STELLA销售存储模拟模型的建立

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1、五、STELLA销售存储模拟模型的建立下面结合实际操作介绍如何利用STELLA建立并模拟一个存储管理系统的模型,说明怎样使用STELLA软件建模,通过学习,了解STELLA的某些功能。然而,要在一个模型中详细介绍STELLA的全部功能是不可能的,如有需要请查阅参考文献2,3。研究存储模型,必须要有仓库,现在就建立一个。在STELLA环境下,选择累积量,将其命名为“kucun”。本模型中为研究物资的流动,任一时刻的库存量是有进库和出库决定的,,进库由订货决策决定,出库由需求量决定。目前模型中的库存还无法改变,因为它还没有流进和流出。

2、库存的流进和流出为进货和售出量,选择流率项,使它们分别流进和流出库存,命名为“jinhuo”“shouchuliang”。现在,我们把注意力集中到影响进货和售出的逻辑关系上。进货决策是怎样作出的呢?先要有一个每次进货量和安全库存量,然后比较库存量和安全库存量,如果库存量少于安全库存量,则作出订货决策。对销售的影响因素是需求量。销售量是否一定等于需求量呢?实际情况是当产生一个需求量时,首先比较需求量和库存量,当需求量小于库存量时,销售量等于需求量;当需求量大于库存量时,销售量等于库存量。所以三者之间也要建立联系选择相应元素作连线的下

3、图:用前一节中讲述的方法消灭问号。在实际工作中,货物延迟是普遍现象,在上述模型中加入延迟,模型如图所示:8延迟的添加,这里需要特殊说明一下:在STELLA环境下选择累积量,建成一个累积变量并命名为“del”表示延迟双击该变量,出现如下的对话窗:单选按钮“Reservoir”是累积变量,即我们最常用的变量。“Conveyor”为输送带,具有延迟的行为,是本例中我们用到的一种,“Queun”“Oven”分别是排队和处理箱,本例中暂不用,有兴趣的话可以探索一下它的使用方法。我们将单选按钮选中“Conveyor”将随后出现的对话窗中的“T

4、ransitTime:”栏中数值改为“4”,意为货物自订货日期始4天后到货,“InflowLimit:”改为60,“Capacity:”也改为60,意为货物“ITIAL(del)”的初始值定为“0”,最终的对话窗为下图:8最后单击“OK”退出,定义完毕。到货延迟期的大小对平均库存量和缺货损失都有影响,对不同的到货延迟期,应制定不同的安全库存量和进货量。下面三个图为同一库存策略在不同延迟期下的库存状态,一个将支付过多的保管费,一个将承受缺货损失。8对销售量的随机性模拟是通过计算机产生随机数来实现的,可调用相应的函数来完成。对某些商品

5、其日销售量的随机分布可近似看作是正态分布。对一些中小型农机具其日销售量是偏态的。而对一些大型农机具(如联合收割机)其销售量的随机分布具有特殊的形式,需单独考虑。综合考虑有关因素,建立存储模拟模型如图示:8模拟过程可简述如下:模拟开始,先检查这一天是否为预定到货期,如果是则原有库存量增加进货量,并把预定到货量清零。如果这一天不是预定到货期,则库存量不变。然后检查预期库存量(实际库存量加预订到货量)是否小于安全库存量,如果是则需要重新订货,这时需要增加一项订货费用,并按到货延迟期预订到货期。按给定的分布规律,由计算机产生随机数模拟随机

6、需求量,并将需求量与库存量比较,若需求量小于库存量,则库存量减去需求量,并对剩余库存计算一次得保管费;若需求量等于库存量,则库存量为零;若需求量大于库存量,则库存量为零,同时计算相应的缺货损失。在一定模拟时间内,日复一日进行模拟,最后将销售收入减去订货总费用,库存保管费用以及由于缺货造成的损失即得总收益。通过比较不同策略的模拟结果,以效益最好的一个方案作为决策方案。模拟结果可通过图表的形式显示如下:821:132003-2-25Table日期随机数销售量(台)库存量(台)订货量(台)进货量(台)0216.394.0040.000.

7、000.001821.7512.0036.000.000.002134.203.0024.0060.000.003549.847.0021.000.000.004120.632.0014.000.000.005349.965.0012.000.000.006707.677.007.000.000.007863.1412.0060.000.000.008800.7711.0048.000.000.009587.248.0037.000.000.0010820.5512.0029.0060.000.001141.601.0017.00

8、0.000.0012244.035.0016.000.000.0013354.985.0011.000.000.0014159.523.006.000.0060.001542.901.0063.000.000.001638.880.0062.000

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