9 C8 `( M- f7 z, B9 E6 {! _0 z e" p: }
' {( A: g" r3 l+ Z: g b. s* v
data = [[sheet.cell_value(r,c) for c in range(sheet.ncols)] for r in range(sheet.nrows)] #读取该表1中所有的数据 / @( t t: ^6 K: ydata_d=[[sheet2.cell_value(r,c) for c in range(sheet2.ncols)] for r in range(sheet2.nrows)] #读取该表2中所有的数据8 o0 P( s/ K, y/ P
14 ~2 w5 u5 X! [/ `* V+ F& Z$ Z/ x
2( s% s$ t3 Q' m6 P0 i0 _: p
33 {1 S( O/ U4 J% v; d# B. t
42 F* h l; ]: a! a
5 : b2 ^% s# C2 u' B2 S3 r$ R$ v9 L6 6 N& d3 U3 p5 w6 a5 [+ L7, a4 x q, m3 r! c
86 h* T; U- }8 r% p+ L
9 6 M' Z: T c' [" T/ d: c! O10 0 R8 v# C' b" D$ `: U11 & |% f% r5 X0 O# Q$ `( S+ T定义了一个列表,num_list(402✖240),用以存放每家供应商每周的排名(这个排名是没有并序的,就是数据相同的按照供应商号码进行排序),然后用冒泡法把402家供应商240周的供应量进行排序,并根据供应商号有一个对应关系,然后将排名进行并行排序,然后算排名的平均值,根据平均值再进行排序,前50家就是我们需要的50家最重要供应商(结果如图)。 2 S; G7 I2 k3 f9 V ) W/ U' D/ b# `3 [3 M1 D. t代码如下: ! k% W* B1 W( [8 b3 u( Q2 ~ D# p! A
# -*- coding: utf-8 -*-2 c1 n% E; A% i( @
import xlrd ! S: r7 W& I/ |! t
file_location = "C:/Users/95870/Desktop/数学建模代码/a.xlsx"; B& t! x X: K# ]
data = xlrd.open_workbook(file_location) 4 v7 g6 R& b. ?& Q$ u1 L6 i. d& d. O" ]+ f
sheet = data.sheet_by_index(1) 8 l6 I5 z6 b6 h T. ~+ T2 U6 Qsheet2=data.sheet_by_index(0) 6 T' K4 D8 y6 N* b4 I+ v0 w 6 ^9 N# d$ j; @% ^+ ?: L2 s ) u2 R3 v1 R7 A' L/ ]7 ?0 x4 H8 l' s, F/ E" V
data = [[sheet.cell_value(r,c) for c in range(sheet.ncols)] for r in range(sheet.nrows)] W4 D/ @: x1 z& u
% R# Q8 @! ~1 R- k
#排名 # Y! e! D% ~6 c5 B' simport numpy 3 F, t- P# Z0 I# c" O+ Lnum_list = numpy.zeros((402,240))2 Q7 d! }' @' ^! ^) `: M' e
for i in range(0,402): : M5 F& H- h5 \8 E. U$ E for j in range(0,240): 6 u$ n/ n7 |- M# f num_list[i][j] = i+1 3 O+ J U7 p @* U" c5 S+ X # _- o, _; c3 L1 e: R9 ~5 Z6 r9 J8 c8 y) I
#把数据按每周进行排序 D! k# X+ D- z/ w9 `* Hfor k in range (240): , G+ B' }2 z2 w) z$ o$ F" S! V" [ for i in range (0,402):# C9 D* g, b% H9 X* E
for j in range(0,401-i): - \* o5 e8 b# \9 u. P6 Y# s if data[j+1][k+2]<data[j+2][k+2]:% i+ J; z& ^: j3 C7 i" D
(data[j+1][k+2],data[j+2][k+2])=(data[j+2][k+2],data[j+1][k+2]) 9 t6 b) ~6 T8 m. x) u% u (num_list[j][k],num_list[j+1][k])=(num_list[j+1][k],num_list[j][k]). }1 C `& a x% l+ i# g! W' i
4 O5 J0 t0 y4 W/ B5 ^* D
) ~& m9 R. p# W* C3 }! [#排名相同的同一个排名(进行并序排名)8 q' {5 B/ o; ?! l2 M% Q9 R
+ d! Y8 r$ I( P! x; M
y = numpy.zeros((402,240)) ) @) j. X5 M0 ]for i in range (0,240): & e3 h- w0 I; V: Y4 T {$ [8 X a=1 3 o9 u( i8 |: e y[0][i]=1& K( K9 p+ v( c* i' V% c+ z0 l9 K
n=1/ ^0 \' j+ Z; ^8 m. d
for j in range(0,401): : R1 G" A9 X) Y$ ]* ^& U if data[j+1][i+2]==data[j+2][i+2]:2 x; }: z6 ~6 @! H K \
y[j+1][i]=y[j][i]7 X% z: Y; X3 F+ ?: v
n=n+1- }) {) {7 G9 }. j' c' g
else :' K# I3 K# z/ y7 y
y[j+1][i]=a+n - y0 B0 Z5 |$ I2 E, C1 n1 {0 h a=a+n $ |( [7 ^; Q. w/ r0 ]! }# R n=18 v8 d+ i) K, L7 T) K! S! p q
! Z7 u' t9 w4 Q9 z
#算每家供应商每周排名的平均值 # `$ @+ d. f# j, s
