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线性规划论文 如何对线性规划进行灵敏度分析论文

作者:刚子seo 日期:2023-11-12 点击数:

大家好,今天来为大家解答线性规划论文 这个问题的一些问题点,包括如何对线性规划进行灵敏度分析论文也一样很多人还不知道,因此呢,今天就来为大家分析分析,现在让我们一起来看看吧!如果解决了您的问题,还望您关注下本站哦,谢谢~

如何对线性规划进行灵敏度分析论文

线性规划中的灵敏度分析包括:

投入产出法中的灵敏度分析

2.方案评价中的灵敏度分析

3.定货批量的灵敏度分析

线性规划中灵敏度分析:

这里max表示求极大值,s.t.表示受约束于,X是目标函数,xj是决策变量。通常假定aij,bi和cj都是已知常数。但是实际上这些参数往往是一些根据估计或预测得到的数据,因而存在误差。在实际过程中,这些参数还会发生不同程度的变化。例如,在处理产品搭配的线性规划问题中,目标函数中的cj一般同市场条件等因素有关。当市场条件等因素发生变化时,cj也会随之而变化。约束条件中的 aij随工艺条件等因素的变化而改变,bi的值则同的能力等因素有关。线性规划中灵敏度分析所要解决的问题是:当这些数据中的一个或几个发生变化时,最优解将会发生怎样的变化。或者说,当这些数据在一个多大的范围内变化时最优解将不发生变化。

数学小论文

模式识别

§2-1模式识别及识别的直接方法

在日常生活中生活中,经常需要进行各种判断、预测。如图象文字识别、故障(疾病)的诊断、矿藏情况的判断等,其特点就是在已知各种标准类型前提下,判断识别对象属于哪个类型的问题。这样的问题就是模式识别。

一、模糊模式识别的一般步骤

模式识别的问题,在模糊数学形成之前就已经存在,传统的作法主要用统计方法或语言的方法进行识别。但在多数情况下,标准类型常可用模糊集表示,用模糊数学的方法进行识别是更为合理可行的,以模糊数学为基础的模式识别方法称为模糊模式识别。

模式识别主要包括三个步骤:

第一步:提取特征,首先需要从识别对象中提取与识别有关的特征,并度量这些特征,设分别为每个特征的度量值,于是每个识别对象就对应一个向量,这一步是识别的关键,特征提取不合理,会影响识别效果。

第二步:建立标准类型的隶属函数,标准类型通常是论域的模糊集,是识别对象的第个特征。

第三步:建立识别判决准则,确定某些归属原则,以判定识别对象属于哪一个标准类型。常用的判决准则有最大隶属度原则(直接法)和择近原则(间接法)两种。

二、最大的隶属度原则

若标准类型是一些表示模糊概念的模糊集,待识别对象是论域中的某一元素(个体)时,往往由于识别对象不绝对地属于某类标准类型,因而隶属度不为1,这类问题人们常常是采用称为“最大隶属度原则”的方法加以识别,这种方法(以及下面的“阈值原则”)是处理个体识别问题的,称为直接法。

最大隶属度原则:设是个标准类型,,若

则认为相对隶属于所代表的类型。

例1通货膨胀识别问题

通货膨胀状态可分成五个类型:通货稳定;轻度通货膨胀;中度通货膨胀;重度通货膨胀;恶性通货膨胀.以上五个类型依次用(非负实数域,下同)上的模糊集表示,其隶属函数分别为:

其中对,表示物价上涨。问时,分别相对隶属于哪种类型?

解,

由最大隶属原则,应相对隶属于,即当物价上涨时,应视为轻度通货膨胀;,应相对隶属于,即当物价上涨时,应视为恶性通货膨胀。

三、阈值原则

在使用最大隶属度原则进行识别中,还会出现以下两种情况,其一是有时待识别对象关于模糊集中每一个隶属程度都相对较低,这时说明模糊集合对元素不能识别;其二是有时待识别对象关于模糊集中若干个的隶属程度都相对较高,这时还可以缩小的识别范围,关于这两种情况有如下阈值原则。

阈值原则:是个标准类型,为一阈值(置信水平)令

若则不能识别,应查找原因另作分析。

若d且有,…则判决相对地属于

例2三角形识别问题

我们把三角形分成等腰三角形,直角三角形,正三角形,非典型三角形,这四个标准类型,取定论域

这里是三角形三个内角的度数,通过分析建立这四类三角形的隶属函数为:

现给定,,对上述四个标准类型的隶属度为:

