运筹学 北京邮电大学课件.ppt

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1、本节讨论的提前期和需求量都是确定的已知常数,各项费用已知,模型的目标函数都是以总费用(总订货费+总存储费+总缺货费)最小这一准则建立的。根据不同的提前期和不同要求的存储量(允许缺货和不允许缺货)建立不同的存储模型,求出最优存储策略(即最优解)。8/6/2021模型一、瞬时供货,不允许缺货的经济批量模型OtQ时间存量图10-18/6/2021OtQ存量由图10—1知,[0,t]内的总存量(即累计存量)为在[0,t]内的平均存量为计划期内分n次订货,由n=1/t知,计划期内的总费用为则总费用最小的存储模型为8/6/2021由t=Q/R代入式(8.1)消去变量t,得到

2、无条件极值求上式的极值,得到最优解(证明参看§10.6)模型一是求总费用最小的订货批量,通常称为经典经济订货批量(Economicorderingquantity)模型。下面要讲的几种模型都是这种模型的推广。8/6/2021【例1】某企业全年需某种材料1000吨,单价为500元/吨,每吨年保管费为50元,每次订货手续费为170元,求最优存储策略。【解】计划期为一年,已知R=1000,C1=50,C3=170,K=500。代入公式得即最优存储策略为:每隔一个月进货1次,全年进货12次,每次进货82吨,总费用为504123元8/6/2021当提前期L不为零时,若从订

3、货到收到货之间相隔时间为L,那么就不能等到存量为零再去订货,否则就会发生缺货。为了保证这段时间存量不小于零,问存量降到什么水平就要提出订货,这一水平称为订货点。模型与式(10.1)相同,最优批量不变,订货点为Q1=RL(10.7)式中Q1为订货点,即当降到RL时就要发出订货申请的信号,注意,当时,定货点应该是Q1=R(L-t*)此时会出现有两张未到货的订单,同样可讨论L>2t*的情形。【例2】在例1中,如果提前期为10天,求订货点。【解】已知R=1000,L=10(天)=0.027(年),得Q1=1000×0.027=27(吨)即当存量降到27吨时提出订货。8/

4、6/2021模型二、瞬时供货,允许缺货的经济批量模型OtQ1存量图10-2t1QS订货量Q=Q1+QS时间8/6/2021相应的各项费用为存储费:缺货费:订货费:C3+KQ则在计划期内总费用最小的存储模型为消去目标函数中的变量Q和t1,式(10.8)便得8/6/2021得到最优解:8/6/2021与模型一比较,模型二有下列特点:1)两次订货周期延长了,订货次数减少。因为故有2)总费用减少,由,故有8/6/20213)将模型一中不允许缺货看作C2→+∞时,则模型二的最优解与模型一的解一致,即,,,,8/6/2021【例3】某工厂按照合同每月向外单位供货100件,每

5、次生产准备结束费用为5元,每件月存储费为0.4元,每件生产成本为20元,若不能按期交货每件每月罚款0.5元(不计其他损失),试求总费用最小的生产方案。【解】计划期为一个月,R=100,C1=0.4,C2=0.5,C3=5,K=20,可得Q*=Rt*=1000.67=67(件)即工厂每隔20天组织一次生产,产量为67件。在上例中,若按不允许缺货的公式(8.5)计算,总费用为比允许缺货时的费用多5.1元。8/6/2021模型三、边生产边需求,不允许缺货的经济批量模型OtQ时间存量图10-38/6/2021最优解为若将模型一中的提前期为零理解为生产速率很大,则当P→+

6、∞时,t1→0,R/P→O,模型三的最优解就与模型一的最优解相同。8/6/2021【例8】某机加工车间计划加工一种零件,这种零件需要先在车床上加工,每月可加工500件,然后在铣床上加工,每月加工100件,组织一次车加工的准备费用为5元,车加工后的在制品保管费为0.5元/月-件,要求铣加工连续生产,试求车加工的最优生产计划(不计生产成本)。【解】铣加工连续生产意为不允许缺货。已知P=500,R=100,C1=0.5C3=5,1-R/P=1-100/500=0.8由式(10.16-18)得即车加工的最优生产计划是每月15天组织一次生产,产量为50件。在上例中,若每次

7、准备费用改为50元,则生产间隔t*=47天,可见当准备费用增加后,生产次数要减少。8/6/2021模型四、边生产边需求,允许缺货的经济批量模型OtQ时间存量t3t1图10-48/6/2021存储模型为由约束条件消去变量Q,t1,t2得到无条件极值得到最优解:8/6/2021这是一般模型,令C2→+∞得到模型三,令P→+∞得到模型二,同时令C2→+∞,P→+∞得到模型一,从而前面的三种模型是允许缺货的生产批量模型的特殊情况.8/6/2021【例5】在例4中,若允许铣加工可以间断,停工造成损失费为C2=1元/(月·件)求车加工的最优生产计划.【解】利用例4的计算结果

8、,a=则有即18天组织一

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