CH7运输决策PPT课件VIP

精选,1,物流及供应链管理,运输决策,精选,2,物流决策的三角形,客户服务目标产品物流服务信息系统,运输战略：运输基础知识运输决策,库存战略：预测仓储基础知识库存决策采购和供应决策仓储决策,选址战略：选址决策网络规划流程,精选,3,路线规划的三个基本类型P170,起止点不同的单一路径规划ROUTE多个起止点的运输量规划TRANLP起点和终点相同的路径规划ROUTESEQ规划目的：既定客户服务水平下，运输成本最小化。要素：距离；时间,精选,4,起讫点不同的单一问题P171,解决方法：最短路径法（ShortestRouteMethod）最短路径法描述：已知一个由链和节点组成的网络，其中节点代表由链（运输路径）连接的点，链代表节点之间的成本（距离、时间或距离和时间的加权平均）。最初，所有的节点都没有经过求解：也就是说，没有通过各个节点的明确的路线，开始时只有起点是已解的节点。如下图所示：,精选,5,图阿马里洛和沃思堡之间高速公路网示意图，附行车时间,最短路径法示意图,精选,6,解答迭代法（1）目的：通过n次迭代，逐渐获得距离起点累加的最短距离；（2）步骤：在所有未解节点中，找出距起点最近的节点，和起点一起作为已解节点；将那些连接已解节点的最近的未知节点，作为候选节点统计各候选节点到起点的距离之和，最短总距离的候选节点为新的已解节点；重复迭代，直到所有节点都解开到达终点，即可获得最短路径,精选,7,例：找到得州的阿马里洛与沃思堡之间行车时间最短的路线。节点之间的每条链上都标有相应的行车时间，节点代表公路的连接处。（时间：分钟）,图阿马里洛和沃思堡之间高速公路网示意图，附行车时间,精选,8,表最短路径法的计算步骤表,精选,9,精选,10,精选,11,ROUTE模组,目的：最小化运输成本（时间、距离）Theremaybeupto500nodesinthenetworkIfyouneedagraphoftheresult,coordinatepointsforthenodesmaybeadded.Todeterminethesecoordinatepoints,placealineargridoveramapofthenetworkandreadtheX,Ycoordinatesforeachnode.The0,0coordinatesmustbegininthesouthwestcornerofthegrid.Costmayalsobeexpressedasaweightedindexofbothtimeanddistance,精选,12,精选,13,最短距离未必最优没有考虑每条路线的运行质量过路费道路施工情况罚款现实世界的路线-昆虫智慧：蚂蚁行动留下信息素跟踪别人的路线因此，路线规划的作用最大是体现在路线运行的初期，后期需要结合实际运行的信息就行调整和修改,精选,14,多起止点运输决策的补充内容线性规划,精选,15,基本概念,目标函数决策变量约束条件线性非负性可行域,精选,16,Stratton公司,PipesRUs,精选,17,每种型号各需生产多少?,精选,18,x1=型号1塑料管的生产、销售数量（单位：100英尺）x2=型号2塑料管的生产、销售数量（单位：100英尺）,线性规划模型的构建,Step1定义决策变量,精选,19,线性规划模型的构建,Step2定义目标函数,MaxZ=x1+x2,决策变量,精选,20,线性规划模型的构建,Step2定义目标函数,MaxZ=$34x1+$40 x2,系数,精选,21,精选,22,线性规划模型的构建,Step3描述约束条件,MaxZ=$34x1+$40 x2,48(挤压工时限制),精选,23,线性规划模型的构建,Step3描述约束条件,MaxZ=$34x1+$40 x2,4x1+6x248(挤压工时限制),系数,精选,24,线性规划模型的构建,Step3描述约束条件,MaxZ=$34x1+$40 x2,4x1+6x248(挤压工时限制)2x1+2x218(装箱工时限制)2x1+x216(原材料添加剂),精选,25,线性规划模型求解,图解法,181614121086420,x1,x2,4x1+6x248(挤压工时限制),(12,0),(0,8),|24681012141618,精选,26,线性规划模型求解,图解法,181614121086420,|24681012141618,x1,x2,4x1+6x248(挤压工时限制),(9,0),(0,9),2x1+2x218(装箱工时限制),精选,27,线性规划模型求解,图解法,181614121086420,|24681012141618,x1,x2,4x1+6x248(挤压工时限制),(8,0),(0,16),2x1+2x218(装箱工时限制),2x1+x216(原材料添加剂),精选,28,线性规划模型求解,图解法,181614121086420,|24681012141618,x1,x2,4x1+6x248(挤压工时限制),2x1+2x218(装箱工时限制),2x1+x216(原材料添加剂),可行域,A,B,C,D,E,精选,29,线性规划模型求解,图解法,181614121086420,|24681012141618,x1,x2,4x1+6x248(挤压工时限制),2x1+2x218(装箱工时限制),2x1+x216(原材料添加剂),A,B,C,D,E(8,0),(0,6.8),x2=-34/40 