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基于MATLAB的多厂供应链生产计划优化模型研究

  • 投稿古井
  • 更新时间2015-09-16
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温霞 WEN Xia;张跃刚 ZHANG Yue-gang

(西华大学,成都 610000)

摘要: 本文以供应链上的成员企业为集成系统,考虑到各方的生产能力和资源约束条件,建立供应链配送计划优化模型,利用MATLAB软件求解该模型,最终获得供应链成本最低的方案,结合实例说明该方法有效。

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关键词 : 供应链;生产计划;MATLAB;最优解

中图分类号:F224.31;F252 文献标识码:A 文章编号:1006-4311(2015)03-0030-02

作者简介:温霞(1989-),女,四川内江人,西华大学机械工程专业在读硕士研究生,研究方向为产品质量工程。

1 基本理论与应用软件

1.1 供应链企业计划的相关理论 供应链是一个围绕核心企业,通过对信息流、物流、资金流的控制,从采购原材料开始,制成中间产品以及最终产品,最后由销售网络把产品送到消费者手中。供应链企业计划的优化方法较多如约束理论(theory of constraint,TOC)、线性规划、非线性及混合规划方法、随机库存理论与网络计划模型等。本文采用线性规划方法建立优化模型。

1.2 线性规划 线性规划问题一般有以下特征:①每个问题都有一组未知数来表示某一方案,通常这些未知数都是非负的,将它们称为决策变量。②存在一定的限制条件,通常称为约束条件,用一组线性等式或线性不等式来表示。③都有一个目标要求,且这个目标可表示为一组未知数的线性函数,通常称为目标函数。根据实际问题的不同,要求目标函数实现最大化或最小化。决策变量、约束条件和目标函数组成了线性规划数学模型的三个要素。

1.3 MATLAB软件 MATLAB是由美国Mathworks公司研制和开发的一种专门用于矩阵数值计算的软件。MATLAB自推出起,就以其强大的功能和良好的开放性而在科学计算诸软件中独占鳌头。利用MATLAB就可以方便地处理如矩阵变换及运算、多项式运算、微积分运算、线性与非线性方程求解、常微分方程求解、偏微分方程求解、插值拟合、统计及优化等问题。MATLAB优化工具箱提供了linprog函数来求解线性规划问题,MATLAB假设线性规划问题的数学模型为:

式中,(1)和(2)是约束条件,(3)定义了变量x的上下界,f为目标函数;x为最优解,它以列矩阵表示;a为不等式约束矩阵;b为不等式约束矩阵;aeq为等式约束矩阵;beq为不等式约束矩阵;lb为自变量x的下界;ub为自变量x的上界。MATLAB求解线性规划问题的一般语法是:[x,fval]=linprog(f,a,b,aeq,beq,lb,ub),x返回最优解,fval返回目标函数值。

2 应用实例

现有某一供应链系统如图1所示。该供应链上的核心制造商拥有两个生产厂(B1、B2),可由三家供应商(A1、A2、A3)提供零部件,生产出的产品可由三个仓储中心(C1、C2、C3)向两个客户(D1、D2)分拨。假定某一时刻获得了D1和D2两个客户的需求订单,为满足客户需求量的情况下获取整个供应链的成本最低,现需制定一份供应链企业优化配送计划。图1中两节点之间连线上的数字表示单位产品的运输成本(元/单位)。

2.1 建立线性规划模型 根据上述线性规划的基本数学模型,结合本例的相关数据,给出以下目标函数及相关约束条件。非负条件:

相关符号含义:

Si—表示供应商Ai的生产能力,i=1,2,3;

Pj—表示Bj工厂的生产能力,j=1,2;

Wk—表示仓储中心Ck的处理能力,k=1,2,3;

Ep—表示客户DP的需求量,p=1,2;

FPt—设置工厂t的固定成本,t=1,2;

FWu—表示设置仓库中心u的固定成本,u=1,2,3;

Sij—供应商i向工厂j交货的数量;

Pjk—工厂j向仓储中心k进货的数量;

Wkp—仓储中心k向客户p出货的数量。

现假定已知条件如下:

S1=2 000单位,S2=3 000单位,S3=4 000单位

P1=5 000单位,P2=6 000单位

W1=4 000单位,W2=7 000单位,W3=2 000单位

E1=4 000单位,E2=3 000单位

FP1=500 000.00元,FP2=750 000.00元

FW1=80 000.00元,FW2=60 00.00元,FW3=45 000.00元

从而建立目标函数:

Min TC=3S11+4S12+6S21+2S22+8S31+5S32+3P11+4P12+ P13+5P21+2P22+4P23+6W11+3W12+4W21+8W22+10W31+3W32+500 000a+750 000b+60 000d+45 000e

其中:TC—总成本;a,b,c,d,e为0-1变量,取1时表示该方式可行,反之不可行。

约束条件分为供应约束、对工厂约束、需求约束、仓储中心平衡约束、工厂生产能力平衡约束。

2.2 利用MATLAB软件求解该模型 将上面建立的线性规划模型整理为基于MATLAB的标准形式,并利用MATLAB 优化工具箱中的linprog函数求解得:

S11=1000 S12=1000 S21=0 S22=3000 S31=0 S32=2000 P11=0

P12=1000 P13=0 P21=0 P22=6000 P23=0

W11=0 W12=0 W21=4000 W22=3000 W31=0 W32=0

a=1 b=1 c=0 d=1 e=0

经整理得以下结果:

TC=3×1000+4×1000+2×3000+5×2000+4×1000+2×6000+4×4000+8×3000+500000+750000+60000=1389000元

最优的配送方案为:供应商A1向工厂B1提供1000单位的零部件,向工厂B2提供1000单位的零部件,供应商A2向工厂B2提供3000单位的零部件,供应商A3向工厂B2提供2000单位的零部件。然后,工厂B1向仓储工厂C2提供1000单位的产品、工厂B2向仓储中心C2提供6000单位的产品。最后,仓储中心C2向客户D1配送4000单位的产品,向客户D2配送3000单位的产品。由此可得,最低供应链总的成本(除原材料、直接生产成本)为1389000元。供应链配送计划方案如图2所示。

3 结论

供应链环境下生产计划制定必须根据供应链管理的特点,考虑各个成员企业的利益,以供应链成本最低建立配送计划优化模型不失为一有效方法。将供应链上各成员企业作为一个集成系统,结合供应链结构的特点,将资源约束条件在制定计划时考虑进去,以整个供应链成本最低为目的,建立供应链配送计划的优化模型,并利用MATLAB软件求解,得到最优的配送计划。在实际应用中,由于市场需求的波动,还需要综合考虑各种影响因素对模型参数进行修正。

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参考文献:

[1]褚洪生,杜增吉,严金华,等.MATLAB7.2优化设计实例指导教程[M].北京:机械工业出版社,2007.

[2]马士华,林勇.供应链管理[M].北京:机械工业出版社,2010.3.

[3]黄雍检,陶冶,钱祖平.最优方法——MATLAB应用[M].北京:人民邮电出版社,2010.