制磚機(jī)生產(chǎn)計劃-資料下載頁
2025-07-24 11:56本頁面
【正文】 的建材成本最低。由于建材成本呈現(xiàn)上升的趨勢，因此將更多的制磚機(jī)在建材成本較低的時候進(jìn)行生產(chǎn)，就可以降低變動成本，最終提高該廠的利潤，因此求得的結(jié)果是符合實際的。模型的評價與改進(jìn)模型的優(yōu)點動態(tài)規(guī)劃是解決多階段決策過程最優(yōu)化問題的一種方法，本文針對制磚機(jī)生產(chǎn)計劃多階段決策問題的特點，把多階段過程轉(zhuǎn)化為一系列單階段問題，利用各階段之間的關(guān)系，逐個求解，提出了解決問題的最優(yōu)化原理。動態(tài)規(guī)劃模型可以通過MATLAB編程得到最終最優(yōu)結(jié)果，避免了人工求解時的大量計算，節(jié)省時間且提高計算準(zhǔn)確率。模型的缺點在模型中，沒有考慮工廠的實際庫存，但是在實際生產(chǎn)中，每個工廠在每階段的生產(chǎn)中都存在最大庫存量；模型是嚴(yán)格基于2011年上半年的銷售預(yù)測的基礎(chǔ)上建立得到的，沒有一定的彈性，如果預(yù)測略有偏差或者每階段的預(yù)測有波動，此模型在一定程度上就不適用了；在模型中，假設(shè)只在月末進(jìn)行銷售，但在實際生產(chǎn)中，每天都存在商品交易改進(jìn)的方向針對上述模型所存在的缺點，后期的改進(jìn)方向可定為三個方面：（1）在模型中增加一個變量——每階段該廠分配給制磚機(jī)的庫存量；（2）將銷售預(yù)測改為變動值，用預(yù)測模型代替銷售預(yù)測值；（3）將庫存費用以天為單位進(jìn)行計算，使構(gòu)建的模型更合理。參考文獻(xiàn)[1]褚洪生，，2007.[2]孫曉君. 基于MATLAB的動態(tài)規(guī)劃逆序算法的實現(xiàn)[J].紡織高校基礎(chǔ)科學(xué)學(xué)報，2002,15（1），3841.[3]史歷，夏先進(jìn). 基于MATLAB解決生產(chǎn)—庫存問題[J].制造業(yè)自動化，2010,32（10），5152.[4]于斌,劉姝麗,韓中庚. 動態(tài)規(guī)劃求解方法的MATLAB實現(xiàn)及應(yīng)用[J].信息工程大學(xué)學(xué)報，2005,6（3），9598.[5]豐瑋，吳鳳平.對生產(chǎn)計劃問題DP模型的進(jìn)一步探討[J].河海大學(xué)學(xué)報，1998,26（3），4649.[6]孫寶，王希云. 基于MATLAB的動態(tài)規(guī)劃常用算法的實現(xiàn)[J].太原師范大學(xué)學(xué)報，2008,7（4），2630.附錄動態(tài)規(guī)劃逆序算法的MATLAB程序function[p_opt,fval]=dynprog(x,DecisFun,SubObjFun,TransFun,ObjFun)k=length(x(1,:))。x_isnan=~isnan(x)。t_vubm=inf*ones(size(x))。f_opt=nan*ones(size(x))。d_opt=f_opt。tmp1=find(x_isnan(:,k))。tmp2=length(tmp1)。fori=1:tmp2u=feval(DecisFun,k,x(i,k))。tmp3=length(u)。forj=1:tmp3tmp=feval(SubObjFun,k,x(tmp1(i),k),u(j))。iftmp=t_vubm(i,k)f_opt(tmp1(i),k)=tmp。d_opt(tmp1(i),k)=u(j)。t_vubm(i,k)=tmp。endendendforii=k1:1:1tmp10=find(x_isnan(:,ii))。tmp20=length(tmp10)。fori=1:tmp20u=feval(DecisFun,ii,x(tmp10(i),ii))。tmp30=length(u)。forj=1:tmp30tmp00=feval(SubObjFun,ii,x(tmp10(i),ii),u(j))。tmp40=feval(TransFun,ii,x(tmp10(i),ii),u(j))。tmp50=x(:,ii+1)tmp40。tmp60=find(tmp50==0)。if~isempty(tmp60)ifnargin5tmp00=tmp00+f_opt(tmp60(1),ii+1)。elsetmp00=feval(ObjFun,tmp00,f_opt(tmp60(1),ii+1))。endiftmp00=t_vubm(i,ii)f_opt(tmp10(i),ii)=tmp00。d_opt(i,ii)=u(j)。t_vubm(tmp10(i),ii)=tmp00。endendendendendfval=f_opt(find(x_isnan(:,1)),1)。p_opt=[]。tmpx=[]。tmpd=[]。tmpf=[]。tmp0=find(x_isnan(:,1))。tmp01=length(tmp0)。fori=1:tmp01tmpd(i)=d_opt(tmp0(i),1)。tmpx(i)=x(tmp0(i),1)。tmpf(i)=feval(SubObjFun,1,tmpx(i),tmpd(i))。p_opt(k*(i1)+1,[1234])=[1,tmpx(i),tmpd(i),tmpf(i)]。forii=2:ktmpx(i)=feval(TransFun,ii1,tmpx(i),tmpd(i))。tmp1=x(:,ii)tmpx(i)。tmp2=find(tmp1==0)。if~isempty(tmp2)tmpd(i)=d_opt(tmp2(1),ii)。endtmpf(i)=feval(SubObjFun,ii,tmpx(i),tmpd(i))。p_opt(k*(i1)+ii,[1234])=[ii,tmpx(i),tmpd(i),tmpf(i)]。endend問題1計算結(jié)果問題2計算結(jié)果
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