物流系統(tǒng)優(yōu)化與仿真

1、物流系統(tǒng)優(yōu)化與仿真物流系統(tǒng)優(yōu)化與仿真 彭揚彭揚 伍蓓伍蓓/著著內(nèi)容提要內(nèi)容提要n物流系統(tǒng)優(yōu)化是實現(xiàn)物流管理目標、體現(xiàn)物流管理效率與效益的必要過程和手段。物流系統(tǒng)優(yōu)化主要有運籌學方法、智能優(yōu)化方法和模擬仿真法等三種方法。 n系統(tǒng)仿真是根據(jù)被研究的系統(tǒng)模型，利用計算機進行實驗研究的方法.目前仿真技術是分析、研究復雜物流系統(tǒng)的重要工具，也成為物流工程技術人員的一項重要技能。 內(nèi)容提要內(nèi)容提要n本書即強調(diào)優(yōu)化和仿真的方法學和技術，又立足于物流系統(tǒng)的管理決策問題的解決。n在知識體系上， “橫向”方面從傳統(tǒng)的運籌規(guī)劃方法、排隊存儲論方法、系統(tǒng)動力學方法到現(xiàn)代智能優(yōu)化方法以及Petri網(wǎng)、多Agent、面向

2、對象等仿真方法的介紹；“縱向”方面主要是物流系統(tǒng)的一些應用問題，如物流網(wǎng)絡布局問題、車輛路徑問題、裝卸搬運問題、區(qū)域物流宏觀規(guī)劃問題以及供應鏈系統(tǒng)設計問題等。目錄目錄n第第1章章 物流系統(tǒng)優(yōu)化概述物流系統(tǒng)優(yōu)化概述 n第第2章章 物流系統(tǒng)模型物流系統(tǒng)模型n第第3章章 物流系統(tǒng)優(yōu)化的運籌規(guī)劃方法物流系統(tǒng)優(yōu)化的運籌規(guī)劃方法 n第第4章章 物流系統(tǒng)模型的智能優(yōu)化方法物流系統(tǒng)模型的智能優(yōu)化方法 n第第5章章 物流系統(tǒng)仿真應用基礎物流系統(tǒng)仿真應用基礎n第第6章章 物流系統(tǒng)動力學仿真物流系統(tǒng)動力學仿真n第第7章章 排隊模型與存儲模型及應用排隊模型與存儲模型及應用n第第8章章 Petri網(wǎng)模型及仿真網(wǎng)模型及仿

3、真n第第9章章 物流系統(tǒng)仿真方法的發(fā)展物流系統(tǒng)仿真方法的發(fā)展n第第10章章 供應鏈系統(tǒng)仿真優(yōu)化供應鏈系統(tǒng)仿真優(yōu)化n第第11章章 博弈論及其在供應鏈中的應用博弈論及其在供應鏈中的應用n第第12章章 仿真工具與軟件應用仿真工具與軟件應用第第1章章 物流系統(tǒng)優(yōu)化概述物流系統(tǒng)優(yōu)化概述 n本章概述了物流系統(tǒng)優(yōu)化的相關概念，并就物流優(yōu)化的主要方法進行了綜合性的介紹。n1.1 物流系統(tǒng)物流系統(tǒng)n1.2 物流系統(tǒng)優(yōu)化問題物流系統(tǒng)優(yōu)化問題n1.3 物流系統(tǒng)優(yōu)化的方法物流系統(tǒng)優(yōu)化的方法1.1 物流系統(tǒng)物流系統(tǒng) 1.1.1 系統(tǒng)及其特征系統(tǒng)及其特征n1我國系統(tǒng)科學界對系統(tǒng)的通用定義是(錢學森): 系統(tǒng)是由相互作用和

4、相互依賴的若干組成部分結合而成的、具有特定功能的有機整體，而且這個整體又是它從屬的更大的系統(tǒng)的組成部分。輸入、處理（轉換）、輸出是組成系統(tǒng)的三大要素 .(輸入)處理（轉換）(輸出)(約束和干擾)圖圖1.1 系統(tǒng)的一般模式系統(tǒng)的一般模式 n整體性 n相關性 n目的性 n環(huán)境適應性 2系統(tǒng)的特征系統(tǒng)的特征1.1.2 物流系統(tǒng)的概念和要素物流系統(tǒng)的概念和要素n1物流系統(tǒng)的概念物流系統(tǒng)的概念: 和一般系統(tǒng)一樣，具有輸入、轉換、輸出三要素。通過輸入和輸出使系統(tǒng)與社會環(huán)境進行交換，使系統(tǒng)和環(huán)境相依存 .環(huán)境環(huán)境 （1)原材料設備 （2) 勞動力 （3）能源 （4）資金 （5）信息等（1）產(chǎn)品位置轉移 （2

5、）各種勞務 （3）能源 （4）信息 （5）好的服務 （1）物流設施與設備 （2）物流業(yè)務活動 （3）信息處理 （4）管理工作 輸入輸入 系統(tǒng)轉換系統(tǒng)轉換 輸出輸出 環(huán)境環(huán)境 干擾干擾反饋反饋 圖圖1.2 物流系統(tǒng)的一般模型物流系統(tǒng)的一般模型 n2物流系統(tǒng)的特點物流系統(tǒng)的特點是一個大跨度系統(tǒng)是一個可分系統(tǒng)是一個動態(tài)系統(tǒng): 是一個復雜系統(tǒng)物流系統(tǒng)運行對象一“物”，遍及全部社會物質資源，資源的大量化和多樣化帶來了物流的復雜化 是一個多目標函數(shù)系統(tǒng)n3物流系統(tǒng)的目標物流系統(tǒng)的目標將貨物按照規(guī)定的時間、規(guī)定的數(shù)量送達到目的地 合理配置物流中心，維持適當?shù)膸齑?實現(xiàn)裝卸、保管、包裝等物流作業(yè)的省力化、效率

6、化 維持合適的物流成本 實現(xiàn)從訂貨到出貨全過程信息的順暢流動等 n4物流系統(tǒng)的要素物流系統(tǒng)的要素一般要素 功能要素 支撐要素 物質基礎要素 n5物流系統(tǒng)中的制約物流系統(tǒng)中的制約關系關系 物流服務和物流成本間的制約關系 ,如圖1.3構成物流服務子系統(tǒng)功能之間的約束關系 構成物流成本的各個環(huán)節(jié)費用之間的關系 各子系統(tǒng)的功能和所耗費用的關系 圖圖1.3 服務與成本的制約關系服務與成本的制約關系 1.1.3 物流系統(tǒng)化物流系統(tǒng)化n1.物流系統(tǒng)化的目標物流系統(tǒng)化的目標 總體目標 目標體系 n 服務目標 n快速、及時目標 n 節(jié)約目標 n規(guī)模優(yōu)化目標 n庫存調(diào)節(jié)目標 n2系統(tǒng)目標關系的協(xié)調(diào)系統(tǒng)目標關系的協(xié)

7、調(diào)原則 n層次間的目標發(fā)生沖突時，通常要以較低層次的目標服從于較高層次目標的要求為前提協(xié)商解決。 n于同一層次上的目標發(fā)生沖突時，應該在分析的基礎上確定一定的取舍和補償標準進行協(xié)調(diào)與決策 。 3. 物流系統(tǒng)設計要素物流系統(tǒng)設計要素nProducts nQuantity nRoute nService nTime nCost 1.2 物流系統(tǒng)優(yōu)化問題物流系統(tǒng)優(yōu)化問題 1.2.1 物流系統(tǒng)的效益目標物流系統(tǒng)的效益目標n物流的宏觀經(jīng)濟效益是指物流系統(tǒng)的建立對社會經(jīng)濟效益的影響，直接表現(xiàn)為物流對整個社會流通及全部國民經(jīng)濟效益的影響。 n物流系統(tǒng)的微觀經(jīng)濟效益是指該系統(tǒng)本身在運行后所獲得的效益。其直接表

