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這里有百種演算法出處整理，本題演算法可從上面找取：
給裸賽的家人們整理了百種演算法出處
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這道題是優化問題，先看看題目，以下為題目告知的條件和目標函式
條件：
生產48周，每周產能28200m3，折合需要A類原材料16920m3或B原材料18612m3或C原材料20304m3；
24周的原材料訂購和轉運計劃，這里是包含了訂購及轉運時間加起來共計24周以內要完成，企業對供應商實際提供的原材料總是全部收購，這里可以通過附件1中確定下每個供應商周最大供應能力；作為二問以后基本引數
A類和B類原材料的采購單價分別比C類原材料高20%和10%，那么就假設C單位立方米成本為1，A成本為1.2，B成本為1.1；
三類原材料運輸和儲存的單位費用相同，費用按周設一個，例如沒立方米每存一周價格為1，不論有無新增或減少，就按單位貨物量儲存的周數計算費用，對于運輸，就計算一次性運輸成本即可，當周每個轉運商最大運輸6000m3，也就是6000；
目標函式：
一家供應商每周供應的原材料盡量由一家轉運商運輸，也就是說供應商數要少，供應商數可作為一目標函式
接下來看問題
第一問確定50家最重要的供應商，一般的都是從供貨質量去看，可以從這方面去考慮，這里可以確定一些指標，然后進行評價，最后評分最高Top50作為本問結果，對于指標的選取，附件1中每個供應商只供應了1種型別原料，題目也說到了ABC類原材料轉化至產品的用量不同，并且價格也不同，那么這里的第一個指標可以是每一單位ABC類原材料可以生產多少單位的產品，第二個指標為單價，附件1中各供應商以相應的原材料進行計算；接下來看一下供應商最大供應能力、平均供貨能力，以及歷史供應量/歷史訂單量(這里可以用五年總的供應量/總的訂單量，也可以求一下每次供應時與訂單的均方根誤差，這里的誤差如果供應量大于訂單量則不用納入誤差計算)，然后用評價演算法評價后排序即可，第一問評價可以用多種演算法例如投影尋蹤、熵權法、Tosis等評價，然后在通過組合評價方法例如Borda求一個綜合性的評價值，然后進行排序，但是注意這里對資料進行標準化時有一個問題，客觀演算法可能會存在偏離主觀的現象，可以這么來做，對于你們認為的重要性小的指標可以通過ln(β+x)函式映射，這樣能夠減少該指標對最后結果的影響
第二問先來看看如果在不考慮運輸損耗，一周8家轉運商能夠運送4.8wm3，24周就是115.2wm3，而48周每周產能為2.82wm3，總計135.36wm3，估計大家會覺得奇怪，但其實產能只是指的產品，立方米產品需消耗 A 類原材料 0.6 立方米，其實是可以滿足產能的，我們這里算一下哪一個原材料經濟效益最高，用1/[0.6 0.66 0.72]=[1.67 1.52 1.39]，然后再去除下單價/[1.2 1.1 1]=[1.3889 1.3774 1.3889]，這樣看來A、C類原材料經濟效益最高，我們發現C類原材料運輸費用和儲存費用要比AB較高，因為轉化率較低，所以需要更多的供應量，并且供應C類材料的供應商是最少的，在本問，考慮供應商的最大供應能力即可，也就是歷史5年中供應量最大的一周作為起最大供應能力，考慮轉運商的運輸損耗，可以直接取平均，也可以預測未來24周的每周的損耗都可以，前者更簡單，對于本問建模部分，采用優化演算法進行多目標求解，目標函式有：1、供應商數最少，2、總成本=運輸成本+儲存成本最低；約束條件有：1、從供應到轉運結束的原材料轉化為產能要達標，2、只有24周轉運時間，3、每周至多轉運8*6000供貨量，4、每周至多訂購8*6000供貨量，一般來講每次訂貨和供貨都需在一周內完成，否則會增加額外存盤費用
第二問設計啟發式演算法如下：
第三問，盡量多地采購 A 類和盡量少地采購 C 類原材料，以減少轉運及倉儲的成本，同時希望轉運商的轉運損耗率盡量少，本問在第二問基礎上增加一個目標函式A類原材料-C材料采購量為目標函式，同樣按第二問方法來做
第四問，只考慮產能，訂單量拉滿，轉運商運能拉滿，每周總共就4.8wm3，考慮所有Top50供應商日均ABC類最大供應量，在第二問基礎上，第四問增加一個目標函式為產能的最大化，同樣按第二問做法來做，但題目說的很明確了，A類材料才是最合適的材料，但是第二問演算法中涉及到k個供應商的選取，那么第四問實則就只是選擇最佳供應商而已，對于供應量，按A、B、C類原材料的供應商依次按最大供應量選取，直到供應量達到4.8wm3為止
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