list = numpy.zeros((402,2)) ' N5 j; f; W; ~8 Rfor k in range(1,403): 7 C7 U. D$ f# o1 V, d, E& x sum=0.0 # h3 p# e3 t- f0 E4 `( G
for i in range(0,402): * a: i9 B V6 f% J# c) ^ for j in range (0,240): D1 }( m2 l ]. U+ k8 W+ K
if num_list[i][j]==k:6 t- {0 p7 A+ r
sum=sum+y[i][j] 8 b) k+ q+ ~" s sum=sum/240 6 g+ B, ^" m2 R9 `0 s3 N4 c/ z
list[k-1][0]=sum5 d8 k: ?* _0 k
list[k-1][1]=k / L" p$ d+ P$ \0 ?' m) s3 @9 d3 O. q8 w+ g( T6 D; P: C
% ]- v- N, B0 S5 q9 M 0 [9 k9 ]+ @( X P8 q+ d# 对每周排名的平均值进行排序 . A8 G8 i: P" w' H/ Q; M
for i in range (0,402): # r/ k4 Z: S/ J7 u# T* B8 n' t for j in range(0,401-i):. M( u1 Z: b" G6 v" v9 ]% u
if list[j][0]>list[j+1][0]:8 `; s' M# d' ]2 U% {
(list[j][0],list[j+1][0])=(list[j+1][0],list[j][0]): h. x, x& B `9 q: i
(list[j][1],list[j+1][1])=(list[j+1][1],list[j][1])( j2 Z6 P9 `( ] s" [8 y, D" d
, F" v7 x e1 B# L. H3 A) i+ A ( Z7 I, u8 A* N. g#输出结果 ! E. V6 }" W4 q
for i in range(0,50): ( Z0 v! U- J/ u* o: q- c- a print(list[i][1])/ }! V3 ^# j1 u! {
3 q) `9 m2 D$ n/ E4 ]
1 , ]; [; l" D4 c* h$ @9 X* i2( ]# u$ M0 A% t3 [$ w
34 ~7 ]3 B& r& H
46 B9 _2 F4 [( r r. \9 c
5 ; c& c* p+ v+ T# s7 b; [3 P" l60 v3 n; W6 I- o6 ^4 o: K1 W; B0 D! [, S
7 & h% `2 z. {/ N, l8 , m, q0 Z1 L- F2 _" a9 f9 + P8 c, `: S, S0 p' r10. F4 o+ h3 `, ]4 x5 z
11 1 t1 ]* k9 n& @2 Z' j12 . B. ~9 t6 S( ^, m; P' m13 3 ~2 V; H( i: w' r" v' s14 G2 m- I2 Q3 r( y8 Q
15 * G* P7 T' [ G7 ^" L16" H) {7 o' P! e% |
17 6 T7 u$ n1 ^. p+ y3 s% `, A/ G18 1 u% X1 R9 r$ B+ X; t* Z" Z195 P, F. d0 ?5 F4 t8 h* d: ~1 p
20 0 f( d, x9 @4 ?2 o( ?0 r5 M% ?219 h: t3 r7 h& U; t4 E, [( J
22 ! N. K; Q5 g9 t" Y* U) D5 Y( |23; c" s2 x1 \( N9 U( T
24 # T' l% r. u/ J0 r256 T, u p( U: P- c3 o
26 : M0 x5 f* D& R+ M2 b5 @! [" J9 Q27 " R, C G$ m. a! j% K7 i$ X28 4 C# q+ j& V; X4 @5 G; p29 , J2 I) L9 n c% }7 b, I305 O& V1 x+ K; j! ?( g
31 2 ^, b- Z( M8 s4 J/ p32 - T( S. ^8 M9 W3 e5 }33 6 W. o1 j9 K% n345 Y. T7 D a E$ P5 B
35 }% o) R' }; ?7 e, e* |36 * h: t! ]+ g, b) P* p" W7 {37 ; A+ t# K" k- u5 O3 Y! V8 G) ]# ^38 5 J, u* b* P. L% c4 W39 ( i( G* X S; `40 , _$ i: C" a; ^5 o. ~419 _- z- c! N6 I" Y, }$ _
42$ G1 O. ~$ K$ V! V1 b) e
43" f- d# g& t. h6 D! [$ V
44 ) p6 b2 P0 F3 v3 I4 |6 }45 & S3 u4 b1 j4 b D ^' Y46 . K& E1 K: p j# v8 h47 ( ~" _4 e9 J% m. J# d! G48" q/ F' o5 R% s# S9 r9 c
49 4 c6 y6 E% ^2 D4 v0 K: Z A' B50* _1 x- k3 @8 J3 I4 ~; ~
51 9 @& X/ H* I: H( G: t529 O8 [8 p* H: C& `; J
53% [# E/ u' W1 v2 q8 c
548 ~1 p7 c' Z- A3 H
55 " w8 e, j; M, ], }1 |569 K+ f! ?: {4 Q g
574 U6 P" O6 V, L8 ~( v
58 ; k* c2 N' @6 Z- H1 t, U0 S59 $ k K8 a+ `! X5 t1 E% @. c60 4 s! T9 Y& X5 x/ Z: v612 {3 U, {7 z) E" R) |. f
62" r2 Q- z [" U8 g: f9 I% P: y
63# x0 h7 P. w6 a% n: j
64 W5 r$ ^2 ?/ D" [65 - q7 ~' y( U1 W2 N; y, m669 _+ M& f; P* z# ]
67; x7 }1 F) B( P2 ]) Q& ]( L$ d
68 & d4 s2 J, E& P. S+ ?! j2 @69$ v Y, H" t/ c1 ^, U9 i. K. U
