生产人员在企业生产中的合理分配Word文档格式.docx
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因此其成果不仅可以用于预防交通阻塞为目的的进行流入交通控制,还可以应用于轻微阻塞条件下的流入交通控制[15]。
由此可见,线性规划的应用是非常广泛的,涉及很多领域。
1.3课题的提出及其意义
生产计划工作是企业的一项重要的基础性工作是企业管理的重要组成部分,它的编制实施检查调整是组织企业生产经营的重要环节,不论是计划经济,还是市场经济,对企业内部而言,只有制定出科学合理的生产计划,才能做到生产的高效、优质、低耗、企业才能获得最大经济效益[9]。
在某种意义上,越是市场经济,企业内部的计划性就越强。
因此,不断强化计划工作,优化生产计划提高计划工作质量就显得十分重要了。
本课题针对资阳市中和雪莲食品加工厂生产计划、人员调配、生产成本等实际状况,研究分析企业当前所面临的实际情况,同时借鉴其他国内食品加工企业优化生产模型应用于实践成功的基础上,利用线性规划科技,建立一个可行的生产计划优化模型,从而帮助企业降低其总成本费用,提高其总体经济效益。
1.4研究思路
首先,本文在前言中阐述了线性规划的相关内容及其应用,并且提出了本文研究的主要课题。
其次在第二章中以资阳市中和雪莲食品加工厂为例,建立的该课题研究的线性规划模型,并求出最优方案。
文章的第三章对该模型结果进行分析,并提出该模型的不足之处,以及有待解决的问题。
最后则使对全文进行总结。
2企业统筹安排生产优化模型
为了降低整个生产成本费用,我们必须把握住其消耗资金的关键部分,即,针对其具体的成本支出的各个环节建立起合理的线性规划模型,以及建立相应的约束条件。
2.1基本线性规划数学模型
线性规划所研究的问题主要有两类:
一类是已给定一定数量的人力和物力资源,如何用这些资源完成最大量的任务;
另一类是已给定一项任务,如何统筹安排,才能以最小量的资源去完成这项任务。
即有关“多、快、好、省”的最优化问题。
线性规划的数学模型的一般形式[12]-[13]是:
当约束为:
求目标函数
。
式中
,…,
;
,…,
都是问题给定的常数。
约束条件分两部分,线性方程组叫主约束条件,变量的约束叫约束(决策)变量,满足约束的
,
叫可行解,其相应的S值叫最优值。
当约束方程组是线性等式,
和目标函数最小,则称标准型数学模型[3]。
否则是非标准型数学模型。
对于非标准化模型都可以化为标准型。
标准化后目标函数不变,
,因此求解时只需讨论它的标准型即可。
2.2优化生产成本的线性规划数学模型实例
2.2.1问题的提出
资阳市中和雪莲食品加工厂现主要生产糕点和糖果类食品,分别用A、B表示这两种食品,现有50名熟练工人,已知一名熟练工人每小时可以加工10kgA或6kgB。
根据合同预定,在接下来的8个星期内该两种食品每周的需求量将急剧上升。
见表1所示。
为此该厂决定到第八周末培训出50名新的工人,2班生产。
已知一名工人每周工作40小时,一名熟练工人用两周的时间可以培训出不多于3名新工人(培训期间熟练工人和被培训工人都不参加生产)。
熟练工人每周工资为360元,新工人培训期间工资为120元,培训结束参加工作后,工资每周240元,生产效率同熟练工人。
在培训的过度期间,很多熟练工人愿加班生产,工厂决定安排部分工人每周加班20小时,每加班1小时支付加班工资12元。
如果预定的食品不能按期交货,每推迟一周的赔偿费为:
食品A——0.50元/(千克*周);
食品B——0.60元/(千克*周)。
但是购货合同规定所有产品必须在第八周末全部交付。
在上述各条件下,工厂应该如何做出合理的安排,使得各项费用的总和最小?