8、現(xiàn)形式是物流系統(tǒng)本身所耗與所得之比。 1.2.2 物流系統(tǒng)優(yōu)化的必要性物流系統(tǒng)優(yōu)化的必要性n1要素目標沖突要素目標沖突要素之間的目標沖突 要素內(nèi)部的目標沖突 物流系統(tǒng)與其它系統(tǒng)的目標沖突 n2要素產(chǎn)權沖突要素產(chǎn)權沖突物流系統(tǒng)是由不同產(chǎn)權組織共同完成的，產(chǎn)權邊界不清晰。必須克服這種產(chǎn)權的分散性與物流系統(tǒng)的統(tǒng)一性之間的矛盾。 n3要素運作沖突要素運作沖突 1.2.3 系統(tǒng)優(yōu)化設計系統(tǒng)優(yōu)化設計n1. 優(yōu)化設計的概念優(yōu)化設計的概念實現(xiàn)問題的優(yōu)化必須具備兩個條件：一是存在一個優(yōu)化目標；另一是具有多個方案可供選擇。 n2優(yōu)化設計的數(shù)學模型優(yōu)化設計的數(shù)學模型優(yōu)化設計三要素 n設計變量 n目標函數(shù) n設計約束

9、與可行域 n3優(yōu)化方法的分類優(yōu)化方法的分類有多種類型，有不同的分類方法 n4優(yōu)化設計步驟優(yōu)化設計步驟1.設計對象的分析 2.設計變量和設計約束條件的確定 3.目標函數(shù)的建立 4.合適的優(yōu)化算法的選擇 5.優(yōu)化結果分析 1.2.4 物流系統(tǒng)優(yōu)化的原則物流系統(tǒng)優(yōu)化的原則n美貨運計劃解決方案供應商Velant公司的總裁和Don Ratliff博士在2002年美國物流管理協(xié)會（CLM）年會上提出了“物流優(yōu)化的10項基本原則，并認為通過物流決策和運營過程的優(yōu)化，企業(yè)可以獲得降低物流成本10%-40%的商業(yè)機會。n物流優(yōu)化的物流優(yōu)化的10項基本原則項基本原則目標（Objectives）：設定的目標必須是定

10、量的和可測評的。 模型（Models）：模型必須忠實地反映實際的物流過程。 數(shù)據(jù)（Data）：數(shù)據(jù)必須準確、及時和全面。 集成（Integration）：系統(tǒng)集成必須全面支持數(shù)據(jù)的自動傳遞。 表述（Delivery）：系統(tǒng)優(yōu)化方案必須以一種便于執(zhí)行、管理和控制的形式來表述。 算法（Algorithms）：算法必須靈活地利用獨特的問題結構。 計算（Computing）：計算平臺必須具有足夠的容量在可接受的時間段內(nèi)給出優(yōu)化方案。 人員（People）：負責物流系統(tǒng)優(yōu)化的人員必須具備支持建模、數(shù)據(jù)收集和優(yōu)化方案所需的領導和技術專長。 過程（Process）：商務過程必須支持優(yōu)化并具有持續(xù)的改進能力。

11、回報（ROI）：投資回報必須是可以證實的，必須考慮技術、人員和操作的總成本。n要證實物流系統(tǒng)優(yōu)化的投資回報率，必須把握兩件事情： 誠實地估計全部的優(yōu)化成本 將優(yōu)化技術給出的解決方案逐條與標桿替代方案進行比較 n要確定物流優(yōu)化技術系統(tǒng)的使用效果，必須做三件事 在實施優(yōu)化方案之前根據(jù)關鍵績效指標（Key Performance Indicators）測定基準狀態(tài) 將實施物流優(yōu)化技術解決方案以后的結果與基準狀態(tài)進行比較 對物流優(yōu)化技術系統(tǒng)的績效進行定期的評審 1.2.5 物流系統(tǒng)優(yōu)化的層次物流系統(tǒng)優(yōu)化的層次n可以依照以下幾個層次 決策層 中間層 執(zhí)行層 1.3 物流系統(tǒng)優(yōu)化的方法物流系統(tǒng)優(yōu)化的方法n

12、物流系統(tǒng)優(yōu)化方法主要有運籌學方法智能優(yōu)化方法模擬仿真法1.3.1 運籌學方法運籌學方法n1線性規(guī)劃n一般線性規(guī)劃模型的表達形式 n線性規(guī)劃的求解 線性規(guī)劃可能是非可行的 可能只有無界的解 在大多數(shù)情況下，線性規(guī)劃至少有一個有限的最優(yōu)解，有時它還會有多重的最優(yōu)解。 n整數(shù)規(guī)劃 n非線性規(guī)劃 n線性規(guī)劃的性質 對于現(xiàn)實生活中的問題必須把其中基本部分抽出來構成數(shù)學模型研究解的結構和系統(tǒng)化的求解程序 產(chǎn)生了所期望的系統(tǒng)的最優(yōu)解，或者至少是得到了通過對客觀需要的評價，經(jīng)過比較的行動方針 n2網(wǎng)絡與圖論法n3庫存論n4排隊論1.3.2 智能優(yōu)化方法智能優(yōu)化方法n1智能優(yōu)化算法的概念智能優(yōu)化算法的概念n優(yōu)點

13、 n與精確算法相比的明顯優(yōu)勢在于:能顯著的節(jié)省時間開支；靈活，在不能用定量表示的約束集合中，用它制訂計劃；比較簡單，常能由缺乏高級訓練的實踐者來實現(xiàn)； n3、幾種常用的智能優(yōu)化技術、幾種常用的智能優(yōu)化技術1.3.3 模擬仿真法模擬仿真法n1仿真模型仿真模型系統(tǒng)仿真的目的在于利用人為控制的環(huán)境條件，改變某些特定的參數(shù)，觀察模型的反應，研究真實系統(tǒng)的現(xiàn)象或過程，是一種間接的研究方法。 n優(yōu)勢 符合人們的思維習慣，有助于系統(tǒng)分析 系統(tǒng)仿真可以是一種非解析的分析方法，對各種復雜的系統(tǒng)具有很好的適應性系統(tǒng)仿真有利于解決隨機因素的影響 系統(tǒng)仿真可以幫助系統(tǒng)優(yōu)化 n不單純追求最優(yōu)解，而尋求改善系統(tǒng)行為的途徑

14、和方法 。系統(tǒng)仿真方法正是提供了這種環(huán)境。 利用仿真模型進行系統(tǒng)分析 利用仿真模型進行系統(tǒng)的綜合結構的幾何性質力的相互作用構件特性尺寸、強度、形狀輸入變量荷載、風力、流量、地震等橋模型反饋構件的應力、就變等輸出系統(tǒng)響應決定下一組輸入變量值圖圖1.4 用仿真進行系統(tǒng)分析用仿真進行系統(tǒng)分析 結構的幾何性質力的相互作用構件特性尺寸、強度、形狀輸入變量荷載、風力、流量、地震等橋模型反饋構件的應力、就變等輸出系統(tǒng)響應改變系統(tǒng)單元的性質圖圖1.5 用仿真進行系統(tǒng)綜合用仿真進行系統(tǒng)綜合 n3系統(tǒng)仿真在物流系統(tǒng)研究中的作用系統(tǒng)仿真在物流系統(tǒng)研究中的作用物流系統(tǒng)規(guī)劃與設計 倉儲規(guī)模與庫存管理 物料運輸調(diào)度 物流

