6、具有不确定提前期的易腐库存鲁棒控制

易腐库存鲁棒控制方法研究

具有不确定提前期的易腐库存鲁棒控制

1. 问题定义与假设

我们聚焦于具有提前期不确定性和易腐产品的库存系统控制问题。该问题旨在计算订单数量,同时平衡两个相互冲突的目标:按时交付足够数量的产品和降低库存水平。库存控制系统的目的是确定何时以及订购多少产品,这一决策应基于当前库存状态、预期需求、提前期、可能的延迟和其他成本因素。

以下是为构建模型和研究问题所做的假设:
1. 审查周期恒定,为一天。
2. 产品按先进先出(FIFO)政策销售。
3. 库存中仅有一种产品。
4. 提前期 ( s ) 可能不确定。
5. 允许缺货,但不补货,多余需求丢失。
6. 每个周期有一个库存点。
7. 需求是随时间变化的函数。
8. 物品一进入库存就开始变质。
9. 保质期 ( l ) 固定且事先已知,同一批次的物品在 ( l ) 天后过期成为不可销售的废品,丢失的单位不替换。

应用的库存模型符号表示如下表:
| 符号 | 定义 |
| — | — |
| ( N ) | 模拟时间范围的长度 |
| ( k \in {1,2,\cdots,N} ) | 离散时间 |
| ( l ) | 产品的保质期 |
| ( i \in {1,2,\cdots,l} ) | 状态变量的索引 |
| ( s ) | 提前期 |
| ( s\Delta ) | 不确定提前期 |
| ( s_0 ) | 名义提前期 |
| ( \Delta ) | 提前期扰动 |
| ( d_{max} ) | 一个周期 ( k ) 内的最大

【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率与经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网与交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟与拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理与迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用与改进。
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