70 ( y! R0 B7 _& ]& w. o改进: 6 k2 W: H* N1 e* A最重要这个有三个因素去影响它,第一个是方差,第二个是供应量,第三个是供应量和订购量的差值,函数:f = 供应量-方差-差值(供应量和方差,差值不是一个数量级,可以用供应量除以最大供应量,还可以根据这三个因素的重要程度设置权值)5 Z) U$ G& y( x& B* n9 f
当时我们小组因为时间不够,没有完善这个。 : ^3 _: @9 O! u Y4 P; `: ] ) Z5 J; K! f7 S第二问: 0 t- d, p9 S1 u: V/ ]+ p思路:(具体分析可见论文) 5 ] X! ^4 P3 P& y& J$ i对 402 家企业近 5 年的总产能进行排序,在总产能误差为 0.3%的限定条件下筛选,最终选择 37 家供应商。- ?% T V& k8 Z7 X& \5 N
5 C4 \$ |1 J! E4 M) J* \- X8 m将 240 周 402 企业的订货量与供货量的差取绝对值,依次对上述连续两周所求的绝对值求均值后从小到大排序,选取位于前 12 位的连续两周,即选定 24 周,并得到订购方案- e$ B! j; i, x$ q5 v
* |* |! @* l p' C
转运方案是根据原材料有一定的损耗(损耗量占供货量的百分比称为“损耗率”),这个概率越小越好. B$ q5 O7 ]/ ]/ m0 X' J8 j4 o
! R0 H3 l8 e! Z
还有一个限制,每家转运商的运输能力为6000立方米/周,根据每周需要转运的数量选择供应商" j0 ~$ E$ K2 @; f& R% D$ C( I1 E
1 E* Q2 |$ k! w) ~) B0 k; l
代码: ' o {& O, Q* ]& q- j& J& k首先是要对 402 家企业近 5 年的总产能进行排序0 E9 q" Q+ x' v K0 c: @
" k. N' P* X# R1 R% K h$ ?import xlrd ; r9 D3 g& H8 l2 L! N6 S
import numpy ! i: B3 h+ }3 Y3 E- o
file_location = "C:/Users/95870/Desktop/数学建模代码/a.xlsx"6 s3 E J( x$ i" y6 d7 _
data = xlrd.open_workbook(file_location)7 H3 b6 a7 p: B5 Y5 X" R/ S! u8 j
sheet = data.sheet_by_index(1)* V5 J8 D/ t/ P* _
sheet2=data.sheet_by_index(0)8 R/ l6 s6 K( b/ l1 a5 N
data1 = [[sheet.cell_value(r,c) for c in range(sheet.ncols)] for r in range(sheet.nrows)]#读取数据 $ G1 R+ ~$ E; g9 N7 z% r8 _4 w S- g* A! U# u# U
#402家供应商240周供应量总和6 q% K% N8 @/ J, h
list1 = numpy.zeros((402,2))#240周总共的 3 F. O8 R. g5 [8 ffor i in range(0,402):) A/ K k$ y8 g3 B2 k: P
sum=0 0 W1 Q ~8 Y& D( l for j in range(0,240):1 K: m; |+ _8 t+ `4 D8 z" o I' {
sum=sum+data1[i+1][j+2] 5 r O5 y# v' J% `5 W) R list1[i][0]=sum B3 z$ F9 @' R2 @ list1[i][1]=i+1 . z- q3 I; V# e. l- d! {, }7 Z( S8 _ & [: R: B* S1 b#402家供应商240周供应量总和的排序 5 k" V D$ L9 h/ j7 K4 ^for i in range (0,402):#排序5 U# n' N6 D- g; l. ?& w
for j in range(0,401-i): ( X8 t0 Z" Q8 @6 ] if list1[j][0]<list1[j+1][0]: 5 q" B7 {$ ^6 x f G% e: k (list1[j][0],list1[j+1][0])=(list1[j+1][0],list1[j][0]) " C2 x" I, h0 e( X (list1[j][1],list1[j+1][1])=(list1[j+1][1],list1[j][1])5 W7 M9 U6 [, o2 ~
7 y2 D: v8 h/ I' e6 R: o. z$ b ' a" D) q, {' u- |% Z$ D1) C' l! [3 k3 u& r! {7 L
2- k; \7 `+ s1 V* `8 \# b& L
3- H0 ?6 c* L G ?, s" U- s9 v
4 ( t. `! ?: N l* s1 _5 D5 ) l7 g+ N5 S8 S0 k* M6 - M7 r( G0 z/ v( o7& { X4 o; J# j0 z
82 ^5 J8 D- Q5 R+ F
9& H- t* i, c/ K
10 ) ?$ s5 N |$ ?: L' d11! v9 n3 B5 C8 C% k% D7 o
12 2 E' R' v- z3 v' b' w9 ?9 W13 4 P5 m0 }3 h& }8 P$ ~& N& N L3 M14 0 T9 P2 E+ @( Z, T- b" F15& d; n0 a H" `! F, C: ]% F
16 3 X* L6 Z6 J7 _: v17 2 u+ d7 P6 O' h* y# O# w18 1 D5 w" M+ ]5 m% \2 V) B- |- O19 }: T2 H1 {$ d
20 # z; B$ V# L8 x3 p21 5 d9 u7 `8 u% S221 O, k) b0 x g5 k3 R7 J
23 & G' R4 W- Q( z4 C243 |9 g; d' U/ R7 R9 ]' K5 K
在总产能误差为 0.3%的限定条件下筛选,即是按排名累加240周的供应量如果累加后和累加前的差值小于总产能误差为0.3%,我们则认为该家供应商不是必须的供应商,据此选取供应商。8 x1 }9 q6 g2 j' c% f
3 P- J5 U# {: b
#0.3%:240*28200*0.3%=20304(这个不是排名,是实际值) * M; H3 B% C5 j; Nqushu=0) o6 T) |8 `7 _6 m* e4 G! K% g
