配送与流通加工课程设计.docx
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配送与流通加工课程设计.docx
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配送与流通加工课程设计
1、课程设计背景材料介绍
1)课程设计背景
我国从90年代末把“聚合物干混砂浆”作为发展类新型建材开始推广以来,国内除了几个发达的城市在政府引导下开始应用商品砂浆外,其他地区尤其是西部地区,还未出现这种产品的使用。
而商品砂浆供应方式实质上是一个物流过程,生产商品砂浆的企业将成为这个物流过程的核心。
因而,从物流系统的整体考虑,可以把各个砂浆生产厂家看作是这一物流系统中分布的配送中心。
将商品砂浆供应点提升到配送中心的角度后,使砂浆供应点成为商品砂浆物流系统的主要构成要素,并通过定性分析与定量分析相结合的方法,研究一种适合商品砂浆这种特殊物流商品配送中心选址的优化布局方法。
2)选址决策基础资料
(1)城市商品砂浆需求情况
借助于GIS信息系统,在对整个城市主城区的砂浆需求项目调查分析和对数据进行处理后,把该地商品砂浆需求市场划分为五个需求区域。
各个需求区域的中心位置和有效需求量如表1所示。
1、表1各需求区域的需求参数
编号
区域中心位置
需求量Dk(万吨)
备注
D1
(15,18)
34
各需求区域的位置坐标与备选配送中心的位置坐标为同一坐标系统。
需求量指的是年需求量。
D2
(17.5,25)
40
D3
(5.5,22)
26
D4
(19.5,11.5)
38
D5
(11.5,10.5)
30
(2)备选配送中心的资料
按照该城市商品砂浆配送中心的发展思路,根据备选地址的筛选原则,在调查研究后,初步确定了四个初始砂浆配送中心候选地点。
初始配送中心各自的变量数据如表2和表3。
2、表2各初始配送中心位置及建设费用
编号
地理位置
地理称谓
类型
初期建设费用NIj(万元)
扩建建设费率CTj(万元/万吨)
A1
(28,12)
××砼搅拌站
改建
400
10
A2
(1,16.5)
××水泥厂
改建
600
10
A3
(11.5,2.5)
1号备选地块
新建
1700
15
A4
(24,5)
2号备选地块
新建
1500
10
3、表3各初始配送中心的经营费用及生产能力参数
编号
固定费用Fj(万元/年)
可变费用gj(元/吨)
最小生产能力Aj(万吨/年)
允许扩建的最大生产能力Bj(万吨/年)
允许配送半径rj(公里)
A1
600
100
25
60
18
A2
800
80
25
80
18
A3
1300
150
30
100
22
A4
1100
160
25
100
18
(3)道路运输参数
道路运输参数是各个备选配送中心到各需求区域中心的交通距离和运输系数,如表4。
4、表4备选配送中心到需求区域中心的交通距离及运输系数
编号
交通距离(公里)
运输系数(万元/吨.公里)
A1
A2
A3
A4
A1
A2
A3
A4
D1
12
15
18
17
1.2
1.1
1.3
1.2
D2
7
20
25
23
1
1.2
1.4
1.4
D3
10
9
22
28
1.2
1
1.2
1.3
D4
20
22
13
10
1.4
1.3
1
1
D5
18
11
10
18
1.3
1
1.1
1.2
2、课程设计背景材料分析
3、模型构建过程
3.1变量设置
1、标号为Ai(i=1…4)的四个配送中心的最小规模、选用情况、初期建设费用、扩建费率、固定费用、可变费用、最小生产能力、允许扩建的最大生产能力、允许配送的半径分别为ZXGM、XYQK(XYQK=1表示选用该配送中心,XYQK=0表示不选用该配送中心)、CQJS、KJFL、GDFY、KBFY、ZXSC、ZDNL、PSBJ。
2、标号为XQLj(j=1…5)的五个需求区域的需求量。
3、JTJLij表示从标号为Ai(i=1…4)四个配送中心到标号为Dj(j=1…5)五个需求区域的交通距离(公里)。
4、YSXSij表示从标号为Ai(i=1…4)四个配送中心到标号为Dj(j=1…5)五个需求区域的运输系数[万元/(万吨.公里)]。
5、YSLij表示从标号为Ai(i=1…4)的四个配送中心到标号为Dj(j=1…5)的五个需求区域的运输量。
3.2模型构建
目标函数:
min=初期建设费用+扩建建设费用+固定费用+可变费用+运输费用=∑CQJSi*XYQKi+∑KJFLi*(ZXGMi-ZXSCi)*KJQKi+∑GDFYi*XYQKi+∑KBFYi*ZXGMi*XYQKi+∑JTJLij*YSXSij*YSLij
约束条件:
1、最小生产能力<最小规模<允许扩建的最大生产能力:
