物流系統(tǒng)規(guī)劃和設計

實驗一配送中心庫存管理仿真模擬實驗目的：通過本次實驗，將課堂所學的庫存管理理論知識與實際多變量庫存實際情況的應用相結合，提升對庫存管理理論的理解與掌握。實驗內容：本次實驗主要是在需求量和訂貨提前期是隨機變化的情況下，模擬出不同的庫存管理策略（再訂貨點不同和訂貨批量不同）下全年總利潤比較和全年不同訂貨策略下的服務水平比較，并給出最優(yōu)的庫存策略與庫存服務水平相關實驗參數如下：銷售單價125原始庫存40訂貨成本60單位庫存成本0.9單位缺貨成本20一、不同訂貨策略的全年總利潤和服務水平比較在不同訂貨數量和再訂貨點的組合策略下，將得到的全年總利潤填入下表表3不同訂貨策略的全年總利潤比較訂貨批量再訂貨點10253545507510-10244.53435.214019.320158.326236.233151.4204420.418443.520342.827176.539352.843595.93017086.132992.437552.934092.046366.248551.44028486.445800.445994.745247.059207.457882.35034824.550225.649080.649899.962101.759630.46035341.150473.650828.450935.960110.558980.4同樣，在不同的訂貨數量和再訂貨點的組合策略下，得到的服務水平如下表表4不同訂貨策略的服務水平比較一訂貨批量102535455075再訂貨點、、、

100.339730.435620.526030.580820.594520.68767200.517810.556160.608220.676710.720550.78630300.665750.753420.780820.753420.783560.85479400.813700.871230.884930.873970.904110.91233500.928770.945210.923290.956160.961640.97260600.991780.978080.980820.991780.978080.98630二、仿真結果分析在上一節(jié)中，我們得到了不同訂貨數量和再訂貨點的組合策略下的全年總利潤和服務水平，觀察可得到近似最優(yōu)的訂貨策略。將最優(yōu)策略、各參數的數值以及相應的全年總成本、總利潤和服務水平填入下表中。表5最優(yōu)模擬結果訂購數量50件再訂購點50件銷售單價125元/件原始庫存40件訂購成本60元/次儲存成本0.9元/件?天缺貨成本20元/件訂購單價90元全年總成本218098.30元全年總利潤62101.70元全年服務水平0.96164三、實驗心得通過本次實驗，本人提升了對庫存管理理論的理解與掌握。本次實驗主要是利用Excel在需求量和訂貨提前期是隨機變化的情況下，模擬出不同的庫存管理策略（再訂貨點不同和訂貨批量不同）下全年總利潤比較和全年不同訂貨策略下的服務水平比較，并給出最優(yōu)的庫存策略與庫存服務水平。其中銷售單價、原始庫存、訂貨成本、單位庫存成本及單位缺貨成本均為初始給定值，利用庫存系統(tǒng)規(guī)劃和設計的基本原理和計算方法，借助Excel相關函數命令，求解不同訂購數量和再訂購點的條件下全年總利潤、總成本及全年服務水平，最終通過觀察法得出最優(yōu)模擬結果。通過本次實驗，本人初步了解和掌握了Excel中與庫存管理和分配相關的函數，理解了庫存管理成本的構成，掌握了全年總利潤和全年服務水平的計算方法。并且這一次的實驗做起來感覺比較有挑戰(zhàn)力，給我最大的收獲就是，做實驗一定要細心、態(tài)度要端正。實驗二設定行車路線實驗實驗目的：1、體驗掃描法的原理2、應用掃描法+最近插入法解決行車路線制定問題。實驗內容：針對有多輛小巴士從超市出發(fā)，到多個小區(qū)接送顧客，應用掃描法對顧客分群，畫出每輛巴士的行車路線。一、案例背景某超市想利用小巴士來接送顧客以提高銷售量。該超市附近共有10個住宅小區(qū)，每個小區(qū)想光顧超市的人數各不相同。超市有若干輛小巴士可供使用，一般小巴士的額定乘坐人數為20人。隨機生成某一天各小區(qū)想光顧超市的人數由此設定小巴士的行車路線制定問題。超市、小區(qū)位置也在Matlab軟件中隨機生成。二、實驗步驟1、隨機生成超市和10個小區(qū)的位置，畫出散點圖，在圖中標出各位置的名稱及坐標。2、隨機生成各小區(qū)的購物需求。3、建立極坐標系。計算超市到各小區(qū)距離，即極半徑。計算極坐標系中各小區(qū)的角度。逆時針掃描，建立各小區(qū)掃描順序。4、以車載容量為限制條件，用掃描法，對顧客群進行分區(qū)，并應用最近插入法規(guī)劃出每輛巴士的最佳行車路線。5、打印出每輛巴士負責接送的小區(qū)，畫出每輛巴士的行車路線。三、程序代碼fori=1:10x(i)=rand()*10;y(i)=rand()*10;endscatter(x,y,50,'bA')fori=1:10text(x(i)+0.15,y(i),['小區(qū)',num2str(i)]);endfori=1:10gtext(['('num2str(x(i),'%4.2f')','num2str(y(i),'%4.2f')')']);endholdon;plot(6,4,'ms','MarkerFaceColor','m','MarkerSize',13)gtext('超市(6,4)')fori=1:10demand(i)=round(rand()*10+1);enda=[6,4]c=20;fori=1:10r(i)=sqrt((a(1)-x(i))A2+(a(2)-y(i))A2);endfori=1:10tan(i)=(y(i)-a(2))/(x(i)-a(1));endfori=1:10ifx(i)>=a(1)ify(i)>=a(2)theta(i)=atan(tan(i))/pi*180;elsetheta(i)=atan(tan(i))/pi*180+360;endelsetheta(i)=atan(tan(i))/pi*180+180;endend[T,I]=sort(theta);num=1;L{num}=[];fori=1:10ifc-demand(I(i))>=0L{num}=[L{num}I(i)];c=c-demand(I(i));elsenum=num+1;L{num}=[];c=20;L{num}=[L{num}I(i)];c=c-demand(I(i));endendfori=1:numL{i}end四、實驗結果五、實驗心得本實驗的主要研究對象是為接送顧客的車輛提供最佳路徑。車輛從超市出發(fā)，服務于若干顧客群之后返回超市，車輛有載客容量限制，且對于需求點而言一個需求點只能被服務一次，目標函數為行駛距離最短。在程序實現(xiàn)中我們利用matlab隨機數生成器隨機生成各小區(qū)的位置坐標信息以及需求量大小，然后建立極坐標系，計算超市到各小區(qū)距離和極坐標系中各小區(qū)的角度。逆時針掃描，建立各小區(qū)掃描順序。最后使用掃描法，對顧客群進行分區(qū)，并應用最近插入法，規(guī)劃出每輛巴士的最佳行車路線。然后得到實驗仿真結果如上圖所示。通過本次實驗本人初步掌握