for i in range (0,402): 6 S1 _! m" `6 w, E6 ]6 N+ k if list1[i][0]<20304:4 g1 n. h- c8 }: J) B
qushu=i+1 $ n! t+ Q) K+ B( a8 n7 ? break. {' B7 A" ^: i" c+ f/ r4 h0 j# W
( c3 _' U7 l# k" P/ L
print(qushu); Y0 S0 R& ~; d0 K3 H, L
for i in range(0,qushu): 0 ^% v- k4 `6 Y O4 f print(list1[i][1]) $ V% ^' A8 w4 o3 R1 f1 V! G
1$ a0 L. C6 V6 z; Y6 j, I% i
26 j* K, Z, u1 |
3 + n2 `2 T! ^# F( k4 5 @' h* m$ n( D6 x- B. X5 ( e' ^" y# E3 }( Z! w) t! x6 - [8 k- A% v3 O A' {7 0 l( w, D" W' \2 H8. Q" D. l+ j5 S5 p
9- r# t" c7 c3 ^% O' k3 ^
10 : W6 _. Q4 A, O! Y最终得出的结果是选取了37家企业。7 J; |" U9 \' J3 d
; Q* Q$ a0 x+ l7 E2 P. r将 240 周 402 企业的订货量与供货量的差取绝对值,依次对连续两周所求的绝对值求均值后从小到大排序,选取位于前 12 位的连续两周,即选定 24 周。4 z+ w) G9 Y- Q. `5 B" D& }7 \
/ l4 N3 M3 b& D' W
首先根据37家供应商的连续两周的供应商供应量与订购量的差值的平均数进行排名 6 m8 x+ U" h! @% r' V( M- ^ : B- w, _" n* S. E Nfile = "C:/Users/95870/Desktop/数学建模代码/c.xlsx"#37家供应商的表格 ) H7 ~ M7 P) C i! h$ _/ E. ?% k' L }8 @data2 = xlrd.open_workbook(file) r% l0 k4 i; G- s. T6 csheet1 = data2.sheet_by_index(0) 5 G+ X" |$ r+ g0 C3 G! V7 pdata_d = [[sheet1.cell_value(r,c) for c in range(sheet1.ncols)] for r in range(sheet1.nrows)]4 Q1 Q& O; a' d2 `
# V+ h7 V2 h' c; q# D4 K
sheet2 = data2.sheet_by_index(1)2 J( u6 j# T0 [1 k$ _
data_g = [[sheet2.cell_value(r,c) for c in range(sheet2.ncols)] for r in range(sheet2.nrows)] 3 }- f( K, F0 ^- d8 e3 y% Mlist1 = numpy.zeros((37,239,4))#第三和第四是每个的差值(有正负那种) & i' ?3 q Q) Pa=b=c=0- h1 P# l& C' w" \: q. B% C
; H6 o; A7 G. K' X
for i in range(0,37):# K6 E! j; m( v' n* v V# @
for j in range(0,239): k0 a1 t/ [9 u0 M! f$ n! U a=data_g[i+1][j+2]-data_d[i+1][j+2] + o O9 l; _ O9 Z b=data_g[i+1][j+3]-data_d[i+1][j+3] 8 V8 p7 X$ B! q list1[i][j][2]=a ( b4 Z3 W; I# D8 Q list1[i][j][3]=b % ^+ ~7 D. a) ~, g# w if a>=0:2 q. j! u) q# [1 g* D3 E* B
a=a 8 U% A+ T0 e& o$ ^" _ else: 6 \3 k& O' z, M1 e) C) z# } H a=-a) q& `' S# n% z2 }1 p8 d w6 A
if b>=0:; d( R% M6 p+ t6 p/ H) s
b=b' f5 h! H3 C" _
else:! T8 I+ ]! @7 a; r: `7 k
b=-b % K& M/ J+ _: r7 h9 P% m1 | c=(a+b)/2 5 {, z: f# X0 S1 f$ [# d list1[i][j][0]=c #差值(除法)# B2 q( F7 ?: Q
list1[i][j][1]=j+1#周数 9 A5 ?+ C6 G* R: u% C, m& @ ! u* t3 D: D. \) B7 v0 s/ _for k in range(0,37): W8 H! F- [% x7 D2 e+ r for i in range (0,239):( S8 M$ ]3 y3 v9 [3 A1 L
for j in range(0,238-i):3 {& T& |1 t2 s, f) e/ i. x
if list1[k][j][0]>list1[k][j+1][0]: 8 n; Z7 G, ]" N (list1[k][j][0],list1[k][j+1][0])=(list1[k][j+1][0],list1[k][j][0])# A5 R: p; s) n' C! u$ g0 y6 h/ H
(list1[k][j][1],list1[k][j+1][1])=(list1[k][j+1][1],list1[k][j][1]) : y7 Y) [) V- \ (list1[k][j][2],list1[k][j+1][2])=(list1[k][j+1][2],list1[k][j][2])* m3 }# s' u2 _1 V9 ~
(list1[k][j][3],list1[k][j+1][3])=(list1[k][j+1][3],list1[k][j][3]) Y- l9 H# [% t$ x/ F( I& H: `& U6 @, N7 `
; ~5 q' V1 F' t5 ]
