大型煤炭企业生产和供给问题Word格式.docx
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25
4
庞庄
225000
310
22
5
三河尖
56000
298
30000
38
6
权台
166000
289
50000
17
7
旗山
148000
293
90000
18
合计
855000
376000
打算期内，该煤炭企业有5个要紧客户，需求情形见表3,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形
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
200000
450
80000
520
35
650
60000
540
670
700
30
100000
480
40000
730
40
570
380000
140000
180000
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形。
请依照所给数据及查阅相关资料解决以下问题：
1、确定哪些因素阻碍洗煤厂洗出精煤数量，并建立各洗煤厂的精煤产量模型。
2、煤炭企业按照〝以销定产〞的原那么，依照年初的销售打算来安排一年的生产。
由于受生产能力等限制，能够部分满足客户需求。
假如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样模型，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，还应该考虑客户中意度因素，专门是要尽量提高一些长期重要客户的中意度，以保证企业的可连续进展。
阻碍煤炭企业客户中意度的因素要紧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中意度的煤炭企业生产和供给的一样模型，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，煤炭企业应该第一满足其需求；
客户2、客户3为煤炭企业较重要客户；
客户4、客户5为一样客户。
为保证客户中意度，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刻的敏锐性越来越强。
在如此的背景下，以响应时刻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刻敏锐性的增强，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，请你尝试建立时刻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。
二、问题分析：
依照对七个矿井生产能力、成本,洗选能力、成本的研究以及五个要紧客户的需求情形；
问题〔一〕：
对附表中所给的五个矿井数据做分析，可知阻碍洗煤厂洗出精煤数量的因素有入洗原煤的数量、灰分；
用matble分别对附表中五个矿井中三个数据做拟合，建立各洗煤厂的精煤产量模型；
问题〔二〕：
在只考虑部分满足客户需求的前提下，使企业获得最大的利益，对七个矿井的生产能力、成本等一系列因素进行分析，建立建立最优化数学模型来求解该问题，利用lingo软件进行求解，最终给出煤炭企业进行生产和供给决策；
问题〔三〕：
客户的中意程度我们只从满足客户订单数来表示中意度；
矿井生产煤量是有一定限制的，建立模型在完全满足客户订单的前提下，是否需要外购煤，建立同时考虑利润和客户中意度的煤炭企业生产和供给的一样模型，并用模型对所给煤炭企业进行生产和供给决策。
三、模型假设：
1，假设每个厂入洗原煤总量减去精煤或块煤产量，在减去洗损数量剩余的为混煤数量。
2，制造商具有足够大的生产能力,需求量的大小关于制造完成时刻没有阻碍;
四、符号说明：
--------------入洗原煤的数量〔吨〕
-------------入洗原煤中所含的灰度
--------------冶炼精煤的产量〔吨〕
------------煤炭企业的整体利润〔元〕
-------------七个矿井开采原煤所需要的总成本〔元〕
-------------七个矿井冶炼精煤所需要的总成本〔元〕
------------煤炭运送到客户所需要的总成本〔元〕
-------------卖给客户的原煤的总销售额〔元〕
------------卖给客户冶炼精煤的总销售额〔元〕
-------------卖给客户其他精煤的总销售额〔元〕
--------------卖给客户混煤的总销售额〔元〕
-------------第i种煤种〔原煤、精煤、其他精煤、混煤〕在第j个矿井的生产能力约束〔
〕
-----------第i种煤种〔原煤、精煤、其他精煤、混煤〕在第j个矿井的生产成本（
）
------------第i种煤种〔原煤、精煤、其他精煤、混煤〕在第j个客户处的需求约束（
------------第i种煤种〔原煤、精煤、其他精煤、混煤〕在第j个客户处的现实价格〔单位价格-单位运费〕（
-----------第i种外购煤煤种〔原煤、精煤、其他精煤、混煤〕在第j个客户处的现实成本〔购买价格+运费〕
----------第i种煤种〔原煤、精煤、其他精煤、混煤〕在第j个客户处的价格（
--------第i种煤种〔原煤、精煤、其他精煤、混煤〕由第j个矿井销往第k个客户的数量（
