生產(chǎn)與訂購決策優(yōu)化模型zuixin-資料下載頁
2025-08-18 16:40本頁面
【正文】 計(jì)劃產(chǎn)量為 ； 模型三的求解與分析：二級生產(chǎn)商的最優(yōu)訂購量：已知產(chǎn)成品銷售價(jià)格=95；產(chǎn)成品市場需求量；單位產(chǎn)成品加工成本；單位原產(chǎn)品庫存成本；單位產(chǎn)成品缺貨成本；將上述數(shù)據(jù)代入到模型三中的（2）式化簡得：；（3）根據(jù)相關(guān)資料可得服從均勻分布，它的值為5,并對中的求一階導(dǎo)得： *10^7/I^ 。令一階導(dǎo)為0,解得。又因?yàn)槿≌环翆?412，=413 分別代入到模型三中的（3）式，經(jīng)比較可得當(dāng)=413時(shí)，二級生產(chǎn)商的利潤達(dá)到最優(yōu)值，故二級生產(chǎn)商的最優(yōu)訂購量=413一級生產(chǎn)商的最優(yōu)計(jì)劃生產(chǎn)：已知原產(chǎn)品的單位成本是=20；一級生產(chǎn)商的計(jì)劃生產(chǎn)量與模型二中生產(chǎn)商的計(jì)劃生產(chǎn)量的求解一樣，同理服從均勻分布，它的值為10/3,并對中的求一階導(dǎo)得： 令上式為0，在已知二級生產(chǎn)商的訂購量的情況下可解得 ；又因?yàn)槿≌?，不妨?, =分別代入到（4）式，經(jīng)比較可得當(dāng)時(shí)，生產(chǎn)商的利潤達(dá)到最優(yōu)值，故生產(chǎn)商的最優(yōu)計(jì)劃產(chǎn)量為 ；6 模型評價(jià)三個(gè)模型的建立層層遞進(jìn)，模型一是最簡單化的，沒有考慮市場的需求變化，而是把它當(dāng)作一個(gè)固定的期望值進(jìn)行求解。優(yōu)點(diǎn)：a、為銷售商和生產(chǎn)商提供了最優(yōu)的訂購和生產(chǎn)模型，將有助于企業(yè)獲得更大的利潤，使得企業(yè)在競爭中占有絕對的優(yōu)勢；b、不確定環(huán)境下供應(yīng)鏈模型解決了傳統(tǒng)的確定環(huán)境下供應(yīng)鏈模型，對實(shí)際生產(chǎn)有重要的理論和現(xiàn)實(shí)意義；c、對于不確定環(huán)境下供應(yīng)鏈多元目標(biāo)函數(shù)模型，選擇優(yōu)先級別目標(biāo)函數(shù)作為決策變量求最優(yōu)解，有一定的價(jià)值；缺點(diǎn)：a、 只考慮了兩級生產(chǎn)的不確定性，對于多級生產(chǎn)不確定性沒有拓展開，使得在實(shí)際生產(chǎn)中考慮不夠全面，還需拓展開討論；b、 在產(chǎn)品庫存問題上沒有考慮時(shí)間性及銷售商與生產(chǎn)商之間對產(chǎn)品的運(yùn)輸處理費(fèi)用及進(jìn)貨的批量問題；c、 沒有考慮產(chǎn)品的質(zhì)量問題及產(chǎn)品生產(chǎn)率對雙方所造成的影響。 7 模型應(yīng)用 不確定環(huán)境下供應(yīng)鏈模型是目前影響較大，應(yīng)用較廣的模型，它包括從客戶需求信息開始經(jīng)過原材料供應(yīng)、生產(chǎn)批發(fā)、銷售等環(huán)節(jié)到最后把產(chǎn)品送到最終用戶的各項(xiàng)制造和商業(yè)活動(dòng)中，主要在不確定環(huán)境下進(jìn)行應(yīng)用。參考文獻(xiàn)[1] 張醒洲、張蕾，需求不確定的供應(yīng)鏈兩階段訂貨模型，運(yùn)籌與管理，第14卷，第6期，2005年12月[2] 茆詩松、程依明、濮曉龍編著， 概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)教程，北京：高等教育出版社，（2009 重?。3] 姜啟源、謝金星、葉俊編， 數(shù)學(xué)建模（第3版），北京：高等教育出版社，(2005重印)附錄市場需求量的波動(dòng)函數(shù)曲線圖x=::。y=[321 334 347 383 395 410 432 440 457 470 480]A=polyfit(x,y,2)z=polyval(A,x)。plot(x,y,39。k+39。,x,z,39。r39。)模型二中銷售商的利潤函數(shù)曲線x=320:10:480。y=[5000 5204 5344 5513 5867 6158 6383 6795 7210 7722 7630 7040 6757 6063 5700 5486 4988]A=polyfit(x,y,2)z=polyval(A,x)。plot(x,y,39。k+39。,x,z,39。r39。)13
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