 `! C5 [) a
(3)目标函数
& j9 W7 o' b: J3 P$ F5 {9 R6 \+ t3 c. \9 f; l* s6 r6 i
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
- [, _( A. W2 x O+ }0 }4 l
4 {; i V' h1 o" x# N) s ( 1 )9 T- x9 `% I4 V
3 a* o! _& i; s' O, x
(4)约束条件) E7 s: o6 k+ D! R W7 b6 D
' g) ~- z0 b g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 ): 9 P* \5 ]/ B( A2 }
( |, U, n0 x$ E V' R k; f" w. R6 ~
( 2 ) 1 o! H% ^' e' ~1 ~8 `
K7 W: _( F/ U4 R9 Q资源能力限制比较容易理解,即
+ B, T/ Q$ T0 g: Z8 N- Z* }' V1 b; M# P3 S' B6 K
( 3 )
; w9 G$ O9 v6 @( v3 `; {6 J# K! I) X+ m9 s; L# A5 l$ e/ x- l5 _
1 P- z7 ~4 t9 a' S& q
& l- T) H0 L4 e1 T. }# w- @) X3 求解模型 ( e! Q% {5 Z* v9 t+ i
* D! @% |2 t! X+ j7 g5 P$ ?$ G
![]()
; h" E, o* [2 G" x* t( t
4 b$ T8 H3 ]+ j![]()
( @3 @% P5 }0 |& O; ?3 Z9 D/ u1 k( e% M$ e7 y/ L8 T
: z; u3 v8 M6 ^, P0 K/ v2 J" d5 t1 i; u
MODEL: 9 H& G! W* { T/ n* y
TITLE 瓶颈设备的多级生产计划; . J/ r$ M1 U: ~0 {
SETS: * l* ^* p1 }! [2 K; M# W
! 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;
3 L }. H r$ QPART/A B C D E F G/:Setup,Hold,A;
, m7 k! J) J& x1 d5 |! TIME=计划期集合,Capacity=瓶颈设备的能力;
: M8 o, F9 @: N# c9 hTIME/1..6/:Capacity; 9 k& y, s# s' q% n. x: x4 i8 D. [
! USES=项目结构关系,Req=项目之间的消耗系数; 0 G: v: X6 ^8 F* u t7 K4 c
USES(PART,PART):Req;
6 s) o# u6 d7 v1 ?! N! 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;
* E& F8 V' v4 _3 J1 xENDSETS $ s; r" m5 X5 M; M; N
! 目标函数; 2 j- E% V8 R) A. _
[OBJ]Min=@sum(PXT(i,t):setup(i)*Y(i,t)+hold(i)*Inv(i,t));
! D7 X% ]) o F* m1 c! 物流平衡方程; 0 f" W( B- z2 V2 Y" p, T
@FOR(PXT(i,t)|t #NE# 3 t) K; U+ k) ?7 s
1:[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#
, `: l' z- N4 R$ [( M, R& \9 `1:[Ba0]X(i,t)-Inv(i,t)=Demand(i,t)+@SUM(USES(i,j):Req(i,j)*X(j,t) )); 5 R& ?4 F8 N9 D- e( l& k$ ^
! 能力约束; 2 k7 n# ?; E0 W T& a9 y- F+ P
@FOR(TIME(t):[Cap]@SUM(PART(i):A(i)*X(i,t))<Capacity(t));
0 s/ d0 r9 \% A/ ]! 其他约束; 8 h7 b+ [, i( G) g2 J
M = 25000; % A5 Z6 o) w }; U+ ~2 E$ f
@FOR(PXT(i,t):X(i,t)<=M*Y(i,t));
9 a* [ }6 `' I" M% c# e@FOR(PXT BIN(Y)); ( s% s7 U) k4 X5 B
DATA:
, T% ]. {6 @6 F1 ] @Demand=0;Req =0;
W8 T" U, Y7 d3 m- I. X5 rCapacity=10000 0 5000 5000 1000 1000; 2 X8 k3 X+ r& z& |: T5 C8 s) N9 Y
Setup=400 500 1000 300 200 400 100; ' l; j0 Q& c8 s7 ^7 _
Hold=12 0.6 1.0 0.04 0.03 0.04 0.04;
8 J5 s `7 q9 q; uA=0 5 8 0 0 0 0;
% P' m7 f% h& |2 tENDDATA + W( m6 @9 m( a( S5 f- u" V" J
CALC:
! C/ H. o- I0 c1 h2 C, c% pdemand(1,1)=40;demand(1,3)=100; 2 k9 }$ E2 g9 `+ o4 M! u7 w5 K
demand(1,5)=90;demand(1,6)=10; 8 G% Z6 J# l. s8 X3 r
req(2,1)=5;req(3,1)=7;req(4,2)=9; $ P- R4 G4 b& |/ l
req(5,2)=11;req(6,3)=13;req(7,3)=15; 1 ?3 P# Y5 g% }5 b
ENDCALC 3 C% N) k+ E: A' ?
END0 T9 v, O# u1 O6 y, m: g" ^
: I0 X! Z: U: n: M+ a, }
![]()
# v2 T- ?. W8 N) B" n% s, W& y r3 a习题:
* J, b, g% X! B2 a' O; a5 `9 E! K3 y8 V" T! Z
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。) N4 `. m1 g# z( X4 ]* F& z
+ g* U3 I: [# Z
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。
1 B) s3 {/ Q D1 w, U. a |6 T4 }. Z; J" L0 M
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。
9 ?7 V8 \# q& ~2 r" B
5 s! K6 U; @' b: L' R6 I) u5 h) D6 \3 L7 O* t8 a& p
8 ]- F) W7 m4 O) l* P
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。
. y6 C$ |4 o* ^
% P x4 O7 I. E; ~. q" M! ^6 p I
9 W) g2 @( v& h$ w; u, D
2 B1 g: v3 Q* W: U1 A/ i
: W; m/ T6 c l( {/ ` D! {' @7 _! S3 ?" F+ L7 {
先建立一般情况下的数学模型,再求解以下的具体问题:
% Y% O% }8 L& q) w. K5 Y6 h* T; j- M! a
(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 J3 v. L- q/ ?1 }7 \2 i- }$ @# P/ F/ ]# y8 O
(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 k- Y$ D2 I. S3 {% @# ?————————————————
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$ F, G- s" ^) O+ F+ c5 k
$ |3 D# c; B+ h: h2 e, j7 b |
zan
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