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TA的每日心情 开心 2020-11-14 17:15
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[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。
; S+ s" G4 t/ G, X- x& R- v/ K8 D/ T# k
" ? T/ [ m. Z8 j# U3 V- q 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4 r% r9 A. Y0 |$ `/ `
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。 + T) O9 F4 \7 D- i7 R0 F5 |6 \: v
( M+ V+ A' \- n" p$ A0 J8 d/ r : g7 U7 q8 A+ A/ @) F% @8 t: i p
2 t4 x) t, N0 y0 v- Z# Q- T 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 m+ X9 ?9 t) y
4 g9 l; ~5 G9 ?- V$ c 4 I2 U- T, F5 O9 W
# h6 o. s/ B2 T* J- ~8 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。: I( I7 s8 b# G- ^# Z" q
* B* M3 w0 x$ N) ~
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。
* l5 M% t8 }- t0 G( k$ _ & t. V- R2 V, L' p Y
2 建立模型% ?3 u7 B$ ~) V8 V% A# }9 y
1 Z( X2 [' V' g3 F8 Q (1)问题分析0 I$ M) X5 P& H7 A
6 a, o9 a* y$ ?+ k2 _
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 A& s0 C9 R! X& [
7 q+ ^. m7 U& l- G. n4 ~! \
(2)符号说明8 k) }) t; N$ g9 g
! q3 T+ D' T% q9 P1 P. q+ C 为了建立这类问题的一般模型,我们定义如下数学符号: $ n. ~* O2 ^+ N# Y$ N( l
5 j$ ^- j4 R" ]) W
N :生产项目总数(本例中 N =7);
8 e+ a% w! e, C4 q2 R# c% E - x* |- Y2 \4 z. ?. ]( N7 Y
T :计划期长度(本例中 T =6) ;
* Y7 B" z% a3 Q, H' L1 V0 K( Q$ n
3 N4 Y( V, C: E7 }0 M- `3 _ K :瓶颈资源种类数(本例中 K =1 ); ' i/ \6 P t3 k- j6 {3 F' W# _; H
8 g, o0 l- K2 R( Y3 O M :一个充分大的正数,在模型中起到使模型线性化的作用;# e' d$ M, X" ^* L# O# F$ E
8 R5 P0 S, X) E1 e! v
: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);
6 h% m& ?4 {" T. X" I* Z9 R 8 w- H, _( ^1 |' s1 T2 m
:项目i在t时段的生产批量; 0 h3 L/ T9 ~# |; {6 C
" I5 J9 b2 `: {" v$ D :项目i在t时段的库存量;
+ `! z r& A# U* J ! Z% h/ X- Y. Z
:项目i在t时段是否生产的标志(0:不生产,1:生产);
1 x* j Z% f6 Q& d- f 2 J) Z7 M& u& y) K
:产品结构中项目i的直接后继项目集合;
! Z) S1 `! _7 S - N2 k+ d. i1 w% c! }* ~
:产品结构中项目 j 对项目i的消耗系数;
) F& y* g% X' I+ ?+ b: u, f0 V
* V6 Q8 f! p n: g :项目i在t时段生产时的生产准备费用;
( R) Y: H A3 K8 \ ` M2 u$ }7 N& L4 m
:项目i在t时段的单件库存费用; I3 N! Y0 c- Z$ D1 t
0 A; G% `, S1 x$ n
:资源k 在t时段的能力上限; 5 d' q$ H7 l/ v% I/ }. x% T
3 |3 M$ M% e! ]( b* e! T2 ?& 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;
. B% o u: s% R 0 E# l$ c; @8 f: W7 o
' c+ j; {% p; B' g% q' M- w% d( b9 w& R
5 C7 u# x+ Y9 E( `' ~ (3)目标函数
. a; O/ w8 [& w/ [ & ~* D" X9 j9 u9 x
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 % n% H# P! ]4 H1 j
0 C F- L- T1 ^5 q; g ( 1 )# X" F; W S1 q v2 V
( t7 b; L- H! ~, n (4)约束条件
8 Y3 d" s1 J& M& t( M0 K9 V
^4 r3 @2 M- y7 ~9 N9 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 ): / {' T3 S( @7 n9 `# T1 e" W( g6 \, d
- ?& r% p+ `" _0 T# E7 d& J9 t ( 2 ) , [# T/ h0 G5 o% j
/ H6 {% p: h( g4 Y, ^$ g0 ?