ZXSCi 2、各个配送中心的选用情况所代表的数字>=其相应的配送中心是否扩建的情况: XYQKi>=KJQKi 3、各配送中心到需求区域的距离<各配送中心允许配送的半径: JTJLij 4、各配送中心到某个需求区域的运输量>=该需求区域的需求量: ∑YSLij>=XQLj 5、各个配送中心的最小规模>=各个配送中心的运输量: ZXGMi>=∑YSLij 4、模型构建过程 4.1lingo语言特点 4.2lingo模型实现 model: sets: DC/1..4/: ZXGM,XYQK,CQJS,KJFL,GDFY,KBFY,ZXSC,ZDNL,PSBJ,K; NP/1..5/: XQL; CONNECTION(DC,NP): JTJL,YSXS,YSL; endsets data: CQJS=40060017001500; KJFL=10101510; GDFY=60080013001100; KBFY=10080150160; ZXSC=25253025; ZDNL=6080100100; PSBJ=18182218; XQL=3440263830; JTJL=127102018 152092211 1825221310 1723281018; YSXS=1.211.21.41.3 1.11.211.31 1.31.41.211.1 1.21.41.311.2; enddata mincost=@sum(DC: CQJS*XYQK)+@sum(DC: KJFL*(ZXGM-ZXSC)*K)+@sum(DC: GDFY*XYQK)+@sum(DC: KBFY*ZXGM*XYQK)+@sum(CONNECTION(i,j): JTJL(i,j)*YSXS(i,j)*YSL(i,j)); @for(DC: K=@if(ZXGM#GT#ZXSC,1,0)); @for(DC: ZXSC<=ZXGM); @for(DC: ZXGM<=ZDNL); @for(DC: @bin(XYQK)); @for(DC: XYQK>=K); @for(CONNECTION(i,j)|PSBJ(i)#LT#JTJL(i,j): YSL(i,j)=0); @for(NP(j): @sum(CONNECTION(i,j): YSL(i,j))>=XQL(j)); @for(DC(i): @sum(CONNECTION(i,j): YSL(i,j))<=ZXGM(i)); @for(DC(i): @sum(CONNECTION(i,j): YSL(i,j))=@if(XYQK(i)#EQ#0,0,@sum(CONNECTION(i,j): YSL(i,j)))); end 6、运行结果 Feasiblesolutionfound. Extendedsolversteps: 0 Totalsolveriterations: 54 VariableValue MINCOST32560.88 ZXGM (1)59.74352 ZXGM (2)26.00000 ZXGM(3)64.48303 ZXGM(4)25.24697 XYQK (1)1.000000 XYQK (2)1.000000 XYQK(3)1.000000 XYQK(4)1.000000 CQJS (1)400.0000 CQJS (2)600.0000 CQJS(3)1700.000 CQJS(4)1500.000 KJFL (1)10.00000 KJFL (2)10.00000 KJFL(3)15.00000 KJFL(4)10.00000 GDFY (1)600.0000 GDFY (2)800.0000 GDFY(3)1300.000 GDFY(4)1100.000 KBFY (1)100.0000 KBFY (2)80.00000 KBFY(3)150.0000 KBFY(4)160.0000 ZXSC (1)25.00000 ZXSC (2)25.00000 ZXSC(3)30.00000 ZXSC(4)25.00000 ZDNL (1)60.00000 ZDNL (2)80.00000 ZDNL(3)100.0000 ZDNL(4)100.0000 PSBJ (1)18.00000 PSBJ (2)18.00000 PSBJ(3)22.00000 PSBJ(4)18.00000 K (1)1.000000 K (2)1.000000 K(3)1.000000 K(4)1.000000 XQL (1)34.00000 XQL (2)40.00000 XQL(3)26.00000 XQL(4)38.00000 XQL(5)30.00000 JTJL(1,1)12.00000 JTJL(1,2)7.000000 JTJL(1,3)10.00000 JTJL(1,4)20.00000 