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文檔簡介
基于EOQ模型的去庫存問題研究摘要庫存管理是企業(yè)運(yùn)轉(zhuǎn)不可或缺的重要部分,更是實(shí)現(xiàn)供應(yīng)鏈增值的重要環(huán)節(jié)。在供應(yīng)鏈管理模式下,庫存量的高低不僅影響著單一企業(yè)的綜合成本,而且制約著整條供應(yīng)鏈的性能。本文立足于樹狀供應(yīng)鏈結(jié)構(gòu),在第一題中針對庫存與到貨率的關(guān)系,編寫C++程序,在系統(tǒng)的初始庫存一定的情況下,按等差數(shù)列從高到低依次分布到各級公司,商家訂單量和庫存量作為自變量,到貨率作為因變量,得到足夠的數(shù)據(jù),并利用MATLAB二元非線性回歸分析得到到貨率與商家?guī)齑娴闹笖?shù)次方成正比,與商家訂單量的指數(shù)次方成反比的結(jié)果。針對第二題,將供應(yīng)鏈抽象為數(shù)學(xué)模型,研究在源頭供應(yīng)商供貨量穩(wěn)定的基礎(chǔ)上,通過調(diào)整各級分銷商和末端收貨商的補(bǔ)貨時機(jī)和補(bǔ)貨批量,使得在到貨率有所保障的前提下,整個供應(yīng)鏈系統(tǒng)的庫存的總成本盡可能降低。首先根據(jù)經(jīng)典模型:經(jīng)濟(jì)訂購批量—EOQ模型,得出在理想條件下庫存管理的方法,之后基于EOQ模型,考慮上初始成本以及缺貨的情況等因素作出更適用于實(shí)際供應(yīng)鏈的改進(jìn)模型,利用微分方程知識尋找使庫存總成本最小的庫存批量q,并得到此時的補(bǔ)貨點(diǎn)r。第三題基于第二題建立的庫存管理模型,求解到貨率為95%時的最優(yōu)庫存。關(guān)鍵詞:供應(yīng)鏈管理EOQ模型多級庫存1.問題重述:某行業(yè)貨物供應(yīng)商(Supplier)通過各公司(Fac),進(jìn)而向下級子公司(Fac)直至零售商發(fā)行某種專業(yè)商品,貨物的流通過程如下圖。一般地,某個發(fā)貨商有可能同時在其它訂單中也作為收貨商,所以該圖只是顯示了某批貨物可能的運(yùn)輸銷售流程,但不足以表示發(fā)貨商與收獲商的上下級關(guān)系,通常它們會形成一個網(wǎng)狀結(jié)構(gòu),如附件。另一附件數(shù)據(jù)集“產(chǎn)品流轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)”是一份銷售鏈行為記錄表。數(shù)據(jù)集的每條觀測記錄了一次訂單情況,即某個上級發(fā)貨商到下級收貨商的某貨物批次的情況,包括某上級供應(yīng)商的某批次產(chǎn)品在某天流通到某個下級收貨商的具體信息。在平日里,各公司都有一個初始庫存,假設(shè)公司的庫存量一旦小于某個值就會立即向其某個上級下訂單補(bǔ)貨,訂單量為常數(shù)。而上級供應(yīng)商要向多個下級供貨,因此下級發(fā)來的訂單請求未必能得到滿足,記下級收貨商實(shí)際收到的貨量占其需求量的百分比的值為到貨率。目前該商品較為緊俏,末端收貨商(實(shí)際使用部門)需求旺盛,到貨率也僅有90%。該行業(yè)供應(yīng)商關(guān)心如下問題,邀請你們小組在尚未提高生產(chǎn)能力之前提升到貨率,降低流通庫存。(1)庫存與到貨率之間究竟有什么關(guān)系?(2)求若要滿足目前到貨率90%不變,并且使所有分銷商的庫存量總和最小,和的值應(yīng)該為多少?庫存總和需要你自己定義。(3)若生產(chǎn)能力提高,估算能使末端收貨商的到貨率提高至95%,請重新估算供應(yīng)商的最優(yōu)庫存。2.問題分析第一題要研究庫存與到貨率的關(guān)系。到貨率即供應(yīng)鏈中所有公司實(shí)際收到的商品/系統(tǒng)中所有公司發(fā)出的總訂單數(shù)量,由所給數(shù)據(jù)分析可發(fā)現(xiàn),共有七個等級的商家,且各商家之間的關(guān)系復(fù)雜。同一等級的供貨商,面對的收貨商數(shù)目不盡相同,同一商家由于需求共同的多種商品,因而會處在不同的等級上。