工厂原材料消耗问题的蒙特卡罗仿真

PAGEPAGE1/9MATLAB理情关键词B件原材料消耗,simulatestheThepaper,basedontherandomnumbersofdailymaterialsconsumptionrandomnumberandreaching,simulatesthemethodsituationoftherawmaterialinventoryinthefactorybytheMonteCarloandmakessimulationontheMATLAB.Consideringmethodproductcostandfactoryproductionscheduling,tofindthesituationthatthefactorycouldmeettheproductionrequirements,meanwhile,obtainthemostproductionthemostproductionbenefitthemostreasonabley: cleodMATLABconsumptionconsumption引言 在一家工厂型公司中，原材料的流通速度越大越好，在购买的公司中囤积的原材料越少越好，这就需要一个管理机制与供应商订购机制相对好的部门，这样可以减少原材料所占工厂的面积，提高原材料的流通速度，但是过低的库存量与过频繁的订购量会造成产品生产成本的提高甚至是工厂生产脱节，无法正常完成生产目标等问题。所以科学合理地制定订货频度以降低产品成本、完成生产任务是工厂型企业的管理人员必须解决的一个重要问题。研究方法与原理 研究方法 蒙特卡罗方法蒙特卡罗方法简介 蒙特卡罗方法又称统计模拟法、随机抽样技术，是一种随机模拟方法，以概率和统计理方法的一种计方法，是随机常的随机解决问题的方法。解的问题一定的概率模型相计算机统计模拟抽样，以问题的解。学、理、工技术以生产管理等方面的问题，一个概率模型随机过问题的解通过对模型程抽样计所随机的统计特，所解的，解度可的标。蒙特卡罗方法以概率统计理要理论，以随机抽样但的，是随机过的和，这问题可一类是定的学问题，计重积、解方等是随机问的生和的问题等。蒙特卡罗方法的原因单省却复推导演般也能够掌握；复杂性分析统科学、科学、用、地、学，性计算机科学等广泛的得的应用。方法的基1造一个符合其点的概率型;2产生一组符合该随机量概率分布特性的随机数值序列；3以随机数值序列作统的抽样输入进行大量的数字拟试验，以得到拟试验值；4拟试验结果进行（如频均进做出释。方法的实现MATLAB程MATLAB主要面对科学计算数据视化数据分析以数值计算的高级技术计算语言和交互式环境，主要包括 MATLAB和Simulink两大部分。其特点能强的数值运算、先进的资料视化能、高阶但简单的程序环境、开放延伸的架、丰富的程序工具箱等等。工厂原材料消耗型的仿真拟已知某工厂生产产品耗用原材料情况如表 1；每次海外订货达天数情况如表2105/30：/MC301：606570758085909510010557810101015201052：46810122035401510XT概率见3：3：X概率P对随机数600.0500~04650.0705~11700.0812~19750.1020~29800.1030~39850.1040~49900.1550~64950.2065~841000.1085~941050.0595~99T4681012概率P0.170.290.330.130.0800~1617~4546~7879~9192~99②变换：程序实现：运用MATLAB工作空间并实现仿真功能的代码为：见附件图：工厂原材料消耗结论（或小结）通过计算仿真实际原材料消耗系统，生动形象地验证了原材料日消耗量、原材料的到货天于工厂正常生产的影响MATLAB1505实际订货与库存处理有一定MATLAB减少运算过程中的误差与特殊值问题。运用蒙特卡罗仿真方法具有一定的普遍性，并可延伸运用至生活、工作、研究的其他领域。参考文献.与应用[M].2007226～241.[3[J].2009104～44.[S].（1）源代码A=0;B=0;G=0;t=0;c=1;x1=0;y1=0;forl=1:kforj=1:iifenda=randint(1,1,[0,99]);ifa>=0&a<=4endifA(1,j)>=B(1,j)E(1,j)=A(1,j)-B(1,j);

G(1,j)=A(1,j)*50;E(1,j)=0;A(1,j+1)=E(1,j);ifc==1ifend

endt(1,j)=T(1,j);c=0