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      多品種分組聯合訂貨模型的另一解法

      2009-03-14 06:59:50崔達開崔宏志
      物流科技 2009年1期

      崔達開 崔宏志

      摘要:在庫存管理中,多品種聯合訂貨策略既是個難題,又是一個非常有實用意義的重要課題。為了得到更滿意的結果,不斷有人在這方面進行探索并伴隨有研究成果。文章在他們工作的基礎上,運用連續(xù)變量的極值理論,給予某些量的合量近似,得到了一個新的方法。此法立論嚴謹,計算過程簡捷,且所得結果更優(yōu)。

      關鍵詞:多品種;分組聯合;訂貨模型

      中圖分類號:TP311文獻標識碼:A

      文章編號:1002-3100(2009)01-0092-04

      Abstract: In inventory management, ordering tactics for multi-assortment and borh difficult and

      practical. To gain abetter result, some people make a constant study of the subject. On the basis of their researches, we obtain a new method by means of extremum theory of a continuous function and a reasonable approximation. The method is simpler and more rigorous, which is superior in practice.

      Key words: multi-assortment; joint group; ordering model

      在實際訂貨中,多品種物資的分組聯合定期訂貨是經常遇到的。如何選擇一個合理簡便的方法,使得總費用最小,對于倉儲工作者是十分重要的。關于這類問題散見于一些書籍及文章,如[1]、[2]。本文在[1]的啟發(fā)下,運用連續(xù)變量的極值理論,給出了一個計算過程簡單又緊貼理論依據的方法。

      1總費用的數學模型

      本文的符號與術語基本與[1]相同。

      C:總費用(元/年)

      n:物資的品種數

      T:n種物資的訂貨周期中,最短的訂貨周期(年)

      xT:第j種物資的訂貨周期,其中x為周期系數,它取正整數,即當0<x≤1時,x=1;當x>1時,x按x的十分位數字四舍五入取整。x也稱為x的圓整。注意:因T是n種物資訂貨周期中最短者,所以在x,j=1,…,n中,至少有一個為1

      C:公共訂貨費(元/次),即每次訂貨時(可訂多種物資)須交一次

      C:第j種物資每次的訂貨費(元/次),它與訂貨量無關

      C:第j種物資的年單位儲存費(元/單位物資.年)

      R:第j種物資的年需求速率(單位物資/年)

      C:總費用的最小值

      T:最佳最短周期,即總費用最小時所對應的最短周期

      一年的公共訂貨費:

      一年n種物資的訂貨費:

      一年n種物資的儲存費:CRx?T

      一年總費用的數學模型是以上三項之和,即

      C=C++TCRx(元/年) (1)

      2數學模型的求解

      我們的目的是,在 C,C,C,R, j=1,…,n已知的條件下,期望找到最佳訂貨周期:xT, j=1,…,n及總費用的最小值:C。

      根據不等式:二正數的算術中項不小于幾何中項a+b≥2,等號成立a=b,由(1)得:C

      ≥,并且等號成立的充要條件是

      T= (2)

      亦即,對任給定的一組周期系數x,j=1,…,n,只有(2)成立時C才能取到最小,此值稱為C的相對最小值,以記之,即

      = (3)

      從而有:C=minC=min。

      根據問題的實際意義,C及是存在最小值的。不妨令m=x,j=1,…,n(其中至少有一個為1)。 ()

      使得C取到最小,即

      C= (4)

      此時最佳最短周期:T=(5)

      稱()為最佳周期系數;此時最佳訂貨周期:mT,j=1,…,n。

      以下的目標是將()求出。這里將m, j=1,…,n求出,并非指(4)的精確解。事實上,雖然(4)的解存在,但在一般條件下,要給出解的精確表示并非易事。本文給出的解,是指在已知條件下,比較起來最優(yōu)的解。

      為此先作兩個函數:k=1,…,n,

      x=,x>0(6)

      x=,x>0

      對兩個函數的差進行估計:x-x=x-x,x≥,又 x-x≤由微分中值定理,x-x≤',介于x與x之間。

      當上式右邊很小時,兩個函數的差就很小,所以x的最小值點(取正整數的),視為x的最小值點取圓整是合理的。

      下面求x的最小值點。為此先求x的駐點。為簡便計,由(6),將函數x寫成:x

      =,其中A,B是(6)中的相應常數。

      = (7)

      令 =0,得到唯一駐點:

      x====

      注意到(5),在相差微小的情形下,上式分母以T代替,從而有

      x=,k=1,…,n (8)

      由(7),導數在該駐點左右兩側異號,且由負變正,所以(8)是極小值點,又由唯一性,從而(8)是x的最小值點。

      對(8)取圓整:x=應為函數x的最小值點。注意到(4),明顯地C是函數x的最小值,所以x=m,即

      m=,k=1,…,n (9)

      進而

      =,j,k=1,…,n(10)

      對于正數a,b,-=+-其中,,的絕對值均小于1或不超過。

      令函數fx,y,z=+x-,由多元函數的微分法,+-=f,,-f0,0,0△f ≈df =-

      +,當此式絕對值很小時,用代替是合理的。從而再結合(10)

      ==,j,k=1,…,n

      記a=,j=1,…,n。所以上式為=,即

      m=m,j,k=1,…,n (11)

      再由最佳周期系數,m,j=1,…,n。至少有一為1,若m=1,將(11)記為

      m=,j=1,…,n(12)

      從而對k=1,…,n。由(12)得到n組值mj=1,…,n ,將此n組值分別代入(3),即得到n個相對最小值:

      =,k=1,…,n (13)

      我們最終欲求的總費用最小值:

      C=min:k=1,…,n(14)

      如,min:k=1,…,n=,那么,最小費用:C=。

      最佳周期系數:

      m=m,j=1,…,n(此時m=1) (15)

      由(5)得最佳最短周期:T;

      此時最佳訂貨周期: mT,j=1,…,n (16)

      3應用舉例

      將[1]例中的C=23改為,13其余均不動。

      C=100。

      由此表及(13)得到6個相對最小值:=18 000.69,=17 895.29,=17 891.46,=18 139.90,=18 139.90,=18 645.32。再由(14)、(15)、(16)得:

      總費用最小值:C=min: k=1,…,6==17 891.46(元/年);

      最佳最短周期:T=0.09385(年)=34(天);

      最佳周期系數:m=1,m=2,m=1,m=2,m=3,m=5。

      它們的分組聯合訂貨方案為:1、3品種物資為第一組,其最佳訂貨周期為T=34(天);同樣,2、4品種為第二組,最佳訂貨周期為2T=68(天);5品種為第三組,最佳訂貨周期為3T=102(天);6品種為第四組,其最佳訂貨周期為5T=170(天)。

      各種物資每次的訂貨量:p=RmT(單位物資/次),j=1,…,6。它們分別為:p=141,p=375,p=47,p

      =188,p=169,p=141。

      本例如采用[1]的方法,其結果為:C==17 895.29(元/年)。用本文方法計算[1]中的例,與用[1]的方法計算,具有相同的結果。

      參考文獻:

      [1] 馬謙杰. 一種多品種定期訂貨策略[J]. 物流技術,2000(5):19-21.

      [2] 曹喜望. 管理科學中的數學模型[M]. 北京:北京大學出版社,2006:172-198.

      注:本文中所涉及到的圖表、注解、公式等內容請以PDF格式閱讀原文。

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