同時,通過查閱資料及對數(shù)據(jù)進(jìn)一步分析可知,到貨率與訂單量q,供貨商庫存A之間存在著直接的聯(lián)系,與補(bǔ)貨點(diǎn)r存在間接關(guān)系:訂單量的大小是由末端市場需求決定的,而庫存的大小除了公司管理層的人為主觀因素,在一定程度上簡間接的也是由市場決定的,并且,對于庫存確定的上一級,隨著訂單量的增大,收貨商的到貨率會相應(yīng)的降低;同樣的對于訂單量固定的情況,隨著庫存的增大,在一定范圍內(nèi)到貨率也將隨之增大,但對于補(bǔ)貨點(diǎn)r而言,由于補(bǔ)貨點(diǎn)主要是由訂購前置時間,使用率決定,因而,在此忽略其對到貨率的影響。第二題旨在研究供應(yīng)鏈中庫存管理的問題。庫存管理要解決的主要問題是補(bǔ)貨時機(jī)和補(bǔ)貨批量。在源頭供應(yīng)商供貨量穩(wěn)定的基礎(chǔ)上,通過調(diào)整各級分銷商和末端收貨商的補(bǔ)貨時機(jī)和補(bǔ)貨批量,使得在到貨率有所保障的前提下,整個供應(yīng)鏈系統(tǒng)的庫存的總成本盡可能降低。根據(jù)經(jīng)典模型:經(jīng)濟(jì)訂購批量—EOQ模型,尋找合適的補(bǔ)貨點(diǎn)和訂單量,然而EOQ模型假設(shè)條件太強(qiáng),過于理想化,所以在EOQ模型的基礎(chǔ)上,考慮上初始成本以及缺貨的情況等因素作出更適用于實(shí)際供應(yīng)鏈的改進(jìn)模型,尋找使庫存總成本最小的庫存批量q,并得到此時的補(bǔ)貨點(diǎn)r。第三題即利用第二題所建立模型,對到貨率提升的情況進(jìn)行研究。相較于到貨率提升前的情況,末端銷售商的到貨率雖然得到提高,但對于而言,自身的銷售能力在一定范圍內(nèi)是固定的,不會因?yàn)榈截浡实奶岣咦陨淼男枨罅恳搽S之顯著提高,因而可假定末端銷售商的訂貨量保持不變,進(jìn)而可知,每一級的訂貨量是由下一級的訂貨需求決定的,由于下一級的需求不變,因而,其自身向上一級的訂單量也不變。由此而帶來的只是實(shí)際到貨量的增加,從而影響到商家在一個周期內(nèi)的的訂單數(shù)量。于是用第二題的模型可以得到相應(yīng)的最優(yōu)庫存。3.模型假設(shè)(1)該供應(yīng)鏈系統(tǒng)運(yùn)行無限長的時間;(2)模型中涉及到的產(chǎn)品在運(yùn)輸、存儲過程中,不會被損毀;(3)每次訂貨的訂貨費(fèi)相同,與訂貨批量的大小無關(guān)(4)訂貨提前期固定;(訂貨提前期[2],又稱為前置時間,是指從提出訂貨申請直至收到訂貨的期間;或者從另一個角度看,為了自某一時刻能補(bǔ)充存儲,必需提前訂貨,這段時問也稱之為訂貨提前期。)(5)末端收貨商需求量的預(yù)測值,認(rèn)為是直接建立在顧客歷史上購買產(chǎn)品的訂單數(shù)據(jù)上的。(6)每次訂貨的運(yùn)輸量不受限制。(7)在整條供應(yīng)鏈物流中,只考慮單一產(chǎn)品(8)同一商家只在一個級(9)0級表示制造商,數(shù)字越大等級越低,末端為收貨商4.變量說明η:到貨率q:訂貨量r:補(bǔ)貨點(diǎn)A:庫存:常數(shù):常數(shù)i:商家所處的級數(shù)j:相應(yīng)級數(shù)上的商家標(biāo)識:第i級第j個商家的周期訂購成本:第i級第j個商家的周期存儲成本:第i級第j個商家的周期缺貨成本:第i級第j個商家的周期運(yùn)輸成本5.模型建立與求解5.1針對問題一:為了獲取到貨率、訂單量、庫存三者的近似關(guān)系,做以下假設(shè):(1)每一級的初始庫存相同,上一級的初始庫存總是大于下一級的初始庫存(2)除了0級經(jīng)銷商之外,每一個經(jīng)銷商都只有一個上級(3)在一個周期以內(nèi),整個總的銷售系統(tǒng)并不會有貨物的輸入,只有輸出(4)最底層每一個經(jīng)銷商的銷售量(即輸出)滿足均值為100的泊松分布(5)假設(shè)從最上級經(jīng)銷商到最下層經(jīng)銷商數(shù)量分別為1、5、10、20、30、50、100(6)補(bǔ)貨點(diǎn)r=2005.1.1獲取數(shù)據(jù):假設(shè)最低庫存為r,每次的訂貨量為q,所有經(jīng)銷商的庫存總和為total,根據(jù)經(jīng)驗(yàn),一級經(jīng)銷商的總庫存為0.1*total,二級所有經(jīng)銷商的總庫存為0.2*total,三級:0.15*total,四級:0.15*total,五級:0.15*total,六級:0.1*total,七級:0.15*total。