资源能力限制比较容易理解,即
0 M* Y. b. b4 O0 F
6 E' e2 v; X6 L ( 3 )
* r- l. n3 k# W+ h
9 }! \; T. v. e) ]% q$ ?' I
+ u# e# a/ x- B P+ B# f1 U 4 \7 h8 t+ q" {
3 求解模型 0 H3 I* C5 B1 ?6 h/ B. ]- I
, V1 q8 h/ W& b- I, d. e 7 J7 h0 H9 D* b' e; b0 q+ a
9 m% @7 x; k8 B 8 \& m6 Q6 n2 j* o) l
" }0 \+ _/ R) L6 n% g0 r9 g, f; J $ \ U5 ?6 u# E+ p
; |* b' x1 L& Q6 U6 w
MODEL:
$ k; y% b. r8 D$ ` TITLE 瓶颈设备的多级生产计划; ' D6 j. J. D6 o+ _8 s0 l+ p
SETS:
' t3 h$ l8 k* |6 H ! 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;
1 m: E" W) m+ @3 g& t# Q PART/A B C D E F G/:Setup,Hold,A; ! L- O1 K# f$ @% C7 C8 m* A9 Z
! TIME=计划期集合,Capacity=瓶颈设备的能力; / j9 X q- n8 w4 G/ R
TIME/1..6/:Capacity;
/ \! t- L0 }1 N ! USES=项目结构关系,Req=项目之间的消耗系数; 6 h) j y( Y* W, l6 L% ?( b
USES(PART,PART):Req;
9 [' O7 g2 x+ V: e; l9 E ! 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) V0 e+ ], j ENDSETS $ ~8 l0 O' l/ y
! 目标函数; . p: x' }9 ?6 o& f J
[OBJ]Min=@sum(PXT(i,t):setup(i)*Y(i,t)+hold(i)*Inv(i,t));
M& i3 G6 t$ @- } ! 物流平衡方程;
' |9 V( V6 b! t5 r& T+ W @FOR(PXT(i,t)|t #NE# 4 c7 i& v( ^* ~( B- I4 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# 7 u; F Q6 d* c/ B. X; c
1:[Ba0]X(i,t)-Inv(i,t)=Demand(i,t)+@SUM(USES(i,j):Req(i,j)*X(j,t) ));
3 i& H+ m9 V7 N7 T ! 能力约束; , h4 l) E! D0 w# B6 r3 w
@FOR(TIME(t):[Cap]@SUM(PART(i):A(i)*X(i,t))<Capacity(t)); ! f. ?0 b" o/ A5 @! {) C; g
! 其他约束;
6 s7 K+ \- m) o) Z M = 25000; 3 v3 d2 ?# a$ x+ v9 `
@FOR(PXT(i,t):X(i,t)<=M*Y(i,t)); # y( @5 J+ z7 Q+ a9 B3 o$ l! p
@FOR(PXT BIN(Y)); 1 }% c8 w* ]) I; s0 |3 d" }* X
DATA: 9 \7 ~+ j# g4 K9 _# d' X
Demand=0;Req =0;
9 n9 z! w7 n8 D6 H' f5 |( @, d Capacity=10000 0 5000 5000 1000 1000; 1 G' ?( H! t# {
Setup=400 500 1000 300 200 400 100;
1 ^" \6 T! n. n5 F+ ? Hold=12 0.6 1.0 0.04 0.03 0.04 0.04; 6 T; e8 L0 Y! a, w" S5 {
A=0 5 8 0 0 0 0; ! Y/ h9 q0 `' u$ j" ]6 z. L4 \) b0 b
ENDDATA 0 p) I( i4 R: O7 ]
CALC: : @ _0 X v/ B: E7 O/ E
demand(1,1)=40;demand(1,3)=100;
* X4 M3 ?3 A' e! }) V9 |/ |" Z demand(1,5)=90;demand(1,6)=10; ! R, n$ M" \: `7 F9 i; L
req(2,1)=5;req(3,1)=7;req(4,2)=9; . ?+ L( B% K2 e! z; r1 p4 h
req(5,2)=11;req(6,3)=13;req(7,3)=15;
" V2 T; {9 U7 c) B# F: f; |6 d! U ENDCALC
) T4 n/ A8 o* x' r e; ?4 g5 d! a END
+ f- p2 t5 h8 R/ ]4 v9 U! S- z
( B% _& J1 l5 Q, C4 a: i" h9 B0 U H ( m* D2 C6 }/ d% O F' M
习题:
& F. N4 u) E1 J : q2 r3 J# r7 p8 |# @
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。
0 `: E! T2 s, U' F C6 P 3 [& _; s1 L! q1 Q# M$ I' \
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。0 q. E, A1 H$ y# d) S/ j! u
& W/ r4 Y. S) `. l4 g$ U! S& b/ A 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。 : T) {+ x+ P9 v1 S* _$ [0 {; V* z
% n; W6 U% L3 \) k
$ S2 g0 _5 ^2 o & k; i- O0 d2 I8 O
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。 : {, B, n9 s Y0 g
5 y; [0 o$ y, D, t/ v$ t' g' `
3 p D' M: g0 w; @! A% y1 c9 ~) O
) o' `. C/ p# Y# T
% T7 R# h! u0 O% b0 q* }: a! m
' M' u, @' |" r' v& h2 j1 k 先建立一般情况下的数学模型,再求解以下的具体问题: 6 Q$ v0 M- x& a* x# i( g
9 n+ l& s! j I (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?
" D5 i4 ?% [/ M: X3 C 6 ?' l v3 e- q/ @
(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 }% u+ z' ~( R! z ————————————————
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9 I3 J" T( d1 j1 J- x( {+ D2 a" M; J
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