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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。 D( k5 T b( V* _# g
$ t2 Z3 A$ ~4 \0 A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; f9 h2 Y9 x, {
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。
: S+ V# Q: R5 d" u# W* L- V4 m- T. F; `1 U8 r
6 u) E3 U8 b( S
. P7 {% h9 [5 V6 R0 ]% K/ Q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。
# k5 ]$ I. V- ~: F8 _
( h: ]$ l! b5 ?, l2 j6 v+ D w- W4 W![]()
5 ? X' A' y2 Q [/ Q% a g
' v, J3 @. @8 [9 s6 r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。
# n/ h' X+ w$ b9 m. S; i( V+ z$ a7 D( v$ A+ c
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。! f' U5 g' g+ T: Z! G
& J$ B# S1 h2 T) U2 M2 建立模型
/ }1 n- [- u9 V9 `: B
. W+ M* D( P Y. y' `(1)问题分析, @. J! L+ l E# E( ~
8 A$ H7 T& i5 [
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。" T. m8 j+ z) N/ }! i- `8 v3 f% R- |: ?
' `5 j3 @! S* S) t5 g/ R(2)符号说明
1 ^: i! t, R# I h. v6 ~- k: B5 P7 g( E; Y0 Q# O# t
为了建立这类问题的一般模型,我们定义如下数学符号:
+ _9 T$ p( z j# N* b" M/ W' Y: ?- W
* h1 J3 B$ m/ f$ f- b. D3 d8 GN :生产项目总数(本例中 N =7);
' Q* W8 C1 |8 ?* {: q! s* v# q
8 F& C3 x9 G# ?& u3 p$ D3 T- m1 wT :计划期长度(本例中 T =6) ;
$ K" }9 t q0 }% {/ @, N
# }- g' G/ ~* e4 lK :瓶颈资源种类数(本例中 K =1 ); $ M6 c8 M, j/ J
" r" ^" q5 z6 ^% p- Y- b5 `M :一个充分大的正数,在模型中起到使模型线性化的作用;5 ?5 T+ ^( v- R* y p& [$ \. l. r% T$ A
# m7 V4 a/ e9 V! r :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);; N: \* j/ ]$ {: S
* g0 t3 c9 C+ I- ]; b$ h3 ^ :项目i在t时段的生产批量; - N! P9 ?3 A( y# z, R
5 @' T; L$ T$ C" w6 U
:项目i在t时段的库存量;
9 d2 x. g5 q7 v+ Q& T9 E/ Z: f$ x& Z: X8 h" Y
:项目i在t时段是否生产的标志(0:不生产,1:生产); * a% H& h! p: O; n. H" b8 X
" f7 _8 X4 z! k0 E :产品结构中项目i的直接后继项目集合; . D; A$ P- T: a i" J4 t
2 q( _: u+ @4 X( |1 [ :产品结构中项目 j 对项目i的消耗系数; $ X" P2 N) p% u; N: W
' K' m- e' q, ~ :项目i在t时段生产时的生产准备费用;
2 k- T* w: O4 m g$ I4 I" @( c2 y) c# ]. @" d5 N2 C+ h6 @
:项目i在t时段的单件库存费用;
1 J1 {' ^, h8 Q) z' ?- H
. P, a8 O3 ?& t# s7 O :资源k 在t时段的能力上限; : V3 W: i8 @, w5 S
9 U( o" n) r# P: X :项目i在t时段生产时,生产单个项目占用资源k 的能力; 4 h* g: D) u5 J0 u1 L
' U* i# ^1 _) X, _+ e* |3 X![]()
* z# |$ a/ w& L2 a4 |1 J2 ?- E) d$ u: q U9 N2 B9 |
(3)目标函数: N/ p; d( {, i( H ~
( L! [; k' G) j* b; 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
9 L& V: O0 A; f% S2 O& Z4 ^! [" ?$ U+ H9 L6 H
( 1 )' W- H/ m5 y% A# e, P
9 G( Y, y' P0 u$ ^$ B
(4)约束条件
' C. F7 M" o$ @8 g' x' l- W, v4 A: a+ V# d+ @
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 ):
; W% S6 G7 n, Y
) j$ p( h9 ^! y/ A0 `! }1 } ( 2 ) / t# c7 C8 m/ y
7 O; G% T5 r: V2 L% m( W; \$ ?7 B/ V
资源能力限制比较容易理解,即 . q- g/ e' x9 ^+ p
9 a/ F$ G8 C2 S! [ ( 3 )
7 \4 {3 V( e: k' ]4 I5 [. B- \" U; } \$ d
9 B' F- X- ~( R; U: g/ r
, x" o1 k9 O2 \, H1 _3 求解模型
0 M" U% F2 v7 x4 P& J$ R- n$ [. q8 E; d
. c2 Q, G# _2 I; {" t" t
$ i: y5 f* L9 k9 D6 O
2 ?# n2 r3 ?/ I( g$ a
3 }) u4 H9 U3 ]' Q4 A
" p# ?( x' H! t. n! S9 h2 Y5 F- k/ D* O, K2 l. ]2 y3 H! {$ M
MODEL:
9 d4 U% P& u+ A: Z& O) MTITLE 瓶颈设备的多级生产计划;
