• 
    

    
    

      99热精品在线国产_美女午夜性视频免费_国产精品国产高清国产av_av欧美777_自拍偷自拍亚洲精品老妇_亚洲熟女精品中文字幕_www日本黄色视频网_国产精品野战在线观看

      ?

      數(shù)學規(guī)劃算法在采購領域中的應用

      2016-07-13 23:11:43譚澤漢陳萬銳
      科技傳播 2016年9期
      關鍵詞:參數(shù)估計

      譚澤漢 陳萬銳

      摘 要 本文闡述了一種數(shù)學規(guī)劃的方法,通過循環(huán)迭代插值的方法將整數(shù)規(guī)劃、0、1規(guī)劃結合起來解決帶約束的線性規(guī)劃問題。并即將其應用于鋼材采購中,達到了很好的效果。

      關鍵詞 PSO算法;神經(jīng)網(wǎng)絡算法;空調物理模型;參數(shù)估計

      中圖分類號 O29 文獻標識碼 A 文章編號 1674-6708(2016)162-0201-02

      1 背景介紹

      采購鋼材時,在進行商務談判時經(jīng)常會有這樣或那樣的約束條件。比如:請設定如果單規(guī)格總量≤100t時,只分配一個供應廠家;若單規(guī)格鋼材總量>100t時,需保證分配給廠家的數(shù)量必須為20的整數(shù)倍(還要根據(jù)雙方商務交談結果,可以隨時改動數(shù)值,例如,20/50/100等;某供應廠家某型號鋼材的分配量必須為該供應廠家分配總量的X%(要求任何一個鋼廠都有這樣的功能,X為0-100之間的整數(shù));每個供應廠家都有一個對應的最小供貨量等。

      我們的目的是在滿足這些約束條件下實現(xiàn)采購總價最小。很自然會想到使用線性規(guī)劃的理論。但要考慮這些約束條件,自動識別多種商務約定的訂單限制條件,就只能自己設計的相關算法自動完成每個供應商采購數(shù)量的最優(yōu)選擇。

      2 方案思路

      首先,對數(shù)據(jù)進行建模,確定目標函數(shù),本文涉及到整數(shù)規(guī)劃,0,1規(guī)劃,線性規(guī)劃的組合。其次,求最優(yōu),將數(shù)學規(guī)劃的結果按大于100,和小于等于100分為2部分;第三,結果小于等于100部分,按最優(yōu)解趨勢依次求出數(shù)據(jù)并寫入到輸出的EXCEL中;第四,結果大于100,部分,先按線性規(guī)劃求出最優(yōu)解,其次按“四舍五入”轉化為指定數(shù)據(jù)倍數(shù),然后剩余部分根據(jù)最優(yōu)結果或價格從小到大依次進行插入到輸出的EXCEL中;最后對輸出的EXCEL數(shù)據(jù)進行合并。

      其核心思路是:1)在線性規(guī)劃的基礎上,運用最優(yōu)差值實現(xiàn)0-1規(guī)劃和整數(shù)規(guī)劃;2)每次按某種約束條件進行數(shù)學規(guī)劃得到最優(yōu)解后,要循環(huán)迭代更新需求條件。比如優(yōu)化找到第一個最大值,則總數(shù)減去該優(yōu)化值,再次優(yōu)化尋找第二個最大值,如此循環(huán)迭代更新需求。如圖1所示。

      圖1為舉例,目標函數(shù)的系數(shù)4851,3326等均為杜撰的價格值。

      選擇0,1規(guī)劃是因為約束條件中要求小于100t的鋼材,只能分給1個廠家,則每次求出的結果,有且僅有1個不等于0,其它的解均為0。

      選擇整數(shù)規(guī)劃是因為約束條件要求分配的結果為20的倍數(shù),如果求解出的結果有小數(shù),就向下取整到20的倍數(shù),然后再觀察結果是否滿足小于等于訂單的要求,如果結果大于訂單的要求,就繼續(xù)向下取整到20的倍數(shù)。直到結果滿足小于等于訂單的要求。然后更新訂單的需求,再次選擇0,1規(guī)劃,將小于100t的鋼材,只分給1個廠家。

      3 循環(huán)迭代插值代碼實現(xiàn)

      為方便示例,本文的代碼使用Matlab進行描述。代碼中核心實現(xiàn)的是根據(jù)最優(yōu)趨勢,根據(jù)最優(yōu)結果或價格高低將計算結果插入到輸出表,即把計算出的結果按價格從小到大插入剩余部分,通過循環(huán)迭代更改需求的方法實現(xiàn)最優(yōu)計算,本文稱之為循環(huán)迭代插值。

      這部分的代碼實現(xiàn)如下:

      function [m, mb] = bestinsert(beq, mbest, m,A, b, varargin)

      % m是數(shù)量數(shù)組,mb是不等式系數(shù)值,beq是等式值,mbest是最優(yōu)結果,A是不等式系數(shù), b是不等式值

      4結論

      本文介紹了一種帶約束條件的數(shù)學規(guī)劃算法,通過循環(huán)迭代插值的方法解決了整數(shù)規(guī)劃,0,1規(guī)劃和線性規(guī)劃的有機結合。實踐使用發(fā)現(xiàn)對比人工使用EXCEL進行計算,本文介紹的方法可優(yōu)化12%以上。

      參考文獻

      [1]《運籌學》編寫教程組.運籌學[M].4版.北京:清華大學出版社,2012,9.

      猜你喜歡
      參數(shù)估計
      基于新型DFrFT的LFM信號參數(shù)估計算法
      誤差分布未知下時空模型的自適應非參數(shù)估計
      不完全觀測下非線性非齊次隨機系統(tǒng)的參數(shù)估計
      一種GTD模型參數(shù)估計的改進2D-TLS-ESPRIT算法
      一類隨機食餌-捕食者模型的參數(shù)估計
      淺談死亡力函數(shù)的非參數(shù)估計方法
      智富時代(2017年4期)2017-04-27 14:25:42
      Logistic回歸模型的幾乎無偏兩參數(shù)估計
      基于向前方程的平穩(wěn)分布參數(shù)估計
      α穩(wěn)定分布噪聲下基于最優(yōu)L-柯西加權的LFM信號參數(shù)估計
      基于競爭失效數(shù)據(jù)的Lindley分布參數(shù)估計
      郸城县| 中宁县| 湖州市| 宜兰县| 黔西县| 龙山县| 柯坪县| 广德县| 岢岚县| 永仁县| 马公市| 松原市| 赣榆县| 游戏| 乐亭县| 茂名市| 乌兰浩特市| 芒康县| 昌都县| 军事| 盐津县| 防城港市| 荆州市| 福贡县| 攀枝花市| 通城县| 吉隆县| 庐江县| 澎湖县| 红河县| 栖霞市| 阳原县| 象山县| 尉犁县| 河西区| 大同县| 沭阳县| 依兰县| 姜堰市| 闵行区| 清流县|