由于关于,的隶属程度都相对高,故采用阈值原则,取,因,,按阈值原则,相对属于∩,即可识别为等腰直角三角形。

例3癌细胞识别

在癌细胞识别问题中细胞分成四个标准类型,即:癌细胞,重度核异质细胞,轻度核异质细胞,正常细胞

选取表征细胞状况的七个特征:

根据病理知识,反映细胞是否癌变的主要指标有以下六个,它们都是上的模糊集:

上述是适当选取的常数

细胞识别中的几个标准类型分别定义为:

上述定义中的模糊集的隶属函数为。另两个模糊集、的隶属函数类似定义。

给定待识别细胞,设的核面积等七个特征值为据此可算出、、、,最后按最大隶属度原则识别。

例4冬季降雪量预报

内蒙古丰镇地区流行三条谚语:(1)夏热冬雪大,(2)秋霜晚冬雪大,(3)秋分刮西北风冬雪大,现在根据三条谚语来预报丰镇地区冬季降雪量。

为描述“夏热”、秋霜晚、秋分刮西北风等概念,在气象现象中提取以下特征:

:当年6~7月平均气温

:当年秋季初霜日期

:当年秋分日的风向与正西方向的夹角。

于是模糊集(夏热),(秋霜晚)、(秋分刮西北风)的隶属函数可分别定义为:

其中是丰镇地区若干年6、7月份气温的平均值,为方差,实际预报时取==0.98

其中是若干年秋季初霜日的平均值,是经验参数,实际预报时取=17(即9月17日),=10(即9月10日)。

取论域,“冬雪大”可以表示为论域上的模糊集,其隶属函数为:

∧∨

采用阈值原则,取阈值,测定当年气候因子。计算,若则预报当年冬季“多雪”,否则预报“少雪”。

用这一方法对丰镇1959~1970年间隔12年作了预报,除1965年以外均报对,历史拟合率为11/12。

§2-2贴近度与模式识别的间接方法

一、贴近度

表示两个模糊集接近程度的数量指标,称为贴近度,其严格的数学定义如下:

定义1设映射

:

满足下列条件:

(1),

(2),

(3)若满足

则称映射为上的贴近度,称为与的贴近度。

贴近度的具体形式较多,以下介绍几种常见的贴近度公式

(1) Hamming贴近度

(2)Euclid贴近度

(3)格贴近度

定义7映射

⊙,(或=⊙)

称为格贴近度,称为与格贴近度。其中,

(称为与的内积)

⊙(称为与的外积)

若,则

值得注意的是,这里的格贴近度是通过定义来规定的,事实上,格贴近度不满足定义1中(1),即,但是,当时,格贴近度满足定义1的(1)-(3)。另外格贴近度的计算很方便,且用于表示相同类型模糊度的贴近度比较有效,所以在实际应用中也常选用格贴近度来反映模糊集接近程度。

还有许多贴近度,这里不在一一介绍。

贴近度主要用于模糊识别等具体问题,以上介绍的贴近度表示式各有优劣,具体应用时,应根据问题的实际情况,选用合适的贴近度。

二、模式识别的间接方法——择近原则

在模式识别问题中,各标准类型(模式)一般是某个论域上的模糊集,用模式识别的直接方法(最大隶属度原则、阈值原则)解决问题时,其识别对象是论域中的元素。另有一类识别问题,其识别对象也是上的模糊集,这类问题可以用下面的择近原则来识别判决。

择近原则:已知个标准类型、、…、,为待识别的对象,上的贴近度,若

则认为与最贴近,判定属于一类。

例5岩石类型识别

岩石按抗压强度可以分成五个标准类型:很差()、差()、较好()、好()、很好()。它们都是上的模糊集,其隶属函数如下(图2-1)

0 200 400 600 900 1100 1800 2000

图 2-1

今有某种岩体,经实测得出其抗压强度为上的模糊集,隶属函数为(图2-3)。

图 2-3

试问岩体应属于哪一类。

计算与的格贴近度,得:

按择近原则,应属于类,即属于“较好”类(类)的岩石。

例6小麦亲本识别

在小麦杂交育种过程中,亲本选择是关键。现有五种类型的小麦亲本,它们是:

:早熟型,:矮杆型,:大粒型,

:高肥丰产型,:中肥丰产型。

判断小麦亲本类型的主要依据是以下五种性状特征:

:抽穗期,:株高,:有效穗数,

:主穗粒数,:百粒重。

第种类型亲本的第个特征,是模糊集,这些模糊集除(早熟型的抽穗期)与(矮杆型的株高)外,其余都是中间型的正态分布模糊集。为简单计,将正态分布函数展开,取前两项作它的近似值,则有