首先用系統(tǒng)函數(shù)隨機(jī)給每一個下級商家分配一個上級商家,生成一個隨機(jī)銷售網(wǎng)絡(luò)。然后利用泊松分布給每一個最下級商家生成一個銷售量,用其初始庫存減去銷售量所得即為其目前實(shí)際庫存。利用for循環(huán),對每一個七級經(jīng)銷商進(jìn)行判斷,如果實(shí)際庫存小于r,便向六級申請調(diào)貨,如果六級此時的庫存大于q便滿足下級的訂貨,如果六級庫存小于q便向下級輸送剩余的庫存量,然后向五級經(jīng)銷商訂貨,五級經(jīng)銷商再次重復(fù)這個過程。如果六級經(jīng)銷商調(diào)貨失敗,那么他的下級剩余的訂單都將不會被滿足,此七級經(jīng)銷商的調(diào)貨過程全部結(jié)束,進(jìn)入下一個經(jīng)銷商的調(diào)貨過程。然后在改變參數(shù)觀察到貨率的變化,由此得出各個參數(shù)與到貨率的關(guān)系。q由200—40變化幅度為20,total由100000-10000變化幅度為2000。運(yùn)用C++編寫程序得到數(shù)據(jù)4005條數(shù)據(jù)(附錄1),同時,由問題分析可設(shè):其中,表示到貨率,表示庫存,表示訂單量,為未知參數(shù),對上式進(jìn)行線性處理得到:
由此,用MATLAB軟件將獲得的數(shù)據(jù)帶入做二元非線性回歸分析,得如下圖:圖1由此可得到貨率η與庫存和訂單量之間的關(guān)系:5.2針對問題二:整條供應(yīng)鏈為供貨商—分銷商—末端收貨商我們可以將整條供應(yīng)鏈有n個銷售級,每個銷售級有個5.2.1經(jīng)濟(jì)補(bǔ)貨批量(EOQ)模型[3](1)每當(dāng)庫存余額小于訂貨點(diǎn)時,就發(fā)出固定批量的訂貨(2)庫存余額=現(xiàn)有庫存量十己訂未到量一欠付量(3)計(jì)算經(jīng)濟(jì)訂貨批量的目的是為了平衡訂貨成本和持有成本之間的關(guān)系,使得庫存總成本最小。使庫存總成本最小的訂貨批量稱為經(jīng)濟(jì)訂貨量。5.2.2在EOQ模型中我們假設(shè):(1)單位時間內(nèi)的需求量不變;(2)物品的購入單價為常數(shù),到貨率為百分之90%,且不允許斷貨情況。訂貨點(diǎn)為訂貨提前期內(nèi)的需求量。剛開始時,庫存數(shù)量為q單位。由于需求速率固定,隨后庫存數(shù)量以固定的速率降低。當(dāng)庫存量降低到訂貨點(diǎn)時,發(fā)出一批訂貨量為q單位的訂單。經(jīng)過一個固定的提前期后,有0.9q單位的物品到達(dá)并入庫,物品即將入庫時的庫存數(shù)量為零。(雖然到貨率不是百分百,但依然能保證其不斷貨)物品即將入庫時,庫存數(shù)量為零,該模型庫存量與時間的關(guān)系如下圖所示(cd為訂貨間隔期,ca為訂貨提前期):圖2在一個周期內(nèi)的總需求量一定的情況下,訂貨批量越小,平均庫存量就越小,但發(fā)生的訂貨次數(shù)越多。如果能尋找到合適的訂貨批量,使庫存總成本最小,就能加快庫存資金周轉(zhuǎn),有利于提高企業(yè)效益。在不允許缺貨的情況下:其周期庫存總成本可分析如下:周期總庫存成本=周期購入成本+周期定購成本+周期存儲成本,即:式中:D—周期需求量;Q—訂貨批量為了確定經(jīng)濟(jì)訂貨批量,求周期總成本對訂購批量的一階導(dǎo)數(shù)并令其為零,得:從而求得最佳經(jīng)濟(jì)訂貨批量為:則最佳年訂貨次數(shù)n和兩次訂貨間的平均時間T可如下確定:平均訂貨間隔期為:補(bǔ)貨點(diǎn)由下式確定:r=D*L—訂貨提前期內(nèi)的平均需求r—補(bǔ)貨點(diǎn);l—訂貨提前期,將經(jīng)濟(jì)訂貨量代入年總成本的表達(dá)式,得到最小年庫存總成本的公式:5.3EOQ改進(jìn)模型針對一在第級的末端收貨商:每天的需求量隨機(jī)分布,均值為,服從泊松分布,,,。