运筹学起源

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ＧＬＰＳ操作指南
http://www2.raidway.ne.jp/~shiimori/glps-tw/
第一章　目标规划法的概要


第二章　数据的输入方法


第三章　设初值


第四章　最优方案计算


第五章　计算结果输出






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E-Mail:shiimori@mail.raidway.ne.jp
Copyright(C)1998 Chen San Zhi , All Rights Reserved.

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第一章目标规划法的概要

一　GLPS的功能和特长
GLPS是 Goal Programming System 的略语，目标规划法的专用软件包。

GLPS是用JAVA语言研制的，企业可以在自己建立的内部网络系统使用。
采用目标绝对优先顺序的方法实现了多目标的最优化。
人工变量在算法理论中没放入，节省了大量内存。
解法是采用有界变量方式的修正单纯型法。
为了提高演算精度，本系统采用自动再反演功能，减少了反复计算所产生的误差，保证了计算结果的正确性。
使用Multiple Pricing 方式。
ＧＬＰＳ使用ＪＡＶＡ语言研制。
可解出最优解，当然单目标的线性规划也可以求出最优解。
二　多目标的目标分析
目标规划法是考虑到多数的目标评价值，在限制条件式满足的数值之间使其差异最小化的一种方法。现有ｍ个的上位目标，其目标值是B1,B2,…,Bm把这些目标成份用矢量B来表示。再进一步把这些目标值分解成X1,X2,X3,…,Xn等下位目标，再把这些下位目标成份用矢量X来表示。还有m×n矩阵中上位目标和下位目标二者之间的关系用A来表示。目标分析式如下：

AX　＝　B X　≥　0
如果这个数学模型有解的话，可用下式目标规划法的数式求出解答。

目标函数：　

eY+　＋　eY-　→　最小化
控制条件：

AX　－　IY+　＋　IY-　＝　0
X,　Y+ ,　Y-　≥　0
这里e是表示从1到m的矢量，Y+、Y-各表示目标超过值和未达成不足值。也是从1到m的矢量，还有I是m × n 的单位矩阵。


三　目标的型态
目标规划法中，在表示目标的过不足补助变量Y+和Y-的系数中用-1、0、1的值适当的决定一个来表示各种型态。下表是各种目标意识型态上的几种方式。

目标型态 目标函数
目标值超过也好不足也好尽可能刚好达成或
最接近目标值 Y+　＋　Y-
目标值超过是没有关系但不能达不到目标值 Y-
目标值不够是无所谓但不能超过 Y+
和目标值没关系只要达成值最小 Y+　－　Y-
和目标值没关系只要达成值最大 Y-　－　Y+


这样多种类的目标型态表示方法是目标规划法的特征。这五种目标型态再加上目标优先顺序的考虑是目标决定的重要手段。目标函数和环境的约束条件比较起来只有优先顺序的有无之差而已，也就是说环境约束条件中的一些条件目标也得先满足不可，这也是重要目标之一。

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第二章数据的输入方法
用户为了进行目标规划法计算，事先准备的数学模型数据文件提供各种信息数据给目标规划法系统（ＧＬＰＳ）这就是数据的输入。用户新建立数据可从主页的运行ＧＬＰＳ计算 → File → New File然后在屏面的文本编辑区(Text Area)根据本章说明的输入方法进行数据输入。应用例的数据可从主页的运行ＧＬＰＳ计算 → File → Open(Sample01 ～ Sample99)打开该当文件后就可以进行最优计算。


GLPS数据分标题部和数据部二种，标题部是表示以下数据的种类。整个数据文件一定由Name开始，最后一定由END结束。

所有字段和字段之间用半角空白或Tab来区分

NAME标题部以后接着用户 键入这个数据文件名（英数字８字以内）一般形式如下： 字段 1 字段 2
NAME 用户的数据文件名


END标题是表示这个数据文件的最后位 置。
字段 1
END

NAME和END之间共分以下五部分标题组成。



ROWS（行信息）
COLUMNS（列信息）
RHS（右边信息）
RANGES
BOUNDS
前面１、２、３项是必要的也必需按照这个顺序输入，后面二项没有关系的可以不必输入。以下详细说明各项功能及输入方法。