于是的隶属函数可表示为:

而,的隶属函数取为偏小值型:

为确定隶属函数中的参数值,在熟知的标准类型中,每类型选出个新本为样本,分别计算各样本的第个特征的均值及方差,取

以上参数值见表(2-1)

表 2-1

亲本

参数

性状早熟矮杆大粒高肥丰产中肥丰产

抽穗期- 6.7 1.1 5.5 9.6 1.0 5.8 11.9 1.2 5.2 11.3 0.9 5.1 8.9 1.2

株高 67.1 87.7 50.0- 70.0 72.4 67.9 90.9 52.2 67.9 81.2 35.9 76.5 84.6 57.5

有效穗数 9.1 11.2 18.1 8.3 18.2 10.8 9.4 13.2 15.6 9.8 13.2 11.3 7.2 13.2 5.8

主穗粒数 40.2 55.0 92.0 37.5 52.5 80.7 44.2 54.5 21.2 41.2 51.0 13.3 37.6 48.3 93.9

百粒重 3.0 4.4 0.3 2.4 3.4 0.3 4.0 6.0 0.3 3.6 4.2 0.3 3.3 4.0 0.2

现有一待识对象,它的第个特征是中间型正态分布模糊集,隶属函数可近似表示为:

式中参数值见表(2-2)

表 2-2

特性

参数抽穗期株高有效穗数主穗粒数百粒重

8.5 85.6 6.2 36.2 3.43

1.5 4 1.9 70 0.28

计算识别对象的第个特征与第种标准类型对应特征的格贴近度并定义第种标准类型与识别对象的贴近度为:

计算结果列于表(2-3)

表 2-3

早熟()

矮杆()

大粒()

高肥()

中肥()

(,)

0.50 1.00 1.00 1.00 1.00

(,)

1.00 0.00 1.00 0.76 0.99

(,)

1.00 0.88 0.77 0.64 0.96

(,)

0.23 0.98 0.89 0.83 0.98

(,)

1.00 1.00 0.98 1.00 1.00

(,)

0.23 0.00 0.77 0.64 0.96

表(2-3)的最后一行为与各标准类型的贴近度。由于与的贴近度最高(0.96),故判定识别对象为代表的类型,即为中肥丰产类型的亲本。

例7遥感土地复盖类型分类

遥感是根据不同的地物对电磁波谱有不同的响应这一原理,来识别土地复盖的类型。空间遥感的一个象元相当于地面0.45公倾地物的综合。遥感图象识别分类中,要涉及不少模糊概念,例如,“以红松为主的针叶林”就是一个没有明确界线的模糊概念。这是遥感本身的特性决定的。因此用模糊数学的方法对遥感图象进行识别分类应该是行之有效的方法。

美国爱达荷大学R.C.Heller教授指出,国际上当以水体、沙地、森林、城镇、作物、干草作为分类单位(即标准类型)时,空间遥感的分类精度可达83.93%甚至更高。但当分类单位深入到更小的土地复盖单元时,精度就不理想了。

现在将分类单位细分阶段为以下五种标准类型:

:公路,:村庄农田,:红松为主的针叶林,

:阔、针混交林,:白桦林。

对于多波段遥感技术,假设采用个波段,则每一地物对应一个维数据向量。1975年1月22日美国发射LandSat-2,提供了MSS-4,5,6,7这四个波段的数据,故有。取论域

其中分别为象元对应于MSS-4,5,6,7各波段的光谱强度。于是五种标准类型可表为上的模糊集。

由于各波段光谱强度是正态分布模糊集,故第个标准类型的(+3)波段光谱强度的隶属函数为:

定义第种标准类型为:

因而

其中为若干个第种类型第(+3)个波段光谱强度的均值,为方差,东北凉水林场的这些参数值见表(2-4)

表 2-4

标准类型 MSS-4 MSS-5 MSS-6 MSS-7

19.06 0.56 18.24 1.60 51.24 4.32 25.24 1.98

21.89 2.88 24.68 4.82 47.37 4.09 21.63 2.39

15.46 1.22 12.58 0.88 36.54 3.55 17.33 2.08

16.22 0.64 12.78 0.58 42.41 2.87 21.22 1.50

17 0.82 13.2 0.42 45 0.94 23.20 0.42

设为识别对象,定义与的贴近度为:

(1)

其中=⊙(2)

