物流系统设计ppt课件.pptx

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1、物流系统设计11.物流系统建设的需要2.经济上的节约3.时间上的考虑4.系统分析的灵活性要求物流系统建模的必要性和原则一、物流系统建模的必要性23.标准化要求模型必须能方便用户,因此要努力使模型标准化、规范化,要尽量采用已有的模型,或者对已有的标准化模型进行某些修改,使之适合所研究的对象系统。物流系统建模的必要性和原则二、物流系统建模的原则(一)建立系统模型的基本要求建立系统模型一般要满足现实性、简明性和标准化三条要求:1.现实性要求现实性要求是指系统模型要在一定程度上较好地反映系统的客观实际,反映系统的本质特征

2、及关系,去掉非本质的特征及关系。2.简明性要求模型的表达方式应明确、简单、抓住本质。4.反馈性要求建模是一个由浅入深、循序渐进的过程。建模时要注意灵敏问题,即留心哪些参数或变量的改变对模型影响特别敏感。32.清晰模型结构要尽可能清晰物流系统建模的必要性和原则(二)建立物流系统模型的基本原则根据系统建模的基本要求,建立物流系统模型时,必须遵循以下几条基本原则:1.切题系统模型应该只包含于研究目的有关的方面,而不是物流系统的所有方面。3.精度要求适当模型的精度要适中,既要保证模型能准确反映系统本质,又要简单明了。4.

3、尽量使用标准模型4物流系统建模思路建模就是将现实世界中的系统原型概括抽象成用某种形式表现的模型。(数学模型)建模是一种创造性劳动。(它既有大量的技术内容,又有反映现实,反映作者思想的艺术内容)模型的变量,通常都包括有可控变量和不可控变量。模型可以表示如下:U=f(xi,yi)式中:U——描述系统功能的效用或准则值,也叫作目标函数;目标函数一般是希望达到最大值(如利润、效益等)或最小值(如成本、支出、亏损等。xi——可控变量;yi——不可控变量,对U有影响;f——目标函数U与变量xi,yi之间的关系函数。上面的关系

4、式加上约束条件就形成一个完整的系统模型5物流系统建模的方法(1)推理分析法(直接分析法)(2)系统模拟法(3)统计分析法(数据分析法)(4)试验分析法(5)主观想象法(6)混合法61.推理分析法(直接分析法)对系统内部结构和特性已经清楚,系统较简单,应确立直接推理分析的基本观点,即利用已知的科学定理和定律,经过分析和推理,得到系统模型,故此法又称为直接分析法。物流系统建模的方法7例1最佳仓库选址问题某公司拟建一新供应仓库供应Pi(i=1,2,…,n)个销售网点。从仓库到各销售点的运输费用与运输量和运输距离的乘积成

5、正比。已知各销售点的物资需用量为Wi(i=1,2,…,n)。应如何选择仓库的位置,才能使总运输费用最低。解:如图所示,图中P1,P2,…,Pn分别表示各销售点的位置;P(x,y)为新选仓库地址。物流系统建模的方法8从仓库P(x,y)到销售点Pi(xi,yi)运输费用为:(根据题目,运输费用与运输量和运输距离的乘积成正比)根据本题的要求,用直接分析法可以得出:从仓库P(x,y)到销售点Pi(xi,yi)运输距离为:(两点间的距离公式)前面是一个点的运输费用,当有n个销售网点时,总的运输费用为:(将每个点的费用求和)

6、上式中S表示总运输费用,即是我们需要的目标函数,按题意是求它的最小值,即min(s)。92.系统模拟法物流系统建模的方法下图是用计算机模拟全球物流网络:此网络中有225个节点、971条边,表示了225个国家(地区、物流企业)之间的物流关系。10113.统计分析法(数据分析法)当系统结构的性质尚不够清楚,可以通过分析已有的数据或试验数据建立系统的模型,这种建立模型的思路就是数据分析法。回归分析是一种常用的数据分析建模法例如:钢板的需求预测防弹背心的保护价值评价加工质量的参数优选物流系统建模的方法124.实验分析法当

7、现有的数据分析不能确定个别变量对整个系统的影响,又不可能做大量试验时,可以在系统上作局部试验,确定关键变量,弄清楚其本质特性及其影响。逐步分析发现矛盾,建立试验模型,直到取得满意的效果为止,这就是实验分析法。物流系统建模的方法某企业物流部的销售物流系统经常通过广告宣传本企业产品,收到不错的效果。例:分析某种产品广告费用与销售量的关系(局部实验推广到整体)13物流系统建模的方法当广告费增加的时候,往往销售额成正比例递增,如上图(a)所示;当某产品广告费用达到一定额度后,销售额不一定随之增加,而是出现一个平台期,如上

8、图(b)所示;每种产品必然有一个最佳广告费用,即最佳广告宣传额度。超出这个额度,宣传过量,反而会适得其反,使销售额下降,如上图(c)所示。145.主观想象法对系统内部结构和特性不清楚,既无足够数据,又不能在系统上做实验,且无法通过人工具体实施。在似乎无法开展建模活动的情形下,可以利用“主观想象”,凭直觉经验来人为地先构想一个模型。例如,我们想研究未来若干年以后的大系统,诸

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