公司新厂选址问题的优化决策模型

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1、公司新厂选址问题的优化决策模型木文针对公司新厂址选址问题,以经济因素作为主要评判指标,综合分析了各城市距原加工厂的距离数值、各城市的月需求量、相关的人工工资和运费标准数据,运用灰色预测法、指数平滑法、线性规划法、重心迭代法分别建立了需求量预测模型、最优生产规模模型和新厂厂址选址模型,运用EXCEL、MATLAB、LINGO数学软件得出了相应的预测数据和地理位置坐标。最后,我们从运费节省的角度对新厂厂址进行了评价,与原厂厂址的运费花费作对比得到了新厂厂址更优的结论。针对问题一,根据所给各城市的月需求量,为了减少单种预测方法带来的误差,我们采用了灰色预测

2、法和指数平滑法建立了模型I:组合预测模型。首先,采用灰色预测法,运用MATLAB数学软件对18个城市木年度第12个月和未來一年的产品需求量进行预测,并将得到的预测值与实际值进行对比分析,发现预测值与实际值之间有一定的误差,预测效果不佳。因此,为了得到更为精确的预测值,再采用指数平滑法进行预测,得到未來一年中各地区每月的产品需求量。由对预测结果的分析町知,各城市需求量在1・4月呈递增趋势,但是增长幅度不太明显,在4月份以后各月产量上下波动,波动相对稳定,其中最大需求量岀现在1月份,最小需求量在12月份。针对问题二,根据所给工资标准及运输价格等条件,确定

3、各工厂的生产规模。在考虑总成本即人工费用和运输费用最小的前提下运用线性规划思想,建立了模型II:最有生产规模模型。以满足加工厂产量不小于供货城审的需求量为条件,同时为了确定加工厂和供货城市之间的对应关系,我们引入了0-1规划并运用LINGO数学软件分别对11个月份进行线性规划分析,从而得到各个工厂的生产产量和工人人数。以1月份为例,六个工厂的生产产量分别为:707200、690400、283220、515700、498300、420400.工人人数在各月都一样,六个工厂人数分别为:50227、49034、20115、36626、35391、29858

4、o此时,加班时间为零可使得总成本最小。针对问题三,我们在问题一和问题二的基础上,参考各城市的地理位置重新选址,并给新厂选址做出评价,建立模型111:重心迭代模型。首先,我们对18个城市地理位置特点进行区域划分。然后,采用重心法和微分法利用MATLAB软件求解,并通过迭代计算,最终确定出新厂址的位置:1•中国江西省九江市修水县213县道;2.屮国河北省石家庄市辛集市武辛线;3.中国江苏省常州市涕阳市烈山路;4.中国贵州省黔南布依族苗族自治州贵定县922县道;5.中国广东省梅州市蕉岭县043县道;6.中国河南省三门峡市灵宝市022县道。通过对需求量最大的

5、5月份所需运费分析可知,新厂址的总运输费用为17577694百元少丁原有工厂运费25934770百元。本文述对模型的误差进行了定性分析;利用MATLAB软件对问题二中的加班时间进行赋值讨论对模型进行了改进;恰当地对新厂厂址进行了评价;最后对选址问题进行了推广。木文建模思路清晰,观点独到,分析全面,特色分明。关键词:选址问题指数平滑法线性规划重心迭代MATLABLINGO§1问题的重述一、背景知识1•沿海地区根据《屮国海洋统计》给沿海地区下的定义是指有海岸线(大陆岸线和岛屿岸线)的地区,按行政区划分为沿海省、自治区、直辖市。目前我国有8个沿海省、1个自

6、治区、2个直辖市;53个沿海城市、242个沿海区县。2•沿海地区经济发展⑴改革开放以来,屮国经济取得了前所未冇的成就,这其屮,沿海地区表现得最为突岀,30余年来,屮国的经济最闪光的地方就出现在沿海地区。如今,面对金融危机过后新的国际形式,中国的经济仍将需要沿海经济增长的支撑,沿海地区的发展对于整个中国的经济增长具有特别重要的意义。从未来的发展走势看,沿海地区将在全国经济发展屮承担双重任务:一是担负起追赶发达国家的先进技术,促进国家产业结构升级,提升国家经济竞争力,维持全国经济持续増长的作用;二是为西部大开发和全国区域经济的协调发展提供有力的支持。所以

7、只有沿海地区经济更快更好地发展,中国经济中长期阶段的持续发展才能得到保障;也只冇沿海地区经济实力进一步增强,才能更好地支持西部大开发。因而在讨论全国未来相当一段时期的经济发展时,必须高度重视沿海地区的经济发展。止是基于这样的认识,尽管沿海地区在经济发展中存在着诸多问题,而凡国家把区域经济发展的重点转向西部大开发,但屮国应该把实现增长的重点放在沿海地区。这是因为沿海地区经过多年的改革开放,进一步推动经济发展的优势是十分明显的。3•人工工资上涨⑵于2011年6月出台的《人力资源和社会保障事业发展“十二五”规划纲要》中指出:“未來5年,我国最低工资标准年均

8、增长13%以上,绝大多数地区最低标准将达到当地城镇从业人员平均工资的40%以上。”“十二五”规划屮的薪资定调

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