原創開源思路下載鏈接,允許轉賣
鏈接:https://pan.baidu.com/s/13aSy2-hlkLa7Ps8wknYY1Q
提取碼:gap4
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
https://mp.weixin.qq.com/s/OhWRCeep885MuyhMhvdiOw
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:
①生產48周,每周產能2.82wm3,折合每周需要A類原材料1.692wm3或B原材料1.8612wm3或C原材料2.0304wm3;
②24周的原材料訂購和轉運計劃,那么相當于平均每周需要送達的材料能夠滿足5.64wm3,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,如果考慮8家轉運商滿負荷運轉以及平均損耗,那么一天送達的就有4.75wm3,就算是按最低的材料置換產能的比例也能大于5.64wm3,所以運輸這塊沒啥問題,接下來看供應商供應能力,如果也按取平均,那么肯定是不夠的,所以可以取最大供應量的周資料作為該供應商最大供應能力的體現
③A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;
④三類原材料運輸和儲存的單位費用相同,一般運輸一批貨物只算單次運輸的費用,這里的儲存費用就不用按照每周多少來考慮,如果要考慮,那么就要涉及到儲存的材料使用情況,畢竟邊供應邊生產;
⑤我們可以就假設當周訂貨當周送達
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,一般的都是從供應情況去看,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,可以考慮以下指標:
①供應商都是只供應一種原料,那么就會有材料得性價比,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],然后各供應商按供應的原材料對應,將這個結果作為第一個指標,指標越大越好
②供應商最大供應能力,最大供應量并換算為產能,指標越大越好
③供應商平均供應能力,平均供應量并換算為產能,指標越大越好
④供應商供應得穩定性,對歷史供應資料,做下方差,指標越小越好
⑤歷史供應量/歷史訂單量比,指標越大越好
,,,
除了以上指標大家還可以多增加一些,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,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,因為置換為產能需要更多的供應量,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,但是為了方便運算,最好是再增加一個產能計算,最大供應能力就以歷史5年中供應量最大的一周作為起最大供應能力,對于轉運商的運輸損耗,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=2*運輸成本最低;約束條件有:1、24周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、每周至多送達8*6000*損耗,4、每周至多訂購8*6000的供貨量,為了降低尋優維度,可以增加這樣一個優先條件,C原材料置換為產能置換率最低,那么C原材料就優先用損耗較大轉運商轉運,這樣對整體的產能損耗較小,其次為B
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,轉運商運能拉滿情況下去選擇供應商,每周最多訂6000m3*8=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,對于選擇轉運商還是按第二問默認的規則來,C類材料給損耗率最大的轉運商
本題目優與供應商數會發生變化,建議通過模擬退火演算法框架進行尋優
轉載請註明出處,本文鏈接:https://www.uj5u.com/ruanti/299302.html
標籤:其他
