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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。
6 b2 c$ u U3 F# e$ V: k& l2 A2 V W( `
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3 ~* P* J& B+ l* @* D7 G9 \$ z+ J
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。
7 i& Y- K1 \% x+ g! H5 x
; [" W* A$ d, p# z 7 u N6 W# a* Y( A8 f
3 w- z7 O. G4 H+ f3 U+ p
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。
% N# n1 N" K* P7 V+ R6 i6 {: `" |4 N3 |- T+ {6 U) C
' U2 b2 [9 |8 h4 D6 H: v
3 [( K' _* r& {" k U' E) M
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。; E# U+ i W6 O2 q2 \0 D2 {8 g6 \
( \) A4 s, ^* T% r3 E$ S6 y2 @
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。4 ^2 X3 p$ g4 k9 \+ r5 D& F' S0 |
- D0 I o5 R0 c9 z: J+ j
2 建立模型( m, e' S6 ~$ ~
' \; v+ D5 Q( o, |' J8 w9 X(1)问题分析& J W& y1 R. [" R4 L5 _; o$ o: O
/ ?$ H b+ `# d5 r6 Y$ i
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。
# x, T% \$ ~/ n! B3 O- I' m
2 g- |, B" F* P/ e7 U(2)符号说明
4 p8 K" ^. p" i- j* C) j) o/ c8 _/ p. m1 S
为了建立这类问题的一般模型,我们定义如下数学符号: " r9 J' G7 u: f3 S
) l0 F! |9 N" R- A2 qN :生产项目总数(本例中 N =7);
; e m( _, E9 G6 m# k2 s
0 |: A+ H/ X# n5 z- m6 t% gT :计划期长度(本例中 T =6) ;9 \# k& d2 Q9 N5 ?' K8 F
" H% X' Y" I' ~& \( g
K :瓶颈资源种类数(本例中 K =1 ); ! s% P5 J4 u4 f3 s: e
+ S; t% q" U1 k5 s
M :一个充分大的正数,在模型中起到使模型线性化的作用;/ V2 } V" s) k- \
* u% z. t( p" `* N
: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);
" W1 }/ J$ P0 Q: M5 r4 U- O( n, t! G! Z+ V
:项目i在t时段的生产批量; $ n! Y% B) p/ V& O) p% T
$ I7 `1 G7 T% \/ P$ x :项目i在t时段的库存量;
0 L) _$ K1 C, G3 P5 g0 c
6 x2 ~" m+ b4 P7 K# `% c :项目i在t时段是否生产的标志(0:不生产,1:生产);
/ m1 z& ?1 B# q4 P9 _6 ^# k: A" K# p% u0 N: ^; e
:产品结构中项目i的直接后继项目集合;
: q+ l9 h. K1 {( g# N* O" N6 {, P6 k8 A B5 J% z# r1 M& l
:产品结构中项目 j 对项目i的消耗系数; 4 U1 ?6 n8 U a3 l2 v8 l d6 Q p
& [9 l9 B5 a/ a/ R. C& F: g/ p( D; u9 O
:项目i在t时段生产时的生产准备费用; - y7 L! D6 R w% A- z6 V
, b. W3 a2 E4 z* V" l0 G" E7 Q% m
:项目i在t时段的单件库存费用; . ?& ?) ~2 K- s: P* H i
& ^8 x( J3 g2 q: J8 I :资源k 在t时段的能力上限;
8 P# d% v* w& }+ _7 X( A7 R. h( Z7 H; {9 C |2 m& h
: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 X; ^& A' t8 } x+ s( K7 {
5 [, e4 X7 C: @# {5 _% P; X8 w![]()
, p+ Q6 i$ f& E; S9 C8 |7 {' ^- g* E5 j/ \- C1 U) t
(3)目标函数
, ^/ U1 a, {0 h2 e; n, m" z' A9 G5 c: d5 ~ r6 w7 `9 D
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
0 v0 I) N" J0 t& n! c0 W3 w
8 y# I( B1 F9 ^$ ^6 V ( 1 )/ b8 h$ v5 |$ i+ _' ~9 w! P2 G
9 y/ z9 K' N4 l" Z! S(4)约束条件4 n) T \1 O2 D* N4 m: h
9 V, q- c+ U! H8 n# e+ p# k2 M; p" ~
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 ): / g5 s3 r4 X8 ~! x! c" }6 F. D2 F
5 u/ o$ x& [) i) m' c ( 2 ) & \! \4 k/ Y# g+ }$ q( o
4 P) p) R5 p# h* v4 q9 q
资源能力限制比较容易理解,即
: C7 q0 u. r, x3 M7 X; l4 Q6 f# z# [ x
( 3 ) / M' @' L) L* J( X6 M
9 O4 N: f" Z8 a1 A! A4 N6 q![]()
% E- [4 u0 `3 O7 E5 `- [- ]9 w) P+ U3 F$ [
3 求解模型
. [5 q* p. O& e( v# t# l% P {3 h
( `& q9 J8 {4 s* E# K! M 3 }, O" G% Y, F* H$ G D
d6 z! S# ?( w/ K6 u9 E, M6 p