15、成本估算1.3.4 物流系統(tǒng)優(yōu)化方法的比較物流系統(tǒng)優(yōu)化方法的比較n運籌學方法和智能優(yōu)化方法可以統(tǒng)稱為解析法。n1解析法的優(yōu)勢解析法是建立在數(shù)學模型的基礎上的 。數(shù)學模型是定量化的，可以產(chǎn)生更高的精確度 。模擬仿真活動有時要耗費大量的時間和物資，花費高昂的代價才能夠取得成果；而某些物流系統(tǒng)活動則不能或者很難做仿真實驗 。n2仿真方法的優(yōu)勢動態(tài)的、瞬時的影響 隨機因素 非標準分布 隨機活動的交互作用 第第2章章 物流系統(tǒng)模型物流系統(tǒng)模型n本章首先概述了幾類主要的模型及其特點，并對常用的物流系統(tǒng)建模技術進行討論。 n2.1 模型概述模型概述 n2.2 物流系統(tǒng)模型物流系統(tǒng)模型n2.3 建模方法與步驟

16、建模方法與步驟n2.4 物流系統(tǒng)建模技術物流系統(tǒng)建模技術2.1 模型概述模型概述n2.1.1 模型的分類模型的分類n1.實體模型n2.圖形模型流程圖 方框圖 結構圖 流圖 n3.數(shù)學模型數(shù)學模型廣義 ：凡是一切數(shù)學概念、數(shù)學理論體系、各種數(shù)學公式、各種方程式以及由公式系列構成的算法系統(tǒng)等都被稱為數(shù)學模型。 狹義 ：凡是將具體現(xiàn)象、事物的特征和性質給以數(shù)學表達的數(shù)學結構，如各種等式、不等式、圖、表或框圖等，也叫數(shù)學模型。數(shù)學模型，包括原始系統(tǒng)數(shù)學模型和仿真系統(tǒng)數(shù)學模型。仿真系統(tǒng)數(shù)學建模過程稱為二次建模過程。 n 模擬模型 模擬模型和原系統(tǒng)的物理元素完全不同，但動作相似。2.1.2 數(shù)學模型的意義

17、數(shù)學模型的意義2.1.4 系統(tǒng)模型模擬的特殊作用系統(tǒng)模型模擬的特殊作用n過程系統(tǒng)流程復雜、投資巨大、生產(chǎn)連續(xù)性強，一般不允許在真實系統(tǒng)上進行試驗研究。n計劃中或設計中的過程系統(tǒng)尚不存在。 n高質量的模擬模型具有預測性。 n實際過程系統(tǒng)根本不允許作的試驗。 n大大節(jié)省原材料、能源消耗和人力資源等。n模型的預測性。 n傳遞復制極為方便。 2.2 物流系統(tǒng)模型物流系統(tǒng)模型 2.2.1 物流系統(tǒng)模擬技術的應用物流系統(tǒng)模擬技術的應用n1.物流系統(tǒng)規(guī)劃與設計n2.物料控制n3.物料運輸調(diào)度n4.物流成本估算2.2.2 物流系統(tǒng)模型的特點物流系統(tǒng)模型的特點n1. 三個特征： 是實體的抽象或模仿 是由與分析問

18、題有關的因素所組成 是用來表明這些因素間的關系 n主要參數(shù) ：周期數(shù)、庫存量 、初始庫存 、庫存價格 、庫存成本 、進(出)貨量 2.2.3 物流系統(tǒng)常用的數(shù)學模型物流系統(tǒng)常用的數(shù)學模型n1.資源分配型n2.存儲型n3.輸送型n4.等待服務型n5.指配型n6.決策型n7.其他模型2.2.4 物流模型構建的原則物流模型構建的原則n1模型構造的系統(tǒng)化n2物流模型簡單化n3物流研究多方位化n4物流模型構建的規(guī)范化2.3 建模方法與步驟建模方法與步驟 2.3.1 系統(tǒng)建模方法系統(tǒng)建模方法n U代表目標值，一般希望達到最大值(如利潤、效益等)或最小值(如成本、支付、虧損等)，加上約束條件就形成一個系統(tǒng)模

19、型。 n模型思路n1.直接分析法直接分析法 例2.1 流通加工中的下料問題。試求面積為一定值的矩形中，周長和為最小時的各邊長度。 n2.數(shù)據(jù)分析法數(shù)據(jù)分析法 通過分析系統(tǒng)功能的已有數(shù)據(jù)或新做的試驗所獲取的數(shù)據(jù)可以建立系統(tǒng)的模型。 ),(iiYXfU n3.實驗分析法實驗分析法n例2.2 銷售量 廣告費 銷售量 廣告費 銷售量 廣告費 n4.主觀想象法n5.人工實現(xiàn)法2.3.2 物流系統(tǒng)模型建立步驟物流系統(tǒng)模型建立步驟n弄清問題，掌握真實情況 n搜集資料 n確定因素之間的關系 n構造模型n求解模型 n檢驗模型的正確性 2.3.3 系統(tǒng)模擬遵循的總體工作流程系統(tǒng)模擬遵循的總體工作流程n系統(tǒng)定義 n

20、數(shù)學建模 n模擬建模 n裝載 n試驗 n 結果分析 圖圖2.4 系統(tǒng)模擬的工作流程系統(tǒng)模擬的工作流程 2.3.4 物流系統(tǒng)建模應注意的幾個問題物流系統(tǒng)建模應注意的幾個問題n1.對研究對象的了解對研究對象的了解 經(jīng)常遇到以下情況 片面性、偏離了實際 無法獲得完備的、有關過程系統(tǒng)的數(shù)據(jù)源 數(shù)學方法不正確 建模效率低 n2.對于模型構建者提出的要求對于模型構建者提出的要求面向實際 具備跨學科多專業(yè)的知識及扎實的數(shù)學功底 意志 、善于合作 注意外部環(huán)境 n3物流系統(tǒng)建模應注意的問題物流系統(tǒng)建模應注意的問題明確目的，確定構成要素 模型的簡單化和高精度模型 沒有固定不變的建模方法2.4 物流系統(tǒng)建模技術物

21、流系統(tǒng)建模技術 2.4.1 形式化建模與非形式化建模技術形式化建模與非形式化建模技術n1. 形式化建模技術形式化建模技術排隊網(wǎng)絡法、極大代數(shù)法 、擾動分析法 n2. 非形式化建模技術非形式化建模技術活動循環(huán)圖、流程圖法、面向對象的建模技術n3. Petri網(wǎng)絡物流系統(tǒng)模型網(wǎng)絡物流系統(tǒng)模型圖圖2.5 Petri網(wǎng)網(wǎng)示意圖示意圖 n4.系統(tǒng)動力學建模技術系統(tǒng)動力學建模技術動力學系統(tǒng)涵義n組成部分的子結構及其相互間的關系 n系統(tǒng)內(nèi)部的反饋回路結構及其相互作用 n5.Agent與與Multi-Agent模型應用模型應用Agent與多Agent系統(tǒng) Agent的特征n自治n智能n交互 基于Agent的建