表 2-5

类型

N

识别对象

max判别

结果效果

0.92 0.72 0.50 0.50 0.50 0.92

正确

0.65 0.99 0.50 0.50 0.50 0.99

正确

0.50 0.50 0.99 0.60 0.50 0.99

正确

0.50 0.50 0.61 0.99 0.65 0.99

正确

0.50 0.50 0.50 0.62 0.89 0.89

正确

按及⊙

(3-26)

(这里与是的均值与方差)。

现有东北凉水林场空间遥感象元(待识别对象)五个,按(1)与(2)计算它们与五个标准类型的贴近度,计算结果在表(2-5)按择近原则进行识别判决,准确率100%。

例8雷达识别

现有个雷达类,每个雷达类可用发射频率、脉冲重复频率、脉冲宽度等特征来刻画,假设共有个特征,第类雷达的第个特征可以取个值。由于保密的需要及信号环境的日益复杂,这些特征及其取值都带有一定的模糊性。设第类雷达的个特征为类雷达的第个特征取值为,其隶属函数为中间型柯西分布,即

设为待识别对象,它的个特征为的第个特征的隶属函数也取中间型柯西分布:

采用格贴近度,令

则为识别对象的第个特征与类雷达第个特征贴近程度的度量。

一般情况可令

(是各的加权平均值,权系数表示个特征的重要性程度)可作为识别对象与第类雷达总贴近的度量。根据的大小可判定属于何类雷达,但是,由于权系数的确定有一定的模糊性,及的隶属函数的确定带有一定的主观性,从而导致贴近度有一定的模糊性。因此对及进行模糊化处理,设

这里,都是模糊数(见第五章),取。

的隶属函数为

则为识别对象与第类雷达的贴近程度的模糊测度。

为得到所属雷达类别的确切判决,类似于阈值法则,给定水平值,令

若且唯一,则判定为类雷达;

若且,则判定为类雷达。

用上述方法(将权系数及贴近度模糊化),经上千次仿真试验,比传统的贴近度及线性加弘平均法,误判率有所下降。

第三章模糊规划

§3-1模糊极值

一、有界函数的模糊极值

设(为实数集)

是有界函数,求函数的普通极值问题是求使

满足上式的为在上的最大值点,为最大值,最大值点不一定唯一.

设的一切最大值点的集合为

称为的优越集.当时,函数在处取到最大值,使达到最优.当时,虽不是最大值,但对不同的,与最大值的差异有所不同,也就是说,对于不属于的,它们的“优越性”程度有所不同,为了反映中各点不同的优越程度,将优越集模糊化,并利用它将极值模糊化.

定义1设是有界函数,定义的隶属函数为

()

称为的无条件模糊优越集称的的无条件模糊极大值.这里,它的求属函数按扩张原理为

(约定)

注(1)当为的极大点,即时,当为的极小点,即时,充分必要条件是

(2)当时,

当时,

当时,

因此,反映了在模糊意义下,对的模糊数大值的求属程度.

例1设,,

定义,,,,则

,并且

于是

的无条件模糊极小集定义为的无条件极大集,显然有

且有,,所有极小集是极大集的余集.

二、模糊约束下有界函数的模糊极值

设:是有界函数,,考虑在约束下的最大值问题,这是一个模糊规划问题,求解这个问题意味着既要最大限度地满足约束,又要最大限度地达到理想目标,为此定义如下:

定义2设目标函数是有界函数,是模糊约束,令

这里的是定义1中的无条件模糊优越集,称为在约束下的条件模糊优越集,称为在约束下的条件模糊极大值.它们的求属函数分别为:

求解目标函数在模糊约束下的条件极大值有如下三个步骤:

(1)求无条件模糊优越集

(2)求条件模糊优越集

(3)求条件最佳决策,即选择,使

就是所求的条件极大点,就是在模糊约束下的条件极大值.

例2采区巷道布置是矿井开拓中的重要内容,其目的就是建立完善的矿井生产系统,实现采区合理集中生产,改善技术经济指标.合理地选择最优巷道布置方案,对于矿井生产具有十分重要的意义.根据煤矿开采的特点和采区在矿井生产的作用,在选择最优巷道布置方案时,要求达到下列标准:

(1)生产集中程度高;(2)采煤机械化程度高;

(3)采区生产系统十分完善;(4)安全生产可靠性好;

(5)煤炭损失率低;(6)巷道掘进费用尽可能低.

上述问题,实际上就是一个模糊约束下的条件极值问题,我们可以把(1)~(5)作为模糊约束,而把(6)作为目标函数.

设某矿井的采区巷道布置有六种方案可供选择,即={(方案Ⅰ),(方案Ⅱ),(方案Ⅲ),(方案Ⅳ),(方案Ⅴ),(方案Ⅵ)}.

