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因此,我们可以通过cómo配置一个解决方案来解决programación线性混合的问题。这个问题在我们的脑海里óptimos de producción y distribución在我们的脑海里fábricas,在我们的脑海里。请把你的意见告诉我,请商量。Fábrica,Almacén,Modelo DeAsignacióndeventas:Basado en Solver
El ejemplo primero genus ubicaciones aleatorias para fábricas, almacene y puntos de venta。Siéntase libre de modiar el parámetro de escalado
这是我们在escalado parámetro上的决心
每个人都可以在一个房间里吃到分开的香肠
干草
对产品的需求
干草restricciones de pocumidad en cadafábricaycadaalmacén。
La producción de productos
La capacidad del almacén
产品的悬臂
Supongamos que cada salida de ventas recibe sus suminros de un solo almacén。问题的部分是决定性的mapeo más barato de los puntos de venta a los almacines。
运输产品的成本在fábrica a almacén,运输产品的成本在almacén a punto de venta,依赖于安装中心的距离,特别是产品。如果
我们的距离是彼此的距离,también我们的距离是彼此的
我们的产品是统一的
Dado联合联盟de Ubicaciones de Instalaciones,Y Las Casperas Y Restricciones de Paccilidad,Encuentre:
Un nivel de producción de cada producto en cada fábrica
UnaProgramAcióndeditsuciónpara productos defábricasaalmacenes
《联合国阿尔玛琴产品计划distribución》
奥斯塔斯截止者辞去Garantizar Que Se Satisface La Descessa Y Se Minimiza El Coste总数。Además,Cada Salida de Ventas Es Es Neecesaria Para Recifir Todos Sus Productos de Bultimamente UnAlmacén。
Las Variables de Control,es Decir,Las Que Se Pueden Cambiar en LaOptimización,儿子
lafunciónbjetivapara minimizar es
拉斯维加斯restricciones se
拉斯维加斯的变量
我们要建立自己的价值观
rng (1)%为重复性N = 20;% N从10到30似乎有效。谨慎选择大的值。N2 = N * N;f = 0.05;工厂密度% w = 0.05;仓库密度% s = 0.1;销售网点密度% F =楼层(F *N2);%工厂数量W =地板(W *N2);%仓库数量S =楼层数(S *N2); % number of sales outlets xyloc = randperm(N2,F+W+S); % unique locations of facilities [xloc,yloc] = ind2sub([N N],xyloc);
Por Supuesto,没有ES Realista Tomar Ubicaciones aleatorias para las InstalaCiones。en Este Ejemero Se ProtendeMostrarTécnicasdeSolución,NoCómoWenerarBuenasUbicaciones deInstalación。
跟踪instalaciones拉斯维加斯。Las instalaciones 1 a F son fábricas, F + 1 a F + W son almacenes y F + W + 1 a F + W + S son puntos de venta。
h =图;绘图(XLOC(1:F),Yloc(1:F),“rs”xloc (F + 1: F + W), yloc (F + 1: F + W),“k *’,...xloc (F + W + 1: F + W + S), yloc (F + W + 1: F + W + S),“bo”);lgnd = legend('Factory','Warehouse','Sales outlet','Location','EastOutside');lgnd。自动更新=“关闭”;xlim ([0 N + 1]); ylim ([0 N + 1])
一般都是producción aleatorios, capacidades, tasas rotación y demandas。
P = 20;% 20 s manbetx 845~ 100单位成本的生产成本= 80*兰特(F,P) + 20;%每个产品/工厂500 - 1500之间的生产能力pcap = 1000*rand(F,P) + 500;每个产品/仓库P*400和P*800之间的仓库容量wcap = P*400*rand(W,1) + P*400;%每个产品轮转1 - 3之间的产品周转率= 2*rand(1,P) + 1;tcost = 5*rand(1,P) + 5;%每%的产品/销售网点在200 - 500之间的产品需求d = 300*rand(S,P) + 200;
estas coursianas yopputades aleatorias pueden llevar一个问题不明。en otras palabras,一个veces la carpenta excene las restricciones de paccilidad deproducciónydealmacén。Si Altera AlgunosParámetrosy ancikue联合国问题不安,durante lasoluciónoneandrá联合国退出氟德尔2。
Para Empezar是一个特别的EL问题,Genere Las矩阵De Distancia Y.distfw(i,j)
distsw (i, j)
