物流公司供货问题的研究 (2).docx

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1、物流公司供货问题的研究一、摘要本文以使物流运费成本最低为研究对象,在奶制品的供应量、需求量及单位运费都已经确定的情况下，运用线性规划，数学建模的方法和lingo软件来解决运输中的组织调拨问题。本文中我们主要是希望奶制品的运费达到最低，即一个最优化，因此我们要用合理的观点，正确的方式，是物流得到优化，成本合理。二、关键词：物流资源合理利用，最低运费成本，最优化，线性规划三、背景介绍随着社会经济的高速发展，像奶制品这样的食品基本在各户各家普及，越是普及的东西价格方面越较低廉，但是入口的东西质量马虎不得，在

2、食品成本上又低不下来，因此只有从其他方面，例如合理调拨资源、降低运输费用实现双方利益最大化，完成资源合理利用，满足竞争日益激烈的市场需求。本文以事物流运费成本最低为研究对象，在供应量，需求量和单位运费都已经确定的情况下，可用线性规划方法解决运输中的组织调拨问题。问题即转化为如何调拨可使奶制品的运费达到最低，即最优化问题。题目中给出的一些条件，运用数学建模的方法即可求出。在解题的时候需要注意题目中所给出的一些约束条件，奶制品货场的储存量比各商店所需的奶制品总量多４吨，根据运筹学知识，在这种情况下不好求解

3、，所以我们假设存在商店７，且该商店的需求量恰好是４吨，为了不影响最后的计算结果，我们可以设到该商店的距离是０千米，这样需求量与供应量就对等了。基于题目中所给出的条件，我们建立了在满足各商店奶制品需求情况下使总运费最少的模型，并按需求给出了最优挑拨策略。我们依据这套奶制品调拨方案的研究模型，得出双方都满足的要求，实现调度资源的合理优化配置。四、问题重述物流公司为6个大型超市供应奶制品，每个超市的位置（用平面坐标系a，b表示，距离单位：千米）及奶制品日用量d(吨)由下表给出。目前有两个货场位于A(5,1)

4、，B(2,7)，日储量各有20吨。假设从货场到超市之间均有直线道路相连。（1）试制定每天的供应计划，即从A，B两货场分别向各超市运送多少吨奶制品，使总的运费最小。（2）为了进一步减少运费，打算舍弃这两个货场，改建两个新的，日储量各为20吨，问应建在何处，节省的运费有多大？货场位置（a，b）及奶制品日用量d123456a1.258.750.55.7537.25b1.250.754.7556.57.25d3547611五、解答（第一问）（一）问题分析以上问题即求运费最少，奶制品货场到商店的运费与距离需求量

5、有关，为了计算简便我们不妨设设单位距离单位重量的运费为１元。事先求出货场到各商店的距离，距离公式Ｄ=(x-a)２+(y-b)２，其中(x,y)分别表示货场的横纵坐标，(a,b)分别表示商店的横纵坐标，可列出表格：商距离货场１234567货场供应量（t）A3.75832413.75832415.85768734.06970515.852356.642665020B5.79870689.19918472.70416354.251.1180345.255949020商场需求量（t）35476114＼通过分析

6、题目得：两个奶制品货场能供应各大商店的奶制品一共为４０吨，７个商店需要的奶制品共４０吨，所以两个货场可以毫无剩余的供应各商场的奶制品，所以本文研究的问题即为运费最少，主要还是求每个奶制品货场向每个商场运输的奶制品数量。这里我们运用线性规划的方法，利用lingo软件和题中分析的数据列出目标函数与条件函数算出最优方案。数据分析：A奶制品货场可供应量：A=20B奶制品货场可供应量：B=201号商店的需求量：X１=32号商店的需求量：X２=53号商店的需求量：X３=44号商店的需求量：X４=75号商店的需求量

7、：X５=66号商店的需求量：X６=117号商店的需求量：X７=4（二）模型假设针对本问题，可以建立如下合理的假设：1、两个奶制品货场的储存量和七个商店的需求量是固定的2、运输过程中没有出现其他客观问题，奶制品确保安全送到目的地3、不考虑交通事故的发生以及天气和汽车等不利因素4、单位运费是最优惠且固定的5、总运费最少的奶制品调拨方案是最有方案（目标函数有最优解）（三）模型建立根据题目的阐述可以建立一个线性规划模型，线性规划问题的标准形式为minc1x1+c2x2+……+cnxns.t.a11x1+a12

8、x2+…+a1nxn=b1a21x1+a22x2+…+a2nxn=b2……an1x1+an2x2+…+annxn=bnx1≥0,x2≥0,……,xn≥0符号说明：i表示第i个奶制品货场j表示第j个商店Xij表示从第i个奶制品货场向第j个商店运输的奶制品数量由题目可知：两个奶制品货场能提供的奶制品总量：A+B=40t七个商店的需求量：X1+X２+X3+X4+X5+X6+X7=40t决策变量：Xij目标函数：Y=3.7583241X11+3.7583241X