经过对六种方案进行审议,评价后,将其结果列于表1

方案

评价项目

:生产集中程度高

较低高较高很高较高较高

:采煤机械化程度高

高较高较高高很高高

:采区生产系统完善

一级较低较低很高高较高

:安全生产可靠度高

较低一般较低高一般高

:煤炭损失率低

高较高一般一般一般很低

:巷道掘进费用(万元)

59.40 69.10 78.80 34.50 44.20 63.60

将表1中的语言真值(评价结果)转化为各模糊约束集,的隶属度转化的对应关系如下:

对,,,而言,对应关系为:

很低较低一般较高高很高

0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0

对而言,对应关系为

很低较低一般较高高很高

1.0 0.8 0.6 0.4 0.2 0.0

将表1中的巷道掘进费用目标函数用公式

计算出,因此得表2

其值语言与隶属函数转换表2

方案

0.2 0.8 0.4 1.0 0.6 0.6

0.8 0.6 0.6 0.8 1.0 0.8

0.4 0.2 0.2 1.0 0.8 0.6

0.2 0.4 0.2 0.8 0.4 0.8

0.2 0.4 0.6 0.6 0.6 1.0

0.44 0.22 0 1 0.78 0.34

计算模糊判决集为

(按列求最小)

根据最大求属度原则,方案四最优

例3在某种食品中投放某种调味剂,每公斤食品中的含量设为克,对顾客爱好作调查统计,得爱好函数为

对于使爱好函数值越大的值,所制产品越畅销,因而收益越大,但是由于成本核算等等原因,对值需要进行限制,这种限制集合的边界是模糊的,即的约束条件为一模糊集,其隶属函数为

试确定合理的剂量,使得在接受约束的条件下,获得最优收益.

解这是一个规划问题,分三步进行.

(1)求无条件模糊优越集,由于

令,得.又当时,,时,,因而,.因此

(2)求条件模糊优越集

其中满足方程

(3)选择,使

即对目标的可能度为45.93%,而要实现这种可能性,应选择调味剂的最佳剂量为2.085克.

需要说明的是,在本例中如果将约束条件确切化,以的核[0,1]为约束,这是一个普通规划问题,所得结论是选择最佳剂量为1克.从约束条件看,已是100%遵守,但所能达到的最高目标相对整个目标函数来说是很低的,由,说明相对整个目标其优越程度仅达24.6%.如果把条件放松为模糊约束条件,且适当降低的水平,却可以获得较好的目标值.如例中的结果,当时,从接受约束条件来看虽仅达45.9%,但目标函数的优越程度也升到了45.9%,从而提高了整体优化水平.由于在实际问题中,约束条件往往不是绝对的,有一定的伸缩性,模糊规划的思想就是利用这点灵活性,兼顾目标函数与约束条件综合地选择最优方案.

例4植物的种植密度与产量有密切的关系.已知某种杉树的种植密度与产量的关系如下:

这里表示每公顷土地上种植的棵数,表示每公顷土地产出木材的体积.现有一片杉树森林,其密度不均匀,估计“大约是三千”.试估计该森林每公顷木材最高产量.

解设表示“大约是三千”这一模糊,的隶属函数为

估计木材产量的问题,就是求在的约束下函数的模糊条件极大值.为此先求有界函数的无条件模糊优越集.因,,所以

在约束条件下的条件模糊优越集为:

条件模糊极值为,其隶属函数为:

为求条件最佳决策,即满足条件

注意到的隶属函数曲线是单调降的,而是正态分布模糊集,在约束下的模糊最佳决策(即模糊条件极大点),是方程

的两个根当中的较小者,解之得.

由可知,时,接受约束的程度为46.9%,相对于整体目标函数,优越程度也是46.9%.

由可知,该森林每公顷木材最高产量估计为.

§3-2模糊线性规划

一、普通线性规划

普通线性规划的一般形式为

目标函数

约束条件

矩阵表达形式

其中

线性规划问题的标准形式

(3-1)

二、模糊线性规划

在实际问题中,有时线性规划的约束条件带有模糊性,这就是解谓的模糊线性规划,其模型为

这是“”表示一种弹性约束,可读作“近似小于等于”.“近似小于等于”是一个模糊概念,可以用一个模糊集来表示它.表示第个约束的左边表达式,模糊集表示“”这一事实,当时,完全接受约束,应有;适当选择一个伸缩系数,约定当时,不认为,这时应有;当时,应从1下降到0,表示约束程度降低.为了简单可行,规定如下:

设,对每一个约束,相应地有中一个模糊渠与之对应,它的隶属函数为

其中是适当选择的常数,叫做伸缩指标,,这样一来,我们将弹性约束转化成模糊约束,再令就将全部约束条件转化成一个模糊约束.

