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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。 " N4 l g! m# ?. E) \
5 p o( l# p& {/ W) I+ A# ~ {) P
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0 m- H1 j, I: `) h+ H; p! {
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。
0 I( G \8 @% W; g) p
5 Z# H5 Q( f% e [) @9 A9 } % S5 v' a/ X3 l1 @. l
8 G+ k* V: _ i& P# K
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。 j- g' \' q( f W5 V- ?/ e4 _
+ i1 ^9 P% _* d0 R: n* w6 ^! w' C) [
$ i' V M: h. W: E' b, R# E9 Y
' ^( F& D H' Q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。
9 v+ z9 g( Y& z# b8 d% h! x* N- p0 C: P2 j
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。9 T! @& A- B2 I R8 G. `1 T+ f/ @* M
, Q( x9 S/ D) a9 Z! z
2 建立模型& I* t8 }% K9 D; L
4 m j2 d- F7 C+ j9 v7 p* R/ I
(1)问题分析$ n2 M t; J) r5 l& Y% {
( H' L& {, {9 B. s2 N. k5 y: ^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。
( {4 d* \" N: Y0 d1 ^5 Z6 [1 U7 M- _+ t& k' ~4 ^
(2)符号说明
8 M! u" i3 d9 e7 X2 l1 B" t
, J# P# j. n. }3 Q$ X$ @为了建立这类问题的一般模型,我们定义如下数学符号:
! K8 j: H) N4 i' ^- ]
3 _! ]1 ]9 x+ AN :生产项目总数(本例中 N =7);0 s2 `: M% ~% N
& ^9 ?% S; b$ r) u2 G" R8 P( |2 I
T :计划期长度(本例中 T =6) ; Q$ d$ ]: `# ]3 e& ~1 L8 j1 m
7 k V& Q7 A, W% z& {6 Y
K :瓶颈资源种类数(本例中 K =1 ); ) W" ?0 J% F+ o. E/ P, F2 s
* V3 { j1 l6 p, W( DM :一个充分大的正数,在模型中起到使模型线性化的作用;' w- t& Y8 p- ?7 w6 Y, }, J% t" e
8 p, @/ N, c& c% o8 X
: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);! X% d& y2 T& T3 a" T) [
0 g4 \3 R3 W b/ T0 g( g
:项目i在t时段的生产批量;
( N9 o* _' H/ a- Z u5 b# ~5 U& `9 R; W+ l& l
:项目i在t时段的库存量;
1 B' d6 `5 G* E
9 N U: v0 }- h. b+ ?* a5 f* p :项目i在t时段是否生产的标志(0:不生产,1:生产); 2 O! F1 H' e& O7 g# Q7 y( E
5 O2 U) p4 V3 o0 m- G$ R6 M :产品结构中项目i的直接后继项目集合; 8 P2 H6 ?9 a+ A4 d
1 U; J8 L: U u! r# Z
:产品结构中项目 j 对项目i的消耗系数; 5 L8 e' I8 U# I' n4 f ^
# C- m5 E* C: W8 J5 a O :项目i在t时段生产时的生产准备费用;
8 V% T/ w/ _0 j3 J% m2 u1 E: m7 b4 S
:项目i在t时段的单件库存费用;
6 }6 g; o' I2 k. P
- G- V* L: r( X) j& \$ a' { :资源k 在t时段的能力上限;
! o+ S9 m- e5 k9 f: g, X# D3 J4 t& _7 U4 G2 K$ `
:项目i在t时段生产时,生产单个项目占用资源k 的能力;
( J/ m+ p; U( j
8 M5 O+ h' W- R: c7 m' k+ t![]()
" c1 R9 ?0 @1 W, N
D; ?2 D8 L6 Q; w(3)目标函数
/ a9 W+ v3 }7 s. B* m
% p* @1 e7 s- f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
# u4 F5 @1 b, ?0 n v' t
) I6 R7 R. z( s) @: Q9 |7 R& S& ~4 r5 L ( 1 )
9 X' S" A8 _; }: k3 x7 x, A
2 `! e; W+ i- @9 @6 \- I2 u' w(4)约束条件
2 F9 y% }6 Y, C
7 j+ S5 @8 M5 S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 ): % F9 v- K2 U, ^0 d
9 V( Q& |" E0 `3 g2 v( H' a ( 2 )
1 \% D/ I9 G# P" U
7 W( J7 N- o9 A资源能力限制比较容易理解,即 + S2 H& @; {! u: C1 o+ x: P
0 Q5 G2 t# E# H5 L% q/ \ ( 3 )
: R5 P; X4 c8 k5 }# d' Z6 g7 I8 c3 q6 x0 {+ F) s* ^4 c. G
![]()
1 [5 u5 J2 m( W
; |, q; O! u0 ` _1 v/ d- K3 求解模型
( C1 L8 q+ Y& q# a! ^0 ~$ T- T$ A# W! F3 ^, e$ x6 f- n; p" w+ C
D3 z# S; m% T8 n4 P$ L
+ l* a. b/ v, W9 T, |$ @; n+ p![]()
( w% ]9 ^: \9 N1 }+ U: X: |
( S! j3 k4 ]# J4 e
3 h) g) Y& z# D1 }7 ?9 [" X* N( Q9 X. w7 x+ f8 y
MODEL: 4 R, t |6 V4 i ]( @. c* K
