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2025-08-20 11:05本頁面
【導讀】但是,批發(fā)商提供了折價優(yōu)惠,也。于是這一家零售點就決定。于是,一個星期之后剩下。有一家零售店從一家批發(fā)商購買洗衣粉。多余一周平均的10箱屬于什么庫存?此時的缺貨率是否滿足%的要求?計算各品種的進出量在總進出量中所占。根據上述比例的大小排列。10個品種的銷售量與價格。確定使得總成本最小的訂貨次數或訂貨批量。總成本由庫存成本與訂貨費用兩項構成。需求為確定性穩(wěn)定需求?？紤]機會損失與廢棄費用。每天監(jiān)視庫存水平。需求為不確定,但是分布函數穩(wěn)定。每天的需求相互獨立的時候,訂貨提前期內的平均需求=LT×μ。每過R期進行庫存盤點,如果有效庫存低。有效庫存=手持庫存+待進貨的商品數量-待
【正文】 101 318 1000 5934 7397Problem sizeAverage puting time percustomerAverage reduction per customer050100150200250101 318 1000 5934 7397Problem sizeAverage reduction of distance per customer車隊管理問題 ? TSP是在運貨車輛只有一臺，而且載重量可以無限大的前提下來求最 短路 徑的問題，但是，在考慮現實問題時必須考慮車輛的載重量，同時，即便不會超重，但每天的配送時間是有限的 ,所以定計劃時同時考慮利用幾臺車來配送的情況很多。這種問題叫做車隊管理問題 (VRP: vehicle routing problem)。當然，由于 VRP包含 TSP, 并考慮多數車輛的分派，所以 VRP至少比 TSP要難。因為 TSP是 NP困難 (NP hard)問題 ,所以 VRP也是NP困難問題。因而 , VRP的解法通常都用啟發(fā)式解法。 最簡單的啟發(fā)式解法有節(jié)省成本法 (saving method)和一般化分配法 (generalized assignment heuristic)。 節(jié)省成本法 (saving method) ? saving法就是對相隔距離很近的兩個配送地 ,順便一起配送的方法。例如，有 a,b兩個配送地的時候，分別從倉庫向 a,b兩地送貨然后分別返回時的總配送距離為 5 2+6 2=22,若是把 a,b兩地聯系起來，巡回配送的時候，總配送距離就變成 5+3+6=14，這比單獨分別配送少了８ 單位的距離 。這８個單位距離稱為點 a,b的節(jié)約值 (saving value),一般情況下，把倉庫看做０，兩點間距離用 dij表示的話， i,j兩個配送地的節(jié)約值可用以下的式子求出 ijjiij ddd ??? 00?一般 化 分配法 (GAH:Generalized Assignment heuristics) ?雖說節(jié)約法計算的時候非常簡單，而且可以同時求出順路，但由于節(jié)約法只是考慮對距離的節(jié)約，當載重量 大小相差比較大 的時候，就有可能使得安排車輛的臺數變多 。 另外，因為配送路線也是由節(jié)約值來決定的，所以有時盡管在兩個配送地之間有直通的大道，可是由于距離相隔的較遠 ,有時也不會被安排 到 同一 輛車上，為了解決以上的問題，把配送地點 編成小組 ，然后再考慮載重量的問題 。其 代表性的方法 就 是一般 化 分配法 (GAH)． ???JjijIi dm a x???? jjj ddd ??? 00N o . 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 x 2 . 4 1 6 . 8 1 6 . 8 1 6 . 9 1 6 . 6 1 1 . 7 1 0 . 3 6 . 5 6 . 8 1 . 82y 5 . 7 1 4 . 9 1 2 . 6 1 1 . 9 6 . 6 5 . 7 7 3 . 5 2 . 3 0 . 80 . 8iD9 50 32 14 6 2 5 7 5 2N o . 0 1 2 3 4 5 6 7 8 91 0 0 0 1 2 8 . 1 6 0 2 2 6 . 5 2 2 . 3 0 3 2 6 . 1 1 3 . 0 0 1 0 . 7 0 0 4 2 2 . 6 3 8 . 3 0 2 6 . 0 0 5 . 3 0 0 5 1 8 . 1 3 1 0 . 5 1 8 . 5 8 8 . 0 9 4 . 9 8 0 6 1 7 . 9 6 1 0 . 2 3 8 . 5 7 8 . 2 2 6 . 3 1 1 . 9 1 0 7 1 2 . 8 0 1 5 . 3 6 1 3 . 7 4 1 3 . 3 6 1 0 . 5 6 5 . 6 4 5 . 1 6 0 8 1 2 . 1 9 1 6 . 0 8 1 4 . 3 5 1 3 . 9 3 1 0 . 7 0 5 . 9 6 5 . 8 6 1 . 2 3 0 9 7 . 7 3 2 0 . 5 8 1 9 . 0 8 1 8 . 7 4 1 5 . 8 9 1 1 . 0 4 1 0 . 5 2 5 . 4 2 5 . 2 2 0 10 7 . 8 4 2 0 . 4 4 1 8 . 9 2 1 8 . 5 8 1 5 . 7 0 1 0 . 8 6 1 0 . 3 6 5 . 2 4 5 . 0 2 0 . 20 種子點 ?最初的種子點，選擇距離物流中心最遠的售貨機 1號。接下來，求出從 2,3,4,5,6,7,8,9,10號售貨機到 1號和物流中心的綜合距離 ∶ , , , , , , , , ，選擇其中最大的值 7號售貨機作為第二個種子點。第三個種子點是根據到物流中心，１號售貨機，7號售貨機的最大的綜合距離 (, , , , , , )，最大值所對應的售貨機為４號售貨機，所以第三個種子點是４號售貨機。根據同樣的計算方法選出第四個種子點為９號售貨機。 1 4 7 9 2 52. 38 43. 15 25. 58 15. 18 3 51. 28 43. 45 25. 55 15. 12 5 35. 77 35. 78 25. 29 14. 82 6 35. 89 34. 28 25. 59 15. 18 8 24. 27 24. 12 23. 76 14. 71 10 15. 57 14. 77 15. 4 15. 39 按照需求量從大到小的順序排列得 ,2,3,5,6,8,10
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