假設(shè)在一個周期內(nèi)的需求量為常數(shù)則訂單量:eq\o\ac(○,1)5.3.1費(fèi)用函數(shù)建立:第級供應(yīng)商向第級的供應(yīng)商的周期訂購成本:eq\o\ac(○,2)—第級供應(yīng)商每次向第級供應(yīng)商訂貨時發(fā)生的訂購費(fèi);—訂貨批次;—在一個周期內(nèi)的需求量;—購入產(chǎn)品的單價;第級供應(yīng)商的周期存儲成本eq\o\ac(○,3)—的初始庫存—單位產(chǎn)品的周期存儲費(fèi)收貨商庫存量與時間的關(guān)系如圖所示:圖3周期缺貨成本設(shè)第級供應(yīng)商的周期缺貨成本,提前期服從泊松分布:,,,則在提前期t內(nèi)的平均消耗量為:,第天的實(shí)際消耗量,服從泊松分布:,提前期內(nèi)的總消耗量:所以,實(shí)際缺貨為個的概率為:進(jìn)而,第級供應(yīng)商的周期缺貨成本:eq\o\ac(○,4)運(yùn)輸成本第級供應(yīng)商向第級收貨商的周期運(yùn)輸成本eq\o\ac(○,5)—第級供應(yīng)商的運(yùn)輸單位產(chǎn)品發(fā)生的運(yùn)輸費(fèi)的總成本:s.t供應(yīng)鏈有級,且第級供應(yīng)鏈有個供應(yīng)商,則處在末端第級的所有收貨商的總成本:針對在第級的公司,假設(shè)它要向個處于第級的公司供貨,處于第級的公司,滿足上述討論的模型,那么的庫存量與時間的關(guān)系如圖所示:圖4的初始庫存為,個跟它進(jìn)貨的公司中有公司向其下訂單的時候,庫存量垂直下降減少訂單量個數(shù)量,因?yàn)榈诩墏€公司的訂貨周期是可以根據(jù)歷史數(shù)據(jù)確定的,所以公司可以預(yù)測出補(bǔ)貨點(diǎn),在庫存量降到時又向上一級的供貨商進(jìn)貨。故公司的庫存量與時間的關(guān)系如梯形折線圖所示,為了考慮計(jì)算的方便,將其擬合為類似于公司模型的直線圖。由此,整個供貨鏈的周期總成本可表示為:eq\o\ac(○,6)s.t由eq\o\ac(○,1),eq\o\ac(○,2),eq\o\ac(○,3),eq\o\ac(○,4),eq\o\ac(○,5),eq\o\ac(○,6)式有,周期成本變化率與訂貨量之間的關(guān)系為:由于每個訂單量最小,則總的訂貨量最小,而第級,第個的商家的周期最小訂單量為:所以,最小的周期訂單總量為:s.t由問題一可知,周期到貨率與庫存、訂貨量之間的關(guān)系為:所以,當(dāng)?shù)截浡蕿?0%時,周期庫存可表示為:所以,整條供應(yīng)鏈的周期最小庫存和為:此時,5.4針對問題三對于問題三,假定第0級為生產(chǎn)商,因其每個周期能產(chǎn)生一定量固定的商品,同樣可類似于問題二中的公司模型。設(shè)整條供應(yīng)鏈有級,每一級擁有個商家。從而可知整條供應(yīng)鏈的周期總成本仍為:s.t從而其周期最小訂貨總量保持不變,為:又由問題一可知:所以,當(dāng)?shù)截浡蕿?5%時,周期庫存可表示為:所以,整條供應(yīng)鏈的周期最小庫存和為:6.模型評價:優(yōu)點(diǎn):電腦所產(chǎn)生的隨機(jī)數(shù)據(jù)具有參考價值,符合客觀規(guī)律,運(yùn)用Matlab軟件對庫存與到貨率進(jìn)行了非線性二次回歸擬合,具有良好的擬合效果。結(jié)合概率分布、多元線性規(guī)劃和微分方程等數(shù)學(xué)方法,以整個供應(yīng)鏈庫存總成本最小為目標(biāo),建立了多級供應(yīng)鏈庫存控制模型,具有實(shí)際意義和可操作性。在經(jīng)典的庫存管理模型的基礎(chǔ)上,考慮初始庫存,斷貨成本等因素,使模型更加貼近實(shí)際。