2021-09-12 公式

最新推荐文章于 2025-04-13 18:04:40 发布

ZFORDW

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文章标签：线性代数算法概率论

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/ZFORY/article/details/120249398

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本文探讨了供应链管理中的供应商评估，包括实际供应量、订货量、供货准确率和订单完成率等关键指标。通过熵权法和公式法计算供应商评价值，并提出了一种优化供应商选择的模型，以最小化总费用。同时，考虑了生产过程中的损耗率和每周供应量，确保满足生产和成本目标。

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$\alpha_{ij}：第i家第j周的实际供应量$
$\alpha_i:第i家总供应量$
$\beta_{ij}:第i家第j周的订货量$
$\beta_i:第i家总的订货量$
$\gamma_i:第i家的供货准确率$
$\delta_i:第i家的订单完成率$
$\varepsilon_i :第i家的评价每周供货量$
$\eta_i:第i家的供货量极差$
$\theta_i:第i家的供货量方差$

$\alpha_i=\sum_{j=1}^{240} \alpha_{ij}$

$\beta_i=\sum_{j=1}^{240} \beta_{ij}$

$\varepsilon_i=\dfrac{\beta_i}{240}$

$\gamma_i=1-\dfrac{\left\vert \alpha_i-\beta_i \right\vert}{ \alpha_i}$

$\delta_i=\dfrac{\beta_i}{\alpha_i}$

$\eta_i=max(\alpha_{ij})-min(\alpha_{ij})$

$\theta_i:\dfrac{\sum_{j=1}^{240} (\varepsilon_i- \alpha_{ij})^2}{240}$

$s_i:第i家供应商的熵权法评价值$

$m_i:第i家供应商的公式法平均值$

$a_{ij}(i=1,2,···,n;j=1,2,···,m)$

$A=(a_{ij})_{n \times m}$

$p_{ij}(i=1,2,···,n,j=1,2, ···,m).$

$p_{ij}=\dfrac{a_{ij}}{\sum_{i=1}^{n}a_{ij} },i=1,2,···n,j=1,2,···,m$

$e_{j}=-\dfrac{1}{\ln n}{\sum_{i=1}^{n}p_{ij}\ln p_{ij} },j=1,2,···,m$

$g_j=1-e_j,j=1,2,···,m$

$w_j=\dfrac{g_j}{\sum_{j=1}^{m}g_j},j=1,2,···,m$

$s_i=\sum_{j=1}^{m}w_jp_{ij}$

$z : 供应商数量的总和$

$\min z=\sum_{i=1}^{402}h_i$

$h_i=\begin{cases} 1, & \sum{i_1}>0 \\ 0, & \sum{i_1}=0 \end{cases}$

$x_{ij}= \begin{cases} 1, & \text{第i周第j家有供应} \\ 0, & \text{第i周第j家无供应} \end{cases}$

$J=\begin{bmatrix} 2.82\times 10^4\times 2 \\2.82\times 10^4\\\vdots\\2.82\times 10^4\ \end{bmatrix}$

$x_{ij}\times \varepsilon_i\ge J$

$w_j:第i周的费用$

$w : 24 周总费用$

$g_i:每周供应量生产所得产品的量 (m^3)$

$\bar{s}:平均损耗率$

$\min w=\sum_{i=1}^{24}w_j$

$s.t.\begin{cases} w_j=\sum_{i=1}^{402}(1.2m_{i1}h_i+1.1m_{i2}h_im_{i3}h_i)\\ \sum_{l=1}^{j}g_l(1-\bar{s})-(j+1)\times 2.82 \times 10^4\ge0\\g_i=\dfrac{m_{i1}h_i}{0.6}+\dfrac{m_{i2}h_i}{0.66}+\dfrac{m_{i3}h_i}{0.72} \end{cases}$