一　ROWS（行信息）
这个部分是规定各行条件式的性质及名称。行名称是规定８字节以内的英数字。

标题部分 字段 1
ＲＯＷＳ


数据部分 字段 1 字段 2
条件式种类 行名称


字段1 条件式的种类
N　表示目标函数行没有约束条件
G　大于或等于右边( ≥ RHS)
L　小于或等于右边( ≤ RHS)
E　等于右边( ＝ RHS)

字段2 行名称（８字节以内的英数字）

二　COLUMNS（列信息）
COLUMNS是输入数学模型矩阵的列名称及其矩阵中的值。

标题部分 字段 1
COLUMNS


数据部分 字段 1 字段 2 字段 3 字段 4 字段 5
列名 行名 矩阵值 行名 矩阵值


字段1　列的名称，根据这个列名给予列的矩阵值。
字段2　根据字段1 列名中非零矩阵值位置的对应行名。
字段3　字段1 字段2 所表示位置的矩阵值。

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从CIMS到供应链的动态优化
摘自：计算机世界  
    1973年美国人J.Harrington提出了计算机集成制造系统(CIMS)的概念。20多年来，CIMS已经取得了令人瞩目的发展。但也正是在这段时间里，从科学技术到社会经济均发生了翻天覆地的变革。这些变革一方面对过程制造业提出了一系列挑战，另一方面也涌现出了许多新的科技成果，使以前难以想像的事情成为可能。在我们进入21世纪知识经济时代之际，不能不审视一下CIMS的框架是否能适应新时代的要求?是否应该顺应新时代的发展构筑新的框架?
    21世纪知识社会对过程制造业提出了什么样的挑战呢?简要地说可归结为以下几方面:
    生产力要素结构发生了根本变化；
    产品制造模式发生根本变化；
    组织管理发生巨大变革;
    生产经营由封闭性、地区性向开放性全球化转变;
    可持续发展要求自从1992年在联合国"环境与发展大会"上获得一百多个国家认同后，逐步变成21世纪共同遵守的宪章。这就要求过程工业这个产生最大污染源的部门变成环境友好的清洁生产工业。
    从另一方面看，信息技术的长足进展又为过程工业迎接挑战提供了有力手段及广泛可能性。计算机性能基本上遵循摩尔定律(18个月翻一番)，Internet上的信息流量每6个月就翻一番。
    在上述发展形势下，那种以计算机(C)为核心，以制造系统(M)为对象的CIMS显然已不能适应发展需要，将让位给以网络为核心，以整个供应链为对象的优化集成系统。麻省理工学院查尔斯·法恩在其新著《时钟速度》中强调"在今天拼比竞争力的战场上，一家企业最根本、最核心的竞争力在于对供应链的设计。"
    供应链管理的概念
    供应链涉及范围从新产品的研发、工程设计放大、工厂投运、原料采购、生产制造、储存管理、发配运输和履行订单直到客户服务及市场需求预测这样一个全过程，既可以指所有组成部分均在同一地区的单一独立企业，也可以指由分散在不同地区的许多企业组成的大型公司。这样一个大系统的子系统可以是一个装置、一个车间、一个分厂乃至一个公司。
   在传统的供方驱动生产模式中，生产指标是定死的，生产工厂集中注意在高度自治的工艺过程操作上，并假定厂内的工艺过程操作与工厂环境及外部供应链子系统脱钩，只把它当成外部干扰来考虑，并由工厂控制系统进行补偿处理。
    但在买方市场条件下，必须按需方驱动生产模式运营，即考虑高度动态的市场对生产产量及产品质量的需求，必须在设计未来运营策略时考虑工厂和供应链其余部分之间的动态交互作用。
    构成供应链的子系统可以分成三种类型：
    加工子系统使物料发生物理、化学或生物性质变化的制造系统。
    操作运行子系统指观测和控制加工子系统，也包括所有运行支持系统。
    管理子系统指在供应链中所有的人工决策者，包括操作工、管理人员、供销人员及工程技术人员。
    供应链动态集成系统DSCIS
    供应链动态集成系统DSCIS(DynamicSupplyChainIntegration System)是以整个供应链优化为对象的集成系统，这与传统的CIMS是不相同的。
    第一，管理的本质从过去的"控制"转变为"协调"。竞争形势要求在全球范围内作出快速决策，那种传统的递阶式等级制显然无法适应这种形势。于是管理决策由集中转向分散，管理的本质也由控制转变成协调。分散化决策并不是局部"各自为战"，它要以全球化的信息和知识共享为基础。
    第二，集成的范围不仅是生产制造系统，甚至主要不是企业内部了，而是要把供应商--生产制造商--用户全面集成到一起，从而建立起一个市场需求(用户)反应灵敏、对原料供应变化适应迅速的系统。
    第三，系统的关联手段已不是以计算机为核心，而是以网络为核心，特别是Internet/Intranet技术。上述跨国家地区跨企业的协调管理作用离开网络技术显然是无法实现的。
    第四，优化的目标从传统的成本最低或利润最大转变为使客户最满意和服务创新，这是因为知识经济本质上是服务型经济，如果没有客户满意和服务创新就占不到市场份额，也就无从谈起经济效益。
    供应链动态集成的构成技术
    供应链集成的技术是多种多样的，有的发展成熟些，有的还正在开发之中，这里无法全面论述，只简略地介绍几种主要的成熟一些的技术。
    1.计划优化技术计划/调度在整个系统中处于中心位置，是连接企业内部制造系统与外部市场供销的枢纽。整体供应链计划优化涉及由原料资源直到交货发运的全过程，要同时考虑生产和发运的成本及约束，涉及的决策变量分布在全世界，数量可达上百万个。要在这么复杂的系统中求优化解，完全用基于约束条件的数学规划算法显然是不行的，必须把用户的业务规划经验和目标做成专家系统，嵌入到优化的求解系统中去才能得到比较实际的优化解。应当说，这是一项尚不太成熟的技术，目前尚不能保证每次都能够求得解答。
    2.预测及需求管理技术以过去的订单及发货单为基础，有十几种统计预测方法可供应用。但这些历史数据往往详细程度差别很大且散落在企业各处，需要用户来定义应纳入何种详细程度的数据，并由专家系统把用户的业务知识和经验总结进去，以补偿