表1市场对食品的需求(单位:
吨/周)
1
2
3
4
5
6
7
8
A(糕点)
10
12
16
20
B(糖果)
7.2
8.4
10.8
2.2.2问题分析
根据题意,不妨假设新工人的培训时间为2周,每周都在周一开始抽调熟练工人对新工人进行培训。
参加培训的新工人中途不能退出。
根据这个假设,在第八周工厂就不再抽调熟练工人,也不再招收新工人进行培训。
由于生产线以及生产计划的安排,一名工人在一周内不调换生产食品的种类,即一名工人一周内只能生产一种食品。
所有的食品在第八周末要全部交付出去(履行合同)。
2.2.3确定决策变量及符号说明
:
第i周安排生产食品A的工人数;
第i周安排生产食品B的工人数;
第i周安排生产食品A的加班熟练工人数;
第i周安排生产食品B的加班熟练工人数;
第i周开始调出来培训新工人的熟练工人数;
第i周开始接受培训的新工人数;
第i周周末能按期交货的食品A的数量;
第i周周末能按期交货的食品B的数量;
第i周市场对食品A的需求量;
第i周市场对食品B的需求量;
2.2.4确定目标函数
根据题意,要求总费用最小,则其应该包括以下几项:
1)50个熟练工人的工资,由已知条件可知,它是一个常数,50*360*8=144000。
2)熟练工人的加班费用为
(1)
3)新工人培训时的工资及生产食品时的工资。
由于新工人培训时间为2周,2周后在下去生产,在第八周就没有招收新工人进行培训。
则第i周新招收工人培训时期的工资总额为
,而第i周新培训的工人的生产时间为
周,故他们生产时的工资总额为
,所以新工人培训及生产时期的工资总额为:
(2)
4)每一周未按时交货时要付赔偿费,由于第八周必须全部交货,故第八周就没有赔偿费,得到的总赔偿费为:
(3)
综上所述,由解得的工资常数和
(1),
(2),(3)式得到目标函数为:
(4)
2.2.5确定约束条件
1)食品的供应约束
到第k周周末,工人共生产了食品A的数量为:
(5)
生产食品B的数量为:
(6)
到第k周周末未能按时交付的食品A和食品B的数量分别为
、
,则未能按时交付的与已经生产的食品之和就是第k周的食品需求量,得到的约束条件为:
(7)
(8)
其中k=1,2,3,4,5,6,7,当k=8时,即第八周周末时,应交付A食品116000(千克),应交付B食品79200(千克),则得到其他两个食品供应约束为:
(9)
(10)
2)上班工人人数约束
由于一个熟练工人一旦被调去培训新工人,至少要培训2周时间,即本周抽去培训新工人的熟练工人,下一周还不能够参加生产,故第一、二周上班的工人人数约束为:
(11)
(12)
从第三周开始那些培训出来的新工人就可以参加生产了,故得到约束条件为:
(13)
又由于第八周不再抽调熟练工人去培训新工人,则有
(14)
3)新培训出来的工人和参加加班的熟练工人的约束为:
(15)
(16)
4)显然所有的决策变量
都为非负。
2.2.6建立模型
综合上述分析,根据(4)-(16)式将目标函数和约束条件整理后,得到该问题的数学规划模型为:
2.2.7模型求解
运用LINGO软件[5]编程(主要程序见附录),对上述数学模型进行求解得:
Globaloptimalsolutionfoundatiteration:
536
Objectivevalue:
216960.0
VariableValueReducedCost
U
(1)0.00000040.00000
U
(2)0.000000140.0000
U(3)0.000000240.0000
U(4)0.000000240.0000
U(5)0.000000240.0000
U(6)0.000000240.0000
U(7)0.000000240.0000
U(8)0.000000240.0000
V
(1)0.000000240.0000
V
(2)0.000000240.0000
V(3)0.000000168.0000
V(4)0.000000240.0000
V(5)0.00000096.00000
V(6)0.000000168.0000
V(7)0.000000240.0000
V(8)0.000000240.0000
X
(1)0.000000-400.0000
X
(2)0.000000-200.0000
X(3)84.000000.000000
X(4)22.000000.000000
X(5)91.000000.000000
X(6)93.000000.000000
X(7)0.0000000.000000
X(8)0.0000000.000000
Y
(1)38.000000.000000
Y
(2)38.000000.000000
Y(3)0.000000-144.0000
Y(4)61.000000.000000
Y(5)0.000000-288.0000
Y(6)0.000000-144.0000
Y(7)93.000000.000000
Y(8)100.00000.000000
W
(1)12.000000.000000
W
(2)0.0000000.000000
W(3)2.0000000.000000
W(4)1.0000000.000000
W(5)0.0000000.000000
W(6)2.0000000.000000
W(7)0.0000000.000000
W(8)0.0000000.000000
K
(1)0.0000000.000000
K
(2)0.0000000.000000
K(3)0.0000000.000000
K(4)0.0000000.000000
K(5)0.0000000.000000
K(6)0.0000000.000000
K(7)0.0000000.000000
K(8)0.0000000.000000
N
(1)36.000001680.000
N
(2)0.0000001440.000
N(3)6.0000001200.000
N(4)3.000000960.0000
N(5)0.000000720.0000
N(6)5.000000480.0000
N(7)0.000000240.0000
F1
(1)0.0000000.000000
F1
(2)0.0000000.000000
F1(3)0.0000000.5000000