不足:供應(yīng)鏈中的每個企業(yè)的需求預(yù)測,我們認(rèn)為是建立在直接顧客歷史上購買產(chǎn)品的訂單數(shù)據(jù)上的,需求預(yù)測是安排生產(chǎn)調(diào)度,協(xié)調(diào)生產(chǎn)能力,控制庫存和生產(chǎn)資源的基礎(chǔ)。采用這樣簡單的預(yù)測方法來預(yù)測向供應(yīng)商訂貨的數(shù)量,其預(yù)測的結(jié)果往往與實(shí)際有所出入。模型未考慮批量訂貨的價格折扣問題,也未考慮實(shí)際情況中各公司的資金限制,倉庫的容量限制等問題,有待進(jìn)一步完善。局限性:[3]在供應(yīng)鏈模型中,信息的不準(zhǔn)確性會沿著供應(yīng)鏈逐級提高,逐級放大,達(dá)到供應(yīng)鏈的源頭—制造商時,其預(yù)測的需求信息和實(shí)際消費(fèi)市場中的顧客需求信息會發(fā)生很大的偏差,這就是需求放大效應(yīng)(又稱牛鞭效應(yīng))。上游供應(yīng)商訂單的變動性明顯大于下游供應(yīng)商需求的變動性,為了滿足這種需求需求,上游供應(yīng)商往往維持比下游供應(yīng)商更高的庫存水平,從而產(chǎn)生更高的成本。應(yīng)對措施:[3]在供應(yīng)鏈上建立集中化的信息系統(tǒng)。通過集中信息處理,為供應(yīng)鏈上每一級企業(yè)提供完全的及時的最終需求信息,有助于減輕需求放大效應(yīng)。設(shè)法建立更加完善的預(yù)測末端收貨商消費(fèi)量的模型。減小預(yù)測與實(shí)際需求的誤差,有助于降低整個供應(yīng)鏈系統(tǒng)的不穩(wěn)定性。改變企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益測評模式。企業(yè)采用傳統(tǒng)的單體經(jīng)濟(jì)效益測評方法,很容易引向局部和孤立的評價,而忽視系統(tǒng)的反應(yīng)和結(jié)果。應(yīng)使用系統(tǒng)分析和系統(tǒng)測評的方法,用于分析某項(xiàng)策略與措施對整個系統(tǒng)的作用和影響,降低整個供應(yīng)鏈的穩(wěn)定性。參考文獻(xiàn):[1]趙曉波,黃四民,庫存管理,北京:清華大學(xué)出版社,2008.2.[2]張玉斌,采購與倉儲管理,北京:對外經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)出版社,2008[3]秦海燕,供應(yīng)鏈庫存控制系統(tǒng)模型研究及仿真:碩士學(xué)位論文p15-p18,p30-p33[4]原思聰,MATLAB語言與應(yīng)用技術(shù),北京:國防工業(yè)出版社,2011.8.[5]郭敏,庫存原理簡明教程,武漢:華中科技大學(xué)出版社,2013.4[6]王夏陽,供應(yīng)鏈庫存管理—基于提前期不確定性的研究,北京:經(jīng)濟(jì)管理出版社,2010.1.附錄:C++程序:#include<iostream>#include<time.h>#include<stdlib.h>#include<math.h>#include<fstream>usingnamespacestd;#defineH100//柏松分布均值#defineA1#defineB5#defineC10#defineD20#defineE30#defineF50#defineG100//各級供貨商數(shù)量intfirst;intsecond[B];intthird[C][2];intforth[D][2];intfifth[E][2];intsixth[F][2];intseventh[G][2];doublexuqiu=0;doublehuode=0;intr;intq;doubleper;voidchecktwo(inta){inti=a;for(;second[i]<r;){xuqiu++;if(first>=q){huode=huode+q;second[i]=second[i]+q;first=first-q;}else{huode=huode+first;second[i]=second[i]+first;first=0;intb=(r-second[i])/q;if(b*q!