22、模思想 n無論在現(xiàn)在還是在將來的計算機科學及其應用領域中，由Agent組成的RAS有能力扮演重要的角色 。n在建立和分析人類社會中的交互模型和理論方面，MAS也可以扮演重要的角色 。在物流供應鏈系統(tǒng)建模中的應用 第第3章章 物流系統(tǒng)優(yōu)化的運籌規(guī)劃方法物流系統(tǒng)優(yōu)化的運籌規(guī)劃方法n本章將就物流系統(tǒng)中常見的規(guī)劃模型形式及求解方法進行研究，并以一個物流網(wǎng)絡布局問題的建模與求解作為實例說明該方法的一般應用過程。 n3.1 概述概述n3.2 求解方法求解方法n3.3 物流網(wǎng)絡布局問題的建模與求解物流網(wǎng)絡布局問題的建模與求解3.1 概述概述 3.1.1 物流系統(tǒng)數(shù)學模型構建和模擬物流系統(tǒng)數(shù)學模型構建和模擬過

23、程過程3.1.2 運籌學規(guī)劃論模型運籌學規(guī)劃論模型n1.線性規(guī)劃模型線性規(guī)劃模型基本結構 n決策變量 n約束條件 n決策目標 n標準型的特點 目標函數(shù)是最大化類型 約束條件均由等式組成 決策變量均為非負 n模型隱含的假設 比例性假定 可加性假定 連續(xù)性假定 確定性假定 圖圖3.2 LP問題的解之間的關系圖問題的解之間的關系圖 nLP問題的解的概念 可行解和最優(yōu)解基、退化解 、最優(yōu)基可行解基本解基可行解n建立線性規(guī)劃模型的基本步驟 明確管理問題，確定決策目標，分析約束因素 建立包含一組線性約束條件等式或不等式和最優(yōu)線性目標函數(shù)表達式的數(shù)學模型 數(shù)學模型的求解與檢驗 優(yōu)化后的分析 n整數(shù)規(guī)劃 純整

24、數(shù)規(guī)劃 混合整數(shù)規(guī)劃 純01整數(shù)規(guī)劃 混合01整數(shù)規(guī)劃n2非線性規(guī)劃模型非線性規(guī)劃模型 特征n每個問題都可用一組決策變量(x1，x2，xn)表示某一方案 n存在一組線性等式或不等式的約束條件 n目標函數(shù) 3.1.3 幾個物流系統(tǒng)數(shù)學模型的例子幾個物流系統(tǒng)數(shù)學模型的例子n1.運輸問題的數(shù)學模型n2. 物流配送計劃的制定問題物流配送計劃的制定問題n3. 集裝箱拼箱及裝箱問題集裝箱拼箱及裝箱問題n4. 物流網(wǎng)絡布局問題的數(shù)學模型物流網(wǎng)絡布局問題的數(shù)學模型3.2 求解方法求解方法 3.2.1 單目標優(yōu)化問題求解算法單目標優(yōu)化問題求解算法n1無約束優(yōu)化問題的牛頓法及其修正方法無約束優(yōu)化問題的牛頓法及其修

25、正方法牛頓法牛頓法 阻尼牛頓法 n2拉格朗日乘子法拉格朗日乘子法n拉格朗日乘子法求約束優(yōu)化問題的計算步驟如下 n3單純形法單純形法基本思想 n單純形法是描述可行解從可行域的一個極點沿著可行域的邊界移到另一個相鄰的極點時，目標函數(shù)和基變量隨之變化的方法。 步驟 圖圖3.3 單純形法的求解過程單純形法的求解過程 n4非線性規(guī)劃及求解非線性規(guī)劃及求解n乘子法乘子法3.2.2 多目標函數(shù)的優(yōu)化方法多目標函數(shù)的優(yōu)化方法n1統(tǒng)一目標法統(tǒng)一目標法n極小化“統(tǒng)一目標函數(shù)”，為了使各個目標函數(shù)能均勻一致地趨向各自的最優(yōu)值，可采用的方法 n2主要目標法主要目標法3.2.3 整數(shù)規(guī)劃及求解整數(shù)規(guī)劃及求解n1割平面法

26、n2分枝定界法分枝定界法n3求解求解0-1規(guī)劃的隱枚舉法規(guī)劃的隱枚舉法隱枚舉法的基本原理與步驟隱枚舉法的基本原理與步驟 n4求解指派問題的匈牙利法求解指派問題的匈牙利法3.2.4 動態(tài)規(guī)劃法動態(tài)規(guī)劃法n1動態(tài)規(guī)劃的基本概念動態(tài)規(guī)劃的基本概念n2動態(tài)規(guī)劃模型的構成動態(tài)規(guī)劃模型的構成n3基本原理和基本方程基本原理和基本方程3.2.5 圖與網(wǎng)絡優(yōu)化算法圖與網(wǎng)絡優(yōu)化算法n1、求最小生成樹的、求最小生成樹的Kruskal算法算法 n2、求最短路徑的、求最短路徑的Dijkstra算法算法：n3. 求二部圖最大匹配（指派問題）的匈牙求二部圖最大匹配（指派問題）的匈牙利算法：利算法： n最大流問題就是找出給定

27、流網(wǎng)絡的最大流。網(wǎng)絡流問題可以歸結為一類特殊的線性規(guī)劃問題。 增廣鏈 截集（割集） 最大流最小截量定理 n4求最大流的方法求最大流的方法(Ford-Fulkerson標號法標號法)n5.貪心法與擬陣貪心法與擬陣 n貪心法的思想是：從問題的某一個初始解出發(fā)逐步逼近給定的目標，以盡可能快的地求得更好的解。當達到某算法中的某一步不能再繼續(xù)前進時，算法停止。 n該算法存在問題： 不能保證求得的最后解是最佳的； 不能用來求最大或最小解問題； 只能求滿足某些約束條件的可行解的范圍。n實現(xiàn)該算法的基本思路是：從問題的某一初始解出發(fā)，重復判斷如果能朝給定總目標前進一步，則求出可行解的一個解元素，直到由所有解元

28、素組合成問題的一個可行解為止。 n組合算法：提前判斷出某些情況不可能取到最優(yōu)解。3.3 物流網(wǎng)絡布局問題的建模與求解物流網(wǎng)絡布局問題的建模與求解 3.3.1 概述概述n1.物流網(wǎng)絡布局問題的意義與主要內(nèi)容物流網(wǎng)絡布局問題的意義與主要內(nèi)容n 2. 物流網(wǎng)絡規(guī)劃的步驟物流網(wǎng)絡規(guī)劃的步驟找出物流網(wǎng)絡規(guī)劃的約束條件 根據(jù)約束條件構造物流網(wǎng)絡符合的模型 將物流網(wǎng)絡符合的模型轉化成數(shù)學模型求出多組可行解 利用可行的評估方法或準則，對以上求出的多組可行解進行評估，將各可行解進行排序，以選取最適合的規(guī)劃方案 n3. 選址問題的一個簡單實例選址問題的一個簡單實例3.3.2 多元網(wǎng)點布局問題多元網(wǎng)點布局問題n1問

29、題描述問題描述n多元網(wǎng)點布局問題通常有如圖3-5所示的系統(tǒng)結構。圖中有m個資源點Ai(i=1，2，m)，各點的資源量為；有個需求點，各點的需求量為；有個可能設置網(wǎng)點的備選地址；需求點可以從設置的網(wǎng)點中轉進貨，也可以從資源點直接進貨。假定各備選地址設置網(wǎng)點的基建投資、倉儲費用和運費率均為已知，以總成本最低為目標確定網(wǎng)點布局的最佳方案。 A1 Am D1 Dq B1 Bj Bn 資源廠 網(wǎng)點 用戶 圖圖3-5網(wǎng)點布局結構示意圖網(wǎng)點布局結構示意圖n2多元單品種物流網(wǎng)點布局的建模方法多元單品種物流網(wǎng)點布局的建模方法n3多元多品種物流網(wǎng)點布局的建模方法多元多品種物流網(wǎng)點布局的建模方法3.3.3 設施容量