F1(4)0.0000000.5000000
F1(5)0.0000000.5000000
F1(6)0.0000000.5000000
F1(7)0.0000000.5000000
F2
(1)0.0000000.6000000
F2
(2)0.0000001.200000
F2(3)0.0000000.000000
F2(4)0.0000001.800000
F2(5)0.0000000.000000
F2(6)0.0000000.000000
F2(7)0.0000000.6000000
R1
(1)0.0000001.000000
R1
(2)0.0000000.5000000
R1(3)33600.000.000000
R1(4)8800.0000.000000
R1(5)36400.000.000000
R1(6)37200.000.000000
R1(7)0.0000000.000000
R2
(1)9120.0000.000000
R2
(2)9120.0000.000000
R2(3)0.0000000.6000000
R2(4)14640.000.000000
R2(5)0.0000001.200000
R2(6)0.0000000.6000000
R2(7)22320.000.000000
R2(8)24000.000.000000
因此根据上述结果我们可以得出该加工厂各项费用的最小总和minZ=216960元。
得出的最优安排如表2。
表2最优人员分配表
X
84
22
91
93
y
38
61
100
u
v
w
n
36
0
33600
8800
36400
37200
9120
14640
22320
24000
3对模型结果的分析
通过上述模型我们可以看出,要使该加工厂各项支出总费用最少,则在第一、二、七、八周只生产糖果类食品,在第三、五、六周只生产糕点类食品,而在第四周则同时生产2种食品。
通过这个模型结果我们还可以看出,在第一周就应该开始培训新工人,使其更快速的加入食品的生产行列,为工厂创造经济效益。
同时通过该图表我们还可以看出,不加班也能为工厂节约成本,使其总费用最小。
通过该模型我们求出了该食品加工厂生产计划的最优安排,并且具有一定的可行性。
但是该模型只是在理想的情况下建立的,有一定的局限性,还有一些需要改进的问题:
1)在本规划模型建的建立过程中,各项生产数据是由计划人员手工录入,数据来源的精确程度在很大方面影响着线性规划优化计算结果的质量。
2)模型建立的前提是新工人的培训时间为2周,这只是我们的假设,而实际培训的时间应因现实而定。
3)对于生产过程中上班工人的总人数都是正常情况下,而没有考虑工人是否因某些因素不能正常上班的情况。
4)在整个生产过程中,只考虑设备正常运转,而没有考虑因设备损坏所造成的停产因素。
5)发货的产品必须符合其相应质量要求,本模型是在所有成品中没有不合格产品的基础上建立的,而没有考虑其不合格的部分。
只有解决上述几个不足的地方,我们才可以使该线性规划模型得到较大的推广和应用。
从而到达降低企业成本,取的最大效益的目的。
4总结
在该课题的开发研究和模型建立求解过程中,结合线性规划的特点和实用性制定了相应的研究路线。
现在该生产计划优化模型已经开发成并投入使用达到了一定效果[1][8]。
利用线性规划技术,根据企业的生产实际,以利润最大为线性规划目标函数确定生产方案将线性规划技术和数据库技术相结合,在以企业利润最大为目标的基础上,计划模型能自动生成线性规划方程矩阵,并且自动产生计算结果。
同时,该模型考虑到了当前企业利润、成本、市场需求、各阶层人员分配等因素,反映了企业的生产经营情况,从而使企业的生产目标更为明确。
推动该企业的不断发展。
总之本课题的目的是利用建模方法[3]和线性规划技术对企业的生产计划进行优化,使其生产成本最低,资源消耗最少,人员分配合理,从而使其利润最大化。
参考文献
[1]郭锦标.线性规划技术在石油化工行业中的应用[J].北京:
中国石化石油化工科学研究院,2003,2(03)p:
31-35
[2]修立军.线性规划模型的知识表示及其算法研究[J].北京:
中国运筹学会,2005,12(03):
477-485
[3]姜启源等.数学模型[M].北京:
高等教育出版社,2003
[4]高国成,王幼军.线性规划的筛选迭代算法[M].运筹与管理,2006,(04)
[5]谢金星,薛毅.优化建模与LINGO/LINDO软件[M].北京:
清华大学出版社,2004
[6]张秀媛.模糊线性规划在公共交通调度中的应用[J].秦皇岛:
中国运筹学会,2004,07(01):
222-229
[7]洪文.利用LINDO软件求解目标规划[J].安徽大学学报(自然科学版),2001,(02)
[8]刘大有,姜丽,曹东军.模糊线性规划饲料配方模型的建立和应用[J].电子学报,2001
[9]曾玲.线性规划与生产决策[J].桂林电子工业学院学报2003,(02):
10-15
[10]薛嘉庆.最优化原理与方法[M].北京:
冶金工业出版社,2002
[11]韦鹤平.最优化技术应用[M].上海:
同济大学出版社,2001
[12]运筹学教材编写组.运筹学[M].北京:
清华大学出版社,2005
[13]李炳军.运筹学[M].北京:
中国农业出版社,2007
[14]赵秋红.几类物流优化模型的研究[D].北京:
北京航空航天大学,2002
[15]石爱菊,周林.公交车优化调度中的几个问题的研究[J].数学的实践与认识,2002,32
(2)p:
189-194
[16]傅立平,李硕.可变信息标志系统(CMS)选址优化模型[J].交通运输系统工程与信息,2005,5(05):
22-26
[17]BuckleyJJ.Solvingpossibilisticlinearprogrammingproblems[J]FuzzySetsandSystems,1989,03(01):
329-341
[18]LeeES,LiR.Fuzzymultipleobjectiveprogrammingandcompromiseprogrammingwithparetoopt
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