煤炭生产与供给问题.doc

B题：大型煤炭企业生产和供给问题供应链是一种新的企业组织形态和运营方式,包括从客户需求开始经过原材料供应、生产批发零售等环节,到最后把产品送到最终用户的各项制造和商业活动。机电等供应物流运输客户市场原煤开配采洗选加工、配煤煤炭销售大型煤炭企业内部供应链物流/供应信息流资金流/需求信息流图1大型煤炭企业供应链框架煤炭供应链中物流从上游向下游流动, 资金流从下游向上游流动, 而信息流的流动则是双向的。以上游供应企业作为大型煤炭企业原料供应商, 以煤炭企业作为原煤及精煤生产商, 再通过运输环节到达用户, 形成以物流为主线, 包括信息流及资金流的输入输出关系的煤炭供应链框架, 如图1所示。图中包含原煤开配采、煤炭洗选加工、煤炭销售等节点并用实线框起来，为大型煤炭企业供给系统内部供应链。大型煤炭企业的原煤开采、煤炭洗选加工和客户均为多点。某煤炭企业下属7个矿井，其中5个矿井建有洗煤厂,各洗煤厂只接受本矿井的原煤洗选加工。其中宅城和韩桥矿井没有洗煤厂，只销售原煤；夹河、庞庄、三河尖矿井洗煤厂洗出产品为冶炼精煤和混煤，销售原煤、冶炼精煤和混煤；权台、旗山矿井洗煤厂洗出产品为其他类炼焦精煤和混煤，销售原煤、冶炼精煤和混煤。各矿井生产能力、成本,洗选能力、成本如表1。表1煤炭企业各矿井生产情况表矿井序号矿井名称原煤能力（吨）原煤成本（元/吨）洗煤能力（吨）洗煤成本（元/吨）1宅城850003040-2韩 桥650003080-3夹河11000034596000254庞庄225000310110000225三河尖5600029830000386权台16600028950000177旗山1480002939000018合计855000-376000-计划期内，该煤炭企业有5个主要客户，需求情况见表2,其中单位运输费，是指单位重量的商品煤从煤炭企业运往客户的运输费用，由煤炭企业支出。表2 煤炭企业客户需求情况序号原煤冶炼精煤其他精煤混煤单位运输费 (元/吨)需求量价格需求量价格需求量价格需求量价格12000004500-0-800005203520-800006500-600005402530-60000670600007000-3041000004800-400007300-405800004800-0-4000057035合计380000140000100000180000附录给出该煤矿企业各个矿井2005-2006年分月入洗原煤，洗出精煤以及洗损情况。请根据所给数据及查阅相关资料解决以下问题：1、确定哪些因素影响洗煤厂洗出精煤数量，并建立各洗煤厂的精煤产量模型。入选原煤+回收率+灰分+2、煤炭企业按照“以销定产”的原则，根据年初的销售计划来安排一年的生产。由于受生产能力等限制，可以部分满足客户需求。如果煤炭企业只追求企业整体利润最大目标,请据此建立企业生产和供给的一般模型，并用模型对所给煤炭企业进行生产和供给决策。3、煤炭企业除了追求整理利润外，还应该考虑客户满意度因素，特别是要尽量提高一些长期重要客户的满意度，以保证企业的可持续发展。影响煤炭企业客户满意度的因素主要有商品煤数量订单满足率、企业供给客户的商品煤质量等。请建立同时考虑利润和客户满意度的煤炭企业生产和供给的一般模型，并用模型对所给煤炭企业进行生产和供给决策。说明：在煤炭企业5个客户中，客户1为企业长期合作的电力客户，煤炭企业应该首先满足其需求；客户2、客户3为煤炭企业较重要客户；客户4、客户5为一般客户。为保证客户满意度，可用外购煤保证订单满足率，外购煤价格：原煤440元/吨，冶炼精煤630元/吨，其他精煤680元/吨，混煤510元/吨，外购煤到客户1-5运输费分别为：40元/吨，45元/吨，50元/吨，30元/吨，45元/吨。4、当前作为供应链外部生存环境的市场需求对时间的敏感性越来越强。在这样的背景下，以响应时间为约束条件的产品供应链决策问题是一个较新的研究领域。由于客户需求的快速多变和对时间敏感性的增强，必将要求供应链提供更快的响应能力和更高的内部协同运作能力，请你尝试建立时间约束下的煤炭企业生产与供给模型，并利用所给信息和收集的数据，甚至通过自己合理假设数据，来验证模型的合理性。摘 要：本文对某煤炭企业的生产供给决策问题进行了建模研究。在问题一中，鉴于精煤产量与多种因素复杂相关，我们首先利用粗糙集方法对影响洗煤厂精煤产量的因素定性分析，得到影响精煤产量的因素有原煤数量、原煤灰分、回收率、精煤灰分、洗损数量。然后在定量分析时我们选择在处理非线性问题上具有很大优势BP神经网络训练方法确定精煤产量与各影响因素之间的输入输出模型。经过检验得到该模型的精度达到了89.27%，较好的符合了实际。