庫存問題

1、仿真模型仿真模型1、庫存問題某自行車商店的倉庫管理人員采取一種簡單的訂貨策略：當(dāng)庫存量降低到P輛自行車時就向廠家訂貨，每次訂貨Q輛，每次訂貨費75元，3天后到貨。每輛自行車的保管費為0.75元天，缺貨損失為1.80元天。自行車每天的需求量服從0到99之間的均勻分布，原始庫存為115輛，假設(shè)第一天沒有發(fā)出訂貨?，F(xiàn)有如下五種訂貨策略，試以150天進(jìn)行仿真測試，選擇一個使總費用最小的訂貨策略。方案訂貨點P（輛）訂貨量Q（輛）112515021

2、25250315025041752505175300問題分析問題分析：本題給出自行車的五種訂貨策略，要求我們從中選擇一個總費用最小的訂貨策略?？傎M用包括自行車的保管費、缺貨損失費和訂貨費三項費用。題中規(guī)定，當(dāng)自行車庫存量降低到P輛時，需要訂貨Q輛。自行車每天的需求量服從0到99之間的均勻分布。由此可知，僅每天的需求量為變量，可以圍繞自行車需求量的變化計算總費用，比較總費用最少的即為最佳的訂貨策略。模型建立模型建立：我們將在每天需求量確定

3、的情況下，對比不同訂貨策略，每天自行車未出售前的數(shù)量為前一天的庫存量加上訂貨量Q（如果在本日的前三天有訂貨的話）。為方便起見，我們把當(dāng)（本）日未出售時自行車的數(shù)量直接稱為是當(dāng)（本）日自行車數(shù)量。如果當(dāng)日還有自行車未出售，則需要付保管費；如果自行車有需求，但倉庫無貨了，則要付缺貨損失費用。如果當(dāng)天自行車數(shù)量小于P，在一定條件下，則需要訂貨。模型假設(shè)模型假設(shè)：假設(shè)第一天（當(dāng)天）訂貨后，第二、第三天一律不允許再訂貨。符號變量設(shè)定如下：i第i天

4、p(i)當(dāng)日（未出售前的）自行車數(shù)量a(i)自行車的需求量r(i)訂貨費用e(i)庫存（保管）費用m(i)缺貨損失費用模型求解模型求解：本題求解編程的關(guān)鍵在于如何控制訂貨當(dāng)天的后兩天不能訂貨。我們可將問題換個角度思考：先認(rèn)為每天都不訂貨，則每天的自行車數(shù)量p(i)=p(i1)a(i1)當(dāng)?shù)趇3天的自行車量p(i3)0時，當(dāng)日有庫存，庫存費用為e(i)2.93611.40621.50861.61831.8622結(jié)果三：輸入ccsl輸出an

5、s=1.0e0045.38991.41101.43321.46861.6925結(jié)果分析結(jié)果分析：從多次運行結(jié)果得知，第二種訂貨策略的總費用達(dá)到最小，以下列出結(jié)果一的第二種策略的各項具體數(shù)值：j=2ans=1.0000115.000094.000015.7500002.000021.000045.0000043.200075.00003.000024.000033.00000102.600004.000057.000000102.6000

6、05.0000193.000016.0000132.7500006.0000177.000082.000071.2500007.000095.000064.000023.2500075.00008.000031.000032.000001.800009.00001.00002.000005.4000010.0000247.000035.0000159.00000011.0000212.000074.0000103.50000012.00

7、00138.000029.000081.75000013.0000109.000018.000068.2500075.000014.000091.000041.000037.50000015.000050.000086.0000064.8000016.0000214.000062.0000114.00000017.0000152.00005.0000110.25000018.0000147.000040.000080.25000019.

8、0000107.000030.000057.7500075.000020.000077.000015.000046.50000021.000062.000030.000024.00000022.0000282.00000211.50000023.0000282.000043.0000179.25000024.0000239.000067.0000129.00000025.0000172.000082.000067.50000026.00

9、0090.000075.000011.2500075.000027.000015.000016.000001.8000028.00001.000055.00000100.8000029.0000194.000052.0000106.50000030.0000142.000091.000038.25000031.000051.000044.00005.2500075.000032.00007.00004.00002.25000033.00