1 : T! s& V$ U! M+ H0 ^% N* M+ w' A2 9 ^8 s, G( K$ S& j9 v8 w3 - Y8 d: N q' i6 t& [4 " O7 y4 h- Q1 u- z, h3 N5, `& U7 {) C+ U
6 - B6 Q& n% O8 D( }" a- I7$ [/ {2 S0 z' U/ N
8 6 A- y" u5 c0 f% M! M/ y& `$ A9( J- ?1 c; F M6 a9 ^; ]
107 s# E9 h7 j. r: K1 g
11 8 Y! v- H# o# L( d2 h12 * F" J. [& ], A% f# y$ J13( _5 H5 K( C. C
14! ^- m# M' K. I2 @9 J
15 5 d+ P" B! X8 T/ [) Y16! i4 t$ b* Q# J6 A- P. {% A4 D
17 - U8 }6 t8 U/ B$ F$ e3 c+ h18 0 m7 d5 h$ Z0 F: A19 * ?. _, k: o! g8 R2 z5 L1 j. }: r20" Q% n R1 b' C5 |) i5 }
21 0 _% w" C! j; z% R' d# M22: x" E, R- R! w4 E0 F
23 : S- d$ V% ^6 r' j" c+ _% R9 G24- ]" G" h. ^6 v! O7 r, g. s; q) J' {
25 ' N( B+ R1 ^0 }4 l( I, R26: N5 x+ T- |! t7 B5 d" P
27 % s8 p# n; H9 r" B28 2 s& B; u: I1 Y$ `295 j$ |9 F8 h8 K* @, \
30 $ {) o3 i0 C4 l9 P( j: o7 m* e31' D) [6 X' i! M' }; d1 a- O
32" A- \& _4 C1 H) p4 C4 m' k* b
33, Q7 b% I- B Y n6 T
34 + y& p) y/ q1 {& W& d3 ?# p35 $ e% {. O) s5 U! M/ O, g6 a9 a36 6 B% b6 o4 E \5 T: y从中选取12个连续两周的供应量作为我们的对接下来的24周的预期订购量 % x' C# V7 t6 `# g 3 o% W9 k9 r* Z; b! Q olist2 = numpy.zeros((37,12,3))) Q1 _0 Y% ? O2 B$ S* S. `
for i in range(0,37):7 N4 Z/ N" _3 G1 a( f6 h% Q
for j in range(0,12): * g d9 t1 T0 b- P( i9 ]/ O; t list2[i][j][0]=-2 , f& t1 k6 x/ u3 T* v5 l n1 ^7 f1 I5 n9 ^( C
0 @- X& j5 c5 y$ t, e" Q5 m
: H2 H3 n o- W) V6 n6 Z# t; h% W
for i in range(0,37):) j$ T# Q( c @/ g ^) W6 Q
#k=12 4 s t- l0 M5 A6 d k=0 8 v& ~8 ^; q( j; x: M- r. E for flag in range(0,50): 0 ^, A8 p3 L9 f' \9 U #for k in range(0,12):. ~8 d6 }% ^! Q( r6 {1 j* |
b=0 1 k* J* g' K" @ for j in range (0,12):" }( S2 C& i) A( D5 m
#if list1[i][12-k][1]==list2[i][j][0]+1:0 Q$ v/ K6 {% B" \1 Q0 i
if list1[i][flag][1]==list2[i][j][0]+1 or list1[i][flag][1]==list2[i][j][0]-1: . m: c* p" b; M8 b" w: E$ B/ B; y b=1 0 H# f. f' T$ a9 k+ s" _ break# {0 ^% }1 B8 t; F/ ]2 F# J1 d
if b==0: 1 k! Z- U% f2 Q, w& a3 } list2[i][k][0]=list1[i][flag][1]6 d# s5 k, u1 S, R$ [
list2[i][k][1]=list1[i][flag][2]) _% D2 U0 g# ^ s- G# c @0 W4 \
list2[i][k][2]=list1[i][flag][3]* G/ k# E- H( I7 ~# E+ d
#list2[i][12-k][0]=list1[i][12-k][1]' k' ]) X: s) _9 W& L; Z
k=k+1 1 u" [7 R2 G8 l# d8 n1 L7 _ if k==12: ! A! {1 {& K" s! u break 8 A4 R+ z; V& I
2 O+ K6 K$ Y& ?
1 # ? ]+ q3 \4 W# W* E( t2 3 e; |/ P5 Y! s* p6 L7 Y+ K3- v- m N8 H3 ?/ |7 ?% g) a/ Z2 ~
4& n5 [5 L& [) S. Q- g
5 & @ W, }/ I: e* E) K' ?3 Q1 u- M/ S6* ~+ t& `1 a% N! u8 g
7 + s; ?% v& ?) Z# Y, G86 l' X: g3 t% V3 x! {
90 B( w, t0 R- A. |: t+ t
10 4 v/ S" Y! ]0 E" }: i5 o113 C* H8 E2 L: d; L- C! A5 G
12( w. |0 E3 D! c9 g) q
13 $ Z# O& k7 ~, u1 Q' z% U14 ) N* l x6 s/ @) G, R: k15 `5 t. U, e: B/ G# Q' j* M: [
16 ) d$ C3 k( M" I+ h. c17 " E# d: M2 B6 z$ ^18 2 F9 Y0 \2 `# [- x+ L19 7 G! `- J$ i; {+ S& i( w20- F) z1 k, m. o) |+ q8 x
21- a; _0 w3 x8 N
229 Q% {: ]* a: q# ?! ^1 m
23 ( S }+ W; M( K8 b24 7 p" L, u+ ~4 Y1 B2 ~+ }, q25% l* q6 Y: B# i- r
26( B! S4 t2 m: ]: Z- j' [5 ?