--------第j个矿井洗煤得到第i种煤种〔精煤或其他精煤，混煤〕占被洗煤重量的百分比（
---------------外购煤量〔包括原煤、冶炼精煤、其他精煤和混煤〕〔
-------------第i种煤运往j客户的价格〔
--------------外购煤的成本〔元〕
A-----提早存煤造成的差价阻碍
B1-------生产方拖期造成的价格阻碍 库存成本
B2-------分销商拖期造成的差价阻碍 拖延成本
H------最大成本
N-------设定惩处最大限额
------ 实际完成交易所用时刻
-----一样规定的交易周期
----------拖期惩处因子
----------提早惩处因子
五、模型建立与求解：
分别对附表中五个矿井中入洗原煤的数量、入洗原煤的灰分、冶炼精煤的产量、回收率、冶炼精煤的灰度、洗损产量和洗损率进行分析，从而得出阻碍因素是入洗原煤的数量、入洗原煤的数量，
利用matble进行拟合得出各洗煤厂的精煤产量模型：
夹河洗煤厂的精煤产量模型：
-------------
（1）
庞庄洗煤厂的精煤产量模型：
--------------〔2〕
三河尖洗煤厂的精煤产量模型：
------------〔3〕
权台洗煤厂的精煤产量模型：
-------------〔4〕
旗山洗煤厂的精煤产量模型：
----------------〔5〕
依照题意，煤炭企业以追求整体利润为目标进行生产和供给的决策。
通过对问题的分析，我们选择建立最优化数学模型来求解该问题。
目标函数为整体利润，其由商品成本、价格、运费等因素决定:
目标函数：
约束条件：
矿井生产能力约束：
混煤约束：
精煤约束：
其他精煤约束：
客户需求约束：
对数据进行整理得：
第j个矿井洗的第i种煤种占被洗煤重量的百分比：
Pij
34.63%
23.37%
33.80%
66.39%
48.53%
35.40%
45.45%
57.17%
17.50%
33.07%
第i种煤在第j个矿井的生产能：
Aij
33244.8
25707
10140
33195
43677
33984
49995
17151
8750
29763
单位：
吨
第i种煤在第j个矿井的生产成本：
Bij
370
332
336
306
311
注：
成本为零表示无法生产
第i种煤种在第j个客户处的需求约束
Cij
400000
第i种煤种在第j个客户处的现实价格：
Dij
415
440
445
625
640
790
485
515
535
元
利用lingo软件求以上数学模型，可得到以下结果：
VariableValueReducedCost
X（1,1,4）85000.000.000000
X（1,2,5）65000.000.000000
X（1,4,4）10707.000.000000
X（1,4,5）15000.000.000000
X（1,5,1）5847.0000.000000
X（1,5,4）4293.0000.000000
X（2,3,3）11512.670.000000
X（3,6,3）3234.6090.000000
X（3,6,4）18803.550.000000
X（3,7,4）21196.450.000000
X（4,3,5）33984.000.000000
X（4,4,1）34643.000.000000
X（4,4,2）13086.000.000000
X（4,4,5）2266.0000.000000
X（4,5,2）17151.000.000000
X（4,6,5）8750.0000.000000
X（4,7,2）29763.000.000000
依照以上的结果，我们能够给出煤炭企业进行生产和供给决策：
矿井打算生产表：
矿井
煤种
宅城
夹河
庞庄
权台
旗山
精煤
11513
22038
21196
打算销售供给表：
客户
5847
3235
34643
42849
11016
问题〔三〕
此题考虑客户中意度时我们认为由已满足客户需求量与客户需求量的比值来决定，长期客户对公司的利益比其他两种客户大，因此相当于卖给长期客户就能够得到12倍的利益，而重要客户能够得到6倍的利益，最后的一样客户能够得到1倍的利益，从而得到下表：
5400
---
6240
3900
3240
4070
4200
单位：
元/吨
也许矿井本身不能满足客户的需求量，能够以外购的形式来满足客户，外购煤量：
外购原煤量：
外购冶炼精煤量：
外购其他精煤量：
外购混煤量：
外购煤的价格：
720
550
675
725
555
490
680
560
470
660
710
因此外购成本为：
混煤的约束条件：
精煤的约束条件：
其他精煤的约束条件：
用lingon多模型求解的：
问题〔四〕
在进行决策时从供应链整体利益动身,制定出供应链响应时刻,以确保整体收益最大化。
在基于时刻竞争环境下的MTO生产模式中,为了满足多变的市场需求,专门是在定制化生产的情形下,集中决策是有必要而且能够实现的。
目标函数初定：
人们在研究主生产打算时，不仅要考虑产品延期完工对企业的不利阻碍，而且考虑提早完工给企业带来的不利阻碍，理想的情形是所有煤恰好在规定的交货时刻完工交货，为此建立数学模型时应在满足工厂能力需求的前提下尽量减少提早存煤和拖期所造成的阻碍，假设拖期和提早惩处因子各设定成
分别为〔元/天〕
，分别为〔元/天〕
设定一个惩处总值N，实际时刻t1，规定时刻t2，
那么有
N的最小的情形下求最大利润