30、問題（設施容量問題（CFLP法）法）nCELP法的基本思想是：法的基本思想是： 首先假定網(wǎng)點布局方案已經(jīng)確定，即給出一組初始網(wǎng)點設置地址。根據(jù)初始方案按運輸規(guī)劃模型求出各初始網(wǎng)點的供貨范圍，然后在各供貨范圍內(nèi)分別移定網(wǎng)點到其他備選地址上，以使各供貨范圍內(nèi)的總成本下降，找到各供貨范圍內(nèi)總成本最小的新網(wǎng)點設置地址，再將新網(wǎng)點設置地址代替初始方案，重復上述過程直至各供貨范圍內(nèi)總成本不能再下降時為止。以圖以圖3-6所示的物流網(wǎng)絡結構為對象來介紹所示的物流網(wǎng)絡結構為對象來介紹CFLP方方法的處理過程法的處理過程 nCFLP 法的基本步驟 給出網(wǎng)點地址初始方案 確定各網(wǎng)點的供貨范圍 尋求網(wǎng)點地址的新方案

31、新舊方案對比 D2 D1 B1 Bj Bn 用 戶 備 選 網(wǎng) 點 圖圖3-6網(wǎng)絡結構圖網(wǎng)絡結構圖 數(shù)例：在某計劃區(qū)域內(nèi)，物流網(wǎng)絡結構如圖3-6所示，其中有12個需求點，“”中的數(shù)字為各點需求量，弧線旁的數(shù)字為運價系數(shù)。現(xiàn)需要在12個需求點的位置上選取3個點作為網(wǎng)點設置地址。假定網(wǎng)點的最大規(guī)模為13，設定每個網(wǎng)點的固定成本為10。 2 12 5 2 4 3 2 11 2 3 3 10 4 2 5 1 9 4 7 3 6 4 8 5 5 5 5 6 6 6 9 4 4 4 4 4 3 3 3 2 1 圖圖3-7物流網(wǎng)絡結構圖物流網(wǎng)絡結構圖 步驟步驟22 以4，6，9為發(fā)貨點，各點發(fā)貨量均為13；

32、以需求點為收貨點，需求量為已知；收、發(fā)貨點之間的費用系數(shù)用最短路線法求得構成運輸規(guī)劃模型，如表3-1所示。 表表3-1運輸運輸模型模型步驟步驟3 尋找各子區(qū)域內(nèi)使區(qū)域總費用最小的網(wǎng)點位置。表表 3-2初始方案初始方案 上面討論的是網(wǎng)點數(shù)目有限的情況，如果網(wǎng)點數(shù)目沒有限制，則只需對網(wǎng)點數(shù)目為1，2，3，12諸情況分別進行討論，找出使系統(tǒng)總費用最低的網(wǎng)點數(shù)目作為最佳方案即可。第第4章章 物流系統(tǒng)模型的智能優(yōu)化方法物流系統(tǒng)模型的智能優(yōu)化方法n本章介紹常見的一些智能優(yōu)化方法及其在物流系統(tǒng)中的應用。n4.1 智能優(yōu)化方法概述智能優(yōu)化方法概述 n4.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡人工神經(jīng)網(wǎng)絡 n4.3 禁忌搜索禁忌搜索

33、 n4.4 遺傳算法遺傳算法 n4.5 模擬退火算法模擬退火算法 n4.6 群體智能方法群體智能方法 n4.7 車輛路徑問題模型及求解車輛路徑問題模型及求解 4.1 智能優(yōu)化方法概述智能優(yōu)化方法概述 4.1.1 優(yōu)化算法及其分類優(yōu)化算法及其分類 n目前工程中常用的優(yōu)化算法目前工程中常用的優(yōu)化算法 經(jīng)典算法 構造型算法 鄰域搜索算法 n局部搜索法 n指導性搜索法 基于系統(tǒng)動態(tài)演化的方法 混合型算法 4.1.2 智能優(yōu)化算法的概念智能優(yōu)化算法的概念n智能優(yōu)化算法的基本概念智能優(yōu)化算法的基本概念搜索空間（Search Space） 計算復雜性與NP難題(NP-hard) n按照計算復雜性理淪研究問題

34、求解的難易程度，可把問題分為P類、NP類和NP完全類 。其性質如下：1、這類問題中任何一個問題至今未找到多項式時間算法 。2、如果這類問題中存在一個問題有多項式時間算法，那么這類問題都有多項式時間算法。 4.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡人工神經(jīng)網(wǎng)絡 4.2.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡概述人工神經(jīng)網(wǎng)絡概述 n神經(jīng)元及其特性神經(jīng)元及其特性 人工神經(jīng)網(wǎng)絡的基本特性和結構人工神經(jīng)網(wǎng)絡的基本特性和結構 x1x2xnV1V2Vnx1x2xn輸入輸出圖圖4.34.3遞歸（反饋）網(wǎng)絡遞歸（反饋）網(wǎng)絡x1x2xnw1m輸入層隱層圖圖4.44.4前饋（多層）網(wǎng)絡前饋（多層）網(wǎng)絡w11y1yn輸出層人工神經(jīng)網(wǎng)絡的簡單原理人工神經(jīng)網(wǎng)絡的簡

35、單原理 人工神經(jīng)網(wǎng)絡是根據(jù)人的認識過程而開發(fā)出的一種算法。假如我們現(xiàn)在只有一些輸入和相應的輸出，而對如何由輸入得到輸出的機理并不清楚，那么我們可以把輸入與輸出之間的未知過程看成是一個“網(wǎng)絡”，通過不斷地給這個網(wǎng)絡輸入和相應的輸出來“訓練”這個網(wǎng)絡，網(wǎng)絡根據(jù)輸入和輸出不斷地調(diào)節(jié)自己的各節(jié)點之間的權值來滿足輸入和輸出。當訓練結束后，我們給定一個輸入，網(wǎng)絡便會根據(jù)自己已調(diào)節(jié)好的權值計算出一個輸出。 4.2.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡的數(shù)學模型及應人工神經(jīng)網(wǎng)絡的數(shù)學模型及應用用n1. BP神經(jīng)網(wǎng)絡的數(shù)學模型神經(jīng)網(wǎng)絡的數(shù)學模型2.BP算法的實現(xiàn)步驟算法的實現(xiàn)步驟3神經(jīng)網(wǎng)絡模型的運行神經(jīng)網(wǎng)絡模型的運行n神經(jīng)網(wǎng)絡的運

36、行包括兩個階段：訓練或學習階段（training or learning phase）。 預測（應用）階段（generalization phase）。 4.3 禁忌搜索禁忌搜索 4.3.1 禁忌搜索算法的主要構成禁忌搜索算法的主要構成n1、初始解、初始解 n2、鄰域移動、鄰域移動 n3、禁忌表和禁忌移動、禁忌表和禁忌移動 n4、選擇策略、選擇策略 n5、破禁策略、破禁策略 兩個準則： 基于適值是準則：若某個禁忌侯選解的適值優(yōu)于以往搜索最優(yōu)解，則解禁此候選解為當前解；基于搜索方向的準則：按有效的搜索途徑進行。 n6、禁忌頻數(shù)、禁忌頻數(shù) n7、停止規(guī)則、停止規(guī)則 給定最大迭代步數(shù)：給定最大迭代步

