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楼主: menghyzhj

供应链建模需要数学建模基础吗

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发表于 2005-10-11 23:08 | 只看该作者
数理统计很重要

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发表于 2005-10-12 00:18 | 只看该作者
运筹、启发式算法等都是用来优化了,是建模后期的工作了
统计是必须的,因为模型运行必须有数据,而数据来源于实际观察及对其的分析,如一般的输入数据的随机分布;另外在模型建立后,对于输出数据还要进行分析统计,得到我们需要的信息
建模还需要的基础知识取决于建模的内容,进行哪方面的建模需要对该方面的基础知识有所了解,如配送建模、生产线建模等
另外,建模还需要学习排除建模方法在外的建模理论知识,这是必须的,如如何选择建模范围、建模细致度、如何假设、如何取舍、如何确定需要使用的数据,还有建模的一般步骤

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日期:2006-04-16 22:44:45马上有对象
日期:2014-02-19 11:55:14马上有钱
日期:2014-02-19 11:55:14马上有房
日期:2014-02-19 11:55:14马上有车
日期:2014-02-19 11:55:142012新春纪念徽章
日期:2012-02-13 15:11:522012新春纪念徽章
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日期:2012-02-13 15:11:52
13#
发表于 2005-10-13 00:44 | 只看该作者
今天看了一篇论文正好讲了这个方面,贴出来共享.