=r-second[i])b=b+1;if(second[i]<r){xuqiu=xuqiu+b;}break;}}}voidcheckthree(inta){inti=a;for(;third[i][0]<r;){xuqiu++;if(second[third[i][1]]>=q){huode=huode+q;third[i][0]=third[i][0]+q;second[third[i][1]]=second[third[i][1]]-q;}else{huode=huode+second[third[i][1]];third[i][0]=third[i][0]+second[third[i][1]];second[third[i][1]]=0;}if(second[third[i][1]]==0)//二級廠家調(diào)貨{inta=third[i][1];checktwo(a);}if(second[third[i][1]]==0)//二級廠家調(diào)貨失敗{intb=(r-third[i][0])/q;if(b*q!=r-third[i][0])b=b+1;if(third[i][0]<r){xuqiu=xuqiu+b;}break;}}if(second[third[i][1]]<0)//二級廠家調(diào)貨{inta=third[i][1];checktwo(a);}}voidcheckfour(inta){inti=a;for(;forth[i][0]<r;){xuqiu++;if(third[forth[i][1]][0]>=q){huode=huode+q;forth[i][0]=forth[i][0]+q;third[forth[i][1]][0]=third[forth[i][1]][0]-q;}else{huode=huode+third[forth[i][1]][0];forth[i][0]=forth[i][0]+third[forth[i][1]][0];third[forth[i][1]][0]=0;}if(third[forth[i][1]][0]==0)//三級廠家調(diào)貨{inta=forth[i][1];checkthree(a);}if(third[forth[i][1]][0]==0)//三級廠家調(diào)貨失敗{intb=(r-forth[i][0])/q;if(b*q!=r-forth[i][0])b=b+1;if(forth[i][0]<r){xuqiu=xuqiu+b;}break;}}if(third[forth[i][1]][0]<r)//三級廠家調(diào)貨{inta=forth[i][1];checkthree(a);}}voidcheckfive(inta){inti=a;for(;fifth[i][0]<r;){xuqiu++;if(forth[fifth[i][1]][0]>=q){huode=huode+q;fifth[i][0]=fifth[i][0]+q;forth[fifth[i][1]][0]=forth[fifth[i][1]][0]-q;}else{huode=huode+forth[fifth[i][1]][0];fifth[i][0]=fifth[i][0]+forth[fifth[i][1]][0];forth[fifth[i][1]][0]=0;}if(forth[fifth[i][1]][0]==0)//四級廠家調(diào)貨{inta=fifth[i][1];checkfour(a);}if(forth[fifth[i][1]][0]==0)//四級廠家調(diào)貨失敗{intb=(r-fifth[i][0])/q;if(b*q!