distfw = 0 (F, W);分配矩阵的工厂-仓库距离ii = 1:F为jj = 1:W distfw(ii,jj) = abs(xloc(ii) - xloc(F + jj)) + abs(yloc(ii))…- yloc(F + jj);end end distsw = 0 (S,W);分配矩阵ii = 1:S for jj = 1:W distsw(ii,jj) = abs(xloc(F + W + ii) - xloc(F + jj))…+ abs(yloc(F + W + ii) - yloc(F + jj));结束结束
Cree变量para problem (optimización)。代表producción,一个变量continua, con una dimensión por- por-。代表asignación binaria de salida de ventas al almacén, a- pora -variable。x
P
F
W
y
年代
W
x = optimvar (“x”, F P W,下界的, 0);y = optimvar (“y”,年代,W,'类型','整数',下界的,0,“UpperBound”1);
我很喜欢。primera restricción es una restricción de capacidad en producción。
CAPCONSTR = SUM(x,3)<= pcap';
我们的朋友restricción是我们的需求,我们的需求是我们的生活。
Demconstr = squeeze(sum(x,2)) == d'*y;
干草UNA RESTRICCIONEN DE COMPODADEN CADAALMACÉN。
wrecap = sum(diag(1./turn)*(d'*y),1) <= wcap';
Por último,存在的必要性,这是一个明确的,在一个almacén。
销售软件= sum(y,2)== = lip(s,1);
Cree wen问题deOptimización。
factoryprob = optimproblem;
LaFunciónObjetivaTiene Tres Pittes。La Primera Parte EsSa Suma de Los Costes deProducción。
objfun1 =(金额(金额总和(x) 3)。* (pcost”),2),1);
第二部分是在阿尔玛西人的运输途中。
objfun2 = 0;为p = 1: p objfun2 = objfun2 + tcost (p) *金额(金额(挤压(x (p::)。* distfw));结束
这是阿尔玛西人的运输方式,这是他们的运输方式。
r =总和(distsw。* y, 2);% r是一个长度s向量v = d*(tcost(:));objfun3 = (v * r)之和;
LaFunciónBejetivaPara Minimizar Es La Suma de Las Tres Pittes。
factoryprob.objective = objfun1 + objfun2 + objfun3;
包括限制了这个问题。
factoryprob.Constraints.capconstr = capconstr;factoryprob.Constraints.demconstr = demconstr;factoryprob.Constraints.warecap = warecap;factoryprob.Constraints.salesware = salesware;
在visualización迭代中,我们不能在líneas的salida中看到。包括función de trazado监督程序solución。
选择= optimoptions (“intlinprog”,'展示','离开',“PlotFcn”,@ Optimplotmilp);
Llame Al Solucionador Para Encontrar LaSolución。
[溶胶,fval exitflag、输出]=解决(factoryprob,'选项',选择);
如果isempty (sol)%如果问题是不可行的,或者您早期停止没有解决方案,请不要('求解器没有返回解决方案))返回%停止脚本,因为没有什么可以检查结束
检查La Bandera de Salida Y La Inviamilidad de laSolución。
exitflag
ExitFlag = OptimalAllyolution.
infeas1 = max (max(不可行性(capconstr,索尔)))
Infeas1 = 2.2737e-12
infeas2 = max (max(不可行性(demconstr,索尔)))
infeas2 = 2.6830 e-11
infeas3 = max(不可行性(warecap,索尔))
Infeas3 = 0.
INFEAS4 = MAX(不可发售(销售软件,溶胶))
infeas4 = 3.1086 e15汽油
在这里,我想说的是,在这里,我想说的是,在这里,我想说的是。y
Para Entender PorQuéestas变量Pueden No Ser Bicalamente Enteros,VEA。LaDocumentación.
sol.y =圆(sol.y);得到整数解万博 尤文图斯
¿Cuántos puntos de venta se asocian a cada almacén?在这里,在这里,在这里,在这里,在这里,在这里,在están,在这里,在solución óptima。
媒体=总和(sol.y, 1)
媒体=1×202 1 3 2 2 2 3 2 3 1 1 0 0 3 4 3 2 3 2 1
Trace la conexión entre cada salida de ventas y su almacén。
图(h);抓住在为2=1:S.jj=找到(sol.y (ii,:));%与ii相关的仓库指数xsales = xloc(F+W+ii);ysales = yloc (F + W + 2);xwarehouse = xloc (F + jj);ywarehouse = yloc (F + jj);如果兰德(1)< 5 %画y方向上半年时间图([xsales、xsales xwarehouse], [ysales、ywarehouse ywarehouse],“g -”)% x方向画第一个其余的时间图([xsales、xwarehouse xwarehouse], [ysales、ysales ywarehouse],“g -”)结束结束推迟标题(“销售网点仓库映射”)
El Negro *Sinlíneasverdes ingecta los almacenes没有ultulados。