把37家企业的24周的预计订购量放在列表里面,方便后续填表。) a( e: y. a0 V% h
( Q' q: I8 i% i: Q7 Y5 D/ o. X3 _list3 = numpy.zeros((37,24))! c, U5 ?: w% s2 T Y$ Q" c2 w$ Q% f
% X% x8 r) o; k; ]' Y+ J6 cfor i in range(0,37):6 h/ q" u B1 C/ k4 e' D+ q
a=b=c=0 0 ^: T1 D, u2 p" ?( n for j in range (0,12): O; c0 }5 Q3 c$ N+ [ a=list2[i][j][0]" B# b( f4 D# o. f( U
b=a+19 b0 L" x! s! s
c=int(a+2) / A" |, _5 K) L$ T- g) s list3[i][j*2]=data_d[i+1][c]. x: h# s% U% O% H/ ~
k=k+1* y$ M# @* S! M9 C' I
c=int(b+2) : U) d7 J6 M% O7 e+ J5 c/ \ list3[i][j*2+1]=data_d[i+1][c] 5 g: |/ P) [7 l( M6 {12 @) A, u/ Y( I+ }" f1 F
20 \5 Y5 M; Y& x. J. c. Y7 S. r
30 d& ~3 J5 Y# [
4$ J, L6 {4 \; n) ~
5- a3 d+ w6 j- k* _+ ^8 d0 V
6' @# \" a: N4 M) \4 A- T7 F
7 - F% U) c! z- o O8% r' E5 v) J4 \+ b; |
90 N# c+ g u! ~
10 1 q7 e( P( P/ D) q" o113 }( K$ \! M' l. E- c" h
12 5 T3 r# E, u7 q7 t2 s( `0 r, }' ~然后确定转运方案,按照损耗率高低进行排序,每家转运商每周只能转运6000立方米,根据每周6000立方米确定每周这37家供应商需要多少家转运商,再按照转运商的损耗率排名(选取损耗率非0 的进行计算平均值确定排名)先后选择。 1 N& a8 L# w. \) \转运商排名: 3 H/ c7 R2 ]' Z' L9 Q1 _6 n% u) ~& M+ y4 k2 Z2 }9 G
list = numpy.zeros((8,2)). }9 O9 x9 g3 ? V9 ]5 H
for i in range(0,8): 0 s: k" E/ b, c% C sum0=0, A9 Y1 Y# Q" A6 I% y, ?- Y
sum=0: t6 |7 a5 Q9 ^6 r
for j in range (0,240): 5 C/ t; F4 O8 D- t3 V: s! v$ Y1 B+ A if data[i+1][j+1]==0 : " f3 b# g& l9 t% m. k5 x: B sum0=sum0+1 3 ?0 M. _% ]) `- O9 E4 t else :* k4 S6 [& g% |2 R, M! H, G
sum=sum+data[i+1][j+1] : D4 S1 `6 N' h" ~5 b1 q( }& ]
sum=sum/(240-sum0)& ]+ C( Z( E0 q& W5 C! l
list[i][0]=sum , O. ?5 `0 t& K: i list[i][1]=i+1) P0 w0 t* o3 l0 U: ]! R
for i in range (0,8):; h; W2 O% {" s
for j in range(0,7-i): . _7 t5 l7 w/ Q- l1 e8 D if list[j][0]>list[j+1][0]:# F; x# n) W" {# q
(list[j][0],list[j+1][0])=(list[j+1][0],list[j][0]) / i" o9 N2 M5 k0 s* P+ h0 F (list[j][1],list[j+1][1])=(list[j+1][1],list[j][1])% J; ~! R& i, d4 E- P
8 X8 d& b1 Q3 m5 j
for i in range(0,8):. c# a3 w" @/ D. ]
print(list[i][0],list[i][1])! J4 G% b$ n3 _4 u3 H7 W
0 I2 H9 {6 ^$ n P1 % k7 F5 s& l: {' g# D# b: t25 D! a5 H6 Q: L- D
3 1 v8 `/ n% r- }& V/ j41 S: k; y8 |: C6 y! p4 Z- Y3 |
5: J0 F0 ^6 e* Q# h3 d/ b1 b
6 + y! Q7 }" O" p1 N7! b, u; L! I1 m! z
8 - l9 F$ j& t& }4 H9 ; Q! K- S. h% p/ @+ m% _9 a10- @$ [1 h: I8 O, }% ^
11 f) J% u9 u0 P; U) G2 c12 1 S3 e: S, j1 v6 K! x+ w! q133 L% ]0 ~. h0 R6 a7 w( Q
14 ( e1 Y* t/ e- n# `& f15) d( B* v2 u1 C' p& u6 X
16 + _9 S2 G- Y/ m: i( \178 }1 I# l6 @3 Z
186 M" ]; y3 X6 y% _$ Y
196 R. \) L- O/ g' E$ R* p+ R
20# L: y- ^5 Q+ |5 o! z
每周需要的转运商家数(按照排名先后选取对应的转运商家数进行填表) 4 O" \: H5 j0 P0 i8 n \& i9 }1 j, h6 C% y; Y
a=08 V+ F5 H' F& X+ _* d; @7 O. \/ \& A
list4= numpy.zeros(24)) c. e; N7 }% K5 F
for i in range(0,24):#列 0 @7 ^/ U8 ^: P5 Y% E sum=0) r/ M; J1 g0 O0 j
for j in range(0,37):#行5 a+ u, ]4 G, y! [# X/ O
a = data_y[j+1][i+2] % i8 k/ l) ~5 K( E1 Y sum=sum+a+ c. S5 h. D! t: R1 @& b
list4[i]=sum ' e2 @- d, Q V% R2 y' w
for i in range(0,24):#b代表的是需要选取转运商的家数& ?* ?( L1 B; `! h0 u$ \' U6 y) z
b=list4[i]//6000 ' ~& q) z2 p; D8 z if list4[i]%6000 != 0:$ Y) |! ?; h; p' n U
b=b+1 6 Y9 w& p" d* G5 X5 F6 q$ H18 y5 W' t( O5 e7 B; L/ g4 X
2 2 }* s- T# Z$ W, R1 d6 n X$ {7 W3' E4 g5 N3 S5 E+ l5 Z7 b0 P
4. r+ c( o) {0 ?; n3 R, S0 ~