当时,退化为普通约束集,模糊约束条件中“”退化为“”

模糊线性规划的模型简记为

(3-2)

约束的弹性必然导致目标的弹性,为将目标函数模糊化,先求解普通线性规划问题:

满足(3-3)

以及

满足(3-4)

其中称为(3-2)的伸缩指标向量.

设是(3-32)的最优值,是(3-4)的最优值.所满足的约束条件为,对应的模糊约束.若适当降低模糊约束的隶属度,可以相应提高目标函数值,所满足的约束条件已放到最宽,对应的模糊约束也接近于0.于是目标函数的弹性可表示为.为此构造模糊目标集.其隶属函数为

其中

由模糊目标的上述隶属函数可知,当时,,要提高目标函数值使之大于.就必须降低.为了兼顾目标与约束,可采用模糊决策为,最佳决策为,满足

若令,则有

于是求最佳决策的问题,就转化为求普通线性规划问题:

(3-5)

求解上述普通规划问题,可得

最佳决策

目标函数值.

例5:求解模糊线性规划问题

(3-6)

解(一)解普通线性规划

(二)解普通线性规划

(三)解普通线性规划

解这个线性规划采用大法

原线性规划改写为

从而(3-4)的最优值

例6某企业根据市场信息及自身生产能力,准备开发甲、乙两种系列产品.甲种系列产品最多大约能生产400套,乙种系列产品最多大约能生产250套.据测算,甲种产品每套成本3万元,每套获纯利润7万元;乙种系列产品每套成本2万元,每套获纯利润3万元.生产甲、乙两种系列产品的资金总投入大约不能超过1500万元.在上述条件下,如何安排两种系列产品的生产,才能使企业获利最大?

解设甲种系列产品生产套,乙种系列产品生产套,则

目标:

约束:(3-7)

设约束条件(1)、(2)、(3)的伸缩系数分别取为(元),(套),(套).为将目标函数模糊化,解经典线性规划问题

使

(4)

用单纯形法求解,得,,

再解经典线性规划问题

(5)

解得

,,

于是

将、、、、代入(3-5),将原问题经为经典线性规划问题:

使

上述线性规划问题最优解为,,.因此安排甲种系列产品403套、乙种系列产品159套(取整数)时,能获得最大利润,最大利润为:

万元

对比经典线性规划问题(4),利润提高43.75万元,这是因为甲种系列产品403套比400套多3套;乙种系列产品生产159套比150套多9套,这是在伸缩指标允许范围内.总费用元虽然比1500超出27元,这也是伸缩指标允许的.以上讨论说明,在适当放松约束时可以提高利润.

国际物流管理论文范文

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国际物流管理论文范文篇一

基于网络视角的国际物流管理

摘要:对于物流的功能模块角度研究已经比较深入,为此,在“第三利润源”的理论角度下,通过基于网络视角对国际物流管理进行了新角度与新思路的诠释。同时借助木桶原理与线性规划方法对国际物流网络的优化进行了分析。以期有助于企业寻找国际物流的速度与经济性的平衡。

关键词:网络视角;国际物流管理;木桶原理;线性规划方法

中图分类号:F252.1文献标识码:A

随着信息技术的不断发展、国际分工的不断深化和国际贸易规则的不断完善,现今各国家与地区的交流特别是经济贸易的往来越加频繁。国际贸易的迅猛发展也带来了国际物流管理的飞速发展与学术界对其研究的不断深入。本文在回顾国际物流管理研究的功能模块角度的基础上,对网络视角下的国际物流管理进行了相应探讨。

1问题提出

尽管现代国际物流随着我国经济的不断发展,无论在理论研究还是在企业实践中都获得了长足的发展,但是理论界对其研究成果相对偏少,截止2012年10月9日,在中国知网平台以“国际物流管理”为关键字对1979~2012年期间的中国期刊全文数据库、中国博士学位论文全文数据库、中国优秀硕士学位论文全文数据库、中国重要会议论文全文数据库等进行搜索,总文献量为18篇。该系列文献更多地是从物流的功能模块角度如采购、运输、储存、配送等来分析研究国际物流的企业个案、国际物流理论发展以及教改工作。尽管在功能模块中理论和工具方法研究非常丰富,如库存管理上就有:ABC分类法、周期订货法、零库存管理与JIT生产制等等,但功能模块角度的研究就整个国际物流的流速与其经济性的整体考虑,或出于企业和国家层面的国际物流建设与发展决策缺乏相对全局性。基于物流是企业继续生产资料、劳动者之后的“第三方利润源”的理论角