37、數(shù)：當總迭代次數(shù)達到一個給定的最大迭代步數(shù)，或在一個給定的連續(xù)迭代步數(shù)內(nèi)當前的最好解沒有改善時，則算法終止。 禁忌頻率數(shù)控制原則：禁忌頻率數(shù)控制原則：達到一定禁忌頻數(shù)要求時，即當不能使當前最好解改善的循環(huán)次數(shù)超過了預先設定的閾值時，則算法終止； 目標值變化控制原則：目標值變化控制原則：當目標值偏離最優(yōu)值的程度超過了預先設定的閾值時，則算法終止。 目標值偏離程度原則：目標值偏離程度原則：當目標值偏離最優(yōu)值的程度超過了預先設定的閾值時，則算法終止。 4.3.2 禁忌搜索算法流程禁忌搜索算法流程主要步驟如下：主要步驟如下： n給定算法參數(shù)，隨機產(chǎn)生初始解，置禁忌表為空；n設當前解Xcurrent=X

38、int ，當前最好解Xbest=Xint ； n判斷算法終止條件是否滿足？若是，則結束算法并輸出優(yōu)化結果；否則，繼 續(xù)以下步驟。Xint的鄰域內(nèi)產(chǎn)生Ns個測試解Xi， 1iNs； 求出目標函數(shù)f(Xi)；判斷測試解是否在禁忌表中，若不在禁忌表或在禁忌表中但在其目標函數(shù)值比Xbest還好，則把它作為新的當前解Xcurrent，并轉到；否則，繼續(xù)測試下一個測試解。若所有的測試解都在禁忌表中，則轉到；Xbest=Xcurrent；若禁忌表已滿，則按先進先出的原則更新禁忌表；把當前解Xcurrent 插入禁忌表；n記下最優(yōu)解Xbest ，結束算法。4.4 遺傳算法遺傳算法 4.4.1 進化計算與遺傳算

39、法概述進化計算與遺傳算法概述n進化算法進化算法（Evolutionary Computation）是指一類以達爾文進化論為依據(jù)來設計、控制和優(yōu)化人工系統(tǒng)的技術和方法的總稱，包括遺傳算法（genetic algorithm）、進化策略（evolutionary strategy）和進化規(guī)劃（evolutionary programming）。 n遺傳算法遺傳算法中處理的是染色體，或者叫基因型個體。一定數(shù)量的個體組成丁群體(population)。群體中個體的數(shù)目稱為群體規(guī)模(population size)。而各個體對環(huán)境的適 應程度叫作適應度(fitness)。 兩個必要的數(shù)據(jù)轉換操作，一個是

40、表現(xiàn)型到基因型的轉換，另一個是基因型到表現(xiàn)型的轉換。 主要特點 直接對結構對象進行操作，不存在求導和函數(shù)連續(xù)性的限定； 具有內(nèi)在的隱并行性和較好的全局尋優(yōu)能力； 采用概率化的尋優(yōu)方法 4.4.2 基本遺傳算法基本遺傳算法n1. 染色體編碼方法染色體編碼方法 n2. 適應度函數(shù)適應度函數(shù) n3. 遺傳算子遺傳算子 選擇算子：交叉算子 變異算子 n4.基本遺傳算法的運行參數(shù)基本遺傳算法的運行參數(shù) N：群體大小，即群體中所含個體的數(shù)量，一般取20100；T：遺傳算法的終止進化代數(shù)，一般取為100500 Pc：交叉概率，一般取為0.40.99 Pm：變異概率，一般取為0.000l0.1 4.4.3 基

41、本遺傳算法的一般框架基本遺傳算法的一般框架n問題求解的過程問題求解的過程 編碼 初始群體的生成 適應性值評估檢測 選擇 交叉 變異 n基本遺傳算法可定義為一個八元組： SGA(C，E，P0，M，T)n式中各元素的意義為：C個體的編碼方法；E個體適應度評價函數(shù)；P0初始群體；M群體大小；選擇算子；交叉算子；變異算子；T 遺傳運算終止條件。GEN0計算群體中每個個體的適應值隨機創(chuàng)建初始群體概率地選擇遺傳操作是否滿足選中標準i0iM完成雜交GENGEN1根據(jù)適應值選擇兩個個體根據(jù)適應值選擇一個個體根據(jù)適應值選擇一個個體i=i+1完成變異完成繁殖把新的孩子加入到群體中把變異后個體加入到群體中把變異后個

42、體加入到群體中把新的兩個孩子加入到群體中i=i+1指定結果結果YYNN其中：變量GEN是當前進化代數(shù)：N是群體規(guī)模；M是算法執(zhí)行的最大次數(shù)圖圖4.4基本遺傳算法流程圖基本遺傳算法流程圖4.4.4 遺傳算法的應用遺傳算法的應用n1. 遺傳算法的應用步驟遺傳算法的應用步驟 確定決策變量及其各種約束條件，即確定個體的表現(xiàn)型和問題的解空間。建立優(yōu)化模型，即確定出目標函數(shù)的類型及其數(shù)學描述形式或量化方法。 確定表示可行解的染色體編碼方法，也即確定出個體的基因型及遺傳算法的搜索空間。 確定解碼方法，即確定出由個體基因型到個體表現(xiàn)型的對應關系或轉換方法。確定個體適應度的量化評價方法，即確定由目標函數(shù)值f(X

43、)到個體適應度F(X)的轉換規(guī)則。設計遺傳算子，即確定出選擇運算、交叉運算、變異運算等遺傳算子的具體操作方法。確定遺傳算法的有關運行參數(shù)，即確定出遺傳算法的群體規(guī)模popSize，終止進化代數(shù)maxGen，交叉概率pc和變異概率pm。 n2.遺傳算法的特點遺傳算法的特點優(yōu)點遺傳算法可以直接根據(jù)目標函數(shù)值進行搜索，而無需其它信息，如導數(shù)信息；遺傳算法同時使用多個搜索點的搜索信息，隱含并行搜索特性； 遺傳算法使用概率搜索特性，其選擇、交叉和變異等運算都是以一種概率的方式來進行的，增加了其搜索過程的靈活性； 遺傳算法具有全局搜索能力，善于搜索復雜問題和非線性問題； 遺傳算法同求解問題的其它啟發(fā)式算法

44、有較好的兼容性，可以與其它優(yōu)化算法進行結合，改進算法性能。 如模擬退火遺傳算法。 缺點 編碼不規(guī)范及編碼存在表示的不準確性。單一的遺傳算法編碼不能全面地將優(yōu)化問題的約束表示出來。 易于陷入局部最優(yōu)點，導致早熟。 4.5 模擬退火算法 4.5.1 模擬退火算法的模型 n1.基本思想基本思想 初始化：初始溫度T(充分大)，初始解狀態(tài)S(是算法迭代的起點)， 每個T值的迭代次數(shù)L 。對k=1，L做第(3)至第6步 。產(chǎn)生新解S。計算增量t=C(S)-C(S)，其中C(S)為評價函數(shù) 。若t0，然后轉第2步。 n2. 模擬退火算法新解的產(chǎn)生和接受可分為如下四模擬退火算法新解的產(chǎn)生和接受可分為如下四個步

45、驟個步驟 由一個產(chǎn)生函數(shù)從當前解產(chǎn)生一個位于解空間的新解。計算與新解所對應的目標函數(shù)差。 斷新解是否被接受，判斷的依據(jù)是一個接受準則，最常用的接受準則是Metropo1is準則: 若t3，表示該解是一個可行解；若m0，B0，分別表示變量A、B的改變量。若滿足下列條件之一：A加到B 中；A是B的乘積因子；A變到AA，有B變到BB，即A、B的變化方向相同。 則稱A到B具有正因果關系，簡稱正關系，用“”號標在因果鏈上。若滿足下列條件之一：A從B 中減去；1/A是B的乘積因子；A變到AA，有B變到BB，即A、B的變化方向相反。 則稱A到B具有負因果關系，簡稱負關系，用“”號標在因果鏈上。圖圖6.1 因

