联合需求计划JRP

JRP即联合需求计划,是JAD技术子集,主要用于收集需求,是成本较高但有效的需求获取方法。实施JRP要把握多项原则,如制定详细议程、按时间安排进行、完整记录内容、避免用专业术语等,以确保需求收集顺利。

JRP,全称Joint Requirements Planning,可翻译为联合需求计划,其基本思想是通过召开一系列高度结构化的分组会议,快速地分析问题、定义需求。

其基本思想是通过召开一系列高度结构化的分组会议,快速地分析问题、定义需求。它是JAD(Joint Application Development)技术的一个子集。JRP的主要意思是收集需求,而不是对需求进行分析和验证。JRP是一种相对来说成本较高但十分有效的需求获取方法。

实施JRP时应把握以下主要原则:

1、在JRP实施之前,应制定详细的议程,并严格按议程进行;

2、按既定的时间安排进行;

3、尽量完整地记录会议期间的内容;

4、在讨论期间尽量避免使用专业术语;

5、充分运用解决冲突的技能;

6、会议期间设定充分的间歇时间;

7、鼓励团队取得一致的意见;

8、保证参加JRP的所有人员能够遵守事先约定的规则。

### 联合补货问题 (Joint Replenishment Problem, JRP) 联合补货问题是供应链管理中的经典优化问题之一,其目标是在满足需求的同时最小化总成本。该问题通常涉及多个物品的库存管理和补货决策,在考虑固定订购费用和存储成本的情况下制定最优策略。 #### 数学模型描述 JRP 的核心在于协调不同商品之间的补货周期以减少总的订货次数及其相关成本。假设存在一组 \( n \) 种商品,每种商品有各自的单位持有成本 \( h_i \),以及固定的共同订货成本 \( K_c \) 和单个商品订货成本 \( K_i \)[^2]。对于时间离散的情况,可以定义如下变量: - \( T \): 补货周期长度; - \( Q_{i}^{t} \): 商品 \( i \) 在第 \( t \) 周期内的订单数量; - \( I_{i}^{t} \): 商品 \( i \) 在第 \( t \) 周期内的期末库存水平; 目标函数通常是使总成本最小化,包括订货成本、运输成本和持有成本[^3]: \[ Z(T) = \sum_{i=1}^{n}\left( \frac{K_i}{T} + \frac{h_i D_i T}{2} \right)+\frac{K_c}{T} \] 其中: - \( D_i \): 商品 \( i \) 的年均需求量; - \( h_i \): 单位时间内商品 \( i \) 的持有成本系数; - \( K_i \): 商品 \( i \) 的单独订货成本; - \( K_c \): 所有商品共有的订货成本。 #### 解决方案概述 针对 JRP 问题,已提出了多种求解方法,主要包括精确算法和启发式算法两大类。 ##### 精确算法 动态规划是一种常用的精确方法来解决小型实例下的 JRP 问题。通过构建状态转移方程并利用 Bellman 方程迭代计算全局最优解。然而由于组合爆炸效应,这种方法仅适用于规模较小的问题场景[^4]。 ##### 启发式与元启发式算法 为了应对更大规模的实际应用案例,研究者开发了许多高效的近似算法,比如遗传算法(GA), 模拟退火(Simulated Annealing), 差分进化(Differential Evolution)等。这些技术能够在合理的时间范围内找到接近理论最佳值的结果[^5]。 以下是基于 Python 编写的简单模拟退火算法框架用于求解 JRP: ```python import random import math def simulated_annealing(initial_solution, cost_function, max_iterations, initial_temperature): current_solution = initial_solution[:] best_solution = current_solution[:] temperature = initial_temperature for iteration in range(max_iterations): neighbor = generate_neighbor(current_solution) delta_cost = cost_function(neighbor) - cost_function(current_solution) if delta_cost < 0 or random.uniform(0, 1) < math.exp(-delta_cost / temperature): current_solution = neighbor if cost_function(current_solution) < cost_function(best_solution): best_solution = current_solution temperature *= 0.99 # Cooling schedule return best_solution def generate_neighbor(solution): index_to_modify = random.randint(0, len(solution)-1) new_value = solution[index_to_modify] * random.uniform(0.8, 1.2) modified_solution = solution.copy() modified_solution[index_to_modify] = round(new_value, 2) return modified_solution # Example usage of the function with dummy data initial_sol = [random.random() for _ in range(5)] cost_func = lambda sol: sum([abs(x-0.5)**2 for x in sol]) # Dummy cost func. result = simulated_annealing(initial_sol, cost_func, 1000, 100) print(result) ```
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值