, K8 C" V; z# F) ?- c- z
, w3 a9 _; D) q& I6 J9 W
# d1 v P$ k# }" f( C
9 C# C; T1 H9 K- C3 Y& u$ yMODEL:
6 ]/ ~6 \2 z. s* E" Y0 oTITLE 瓶颈设备的多级生产计划;
0 e) b/ K# J# ]7 U* e7 r9 jSETS: * ~$ r( T' d7 [) g
! 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; - X3 A" P8 {# T1 B$ _2 {# j
PART/A B C D E F G/:Setup,Hold,A; * w8 |+ f' c! p& `
! TIME=计划期集合,Capacity=瓶颈设备的能力; 1 B }: `8 l: h2 Y
TIME/1..6/:Capacity; + k+ C0 f1 W( }. h& r
! USES=项目结构关系,Req=项目之间的消耗系数; , `0 U9 s' S1 }+ Y; t/ ]1 e
USES(PART,PART):Req;
7 r5 K' ]0 r8 a! y) \. [! 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; 9 }7 J5 s4 [( V/ y3 c
ENDSETS - k3 Q5 i) i- ]6 v
! 目标函数; & d4 ~+ A( k) b- L( x- Z
[OBJ]Min=@sum(PXT(i,t):setup(i)*Y(i,t)+hold(i)*Inv(i,t));
" n1 v7 H0 n$ u6 r% M, g& D! 物流平衡方程;
% k. E% h- x5 m@FOR(PXT(i,t)|t #NE#
7 W$ o. ]$ `& a; Y& l6 P( |- h1:[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#
8 i1 A& n5 S! k6 g9 r( x. R1:[Ba0]X(i,t)-Inv(i,t)=Demand(i,t)+@SUM(USES(i,j):Req(i,j)*X(j,t) ));
7 S, D) \) Q; y S! 能力约束;
% k* V: S1 k* \@FOR(TIME(t):[Cap]@SUM(PART(i):A(i)*X(i,t))<Capacity(t)); . E9 S, N5 z/ I1 E. n& Y
! 其他约束; , _( S6 g: X# r# e
M = 25000; 2 L! W1 ~, K, B, c
@FOR(PXT(i,t):X(i,t)<=M*Y(i,t)); % i' V1 {: k( w# \
@FOR(PXT BIN(Y)); " Q6 n s& p3 g; o& ~& J
DATA:
/ n0 q, k7 n C! [. K' s( ]Demand=0;Req =0;
' [9 L6 u" O. sCapacity=10000 0 5000 5000 1000 1000; # J t i, O1 a
Setup=400 500 1000 300 200 400 100; . O2 H& E' x) {7 b
Hold=12 0.6 1.0 0.04 0.03 0.04 0.04; + P, G% |) h: k5 r) K# K: k# n6 t
A=0 5 8 0 0 0 0; 6 q: b! A5 {: K& z4 t# N4 S
ENDDATA 0 U) I/ L4 o3 \1 J/ `. g9 Z
CALC:
3 U' r9 Y q h5 qdemand(1,1)=40;demand(1,3)=100;
8 ?: E0 e$ Z F8 B5 r9 Zdemand(1,5)=90;demand(1,6)=10;
z& e9 f+ [7 ~7 zreq(2,1)=5;req(3,1)=7;req(4,2)=9;
3 p/ I7 ]1 H1 }- \( |req(5,2)=11;req(6,3)=13;req(7,3)=15;
, `' x' [) N% ~8 @1 ]ENDCALC
4 V: B3 Y. J& m( ^END
" L0 Y. m: e8 Y7 {1 D
1 y- C# i8 E5 H+ e5 f" s5 b 4 L0 D& X% `' b5 l, y7 O
习题:
! V; |' p: M K% X Q# e$ ~2 o# u& \( ?6 j8 Z9 A5 d; q. V
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。
7 `' z$ X. ?$ _1 Z2 p
% F9 m1 }0 ?; x X/ }5 v& b% J3 T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。, S; a. l/ _- O
' C, u' @* ]: G U6 S3 `9 N5 u
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。 4 w, T {# Q' P+ D7 q/ \
( B- a9 l$ F: x7 M! I
$ M3 e; {+ F) Q" f7 W8 ^" d. q7 ~5 Q1 e
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。 + t+ } J I" f+ }0 I6 Z4 ~
, m9 ?7 Y/ k4 e/ c
1 y3 o% {5 E' u0 E$ B W8 Q9 \5 r# X" L! ]6 q0 F+ H0 A8 L8 {
( P' j, ^1 R( {/ e8 k; ]5 t# L$ {; r/ H6 P$ w
先建立一般情况下的数学模型,再求解以下的具体问题: , _; m$ ^- j5 w3 A$ T
' ?$ z. Z4 [1 F
(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?
( w& F& h3 S j% ?0 c6 d' R% o5 s; S/ k( n* x/ N( P! u
(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? 3 F6 D2 k/ t& K$ V9 a9 B
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, i8 D) }% f! q& |8 h1 @! u G' c3 t |
zan
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