46、果鏈因果鏈 n當這種關系從某一變量出發(fā)經(jīng)過一個閉合回路的傳遞，最后導致該變量本身的增加，這樣的回路就稱為正反饋環(huán)，反之則稱為負反饋環(huán)。 n實際的復雜社會系統(tǒng)都是由許多相互聯(lián)系的非線性反饋回路組成。 n實際的復雜社會系統(tǒng)都是由許多相互聯(lián)系的非線性反饋回路組成。 n系統(tǒng)動力學了解系統(tǒng)動態(tài)特性的主要方法是回路分析法（即因果關系和反饋思想）。n反饋分為正反饋與負反饋，一般原則是：若反饋回路包含偶數(shù)個負的因果鏈，則其極性為正，叫正反饋回路；若反饋回路包含奇數(shù)個負的因果鏈，則其極性為負，叫負反饋回路。 圖圖6.2 因果反饋回路（環(huán)）因果反饋回路（環(huán)） 3.流位與流率流位與流率n每一個反饋環(huán)中至少包含著兩種

47、基本的變量即流位與流率。 流位是系統(tǒng)內(nèi)流量的積累，它是系統(tǒng)的狀態(tài)變量。 流率從物理概念上將流位變化定量化，根據(jù)對流位的關系分成入流率和出流率(可能有多個)。它是單位時間內(nèi)流入或流出流位的流量。 4. 流程圖流程圖圖圖6.3 常用流程圖符號常用流程圖符號 6.1.4 系統(tǒng)動力學流程系統(tǒng)動力學流程n為了進一步明確表示系統(tǒng)各元素之間的數(shù)量關系，并建立相應的動力學模型，系統(tǒng)動力學方法通過廣義的決策反饋機構來描述上述機制，如圖6.4所示。n任何決策反饋回路一定要包含兩種基本變量 。狀態(tài)變量（或稱為流位變量Lever） 決策變量，也稱變化率（或稱流率變量Rate） 決策決策系統(tǒng)狀態(tài)系統(tǒng)狀態(tài)源或匯（環(huán)境）源

48、或匯（環(huán)境）有 關 系有 關 系統(tǒng)統(tǒng) 狀態(tài)狀態(tài) 的信息的信息圖圖 6.4 決策反饋決策反饋6.1.5 系統(tǒng)動力學模型方程體系系統(tǒng)動力學模型方程體系n主要方程包括以下五類：主要方程包括以下五類：1.水平方程(L方程)2.速率方程(R方程) 3.輔助方程(A方程) 4.常量方程(C方程) 5.初值方程(N方程) 6.2 物流系統(tǒng)動力學應用物流系統(tǒng)動力學應用 6.2.1 概述概述1.物流系統(tǒng)動力學就是系統(tǒng)動力學與物流系統(tǒng)科學相結合形成的一門新的交叉學科。2.物流系統(tǒng)動力學的基本特點在于它從物流系統(tǒng)復雜的基本構造出發(fā)，充分考慮到系統(tǒng)與環(huán)境、系統(tǒng)內(nèi)部各因素間的關系，構造出一種能夠比較全面刻畫復雜物流系統(tǒng)

49、的模型 。這種模型 也被譽為“戰(zhàn)略與策略的實驗室” 。3.系統(tǒng)動力學本身亦有其固有的缺陷，需要結合采用多種方法互相補充，互相完善。 6.2.2 物流系統(tǒng)動力學因果分析物流系統(tǒng)動力學因果分析n1. 由于社會系統(tǒng)的復雜性，以至于無法僅憑借語言和文字對它的行為和結構由于社會系統(tǒng)的復雜性，以至于無法僅憑借語言和文字對它的行為和結構做準確地描述。做準確地描述。 n2.在研究模型中，不僅要準確地描述現(xiàn)實領域，也是合理地描述控制領域。在研究模型中，不僅要準確地描述現(xiàn)實領域，也是合理地描述控制領域。 現(xiàn)實領域經(jīng)濟水平。人口水平。消費水平。物流系統(tǒng)需求。物流系統(tǒng)供給等。 控制領域 國民收入分配政策。 人口控制政

50、策。 物流系統(tǒng)政策。 經(jīng)濟發(fā)展政策等。 n3.基本因果關系圖基本因果關系圖 6.2.3 物流系統(tǒng)動力學結構方程式。物流系統(tǒng)動力學結構方程式。表表6.1 時間標號表時間標號表 6.2.4 DYNAMO仿真計算仿真計算圖圖6.6 一階正反饋回路流程圖一階正反饋回路流程圖 表表6.2 仿真表仿真表 圖圖6.7 仿真結果示意圖仿真結果示意圖 圖圖6.8 一階負反饋回路流程圖一階負反饋回路流程圖 表表6.3 仿真表仿真表 圖圖 6.9 仿真結果示圖仿真結果示圖 表表6.4 仿真表仿真表 圖圖6.11 仿真結果示意圖仿真結果示意圖 圖圖6.10 兩階負反饋回路示兩階負反饋回路示意圖意圖6.2.5 物流系統(tǒng)

51、動力學模型建模步驟物流系統(tǒng)動力學模型建模步驟1.確定系統(tǒng)的邊界，畫出因果圖。 2.選擇模型的基本變量水準。 3.以水準為中心構造各自的子系統(tǒng)。 4.根據(jù)因果圖，連接各子系統(tǒng)。 5.根據(jù)以上的描述，寫出方程式。 6.進行仿真運算，并做出真實性檢驗與政策分析。 圖圖6.12 DYNAMO仿真程序框圖仿真程序框圖6.3 區(qū)域物流系統(tǒng)動力學模型設計區(qū)域物流系統(tǒng)動力學模型設計n1.物流系統(tǒng)的因果關系圖物流系統(tǒng)的因果關系圖圖圖6.12 地區(qū)物流系統(tǒng)基本因果關系圖地區(qū)物流系統(tǒng)基本因果關系圖 圖圖6.13 基本因果關系環(huán)基本因果關系環(huán) 2. 經(jīng)濟增長子構造經(jīng)濟增長子構造圖圖6.14 經(jīng)濟增長子構造經(jīng)濟增長子構

52、造 3. 物流需求子構造物流需求子構造圖圖6.15 物流需求子構造物流需求子構造4、物流供給子構造 圖圖6.16 物流供給子構造物流供給子構造6. 結果分析結果分析1.不同的物流發(fā)展戰(zhàn)略對經(jīng)濟的影響差別顯著。 2.政府必須保證對物流有足夠的投入。3.要逐步完成物流市場，增強物流企業(yè)活動， 4.要重視物流價格對物流結構的調(diào)整作用。 圖圖6.17 超前發(fā)展戰(zhàn)略仿真曲線超前發(fā)展戰(zhàn)略仿真曲線 圖圖6.18 同步發(fā)展戰(zhàn)略仿真曲線同步發(fā)展戰(zhàn)略仿真曲線 圖圖6.19 滯后發(fā)展戰(zhàn)略仿真曲線滯后發(fā)展戰(zhàn)略仿真曲線 圖圖6.20 自我自我發(fā)展仿真曲發(fā)展仿真曲線線 第第7章章 排隊模型與存儲模型及應用排隊模型與存儲模