JTJL(1,5)18.00000 JTJL(2,1)15.00000 JTJL(2,2)20.00000 JTJL(2,3)9.000000 JTJL(2,4)22.00000 JTJL(2,5)11.00000 JTJL(3,1)18.00000 JTJL(3,2)25.00000 JTJL(3,3)22.00000 JTJL(3,4)13.00000 JTJL(3,5)10.00000 JTJL(4,1)17.00000 JTJL(4,2)23.00000 JTJL(4,3)28.00000 JTJL(4,4)10.00000 JTJL(4,5)18.00000 YSXS(1,1)1.200000 YSXS(1,2)1.000000 YSXS(1,3)1.200000 YSXS(1,4)1.400000 YSXS(1,5)1.300000 YSXS(2,1)1.100000 YSXS(2,2)1.200000 YSXS(2,3)1.000000 YSXS(2,4)1.300000 YSXS(2,5)1.000000 YSXS(3,1)1.300000 YSXS(3,2)1.400000 YSXS(3,3)1.200000 YSXS(3,4)1.000000 YSXS(3,5)1.100000 YSXS(4,1)1.200000 YSXS(4,2)1.400000 YSXS(4,3)1.300000 YSXS(4,4)1.000000 YSXS(4,5)1.200000 YSL(1,1)18.74881 YSL(1,2)40.24774 YSL(1,3)0.1817944 YSL(1,4)0.000000 YSL(1,5)0.1817944 YSL(2,1)0.1817944 YSL(2,2)0.000000 YSL(2,3)25.63641 YSL(2,4)0.000000 YSL(2,5)0.1817944 YSL(3,1)0.1817944 YSL(3,2)0.000000 YSL(3,3)0.1817944 YSL(3,4)34.28131 YSL(3,5)29.45462 YSL(4,1)14.88760 YSL(4,2)0.000000 YSL(4,3)0.000000 YSL(4,4)3.718687 YSL(4,5)0.1817944 RowSlackorSurplus 10.000000 20.000000 30.000000 40.000000 50.000000 634.74352 71.000000 834.48303 90.2469739 100.2564773 1154.00000 1235.51697 1374.75303 140.000000 150.000000 160.000000 170.000000 180.000000 190.000000 200.000000 210.000000 220.000000 230.000000 240.000000 250.2477366 260.000000 270.000000 280.000000 290.3833852 300.000000 310.3835102 326.458893 330.000000 340.000000 360.000000 360.000000 6、结果分析 (1)计算结果有: 目标函数: mincost=34249.21 各厂址建设最小规模 编号 地理位置 地理称谓 最小规模/万吨 A1 (28,12) Xx砼搅拌机 55 A2 (1,16.5) Xx水泥厂 68.2 A3 (11.5,2.5) 1号备选地块 41.9 A4 (24,5) 2好备选地块 37 各配送中心到各需求地的运量 需求区域 配送中心 D1 D2 D3 D4 D5 A1 A2 A3 A4 7、设计体会 (2)杨红友设计体会 通过课程设计,我受益良多。 以前常听一些道学佛学或者风水学的人说世上万事万物皆有道可循,有章可序,但我本肉眼凡胎,窥不见其理,觅不着其章,只是一头雾水,视奇门遁甲,八字命理,风水学说等为迷信,然本课程设计则不然。 回想起曾经学习运筹学的时候,学到一些简单的数学建模还觉得可笑,因为那样的对象关系已能一目了然,何用如此麻烦? 当解答过程中计算了累计过多的时候,甚至头疼,进而降低做题的精力,效率也大大削减。 那时候对运筹学数学建模求解所谓的实际问题对我来说根本就是毫无意义的事,但今天不一样,那是所说的实际问题只是一个代名词,根本谈不上什么实际问题。 建模过称过于简单也只不过是为了让所有学者能提高接受那种知识技能的效率,所以通常给出的对象也是少少几个。 那样就可以用建模的思路和凭自己的经验判断两种方法将题目求解出来,加以对比,加深学者对建模思想的信任和加强。 