在问题二、三中，基于题目不同的要求，我们分别建立以利润最大为目标的单目标规划模型和以利润最大、满足率最高、质量最好为目标的多目标规划模型，并利用 软件分别对上述模型求解，得到不同目标下企业的最优生产供给决策方案（详见正文）。煤厂名称 生产原煤量 销售原煤量 入洗原煤量 销售精煤量 销售混煤量 问题二 问题三 问题二 问题三 问题二 问题三 问题二 问题三 问题二 问题三宅城 85000 85000 85000 85000 0 0 0 0 0 0韩 桥 65000 65000 65000 65000 0 0 0 0 0 0夹河 96000 96000 0 0 96000 96000 38014 59327 29221 7908庞庄 140000 140000 30000 30000 110000 110000 75737 55172 0 20565三河尖 56000 56000 26000 26000 30000 30000 26249 25501 0 748权台 166000 166000 116000 116000 50000 50000 41994 40800 0 1194旗山 148000 148000 58000 58000 90000 90000 58006 59200 1544 349在问题四中，基于对响应时间的理解和对市场需求的分析的前提，我们建立限制时间约束下，以响应时间最短、利润最大、客户满意度最高为目标的多目标规划模型来优化企业生产供给，以此提高供应链响应能力。考虑到限制时间在很大程度上影响企业效益，我们认为在确定限制时间时要综合考虑客户不同需求的要求以及企业自身的生产能力,由此得到五个客户需求条件下的最佳限制时间分别为16天，11天，10天，5天，4天。并得到了企业对不同客户在不同限制时间条件下的最优生产供给方案（详见正文）之后我们分别进行了模型检验和结果分析，验证了模型的合理性和结果的正确性。最后，本文还对模型进行了进一步讨论，提出了改进模型的方向和思路。利用粗糙集确定影响因素和基于神经网络建立精煤产量输入输出模型以及对限制时间的深入讨论是本文的最大亮点。关键字: 粗糙集 BP神经网络 多目标规划 响应时间 软件 供应链响应能力目 录一、问题重述与分析 21.1 问题重述 21.2 问题分析 41.2.1 对问题一的分析 41.2.2 对问题二的分析 51.2.3 对问题三的分析 51.2.4 对问题四的分析 51.2.5 对题目中数据的分析 6二、模型假设 6三、符号说明 7四、模型建立与求解 84.1 基于粗糙集的精煤产量影响因素确定模型 84.1.1 粗糙集理论 84.1.2 确定精煤产量影响因素 94.2 基于BP神经网络的精煤产量模型 124.2.1 输入输出数据预处理 124.2.3 利用MATLAB软件对BP神经网络的学习训练 144.2.4 对实际情况的检验 154.3 以利润最大为目标的单目标规划模型的建立 154.3.1 单目标规划目标函数的确定 154.3.2 单目标规划约束条件的确定 164.3.3 基于利润最大的单目标规划模型 174.4 基于利润最大的规划模型的求解 174.5 基于利润、满足率和质量的多目标规划模型的建立 194.5.1 满足率目标的计算模型 194.5.2 煤炭质量目标的计算模型 204.5.3 利润目标的计算模型 214.5.4 多目标规划约束条件的确定 214.5.5 基于利润、满足率和质量的多目标规划模型 224.6 多目标规划模型的求解 234.6.1 各权重系数的确定 234.6.2 各目标函数值的无量纲化处理 244.6.3 模型的计算 244.7 以利润、质量和时间为目标的多目标规划模型的建立 254.7.1 利润目标函数的计算模型 264.7.2 商品煤质量目标的计算模型 264.7.3 响应时间目标的计算模型 264.7.4 多目标规划约束条件的确定 274.7.5 以利润、质量和时间为目标的多目标规划模型 284.8 多目标规划模型的求解 284.8.1 目标函数权系数 的确定 284.8.2 客户要求限制时间的确定 284.8.3 各目标函数值的无量纲化处理 294.8.4 模型的计算 29五、模型检验 305.1 对BP神经网络模型的检验 305.1.1 对训练过程精度的检验 305.1.2 对神经网络训练后的精煤产量模型的精度检验 315.2 对规划模型的灵敏度分析 31六、结果分析 326.1 对问题一中各因素重要性结果分析 326.2 对问题二、三的优化结果的对比分析 326.2.1 对问题二、三的结果中各煤厂的生产供给