下面介绍一些常用的供应链建模方法 。
[28]
? 数学规划方法
数学规划方法一般是指采用整数规划 (IP)或混合整数规划 (MIP)来描述和
求解问题模型。使用数学规划方法建模型的供应链一般都用于策略性决策,建
立的模型可以覆盖供应链管理中的所有决策领域。目前一般使用分支定界法、
拉格兰奇(Lagrange)松弛方法、本德 (Bender)分解方法和行因子化方法等来求解
建立的问题模型。使用数学规划方法建立供应链模型主要存在两方面的问题:
一方面由于用这种方法建立的模型一般规模比较大,随着供应链的扩大、考虑
范围的扩展,模型的求解也相应地变得困难;另一方面则是它只能考虑和确定
静态的问题模型,考虑随机因素的能力十分有限,而后者在供应链中几乎无处
不在。
? 近似方法
近似方法在供应链管理中主要用于运作性决策。把近似方法应用于供应链
管理,是从库存管理的角度来处理问题,把其中的生产和运输环节近似为定常
过程。这样建立的供应链模型一般被称作多级库存系统,主要研究在同时考虑
多级库存情况下建立库存控制策略及确定控制参数。对供应链中多级库存问题
的研究表明,它在降低库存、提高用户服务水平等方面能够起相当大的作用,
但还是存在着一些比较明显的缺陷,比如只注重供应链中的库存,而忽视了其
中的生产和运输问题,更不要说与它们之间的协调;目前处理的系统结构都只
限于树状结构,而不是实际的网状结构;对模型的约束太多,由于求解需要,
对需求、延迟时间分布等使用了一些近似假设;忽略了非平稳随机因素的存在。
这些缺陷限制了有关研究结果在实际问题中的应用。除多级库存理论外,在制
造系统研究中用得比较多的排队网理论、流体近似方法等也应该属于此类,它
们能够考虑生产或运输环节的随机性,而且研究得也已经比较深入,因此有可
能在供应链管理研究中作为一种有效方法,但目前在该领域几乎还没有被使用。
? 控制理论法[11]
控制理论法将供应链视为一个动态的控制系统,并对供应链信息流和物流
进行建模。控制理论法采用过程系统工程的观点,非常注意区分供应链系统的
重要状态变量、控制变量、扰动和输出。库存水平和定单数量是重点监控的状
态变量,而生产计划和节点企业之间的定单则代表着系统的控制决策,也就成
为系统的控制变量。这样进行供应链的设计,就类似于为一个动态系统设计合
理的控制决策。其中系统的扰动对应于客户需求的波动,以及系统可能的产出
变化。这些扰动可能是随机变量,也可能是特定模式的变量。另外,系统的输
出就是节点企业之间的物料运送率,以及送达客户的实际配送率。使用控制理
论法建模型的供应链一般都用于经营性决策,比如分析运用不同的库存控制规
则时,该模型的需求放大情况和客户满意程度。
? 模糊数学法[21]
模糊数学法采用模糊集理论,提供一个适当的框架,描述供应链管理中的
不确定性因素。利用模糊数学方法,对于一些不确定性参数的确定,可以根据
专家和管理人员的经验来判断。举例来说,库存管理问题中的客户需求属于不
确定性参数,一般是通过随机分布来建模的。但是随机分布的获取是基于历史
纪录实现的,因此在缺乏历史纪录的情况下,标准的随机分布方法就不太奏效。
而模糊数学法可以用“需求大概等于 dm,但肯定不小于 dl,并且不大于 du”等
形式来描述客户的需求。模糊数学法构建的供应链模型具有一定的可信度,为
供应链的建模带来了新思路。
? Petri net 方法[29]
Petri net 既是图形化的建模语言,也是数学语言。它主要用于分析系统的结
构和行为。由于基本的 Petri net 在建模高层次的、复杂的经营过程模型方面还有
不少缺陷,人们对它提出了扩展,比如着色、时间、分层 Petri net 等,这些扩展
被称为高层的 Petri net。Petri net 有严格的形式化语义、丰富的分析仿真手段。
因而大多数图形化建模方法为了加强仿真分析能力,都将自己的模型影射成
Petri net 模型。Petri net 的优点是模型的操作能力强大。但是 Petri 网方法不直观,
很难映射到需要建模的经营过程,同时模型也会很快就变得巨大,过程的复杂
程度稍微有一些增长就很难理解,不适于建立太复杂的模型。
? Information Systems Architecture-based (ISA) 方法
ISA 方法用于构建供应链中的经营过程,同时将供应链的信息资源(例如,
数据、功能、通信)都映射为分析层次(例如,经营、企业、信息系统和技术),
并可以合理表达信息资源之间的交互关系。ISA 方法目前已经扩展为一系列的规
则,以获取覆盖框架体系中所有单元的模型。ISA 方法将经营组织的各个层次的
不同视图合并,实现模型构建的能力很强。但是相对而言,ISA 方法便于表示经
营过程的静态内容,而对对象互相交互进行描述的动态建模能力却很弱,因此
用 ISA 方法做仿真,分析评价供应链的动态行为就很是有限了。
? Role-based方法
Role-based 方法主要用于表示供应链中不同实体所执行的角色,以及角色之
间的相互作用。模型具有天然的对组织中个体活动进行映射的能力,但是模型
的操作能力有限,例如对于特定统计分布的模型的仿真,其输入和输出难以获
得。同时,因为对以如何运用于经营过程的细节提供的内容很少,因此在模型
实施中很受限制。
? 离散事件仿真方法
Shannon 在 1975 年提出了离散事件仿真方法。企业过程的仿真模型可以帮
助理解经营过程的行为,识别有问题的活动,更容易、更直接、更少风险地对
备选过程作实验比较。Sol提出动态建模方法是一种典型的离散事件建模方法。
该方法的模型定义了三个基本的类:角色、任务和条目(ITEM)。角色代表组织
中执行任务的活动实体。一个或多个角色可以并行工作执行任务,一系列的任
务构成一个经营过程。每个类的实例有三个部分:属性、组件和协调机制。组
件描述作为这个对象一部分的其他对象。每个类实体的协调机制描述实体在自
身环境中对事件的反应。还可以描述属于这三个基本类的复合对象。例如,一
个复合条目的协调机制可以确认组件条目的执行顺序;复合角色的协调机制可
以确认组件角色中的工作划分;复合任务的协调机制可以确认组件子任务的执
行顺序。基于离散事件仿真的分析是目前对经营过程的主要分析方法。要直接
建立经营过程的离散事件仿真模型比较困难,通常都先用别的方法建立经营过
程的模型,再将该模型映射为离散事件仿真模型。
? UML方法
UML 是面向对象的建模语言、面向对象设计的公共标准。最初主要用于软
件系统的设计开发[30 ,目前已逐渐扩展到经营过程建模上来。UML 中的多种模
]
型图,如用例图、静态图、行为图等,都可以用于描述供应链中的经营过程。
为了加强 UML 对经营过程的描述能力,OMG 还专门开发了相应的经营建模规
范。所有的 UML 概念都可以用于经营建模,但一般都为某些领域的通用状况提
供经营模板。UML 用于经营过程建模主要是要建立从经营过程到软件系统的映
射,使得软件系统真正满足经营过程的需求。当前面向对象的编程技术已经成
为主流,采用面向对象的需求分析建模使得从经营过程到软件的映射更加容易,
面向对象的建模技术应该是未来的发展方向。不过,作为一种非结构化的技术,
缺乏分析方法是 UML 在经营过程建模中应用的一个缺陷。
上述建模方法在供应链的仿真实践当中有着广阔的应用。对于一个具体的
供应链仿真建模,有时候可能会采用多种供应链的建模方法,例如后面提到的
ISCM[31]模型的仿真建模就采用了数学规划方法和近似方法。

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