而今天的配送与流通加工课程设计所给出的对象、条件已经不是当年学运筹学数学建模那样,给出几个简单数据和条件,然后草草了事,目的旨在让我们了解和熟悉建模的思想和方法。 此课程设计的数据多达几十,条件也数不胜数,有时候当挖掘一个隐含条件都得绞尽脑汁,搔首踟蹰,好大半天才写出一个约束条件,这已经快令我这小脑袋瓜都承受不住了,但这都不算,后续工作更是令人头晕目眩。 就那假设变量来说吧,本次课程设计所用的初始变量就多大十几个,还不计算过称变量。 就这十几个变量,在每个约束条件里神出鬼没,绕来绕往,令我好几次找不着北。 第二部在找相关变量之间关系的时候更是有想敲破脑袋的感觉,总是每每想出一个关系式子,写出一个约束条件又疑心太重,不敢相信此式是对是错。 仔细仿佛琢磨又发觉不对,重新分析已知条件和隐含条件,重复思考才又将新的约束条件写出来,三番两次打磨才确定一个约束条件,这种过程的繁杂程度可想而知,要不是我等学者拥有高中三年磨练出来的坚强意志可能还真承受不住。 实不相瞒,感觉找寻约束条件这种思路和过程非常抠门,抠抠弄弄好大半天抠出一个约束条件,才能将约束式子表示出来。 并且你还不能放过任何一个有用的隐含条件,即不能放过任何一个约束条件,否则所有努力就只能前功尽弃,半途而废,根本没有任何收获。 所以就专门找寻约束条件写约束式子就把我们这组精锐部队给折腾得人不像人鬼不像鬼了,剩半条命也跟每命差不多,各个都精神匮乏萎靡不振。 不过庆幸的是,我们齐心协力,走过一山又一水,终于把每个隐含条件都给挖掘出来,把约束式子给写足了。 然而高兴只在一瞬,接下来又得根据约束条件写目标函数。 还好这目标函数不像挖掘条件来写约束式子那么繁杂,不然可能我们几个所剩无几的小命都要给消耗得一丁点儿也没有了。 在目标函数和约束条件都写完后,经过反复推敲和打磨,觉得没问题了,就进入下一步工作,编写lingo程序,希望能将所有表达式翻译成lingo语言,通过lingo软件快速而准确无误地帮我们将答案计算出来。 在这个过程,起主要作用的是我们的带头大哥叶尔强。 他的lingo知识是我们组学得最好的,我们只是在旁边听从他的吩咐,为他打打下手,并在我们稍微强一点的一些知识点上做点微薄的贡献。 看着我们强哥敲啊敲的,键盘喀喀喀的声音在我们耳边来回荡漾。 虽然看我们强哥一脸的憔悴相,不过说实在的看着他每写出来的一步程序将每个数学表达式演绎得那么生灵活现,令我们不得不拍案叫绝,赞叹不已。 在这个过程也是非常复杂的,有时候写着写着突然就不知道该怎么写了,就停下来分析,心无旁骛。 因为有时候要把这数学思维翻译进lingo世界并不是像我们想象的那么简单。 可以这么说吧,有时候一个数学表达式的思维看似简单,但要将其翻译成lingo语言,不仅在语法上磨合千难万难,而且两者的思路在连接的过程上非常坎坷。 最难的就是在有些时候明明思路对了,语法上的磨合也每什么问题,就是不知道要该怎么表达。 比如在0、1变量约束定义时,就因为前面少了一个for,运行前次万次总出不来结果,也找不出错在哪里。 当好不容易从网。 (3)友涵设计体会 通过这次课程设计发现这其中需要的很多知识我们没有接触过,上网查找资料的时候发现我们以前所学到的仅仅是皮毛,还有很多需要我们掌握的东西我们根本不知道。 同时也发现有很多已经学过的东西我们没有理解到位,不能灵活运用于实际,不能很好的用来解决问题,这就需要自己不断的大量的实践,通过不断的自学,不断地发现问题,思考问题,进而解决问题。 在这个过程中我们将深刻理解所学知识,同时也可以学到不少很实用的东西。 在本次课程设计过程中,使我掌握了更多的课外的知识,不仅充实了自己的专业技能,而且提高了自己的动手能力。 更重要的是让我体会到了一个团队合作的精神。 选址是一件既坚苦而又有意义的工作,在每个阶段都要严格遵守方法。 我们在选址过程中要充分了解用户的需求,再根据用户的需求导出系统相应的功能,只有这样才能使选址有真正的意义。 我们用了很多时间进行分析。 在编码阶段,有时会为了一个小小的错误而大伤脑筋,花上好些时间。 因此,每个开发阶段都要经过一番仔细的思考和琢磨。 通过本次课程设计,我觉得不管做什么,始终都要相信自己。 不要畏惧,不要怕遇到困难,什么都要去尝试,有些你开始认为很难的事在你尝试之后你可能会发现原来它并没有你你想象的那么难。 如果没有自信,没有目标,没有信心就很难把事情做好,当其他人都在迷茫的时候,自己一定要坚信目标。 从学习这个专业,到以后从事这方面的工作都需要不断地去学习去实践,这次实践可以给我们敲一个警钟,我们面临毕业,面临择业,需要这些实践经验,在困难面前要勇于尝试,这是这次课程设计给我的最大感想。 8、附录(小组分工) 组员 负责工作 叶尔强 杨红友 王坚祥 友涵 鲁迪
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