度[1],本文提出了基于网络视角下对国际物流管理进行研究的一个思路。

2思路阐述与应用

2.1网络与国际物流网络。网络是由节点和连线构成的图,表示研究诸对象及其相互联系,是从同类问题中抽象出来的用数学中的图论来表达并研究的一种模型。

国际物流网络就是由多个收发货的“节点”和它们之间的“连线”所构成的物流抽象网络以及与之相伴随的信息流动网络的集合[2]。整个国际物流过程就是由多次的在连线上的运动――在节点上的停顿――再运动――再停顿所组成。基于网络视角的国际物流管理就是对整个国际物流网络的连线与节点,以及整个网络之间货物流动的速度与经济性的管理。网络的流动始于国际贸易双方的贸易合同签订、跨国企业原材料采购和产品的国际市场分销。通过国际物流网络示意图(图2-1)可形象理解国际物流网络的概念。

2.2国际物流网络的节点构成。国际物流网络中收发货节点是指进、出口过程中所涉及的国内外的各层仓库、中间商仓库、货运代理人、口岸仓库、国内外中转站仓库以及流通加工/配送中心和保税区仓库。具体包括各类口岸、港口、普通仓储(仓库)、保税仓库、保税区、出口加工区、自由贸易区。除了考虑现有节点的布局、节点能力等客观限制外,企业的国际物流节点选择还需要掌握供应商或客户在世界各地分布的情况、供应商或客户当前和未来的供应和需求模式、供应商或客户所能提供或所需要的服务水平,以及要考虑不同方案所产生的物流总成本[3]。就政府层面而言,必须加强节点现有储存能力、服务能力的建设与提升,以及服务价格水平对企业吸引力的提升。如政府建设港口水深的挖深、沉淤的疏通和港口规费的相对稳定与降低等。

2.3国际物流网络的连线构成。国际物流网络的连线由各种海运、陆路运输、航空和管道运输的线路组成,代表了国际物流货物的移动。各节点之间有不同的路线、不同产品的各种运输服务,各节点则表示货物流动的暂时停滞与缓冲。在网络视角下,企业的国际物流有着不同的路线选择,从而就企业和政府层面而言都存在着一个网络选择与优化的问题。在国际物流实践中,海运线路比较适用于运输大宗商品、体积庞大的商品或笨重的商品,如钢铁、原油和汽车等产品。航空线路比较适合易腐产品、时令产品、高价值产品,如钻石、芯片、时尚服务等产品。

2.4国际物流网络优化。在国际物流管理实践中,企业物流目标可归纳为如下三类:(1)以最大限度地追求物流速度、货物周转速度。此类目标在国际贸易中如样品寄送,少量、轻量货物的寄送作业中是容易达到,也是值得追求的。众多以快递为主业的第三方物流企业都能提供此类服务,如美国联合包裹公司(UPS)等。(2)以最大限度地降低国际物流总成本、提高经济效益,在物流的流速上要求不高,如已签订长期供货合同的大宗钢材贸易、原材料采购等。(3)寻求物流速度与经济效益的平衡点。该目标是目前众多企业所追求的物流目标。

在三个目标指引下,结合对“第三利润源”的挖掘,国际物流网络的优化则成为国际物流管理的一个全局性的问题。为此本文提出了木桶原理在国际物流网络优化的应用、线性规划方法在兼顾国际物流速度与经济效益的决策中的运用。

2.4.1木桶原理与国际物流网络优化。管理学上的木桶原理指出一个木桶由许多块木板组成,如果组成木桶的这些木板长短不一,那么这个木桶的最大容量不取决于长的木板,而取决于最短的那块木板。在国际物流网络中,各节点对货物的停滞与缓冲能力、费用支出是不一致的,也是可以通过企业管理的努力进行调整和选择的,同理国际物流网络的连线也存在此类情况。物流的速度提升空间在于作业速度最慢的那个节点、连线或线段的速度提升,物流的经济效益提升突破点也在于作业费用支出最大的那个节点、连线或线段。企业在物流目标的指引下,可以通过发现国际物流网络中节点与连线中影响物流速度和经济效益的最大的节点和连线,并对其进行调整优化。调整优化途径可以是:更换更为理想的节点或连线;运用物流功能模块研究的成果优化当前节点或连线。