x1+1/40y,精选,30,线性规划模型求解,图解法,181614121086420,|24681012141618,x1,x2,4x1+6x248(挤压工时限制),2x1+2x218(装箱工时限制),2x1+x216(原材料添加剂),A,B,C,D,E(8,0),(0,6.8),精选,31,线性规划模型求解,图解法,181614121086420,|24681012141618,x1,x2,4x1+6x248(挤压工时限制),2x1+2x218(装箱工时限制),2x1+x216(原材料添加剂),A,B,C,D,E(8,0),(0,6.8),精选,32,线性规划模型求解,图解法,181614121086420,|24681012141618,x1,x2,4x1+6x248(挤压工时限制),2x1+2x218(装箱工时限制),2x1+x216(原材料添加剂),A,B,C,D,E(8,0),(0,6.8),最优解(3,6),精选,33,线性规划模型求解,图解法,|24681012141618,x1,4x1+6x248(挤压工时限制),2x1+2x218(装箱工时限制),2x1+x216(原材料添加剂),D,E(8,0),181614121086420,x2,A,B,C,(0,6.8),最优解(3,6),最优角点,4x1+6x2=482x1+2x2=18,精选,34,例某制造商与不同三个地点的供应商签订合同，由它供货给三个工厂，约束条件是不超过合同所定的数量，但必须满足生产要求。,供应商A400,供应商C500,供应商B700,工厂1需求=600,工厂3需求=300,工厂2需求=500,4,7,6,5,5,5,5,9,8,数字为：运输路线上每吨货物的费率,多起止点问题运量规划问题P175,是单一路径确定后的运量分配后续问题,精选,35,多个货源地可以服务多个目的地。问题：在单一路径规划基础上，为每条路径运输数量进行决策。产量、供给的约束解决方法：线性规划图解法回顾复杂的线性规划,精选,36,运输模型,精选,37,目标函数：Minz,精选,38,LogwareTranlpTranlp00.dat,Itwillhandleaproblemofupto30rowsand30columnssupplyanddemandarenotrequiredtobeequal.Supplyandrequirementsvaluesshouldbeenteredaswhole(integer)numbers.输入的成本可以是小数，但应避免极大或者极小值输入，转换单位让其“正常”,精选,39,更一般的线性规划问题,TRANLAP模组局限：形式固定约束函数无法添加系数供应约束函数只能为最小化形式需求约束函数只能固定为=形式,前面的例子如何解决？,MaxZ=$34x1+$40 x2,4x1+6x248(挤压工时限制)2x1+2x218(装箱工时限制)2x1+x216(原材料添加剂)x1、x20,精选,40,LOGWARELNPROG,最多能解决50个约束、100个变量的线性规划问题软件中右侧的(RHS)values必须0Toreconfigurethematrixforaproblemsizedifferentthanappearsonthescreen,firstclickontheResizebuttonandthenchangethenumberofconstraintsandnumberofvariables.该模组默认解决最小化问题（Obj.Coef为正数），如果是最大化问题，则通过加上“-”号，转化为最小化问题符号类型即为,精选,41,起止点重合的问题运量与运输路径的特殊规划,销售员问题：假设有一个推销员要拜访N个城市，他必须选择所要走的路径，路径的限制是每个城市只能拜访一次，而且最后要回到原来出发的城市。路径的选择目标是要求得的路径路程为所有路径之中的最小值同样的问题，在中国还有另一个描述方法：一个邮递员从邮局出发，到所辖街道投邮件，最后返回邮局，如果他必须走遍所辖的每条街道至少一次，那么他应该如何选择投递路线，使所走的路程最短？这个描述之所以称为中国邮递员问题（ChinesePostmanProblemCPP）特征：在既定运量情况下，用合并运输减少成本的路径规划需要在路径若干站点停留最终回到原起点,精选,42,合理路线制定原则P179,安排车辆负责相互距离最近的站点运输，以使站点之间的行车时间最短,精选,43,安排车辆途径的站点时，应注意使站点群更加紧凑；从距离仓库最远点开始划分站点群站点群内的路线设计，应当不存在路线交叉尽可能使用最大运货量的汽车，满足站点群的需要。取货、送货应该混合安排，不应该在完成全部送货任务之后再取货；对过于遥远而无法归入群落的站点，可以采用其它配送方式，如小卡或外包；,精选,44,实践中合理路线制定方法（1）,扫描法根据运量划分站点群每个站点群的运量用一辆卡车就能解决站点群之间和站点群内部，行车路线不应当存在交叉,a)不合理的线路交叉划分方式,b)合理的线路划分方式,仓库,精选,45,一、扫描法(感知法)P183,在地图或方格图中确定所有站点（含仓库）的位置；自仓库始沿任一方向向外划一条直线。沿顺时针或逆时针方向旋转该直线到与某站点相交。继续旋转，直到最大容量,精选,46,例某公司用厢式货车从货主处取货，图(a)是一天的取货量，单位是件。厢式货车的载货量是10000件。完成所有取货任务需一天时间。公司需要多少条运输路线（即多少部车），每条路线上应该经过哪些站点，每条路线上的站点怎样排序。首先，向北画一条直线，进行逆时针方向“扫描”。这些都是随机决定的。逆时针旋转该直线，直到装载的货物能装上一辆载重10000件的卡车，同时又不超载。一旦所有的站点都分派有车辆，就可以利用“水滴”法安排经过各站点的顺序，图(b)是所列出的最终的路线设计。,优点：迅速得出结果；缺点：10%的平均误差,精选,47,二、站点群内路线设计,节约法（Clarke-Wright）站点群内路径距离优化方法P184目标：是使所有车辆行驶的总里程最短，并进而为所有的站点提供服务的卡车数量最少。首先，假设每个站点都有一辆虚拟的卡车提供服务，随后返回仓库，如图a所示。这时的路线里程最长的。第二步，将两个站点合并到同一条行车路线上，减少一辆运输车，相应缩短路线里程。,精选,48,a)初始路线线路里程,b)将两个站点合并到同一路线的线路里程,仓库,仓库,C,继续考虑站点群中第三个点C的位置（在AB前、AB中间、AB后），逐次迭代.,精选,49,ROUTESEQ模组,用计算机科学的启发式算法解决travelingsales