Matlab供应与选址问题详细编程PPT课件
本课件主要讲解了供应与选址问题的模型建立、Matlab编程解决方法和结果分析。供应与选址问题是指在供应链管理中,如何确定供应点的位置和供应量,以满足客户需求,并最小化总成本的问题。
一、模型建立
供应与选址问题可以用线性规划模型或非线性规划模型来描述。线性规划模型是指在满足一定约束条件下,使总的吨千米数最小的模型。在这个模型中,决策变量是从料场j向工地i的运送量Xij。线性规划模型可以写作:
Minimize ∑∑cijXij
Subject to:
∑Xij ≤ ej j=1,2
∑Xij ≥ di i=1,…,6
Xij ≥ 0 i=1,…,6;j=1,2
非线性规划模型是指在满足一定约束条件下,使总的吨千米数最小的模型。在这个模型中,决策变量是料场的位置(xj,yj)和从料场j向工地i的运送量Xij。非线性规划模型可以写作:
Minimize ∑∑cijXij
Subject to:
∑Xij ≤ ej j=1,2
∑Xij ≥ di i=1,…,6
Xij ≥ 0 i=1,…,6;j=1,2
(xj,yj) ∈ R² j=1,2
二、Matlab编程解决方法
在Matlab中,可以使用linprog函数来解决线性规划问题,并使用fmincon函数来解决非线性规划问题。linprog函数的基本语法为:
[x,f] = linprog(c,A,B,Aeq,Beq,vlb)
其中,c是目标函数系数向量,A和B是约束条件矩阵,Aeq和Beq是等式约束条件矩阵,vlb是下界向量。
fmincon函数的基本语法为:
[x,f] = fmincon(@liaoch,x0,[],[],[],[],vlb,[])
其中,liaoch是目标函数,x0是初值,vlb是下界向量。
三、结果分析
在本课件中,我们使用Matlab编程解决了供应与选址问题,并得到了结果。结果表明,使用临时料场可以使总的吨千米数最小化,并且可以满足客户需求。
本课件提供了供应与选址问题的模型建立、Matlab编程解决方法和结果分析,为供应链管理提供了一种有效的解决方案。