54 L0 {6 w$ |* }
6 # a, z7 t5 \+ ?1 d9 R1 }7 : s: {5 t* p" Y& z. k m8 K5 Y8 x8 5 P" p. ^8 C) N) u0 g9- ^ x4 h5 P( q: ~$ c
10 7 _! F/ R! _9 s' E11, e) g( E [" u" T2 j) d g. W. y
12 * b4 c# S; `" c$ H第三问$ k! I' M4 _5 C( o* z: i
思路: * o$ D/ W H8 c! L7 w9 r2 q先根据402家供应商的240周供应量(每周来看可能是不够的,但按周平均下来,供应量是足够的)进行排序,在第一问的50家重要供应商的前提下,进行多A少C的挑选,直至平均每周的供应量达到企业每周的产能,至此进行挑选出第三问的32家企业,再根据第二问的思路进行制定订购方案和转运方案。(订购方案:在240周中挑选出12个连续的供应量和订购量差值最小的两周作为接下来24周的预测值,以此确定订购方案。转运方案:根据24周的预测订购量确定需要多少家转运商,根据转运商损耗率由低到高的排序进行选择对应家数的转运商,以此作为转运方案。) `! W/ R1 i( `" O& H
1 o Y5 k+ x- s7 X- `1 u
代码:/ Q6 R0 K" ]: w* ]4 I
计算402家供应商240周的供应量均值 5 ]. h) L) `% b1 G2 R+ K+ s7 x3 o; N" D. o7 t
file_location = "C:/Users/95870/Desktop/数学建模代码/a.xlsx" ' d* j9 v X/ Q# udata = xlrd.open_workbook(file_location) % _6 a. Q7 e T3 L. y- y# b- {& y
sheet = data.sheet_by_index(1)% m {4 n) a8 b6 Y! r
sheet2=data.sheet_by_index(0) # s) y$ _, l( ~& x1 d) ?: V5 Y" K; h y) A7 h& G4 m& f9 f
data = [[sheet.cell_value(r,c) for c in range(sheet.ncols)] for r in range(sheet.nrows)] / `( k9 c; N) r2 Qdata1 = [[sheet.cell_value(r,c) for c in range(sheet.ncols)] for r in range(sheet.nrows)] % ]8 |$ i2 N: L$ t6 ?0 M0 M! Jdata_d=[[sheet2.cell_value(r,c) for c in range(sheet2.ncols)] for r in range(sheet2.nrows)] : Q% e- s9 {& S6 l6 \, P( ^4 k0 W/ r' b) K# P. \ S' r: \
* Y9 N7 q1 v5 s) r& O( j7 K+ B#订货量算总数(402家企业240周总供应量)/ D, A8 F7 Z6 a' K5 V
list2 = numpy.zeros((402,2))6 }6 ] U4 K+ |+ c5 {
1 H! ~: j; G* F
for i in range(0,402): ' i2 H# b% p2 Z# K7 v sum=0" j6 \; o* L) i% n4 U3 K9 }
for j in range(0,240):0 k; k: g3 @ C3 i5 |: @, d5 I
sum=sum+data_d[i+1][j+2]* n6 E& p. c( H3 c
list2[i][0]=sum 8 {1 m8 U, i: X; G, a list2[i][1]=i+19 G3 y0 @+ U6 P3 h+ S/ R6 v0 A
: U) p4 u2 v3 g14 B, q9 C$ ~3 D J4 x% o5 H
2/ [* o* P/ |9 C1 T. V
3 : O y% x1 I! J2 G3 Y9 }4 r4$ z2 N& w" B, R+ q O
5 * Y, n3 z9 p% l/ B6 , p# H# s0 ~! j6 l7 $ a5 V: a+ S: d2 ^8 8 r2 w/ H0 x" D, v94 o5 M6 {/ P4 J$ G2 _" ?7 u# _1 J5 B
106 T/ L" a& {3 Y; g% G& e7 ?% W
11/ c: s; G' p3 X
12 3 k6 \# H3 X+ v D3 K, J) f( ?3 w138 P4 C! n' v/ x0 e, S
14 5 P/ ^3 c+ ?8 c' W3 Z; t15$ W4 ~- y+ E9 H! S$ e* Q
16% e* }$ ~% P& q4 F4 C
176 f( h$ ~8 c I8 [' L5 k
18 : l. \9 ]! t) k/ Z5 C: w. h193 r0 I3 s4 G. k6 T, V3 E- W
20. F" u+ z0 _9 C# }( x
将402家供应商240周的供应量均值进行排名 % Y, }! P1 X/ g1 u/ M! y$ G 9 g. ~# s4 J7 H! M/ j, k #订货量排名 4 n; ~' e0 p# c! G' I u& z+ S0 g; E0 E6 u
for i in range (0,402):#排序6 s: \+ O$ v9 L2 q- y$ B9 W
for j in range(0,401-i): ! R9 K+ r5 V* G* t4 F if list2[j][0]<list2[j+1][0]: 8 Y/ W* T" N. c- ?- t- J (list2[j][0],list2[j+1][0])=(list2[j+1][0],list2[j][0]) 4 |+ d0 \4 s: j (list2[j][1],list2[j+1][1])=(list2[j+1][1],list2[j][1]) " c# }' r2 M) C7 I) P5 y& t1 . R8 D$ c: j8 x/ a4 |2 + `" ?' y8 W) ^1 C* L" c. [4 {9 I3 : y& y/ }/ i% y" ^4 5 q2 S5 u; z4 Q58 y, _1 o! ~6 H# I6 K. O
6 5 h, \4 a" m! R8 D5 r- T按照前50进行先A,再B,最后C,直到平均产能满足每周产能28200,记录挑选上的供应商号,以及记录挑选上多少家供应商。以满足多A少C且能满足企业的每周产能28200立方米 。: n7 `: N. u( h; o
9 U) I$ F q& l! k6 _( mnum=0& Y$ u+ r/ {8 `' @
sum=0 ; j# N; U* }: u, P8 @ Q, [for i in range(0,50):- U0 e) A7 K+ I2 x/ E8 ~; p
a=int(list2[i][1]) 8 _0 K2 Q( J& b5 H9 |0 j if data_d[a][1]=='A':0 |* c; G: f& X8 ?
