存储问题的数学模型.ppt

存贮问题的数学方法一、存贮问题二、与存贮问题有关的几个术语2、补充例如，开始有Q这么多的货物量，每单时间的货物需求数量（连续需求速度）为r，若在[0，T]这段时间内货物全部供应给需求者，则仓库的货物数量的状态图为又如，刚开始有500单位货物，需求是离散需求，每10天需求100单位货物，则存贮状态图为3、费用（3）订货费或生产费4、存贮策略三、存贮模型1不允许缺货模型则每隔x天生产一次，这x天中总费用为每x天生产一次的平均费用,x*为最优点由上面的图可以看出，存在x*，每隔x*天安排一次生产，这x*天内每天的费用都低于其它安排。称x*为生产周期。如何求这个x*，其它类似问题是否可以一样求解呢？模型建立Q对《1》函数的驻点，得结果解释敏感性分析称《5》为函数y=f(x)在点x0处的弹性，反映函数y随自变量x变化的剧烈程度。即自变量变化1%时，函数y变化的百分比，若E(y)为正，表示增加的百分比；如果E(y)为负，表示下降的百分比，总是是反映函数对自变量的灵敏程度。2、周期T对存储费用的灵敏度分析模型改进四、存贮模型2符号设置S生产准备费用C1[0,T]上每天的平均费用为《10》RT=Q模型1和模型2之间关系的解释只要缺货费C3越来越大（相对于存储费C2）,则有五、用规划方法研究存贮系统的方法模型假设RT=Q（1）计算最佳订购量Q*和周期T*的规划模型 （1）求解sets:
qianhou/1..2/:c1,c2,r,t,c,q;
endsets
detc=c(2)-c(1);
@for(qianhou:c=c1/t+1/2*c2*r*t);
@for(qianhou:q=r*t);
@free(detc);
data:
c1=5000,5000;
c2=1,1;
r=100,100;
t=10,9;
enddatasets:
qianhou/1..2/:c1,c2,r,t,c,q;
endsets
detc=c(2)-c(1);
@for(qianhou:c=c1/t+1/2*c2*r*t);
@for(qianhou:q=r*t);
@free(detc);
data:
c1=5000,5000;
c2=1,1;
r=100,100;
t=10,11;
enddata（2.2）其它因素不变化，只是需求速度有所变化，引起的平均费用的改变的计算sets:
qianhou/1..2/:c1,c2,r,t,c,q;
endsets
detc=c(2)-c(1);
@for(qianhou:c=c1/t+1/2*c2*r*t);
@for(qianhou:q=r*t);
@free(detc);
data:
c1=5000,5000;
c2=1,1;
r=100,99;
t=10,10;
enddata（2.3）其它因素不改变，只是单位存储费c2改变一个单位，引起的平均费用的改变。sets:
qianhou/1..2/:c1,c2,r,t,c,q;
endsets
detc=c(2)-c(1);
@for(qianhou:c=c1/t+1/2*c2*r*t);
@for(qianhou:q=r*t);
@free(detc);
data:
c1=5000,5000;
c2=1,0.99;
r=100,100;
t=10,10;
enddata例题2允许缺货，补充时间较短，需求连续均匀绘制存贮状态图[T2,T3]边生产，边满足需求，这期间产生的费用有生产费用，缺货费，没有存储费；先计算各个阶段产生的费用：[T2,T3]缺货费与生产准备费用[0，T]周期内的总费用为建立数学模型计算程序：Globaloptimalsolutionfoundatiteration:10854
Objectivevalue:5.887841

VariableValueReducedCost
CBAR5.8878410.000000
C159.99990.000000
T27.174640.000000
C10.13000000.000000
S45.291060.000000
T16.4701510.000000
T312.077620.000000
C380.000000.000000
S011.775680.000000
C20.50000000.000000
R7.0000000.000000
P10.000000.000000
T28.1523910.000000
Q190.22240.000000例题3不允许缺货，补充时间较长模型假设：符号设置：建立模型