同理,对于国际物流网络的节点与连线的作业速度的比较优化,也可通过以上方式来获取最佳路线,通过结合企业的物流目标,寻找一个物流速度与经济效益的平衡点,即可寻找出适合企业国际物流的一个理想网络。此外还可通过对模型的灵敏度分析,来寻找单个节点和连线优化的上限与下限。

3结论

通过引入网络视角对国际物流进行管理,一定程度上可以弥补功能模块角度存在模块衔接不一致,使得某一模块发展特别迅速,而某一模块成为国际物流的堵塞点的问题。有助于企业寻找国际物流的速度与经济性的平衡,从而挖掘出物流的“第三方利润”,提高企业的市场竞争力。也为国际物流管理的决策提供另外一个角度与思路。由于国际物流的系统范围广,环境差异大等特点,在国际物流管理实践中还需要增加对除经济效益和物流速度以外的诸如政治、天气等不可量化、存在不确定性的因素影响,通过提高自我风险防范意识与能力、借助第三方保险等来降低整个国际物流管理的风险。

参考文献:

[1]彭欣,等.物流学[M].北京:科学出版社,2010.

[2]逯宇铎,等.国际物流管理[M].北京:机械工业出版社,2010.

[3]李克芳.国际市场营销下的国际物流管理[J].物流科技,2011(4):56-57.

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线性规划的实际应用有些什么呢

下面是几位同学的小论文在课堂上互相交流的成果展示:

1. 1提出学习课题:

线性规划研究的是线性目标函数在线性约束条件下取得最大值或最小值问题。一般地,线性规划的数学模型是:

已知:

a11x1+a12x2+…+a1mxm≤b1(这里“≤”也可以是“≥”或“=”号,以下类同)

a21x1+a22x2+…+a2mxm≤b2,

······

an1x1+an2x2+···+anmxm≤bn, ` `

其中aij(i=1,2,···,n,j=1,2,···,m),bi(i=1,2,···,n)都是常量,xJ(j=1,2,···, m)是非负变量,求z=c1x1+c2x2+…+cmxm的最大值或最小值,这里cj(j=1,2,…,m)是常量。

提出研究课题:

线性规划的理论和方法主要在两类问题中得到应用。一是在人力,物力,资金等资源一定的条件下,如何使用它们来完成最多的任务;二是给定一项任务,如何合理安排和规划,能以最少的人力,物力,资金等资源来完成该项任务。

常见的问题有:

1.物资调运问题:

例1某运输公司接受向抗洪抢险地区每天至少运送180吨的任务。该公司有8辆载重为6吨的A型卡车和4辆载重为10吨的B型卡车,有10名驾驶员,每辆卡车每天往返的次数为A型卡车4次,B型卡车3次;每辆卡车每天往返

的成本费A型车为320元,B型车为504元。请你们为该公司安排一下,应该如何调配车辆,才能使该公司所花成本费最低?若只调配A型卡车或B型卡车,所花成本费分别是多少?

解:设每天调出A型车x辆,B型车y辆,公司所花成本为z元,则

x≤8

y≤4

24x+30y≥180

x+y≤10

x∈N

y∈N

z=320x+504y

如图,在可行域内的整点中,点(5,2)使z=320x+504y取得最小值,且zmin=2608(元)

若只调配A型卡车,则7.5≤x≤8,x∈N,所花的最低成本费z=320×8=2560(元),

若只调配B型卡车,由于y∈Φ,即无法调配车辆。

答:每天调出A型卡车5辆,B型卡车2辆,才能使该公司所花成本费最低。若只调配A型卡车,所花成本费是2560元,无法只调配B型车。

2.产品安排问题例2某企业生产A,B两种产品,A产品的单位利润为60元,B产品的单位利润为80元。两种产品都需要在加工车间和装配车间进行生产,每件A产品在加工车间和装配车间各需经过0﹒8h和2﹒4h,每件B产品在两个车间都需经过1﹒6h,在一定时期中,加工装配车间最大加工时间为240h,装配车间最大生产时间为288h,已知销路没有问题,在此一定时期中应如何搭配生产A产品和B产品,企业可获得最大利润?

解:设在此一定时期中生产A产品x件,B产品y件,企业可获利润为z元,则

0﹒8x+1﹒6y≤240

2﹒4x+1﹒6y≤288

x≥0

y≥0

z=60x+80y

如图,在可行域内,将直线60x+80y=0平移至M(30,135)时,使z=60x+80y取得最大值,且zmax=12600(元)。

好了,关于线性规划论文 和如何对线性规划进行灵敏度分析论文的问题到这里结束啦,希望可以解决您的问题哈!

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