sum=sum+list2[i][0]/0.6 ; G5 o2 ^0 b- {% M2 } num=num+1& k8 d4 J8 w8 F
print(list2[i][1]) g j3 x* X- o. r6 ?: G
if (sum/240) >28200: / l: v) n$ {1 E" E$ e& ~* p print('$',num+1,list2[i][1])- h& f6 K- ~) y) V" J }
break- n- F! w5 X6 I, E; Z: v' J
! y/ N7 d2 b; e( M4 `; E
for i in range(0,50):" o( o4 ?7 Y p1 G4 Y1 @
a=int(list2[i][1]) ; t' a8 ?5 T* f if data_d[a][1]=='B': 5 i2 q% x% Z* a' t- L sum=sum+list2[i][0]/0.66 ' m+ q. ?* ?( u/ o7 K) d) S num=num+16 x4 d6 ]3 z# l I# D0 `* h" f
print(list2[i][1]) 2 B" f9 L7 t {) S! B if (sum/240) >28200:% }& c7 N9 g" o, n, o
print('$',num+1,list2[i][1])' m" g( \ O* C: @- m; [0 n- S1 g2 G
break: X R$ q# f: z! ^
5 |3 b' i" L; y' e5 Z
for i in range(0,50):" Q( k/ n1 k+ e4 [- D0 }3 X; D
a=int(list2[i][1]) 4 x8 X! u3 b1 }! a: O if data_d[a][1]=='C':) h; Y& C4 ~9 s( h' H
sum=sum+list2[i][0]/0.72$ p. v+ A) M1 ~+ m
num=num+1 / \& O" N! W/ E* C print(list2[i][1])* r/ G( u8 c4 W: f8 M+ r4 O
if (sum/240) >28200:6 M& ~) i8 b( Y; e. J$ f
print('$',num,list2[i][1]) ) J, l: @8 R0 c8 p( q }5 k break" @. x- n% i6 i6 T
% B0 E! N; W( t# P. y" J( N
1 ! }2 G2 u" B4 U% ^+ m& V# ], e2 % u9 P3 B/ v% D5 t' U3 H5 n( ]: S) q0 A. Q3 Q W
4 1 B' S: ?3 B6 K7 ~1 g# i3 S5 % O, C$ E4 J3 U# y) y6 5 z4 D8 K8 f9 h# {& U# c4 r' s71 X3 ^7 v9 U& R. i2 r
8% x- {3 w% Z2 U8 Q7 ]9 g! x: Z( G) T
9 ?+ c# U4 r6 c) e O10 7 V- N, i% R7 E y+ E$ n/ P$ Y11 5 c. A* u9 h, ~, i" j126 r0 m4 S: C) e$ X
13 & z# Z/ d. a T# u9 D9 [ ]& k2 c14' B2 I' E- o2 M" s
15 + H* W( t" B* y16: \) G: V' a$ C, |
17 h* w4 ]3 S- a+ _18' m) b2 z* ^+ u
19 . _9 O, h& ?3 ^, _9 g9 T' }206 ^+ u% s0 A( |; F0 L. r$ I
21 $ s" T6 L# {7 D' j22 % K! E% j$ ?# L$ q! w234 m" _, r9 I8 v$ d
24 - s3 C% ]1 R7 T& l" P& g25% P2 y+ O8 T k4 S" t
26 4 o4 D1 v8 ~. y( K$ X0 |# ?- d* N+ I27 3 b- K3 i# }- [! L28 \8 F" f8 h! r! u* e F; B3 [
29* U: s7 M$ D+ x( B8 N% c3 V
30: I9 n' ]- p0 V( R& g @3 K
31 6 y: Y& a" x! b8 P- n8 _% j- {) f5 _* a挑选出以下供应商。% i) o0 a9 M& p% a0 e: ]
& N% ]0 ?- d; N
9 j4 f* `' ]8 W2 O. K1 F, [
然后把这32家供应商的240周订购量信息和供应量信息挑选到excel表格里,我这里是放在了e.xlsx里面。 , M* i% M) B' n: K8 A# V p X, z- V, G9 P# V" z9 A) j4 T. `
订购方案的选取,转运方案的制定和第二问一致,就不加以赘述了。 ' |# F/ `, H% N( G- j: A) P6 j& O2 g( m$ l1 P8 `% R" ~# a$ l
第四问:3 t7 o) S ]& V# z+ u% v3 Q/ q' O
; P: C ]- f' X D# p* S/ p5 N将近五年的数据按照年份分为 5 组,即 240 周数据每 48 周为一组,并对每组数据按照供货商的供货类别进行分类,根据不同类别,分别计算出每年每类原材料所对应的供货量,(有些供应商某些周内供应量为1,2这种小数,不妨大胆做个假设,这些供应商没有将所有的产品供给该企业,按照题目意思,假设这些供应商尽量将产品提供给该企业,我们可以把周期定为一年,在给定数据的五年中,计算每年的数据,按照其最大的年产能来提高企业的周产能) & T: R. _* \( A7 ]! U5 A: w) @$ s1 x1 Y
得到五年的数据:6 g2 A' a6 G1 x9 ?7 u3 {9 n
8 q) [# y2 m3 }1 [$ z* L! A( f4 ]按照五年平均最高的供应量去算即是40525.5,企业周产能可以提高到40525.5,和现在相比是提高了12325.5。 ! r3 C; l# F# w! h: ^! f# `代码基本罗列过,就不再重复罗列了 ! N6 e. Z. o' [! S2 ^8 \( d" k6 q5 H$ J$ X% q5 R x
代码百度网盘链接:1 f& _- a: `9 w9 d ~
链接: https://pan.baidu.com/s/1hK2Xmmi1cFN5dgpD7zOvtw$ |* B& r( ]* L
提取码:7d8c( ?2 Z+ L5 l% W( R O7 X
: B Y5 w& P6 u. w8 N3 q! p& r我们小组论文链接:9 |& [4 a J, r3 s2 U/ \+ [1 \
链接: https://pan.baidu.com/s/1yuVGCmFLNJIM3u0q_PBpTw + m, I! z0 Y& p1 ]8 L* C提取码:7d8c5 V: d$ {' T, M' r+ m/ l6 _
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; e1 I6 `/ P' m1 |# j4 u1 S