TITLE 瓶颈设备的多级生产计划; 5 ^+ F- Y( C+ w( n3 w
SETS:
& K# ]0 u2 i5 v1 F, e6 y8 p' g, I) Z! 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;
7 Q5 c& j8 [1 J$ O# dPART/A B C D E F G/:Setup,Hold,A; ) N1 Q8 u" ~9 b# V
! TIME=计划期集合,Capacity=瓶颈设备的能力;
$ [! o$ o- X ~0 {TIME/1..6/:Capacity; 6 g a$ z6 ~4 N2 Q) V' z- @9 y
! USES=项目结构关系,Req=项目之间的消耗系数; * i& c' t. M7 H, e! \, G U M& E3 t
USES(PART,PART):Req; ! H6 g1 ?$ v5 Q9 P/ ~& F' @
! 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; % ^" K' j- y K5 J
ENDSETS
" u. E N. i: e. v! 目标函数;
- k$ p- \1 p8 x S[OBJ]Min=@sum(PXT(i,t):setup(i)*Y(i,t)+hold(i)*Inv(i,t)); # o. F, ^4 h. `
! 物流平衡方程; u* S+ _8 K5 N5 y! c
@FOR(PXT(i,t)|t #NE# 2 ^0 K/ Z1 K; f; S0 q/ l
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# " S' D; M! ?9 Y2 ~ R6 E
1:[Ba0]X(i,t)-Inv(i,t)=Demand(i,t)+@SUM(USES(i,j):Req(i,j)*X(j,t) )); 2 m3 D% T; K c8 u1 V8 l
! 能力约束;
, a- k5 k2 V( `" o& c. r" K@FOR(TIME(t):[Cap]@SUM(PART(i):A(i)*X(i,t))<Capacity(t)); E; `4 H1 L O1 z: D; ~* \
! 其他约束;
6 r [$ k" K& n3 q# eM = 25000;
% r9 ?+ c& Y' j( Q@FOR(PXT(i,t):X(i,t)<=M*Y(i,t));
! e4 V* V% y6 m+ ?% h5 u7 `- _+ ^3 N@FOR(PXT BIN(Y)); " I3 U; y# k; A! c9 |- ?# T' |$ W7 w
DATA: ! x2 I' Z3 M1 D! `- G
Demand=0;Req =0; 1 C1 E9 B: Y1 |+ @+ |
Capacity=10000 0 5000 5000 1000 1000; ; P, P9 U7 I9 m0 b8 j/ o
Setup=400 500 1000 300 200 400 100; 2 k# m: e- J- y
Hold=12 0.6 1.0 0.04 0.03 0.04 0.04;
% k3 d. M( }5 ~ a- p, v- L* PA=0 5 8 0 0 0 0;
; t% p0 z; n; i7 h3 s3 j9 T+ FENDDATA
+ V' ^/ e. Y+ N& U* r' d4 ZCALC: + L/ p8 B7 L1 y% y) i+ F8 F' t. J
demand(1,1)=40;demand(1,3)=100; " b4 @! c! {1 B- e p, \$ F- [- ?4 O
demand(1,5)=90;demand(1,6)=10;
6 u$ z! Y% E: Q! Creq(2,1)=5;req(3,1)=7;req(4,2)=9; 9 Z9 i' j9 V7 {+ M
req(5,2)=11;req(6,3)=13;req(7,3)=15; ; A: E, ^: [9 E
ENDCALC : L5 U% T1 k8 ]0 L
END4 j& |- }8 _$ d0 K9 o0 z# Z( V: D
- d- H2 C$ b J7 Y+ b, w9 \
- P: ` i" j; h) a
习题:
- ^. V* f4 S8 U* v
& y& ?$ {1 O4 k, n( D$ ^% y* E2 e1.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。9 i: h5 l! [. j! f
: g( P7 P5 H2 H& G$ E2 J M
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。- r1 i) [5 D# w
5 v$ D- Y f B ?
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。
z( U3 A2 V1 d$ f
6 f4 ]3 U# x1 S! b$ P) i) V6 v) t' J9 r( V0 V, b
7 `1 l! B& }* d0 I, V" k( v
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 d% X5 o+ [8 @, e. L9 Y6 D; @* `- |# n4 R3 O- q, d
$ g o% s- N7 \
8 a# R, J5 I- v
3 D$ L2 f' g: ^! a/ i; l; V
) o$ k0 ~5 Z2 V/ a先建立一般情况下的数学模型,再求解以下的具体问题:
3 @ m' {( D, O. B; }+ I
1 G# m, C: @" h2 }(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?1 O/ [# E, w4 u1 w e2 |
8 I: n; \' j. F+ ^; w: c
(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? , r6 b$ R9 o' s
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; _! O2 i& b8 c9 o( G. u原文链接:https://blog.csdn.net/qq_29831163/java/article/details/89413903) l; I. ~/ m. y' M
6 U$ q$ c' n2 W" W7 k b1 I% C( j0 \1 k4 j Z1 Y6 z5 K
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