=r-fifth[i][0])b=b+1;if(fifth[i][0]<r){xuqiu=xuqiu+b;}break;}}if(forth[fifth[i][1]][0]<r)//四級廠家調(diào)貨{inta=fifth[i][1];checkfour(a);}}voidchecksix(inta){inti=a;for(;sixth[i][0]<r;){xuqiu++;if(fifth[sixth[i][1]][0]>=q)//五級廠商庫存充足{huode=huode+q;sixth[i][0]=sixth[i][0]+q;fifth[sixth[i][1]][0]=fifth[sixth[i][1]][0]-q;}else//五級廠商庫存不足{huode=huode+fifth[sixth[i][1]][0];sixth[i][0]=sixth[i][0]+fifth[sixth[i][1]][0];fifth[sixth[i][1]][0]=0;}if(fifth[sixth[i][1]][0]==0)//五級廠家調(diào)貨{inta=sixth[i][1];checkfive(a);}if(fifth[sixth[i][1]][0]==0)//五級廠家調(diào)貨失敗{intb=(r-sixth[i][0])/q;if(b*q!=r-sixth[i][0])b=b+1;if(sixth[i][0]<r){xuqiu=xuqiu+b;}break;}}if(fifth[sixth[i][1]][0]<r)//五級廠家調(diào)貨{inta=sixth[i][1];checkfive(a);}}doubleber(intk){doublesum=0;for(inti=0;i<k+1;i++){doublej=exp(-H)*pow(H,i);for(intk=i;k>0;k--)j=j/k;sum=sum+j;}returnsum;}voidhan(inttotal){_sleep(1000);srand((unsigned)time(NULL));first=total*0.1;for(inti=0;i<B;i++)second[i]=total*0.2/B;for(inti=0;i<C;i++){third[i][0]=total*0.15/C;intran=0+rand()%(B);third[i][1]=ran;}for(inti=0;i<D;i++){forth[i][0]=total*0.15/D;intran=0+rand()%(C);forth[i][1]=ran;}for(inti=0;i<E;i++){fifth[i][0]=total*0.15/E;intran=0+rand()%(D);fifth[i][1]=ran;}for(inti=0;i<F;i++){sixth[i][0]=total*0.1/F;intran=0+rand()%(E);sixth[i][1]=ran;}for(inti=0;i<G;i++){seventh[i][0]=total*0.15/G;intran=0+rand()%(F);seventh[i][1]=ran;}//生成隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)for(inti=0;i<G;i++){doublep=(double)rand()/RAND_MAX;if(p<ber(0))seventh[i][0]=seventh[i][0];else{for(intj=0;;j++){if(ber(j)<p&&p<ber(j+1)){if(seventh[i][0]>=(j+1))seventh[i][0]=seventh[i][0]-(j+1);else{seventh[i][0]=0;}break;}}}}//泊松分布銷售量隨機(jī)化intran;for(inti=0;i<G;i++){for(;seventh[i][0]<r;){xuqiu++;if(sixth[seventh[i][1]][0]>=q)//六級廠家?guī)齑娉渥銂huode=huode+q;seventh[i][0]=seventh[i][0]+q;sixth[seventh[i][1]][0]=sixth[seventh[i][1]][0]-q;}else//六級廠家?guī)齑娌蛔銂huode=huode+sixth[seventh[i][1]][0];seventh[i][0]=seventh[i][0]+sixth[seventh[i][1]][0];sixth[seventh[i][1]][0]=0;}if(sixth[seventh[i][1]][0]==0)//六級廠家調(diào)貨{inta=seventh[i][1];checksix(a);}if(sixth[seventh[i][1]][0]==0)//六級廠家調(diào)貨失敗{intb=(r-seventh[i][0])/q;if(b*q!