. z1 R5 i b* d! A, b$ rSETS: " F. K8 F/ ]+ Y9 @- Y: [0 ^
! 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;
8 [( r" V" q3 }0 Z: e/ S. ~! wPART/A B C D E F G/:Setup,Hold,A;
' \& { l# n3 n0 i! c! TIME=计划期集合,Capacity=瓶颈设备的能力;
, s% Q' e& D5 T3 UTIME/1..6/:Capacity;
+ {0 h9 w1 K- `! USES=项目结构关系,Req=项目之间的消耗系数;
6 a/ ?; y. u: [+ T) A( B( qUSES(PART,PART):Req; 8 `0 o# S, ~& |
! 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; - ~0 B G+ f3 U. R* Q# C
ENDSETS $ v& Z* T, s& j+ N
! 目标函数; ( J e6 m6 E' j4 z" _
[OBJ]Min=@sum(PXT(i,t):setup(i)*Y(i,t)+hold(i)*Inv(i,t)); ' s* y2 G) R5 T4 s
! 物流平衡方程;
5 N0 h m0 r! J7 e! d@FOR(PXT(i,t)|t #NE# 1 m3 \1 t l7 F6 E( |4 F# t
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#
( A& o3 ]% g9 ]- d' n1:[Ba0]X(i,t)-Inv(i,t)=Demand(i,t)+@SUM(USES(i,j):Req(i,j)*X(j,t) ));
3 m/ E7 T" G9 ~! 能力约束; : ^ Z: V( |# a( f: X
@FOR(TIME(t):[Cap]@SUM(PART(i):A(i)*X(i,t))<Capacity(t)); - E. F$ K2 K8 g' A4 \2 x7 w
! 其他约束; / y7 @8 ]4 R3 P/ a1 T
M = 25000;
. w; a4 Z2 _! n- H@FOR(PXT(i,t):X(i,t)<=M*Y(i,t));
: j% i) U, O- q( U@FOR(PXT BIN(Y));
# F: F$ E+ c; v# l& e# {DATA:
$ N O+ g* D( wDemand=0;Req =0; % m8 o& F8 o* d( s2 S
Capacity=10000 0 5000 5000 1000 1000;
( y/ q, P- @, c1 M4 O$ ~) N# `' ZSetup=400 500 1000 300 200 400 100;
: J# i2 P) D% j2 h7 UHold=12 0.6 1.0 0.04 0.03 0.04 0.04;
7 g( J! C, P5 u2 J( B, }: c0 u0 lA=0 5 8 0 0 0 0;
+ p! M% w$ P9 |; O8 bENDDATA * W9 s' r0 h- u& Z
CALC: + o$ c# _% s4 j7 ?1 {. t
demand(1,1)=40;demand(1,3)=100; & x- y; B* u8 s! }1 o
demand(1,5)=90;demand(1,6)=10; - t7 v: t: i7 u! H
req(2,1)=5;req(3,1)=7;req(4,2)=9;
; j9 A- n0 e3 @req(5,2)=11;req(6,3)=13;req(7,3)=15; b+ P R' Z6 ~9 W; _
ENDCALC
- U1 l U9 X8 y% T, L" dEND* }7 e" @- d0 T+ {6 v! j' g7 v6 r
: N' z* H( M% j4 q- A : Y6 a p! R3 m2 Z/ V8 I8 e
习题:" S1 c0 ? Y) L% v2 y3 M- K
/ c( t$ ?7 `' C; J
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。
# ]5 A$ O4 s2 e& E* R$ F0 d8 ~: q1 ]5 `4 ~3 B
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。
; Q8 w& k# x6 M9 e! I, Q$ Z( i Q. Q- T- B! o* s, p5 }
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 [0 f: f! j3 e5 T$ n
1 F" x- U5 p/ s) Z+ ?) K( u2 b1 y/ ? a9 }$ G
6 R- s0 {/ L' ^$ Q N2.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。 / N! |7 `6 q" D
' K0 ^" z5 e0 [3 _ \, k+ s# D1 f- h; c. i
1 c! m% t! k, v* P7 G* v* z7 M0 o- I& l+ A) {# }/ Z6 H) B
0 e' P& Z# `$ z( ?# C/ _) q* T9 m
先建立一般情况下的数学模型,再求解以下的具体问题: . M4 K! |" M& r
' E: y6 a6 a# x# H0 \(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?
0 Q( {3 o# P$ m% a- w6 f- j4 K8 E0 |
(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?
1 u1 u( @; s0 X+ ~* h————————————————
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$ J& {, T( j) m% f- n" e( G& e, v原文链接:https://blog.csdn.net/qq_29831163/java/article/details/89413903' P2 B4 O: u( F2 W+ C9 x0 E
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/ }$ D7 u9 P5 _6 U( c5 h: h" @) l7 m
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