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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。
' j! ?1 M2 H6 n9 j- T1 M
) R5 _* ^2 A; k: `5 S- j ?0 O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
# ]7 u; f# F5 b+ `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。
- K1 ~9 K2 J' Y$ h1 b$ j# z! x; a8 h* r$ n1 p
![]()
2 ]3 z" Z) ` P$ Z) I' W! a" q8 t8 d% N; y) a
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。
" S1 n+ ]0 J2 l- e- L$ U. m3 M( d6 p0 |/ [. d( _) l. H
![]()
' j" S+ R0 h" d1 q0 I: w
& T0 m( u8 p L! t" {' }* V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。# h3 `5 j8 f) l C$ C3 E
; M2 K: o" ?- R# r5 x. T! X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。: E! c }% r2 W" R/ H7 P
: t b; e# R+ }4 l1 s2 建立模型) p7 B. n9 s0 b7 M2 S a
: I: X) f" M3 D& K0 p(1)问题分析9 M" Q1 ?" f8 J- ?; g' O) [
5 g/ X' j+ E- _- I& m# @5 G! A
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。
2 a% z5 T# [; p( u( S% m8 ~7 d( d( c# @9 D* f$ C5 ]
(2)符号说明
( m+ j# w) I0 V& e
+ I' }9 P$ `+ B4 h/ t: e. L, z为了建立这类问题的一般模型,我们定义如下数学符号:
$ h9 T; u8 I7 l+ w; w; h$ D' X( I4 M& |, _3 }
N :生产项目总数(本例中 N =7);
; S! }# _5 Z$ |1 c9 _5 c& A' v
p& H3 z0 i! }/ h; MT :计划期长度(本例中 T =6) ;
3 z& m. J; ~7 \& S5 y# c" e2 U8 b, i y1 l
K :瓶颈资源种类数(本例中 K =1 );
6 I+ x5 v/ H; u( A. z! f( y; e+ _- u6 y) P4 w
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 x# [. B2 o* w* T0 D9 b. ~# e! ]/ n
; b. g8 b& W( U8 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);3 ?/ t* D( e& C# |
- l& G( @9 z/ z |7 P :项目i在t时段的生产批量; : W8 | g( o2 P7 P- H
' i) q! f" Y) s/ H
:项目i在t时段的库存量;
, S6 Z" b9 J) X9 p* m) l! z; P1 ]& _& |
:项目i在t时段是否生产的标志(0:不生产,1:生产); & V" [4 n' N4 E
\+ {9 m2 ]2 Y9 e
:产品结构中项目i的直接后继项目集合; , F; S9 W, b9 g' F! _/ e4 s7 m
/ g; \3 U* x2 Y7 V
:产品结构中项目 j 对项目i的消耗系数;
5 ?- O9 v5 |: D9 x) K3 A' M7 L( j0 O H" c+ r( J
:项目i在t时段生产时的生产准备费用; + h Z& g5 n0 d
. E2 [3 s% R9 P A9 ]
:项目i在t时段的单件库存费用; ; S3 t2 x. Z# k
7 c4 a% Z2 d& k: i) M :资源k 在t时段的能力上限;
( y$ D( }9 N9 o, F1 W+ N) z( e. _5 G* R" z+ W
:项目i在t时段生产时,生产单个项目占用资源k 的能力; $ E+ W' U0 ` y1 s
! ~3 ~8 N; K( \" C![]()
/ U" j, o" {) h$ O; h: q' ^" ?9 c
(3)目标函数1 b- I$ T1 S" V4 t7 u
; |+ c7 W4 \' F( R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 6 }( _" E2 u. r" m. X
( r% c& L4 U$ U6 [ ( 1 )
F7 Q8 ?. Q; O, [, T. @0 _9 v' u j, t2 Q& k; N" ~" O
(4)约束条件
; T5 L" Y5 Y B; J4 F5 ?. |' R) T9 L4 v" y' Z) p$ `% F3 a: g
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 ):
# q+ o2 B/ X0 j5 D7 p) S- A7 I* O l: D7 {. D+ ?- p+ W. i" D9 M
( 2 )
; x7 F; m5 u; B' g- h2 \ u$ P
& w6 a: I$ @; [5 }: C' ?资源能力限制比较容易理解,即
Y, D7 K0 a$ B# A8 n C- ]1 v/ z/ D3 ?# Z
( 3 ) ! a' f6 k" g7 A; c7 E; o- D' I7 g
; @2 K- N% j/ }4 T' O s5 k$ t% s1 r& w
7 t6 {0 G6 Z3 _; }& P
3 求解模型
8 ^ ]. F! P1 e3 V6 c5 J A; w' v, h- B6 }1 \
2 G/ j# S# Z) k4 E& d$ G
4 f; U% J3 C: j( D* |3 ]$ y
1 S$ M) m+ |- d( p& B7 E
; L- f7 F* v. y8 F$ f p9 p) f
$ b' H. M- ]% L* W+ H }# Y9 H% x/ u" I
MODEL: ' d7 R I- I# s5 F