=r-seventh[i][0])b=b+1;if(seventh[i][0]<r){xuqiu=xuqiu+b;}break;}}if(sixth[seventh[i][1]][0]<r)//六級廠家調(diào)貨{inta=seventh[i][1];checksix(a);}}xuqiu=xuqiu*q;per=huode/xuqiu;xuqiu=0;huode=0;}intmain(){fstreamfout;fout.open("text.txt");for(r=200;r>20;r=r-20){for(q=200;q>20;q=q-20){for(intk=100000;k>10000;k=k-2000){han(k);fout<<r<<""<<q<<""<<k<<""<<per<<endl;}}}return0;}MATLAB程序:function[M,l,m]=finderA=[1000009800096000940009200090000880008600084000820008000078000760007400072000700006800066000640006200060000580005600054000520005000048000460004400042000400003800036000340003200030000280002600024000220002000018000160001400012000100000980009600094000920009000088000860008400082000800007800076000740007200070000680006600064000620006000058000560005400052000500004800046000440004200040000380003600034000320003000028000260002400022000200001800016000140001200010000098000960009400092000900008800086000840008200080000780007600074000720007000068000660006400062000600005800056000540005200050000480004600044000420004000038000360003400032000300002800026000240002200020000180001600014000120001000009800096000940009200090000880008600084000820008000078000760007400072000700006800066000640006200060000580005600054000520005000048000460004400042000400003800036000340003200030000280002600024000220002000018000160001400012000100000980009600094000920009000088000860008400082000800007800076000740007200070000680006600064000620006000058000560005400052000500004800046000440004200040000380003600034000320003000028000260002400022000200001800016000140001200010000098000960009400092000900008800086000840008200080000780007600074000720007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