关于数学建模方面电子商务与现代物流论文,关于基于GM(1,1)模型的物流运输问题相关论文范例

时间:2020-07-08 作者:admin
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摘 要 :物流需求量的预测是企业制定生产计划的前提,运用灰色预测模型预测出需求量,根据预测结果提前为企业制定一个运输成本最少的调度方案,同时可以避免“供过于求或供不应求”的局面.文章介绍了灰色预测模型以及运输问题的线性规划模型原理,并结合实例进行了应用研究,得到的预测结果具有较高的精度,得出的调运方案也是最优的.

关 键 词 :灰色预测 物流需求 误差检验 运输问题

1.概述

近年来,纵观物流研究的领域,定性研究居多,定量研究很少,导致物流决策中随意性比较大主观判断居多,决策结果失去客观性和科学性.在数据少的情况下,选择一个合适的数学模型预测物流的需求量,预测结果可以为企业的下一步生产提供决策和依据.[1]由于运输问题是物流的核心,降低物流费用是一个值得研究的问题.根据预测出结果建立一个线性规划模型来求出最优调度方案,从而使运输成本达到最小.

2.灰色预测理论

3.运输调度问题原理


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运输问题是一个典型的物资调运问题,根据已有的交通网,应如何定制调运方案,将这些物资运到各消费地点而使总运费最小,这类问题可以用以下数学语言描述:已知有m个生产地点Ai,i等于1,2,等,m,可供应某种物资,其产量分别为ai,有n个销地Bj,j等于1,2,等,n其需求量分别为

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bj,从Ai到Bj的运输单价为cij,问如何调运才使总运费最小.设xij为从Ai到Bj的运输量,则运输问题的数学模型为:

4.应用实例

汶川地震之后,灾区重建工作需要大量的原料,企业在供料的同时,也应该预测出下一个供货周期的物流需求量,同时,物流部门也应该制定出一个最优的调运方案,使其运输成本最小.设四川某水泥公司生产的水泥销售到汶川4个使用水泥的工地,已知该公司下设有4个生产厂:A1、A2、A3和A4,在目前的生产条件下,它们每周的最大生产能力分别为70t、60t、50t和40t;有4个销售地:B1、B2、B3和B4,它们前五周的销量,见表1:

根据前面的算法,通过MATLAB的计算(以B1为例),得出如表3所示的精度表,并得到的第六周的预测值为67t.[3]

从表3不难发现,用灰色预测模型求出的预测值与实际值相差很小,误差都在10%以内.同理,还可以得出其他销售地的预测值,B2、B3、B4的预测值,分别为:47t、59t、39t,并且都通过了检验.

由于两种误差都在10%以内,所以67t可以作为第6周B1的预测需求量.同理,还可以预测出其他销售地的预测值,B2、B3、B4的预测值,分别为:47t、59t、39t,并且都通过了检验.

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根据上述的预测值,将数据编入LINGO运算,得出目标函数值为752单位,有如下的调运方案,并用矩阵X表示:[4]

在运输成本最小的条件下,上述矩阵明确地给出了各生产厂对各工地的运输量,除了生产厂A1、A3、A4按照各自的最大生产能力生产外,只有A2生产厂在第六周只生产52t.

5.结论

灰色预测模型在物流需求预测中是非常有效的,在物流需求方面的预测精度很高,可以达到90%以上,而且需要的历史数据可以少到只有5个.求解基于线性规划的运输问题,可以为企业制定出运输成本最小的调度方案,并且还可以给出各产地具体的产量,从而避免了产量过多而导致库存费用或者产量过少导致经济损失.

参考文献:

[1]张国玉,夏文汇.运用MATLAB软件求解物流运输问题[J].技术与方法,2009,第3期:73-74.

[2]党耀国,刘思峰,王正新等.灰色预测与决策模型研究[M].北京:科学出版社,2009.

[3]司守奎,孙玺菁.数学建模算法与应用[M].北京:国防工业出版社,2011.

[4]谢金星,薛毅.优化建模与LINDO/LINGO[M].北京:清华大学出版社,2005.


本篇论文来源 http://www.sxsky.net/jingji/jljjx/394152.html

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