TITLE 瓶颈设备的多级生产计划;
" R: ?* u9 ^2 ?8 a2 u( s) O6 hSETS: % T" Y' h% y6 o* I0 ]1 |3 R
! 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; $ Y3 }* s# z1 h& z1 O, Y/ ~* M4 a- j
PART/A B C D E F G/:Setup,Hold,A; + ~$ b' R- h G' ?8 U3 y; t7 e5 w
! TIME=计划期集合,Capacity=瓶颈设备的能力;
0 b' e2 C) t" G' k: V& D5 k' ^TIME/1..6/:Capacity; 0 A) R: y1 u8 {
! USES=项目结构关系,Req=项目之间的消耗系数;
S9 E9 y8 n4 H$ B; R oUSES(PART,PART):Req; + \- [% C9 K' f, M; o6 ?5 [' x
! 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 p0 x2 T! |: A
ENDSETS ( \1 M1 k$ u5 X7 q6 U1 E
! 目标函数; " b% J" N) d, u9 F9 W( T% V
[OBJ]Min=@sum(PXT(i,t):setup(i)*Y(i,t)+hold(i)*Inv(i,t));
. J }8 y2 G; Z- f/ x0 Z( J! 物流平衡方程; + l% i) _) ~; R; O3 i
@FOR(PXT(i,t)|t #NE#
$ G. j: ]) V: U0 Z9 w1:[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# . ?) j+ Y8 S7 O
1:[Ba0]X(i,t)-Inv(i,t)=Demand(i,t)+@SUM(USES(i,j):Req(i,j)*X(j,t) )); 5 p7 G0 o1 s% i B
! 能力约束; ; C; p6 _) X) q) ?9 D. a
@FOR(TIME(t):[Cap]@SUM(PART(i):A(i)*X(i,t))<Capacity(t)); $ k' @3 L5 M$ v( c! z: B
! 其他约束;
' G0 l( f$ f. J% `& h9 zM = 25000;
5 l3 \: V4 m# ?$ [, Z( M2 I2 Z@FOR(PXT(i,t):X(i,t)<=M*Y(i,t)); 9 B, X1 P s9 {& d+ {
@FOR(PXT BIN(Y)); 8 {: u; J% r) x( h4 @* s
DATA:
# X. E8 E3 O: D7 ~Demand=0;Req =0;
- h2 h4 J4 d! n" g; x' ICapacity=10000 0 5000 5000 1000 1000;
# `' T- k0 c2 Z" i7 d& @: J) d& `Setup=400 500 1000 300 200 400 100;
! H" h* B+ E* J# ]- H- mHold=12 0.6 1.0 0.04 0.03 0.04 0.04;
* u6 Y2 i* }) \% U: PA=0 5 8 0 0 0 0;
1 f) F+ z: s! ]5 {: mENDDATA
3 T( y- \% ~( J# e3 w% {% yCALC:
! ~" x" V' E0 H9 z% ^3 `demand(1,1)=40;demand(1,3)=100; ) G; Z7 J1 j1 g: o
demand(1,5)=90;demand(1,6)=10; : r( v: Y, L2 G! O4 J/ k5 U
req(2,1)=5;req(3,1)=7;req(4,2)=9;
4 O" w/ U+ c; C+ o* A4 c1 G& Y$ z; wreq(5,2)=11;req(6,3)=13;req(7,3)=15;
; S- {$ L% R8 P( w+ HENDCALC
8 {# i. m% r" A* NEND: k6 \' @" k: c; K/ Z9 D' ]
J. c$ m. O( C' }3 ]
' L( W8 N3 N ^2 u
习题:
' ?. L O+ v' G L) v5 k) T* q q+ O& S3 k( {+ L2 y
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 _1 R8 Y1 U5 m( R* n* ?, a' N. c$ j+ E' V5 O# _' T2 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。! F1 O$ S0 l v0 H, u. ?9 X! u% b
# d8 @1 H. v4 W0 d; b- I7 j
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。 7 s* m; |0 `2 x6 x* }/ C W0 A
2 I* L9 P0 B' E# R# D
8 n) O P5 V; T! M) j
. t5 ^: ~: ], W7 k# _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。
4 q y; a7 {: m+ Q8 ], ~* P! j: K1 p: P# Y' M1 I6 y: r% Y8 d# Y p3 ^
2 [5 }+ l$ `8 K* @5 |# u* W% P
, r6 d. w# z3 e/ w
6 @/ K2 m; F/ f S$ u" p+ i5 T' D
, _2 l$ k) p- o4 ]先建立一般情况下的数学模型,再求解以下的具体问题: ) o( D0 V2 s6 ]! U& ^
; ?( p1 F6 F, j! f4 I; x
(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?" J- q1 F: U+ H( v. g# V3 T5 u
1 r9 T* U4 s1 e0 T1 U3 T(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 b9 ?+ P8 V. b9 h4 M% b( Y————————————————
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% t: c/ M9 h7 K
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