我们只考虑生产商 分销商在存煤拖期造成的时刻阻碍下，来运算价格与整体利润之间的关系。
参考资料：
1.数学模型姜启源谢金星叶俊高等教育出版社2003年8月第3版
2.:
//wenku.baidu/view/b0091a23192e45361066f535.html
附录
程序一：
夹河洗煤厂
x=[91188,93914,95395,79019,72997,75884,69714,80368,77006,50214,62637,81306,84534,88649,90242,66928,96011,76151,74957,83284,53430,52547,47155,34827];
y=[31.27,32.59,33.96,31.24,34.67,28.01,27.93,26.68,25.89,16.94,37.85,33.39,31.95,44.31,46.98,39.47,51.57,39.85,43.49,48.09,38.56,38.68,39.25,31.29];
z=[52253,52655,52493,45495,30479,32801,29873,28431,21667,25087,22748,30687,42420,32327,25826,25366,25432,27231,12812,24936,11462,3142,0,0];
f1=@（x,y,p）（p
（1）+p
（2）*x+p（3）*y）;
f2=@（p）（sum（（f1（x,y,p）-z）.^2））;
fun=f2（sym（'
[p1p2p3]'
））;
[p1p2p3]=solve（diff（fun,'
p1'
）,diff（fun,'
p2'
p3'
a=vpa（[p1p2p3],3）%这确实是你要求的a0到a5
庞庄洗煤厂：
x=[17500,31506,14876,25417,26149,31180,54003,68758,66842,15843,28040,40167,25637,74850,76157,93033,105212,21487,18431,21761,31532,62789,31442,39613];
y=[27.63,28.89,28.03,30.55,29.63,32.79,36.29,37.87,39.61,39.03,36.78,37.45,17.44,38.97,40.96,32.08,50.47,49.71,28.15,20.51,22.47,32.71,21.55,16.85];
z=[12250,18473,7756,6677,7780,3298,8168,7830,1400,1000,0,0,0,7380,6185,4271,6000,4000,4000,13397,13945,14906,12192,16778];
>
fun=f2（sym（'
a=
[.166e5,.474e-1,-348.]
x=[8000,8000,4000,3000,3000,3971,4000,4000,2600,5000,6000,5800,1713,3448,25924,32508,17228,19717,29500,28800,30100,16040,16000,12547];
y=[18.29,18.91,20.58,21.68,21.68,16.39,21.92,21.66,23.32,21.37,20.74,21.49,19.05,17.01,21.15,22.14,19.91,13.31,20.64,21.9,21.94,22.98,22.55,24.6];
z=[4169,4078,0,0,0,361,0,0,1211,0,1020,1680,1439,3000,8457,6240,7672,9464,12910,11707,12036,5620,6018,1502];
[.710e4,.384,-370.]
权台洗煤厂
x=[28517,25899,27579,28594,27506,17706,23644,30482,67936,17202,26589,11375,23538,19420,21731,21273,23540,30165,18125,21463,23092,27421,32393,31242];
y=[23.76,23.17,21.32,23.72,24.1,23.18,23.46,22.67,22.87,22.27,23.03,21.91,27.97,27.46,25.97,22.8,29.13,25.79,23.88,19.9,25.09,25.23,23.41,20.87];
z=[9135,10514,12995,11805,10930,4050,9097,14910,46246,14622,22601,9669,18360,15342,17168,16806,17655,23830,14864,18334,18243,22315,26100,26297];
[-.699e4,.655,296.]
旗山洗煤厂
x=[6628,4280,11650,2461,5348,8399,15049,99815,20247,10076,6403,12671,10519,13879,18805,11385,12615,20973,9574,19408,18255,10704,11444,13588];
y=[21.2,
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