53、型及應用n本章介紹了一些排隊系統(tǒng)模型的相關知識，并主要探討排隊模型及仿真在物流系統(tǒng)中的應用問題。 n7.1排隊系統(tǒng)模型排隊系統(tǒng)模型 n7.2 基于排隊系統(tǒng)的建模與仿真基于排隊系統(tǒng)的建模與仿真 n7.3 存儲論模型及應用存儲論模型及應用 n7.4 應用庫存模型進行庫存規(guī)模決策應用庫存模型進行庫存規(guī)模決策7.1排隊系統(tǒng)模型排隊系統(tǒng)模型 7.1.1 排隊系統(tǒng)的特征排隊系統(tǒng)的特征1.顧客總體 2.系統(tǒng)容量 3.顧客到達模式 4.排隊特性及規(guī)則 5.服務機構 7.1.2 排隊系統(tǒng)模型符號排隊系統(tǒng)模型符號n1. 排隊論中常用的記號排隊論中常用的記號n：系統(tǒng)中的顧客數(shù)；：顧客到達的平均速率，即單位時間內(nèi)平均

54、到達的顧客數(shù)；：平均服務速率，即單位時間內(nèi)服務完畢離去的顧客數(shù)；Pn(t) ：時刻t系統(tǒng)中有n個顧客的概率；c：服務臺的個數(shù)；M：顧客相繼到達的時間間隔服從負指數(shù)分布；D：顧客相繼到達的時間間隔服從定長分布；Ek ：顧客相繼到達的時間間隔服從k階Erlang分布。n2. 排隊系統(tǒng)的符號表示排隊系統(tǒng)的符號表示 n一個排隊系統(tǒng)的特征可以用六個參數(shù)表示，形式為：ABC：defn其中A：顧客到達的概率分布，可取M、D、Ek等；B：服務時間的概率分布，可取M、D、Ek等；C：服務臺個數(shù)，取正整數(shù)；d：排隊系統(tǒng)的最大容量，可取正整數(shù)或；e：顧客源的最大容量，可取正整數(shù)或；f：排隊規(guī)則，可取FCFS、LCF

55、S等。 7.1.3 顧客到達和服務的時間分布顧客到達和服務的時間分布7.2 基于排隊系統(tǒng)的建模與仿真基于排隊系統(tǒng)的建模與仿真 7.2.1 排隊系統(tǒng)的常用模型排隊系統(tǒng)的常用模型2多服務臺模型多服務臺模型M/M/c服務臺服務臺服務臺顧客到達顧客離去顧客離去顧客離去隊列圖圖7.4 M/M/C:/FCFS排隊模型的圖示排隊模型的圖示 顧客到達修理速率發(fā)生故障等待修理的機器修理速率修理速率正在修理的機器到達速率 (m-n)修理速率c運行的機器數(shù) m-n圖圖7.5 M/M/c:/m/FCFS排隊模型的圖示排隊模型的圖示 7.2.2 物流排隊系統(tǒng)仿真應用處理過物流排隊系統(tǒng)仿真應用處理過程程圖圖 7.6 離開

56、事件執(zhí)行流程離開事件執(zhí)行流程圖圖7.7 到達事件執(zhí)行流程到達事件執(zhí)行流程7.3 存儲論模型及應用存儲論模型及應用7.3.1 存儲論的基本思想存儲論的基本思想n費用n需求 n補充訂貨或再生產(chǎn) n存儲策略 t0循環(huán)策略 (s， S)混合策略 (t， S， S)混合策略 7.3.2 確定型存儲控制模型確定型存儲控制模型2. 模型二模型二:不允許缺貨，生產(chǎn)不允許缺貨，生產(chǎn)(補充補充)需一定時間需一定時間設生產(chǎn)(補充)批量為Q，所需生產(chǎn)(補充)時間為T，則生產(chǎn)速度為P=Q/T。己知需求速度為R， RP ，生產(chǎn)(補充)的產(chǎn)品一部分滿足需求，剩余部分才作為存儲，此時存儲變化如下3. 模型三模型三:允許缺貨允

57、許缺貨(缺貨祝補足缺貨祝補足)，生產(chǎn)時間很短生產(chǎn)時間很短圖圖 7.10 允許缺貨（缺貨需補足），允許缺貨（缺貨需補足），生產(chǎn)時間很短的確定型存儲模型生產(chǎn)時間很短的確定型存儲模型 設單位存儲費用為C，每次訂購費為C3，缺貨費為C2(單位缺貨損失)，R為需求速度。求最佳存儲策略，使平均總費用最小。 假設最初存儲量為S，可以滿足t1時間的需求，t1時間的平均存儲量為S/2，在(t-t1)時間的存儲為零，平均缺貨量為R(t-t1)/2。由于s僅能滿足t1時間的需求S=Rt1，有t1=S/R。4模型四模型四:允許缺貨允許缺貨(需補足缺貨需補足缺貨)，生產(chǎn)需一定時間生產(chǎn)需一定時間圖圖7.11 允許缺貨允許

58、缺貨(需補足缺需補足缺)、生產(chǎn)需一定時間的確定型存儲模型生產(chǎn)需一定時間的確定型存儲模型7.3.3隨機型存儲控制型模型隨機型存儲控制型模型n1隨機性存儲策略隨機性存儲策略定期訂貨 定點訂貨 把定期訂貨和定點訂貨綜合起來 2. 缺貨情況與安全庫存量缺貨情況與安全庫存量7.4 應用庫存模型進行庫存規(guī)模決策應用庫存模型進行庫存規(guī)模決策n1需求的不確定性分析需求的不確定性分析n 需求頻率情況 n 需求量標準離差的計算 n不同服務水平所要求的庫存規(guī)模n2供應隨機干擾分析供應隨機干擾分析n平均補給完成周期 n標準差 n3需求與供給不確定性的綜合需求與供給不確定性的綜合.83.12)2(5)54. 2(102

59、222tqQt第八章第八章 Petri網(wǎng)模型及仿真網(wǎng)模型及仿真n本章即對Petri網(wǎng)模型與物流供應鏈系統(tǒng)的仿真應用進行探討。 n8.1 Petri網(wǎng)模型基礎網(wǎng)模型基礎n8.2 Petri網(wǎng)模型在物流中的應用網(wǎng)模型在物流中的應用n8.3面向對象信息系統(tǒng)建模語言面向對象信息系統(tǒng)建模語言UML8.1 Petri網(wǎng)模型基礎網(wǎng)模型基礎 8.1.1 Petri網(wǎng)模型元素介紹網(wǎng)模型元素介紹 n1Petri網(wǎng)的基本結構元素網(wǎng)的基本結構元素資源 位置 變遷 弧 n2Petri網(wǎng)的活動元素：令牌或托肯網(wǎng)的活動元素：令牌或托肯(token)n3. Petri網(wǎng)的圖形表示網(wǎng)的圖形表示n4. 變遷實施規(guī)則變遷實施規(guī)則(

60、firing rule)1.如果一個變遷的所有輸入位置(這些位置連接到這個變遷，弧的方向從位置到變遷)至少包含一個標記，那么這個變遷可能實施(相聯(lián)系的事件可能發(fā)生)。2.一個可實施變遷的實施導致從它所有輸入位置中都清除一個標記，在它的每一個輸出位置(這些位置連接到這個變遷，弧的方向從變遷到位置)中產(chǎn)生一個標記。3.當使用大于1的弧權(weight)時，在變遷每一個輸入位置中都要包含至少等于連接弧權的標記個數(shù)，它才可實施；這個變遷的實施，要根據(jù)相連接的弧權，在它每一個輸出位置中產(chǎn)生相應標記個數(shù)。4.變遷的實施是一個原子操作，在輸入位置中清除標記和在輸出位置中產(chǎn)生標記是一個不可分割的完整操作。 8