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全面优化企业供应链管理

AMT 冯敏杰 (2001-06-13 08:00:00)


市场的多变性、竞争的残酷性、企业运作的艰难性在座的各位领导的体会一定比我要深切的多。一个企业并不一定要被别人从整体上吃掉才叫消亡，产品没有市场，照样要完蛋！相信经过二十年的改革开放和市场经济的磨练，我们已经能较好地产品、市场及企业的生存和发展关联起来。就国内市场而言，早期的竞争规律是大鱼吃小鱼，靠的是实力。九十年代初，随着竞争进一步加剧，大企业可能设备陈旧、负担过重、体制僵化，其产品在市场上的竟争力还没有小企业强，于是又出现了快鱼吃慢鱼的理论。本次在准备发言稿前我忽发奇想，狗尾续貂一句，智鱼吃一切鱼！ERP的中文意译是企业资源规划，单位花了那么多钱、时间、精力实施ERP，究竟得到什么？其实就是一套思想，一套以企业系统成本最低、利润最高为目标的，适应新经济运作特征的流程化的管理思想，它能使企业耳聪目明，虑事周密、运作流畅，决策科学。小时侯上学，我们背着算盘计算加减乘除，到了四、五年纪还在学开平方立方。现在的小学生用不着那么辛苦，一个巴掌大的计算器就全解决了。目前经营企业所遇到的问题、所要解决的问题远比小学生的运算复杂得多，已不是几台商务PC简单一连可以担当 ，而要靠一体化的商务解决方案。如果可以勉强地把企业一体化解决方案理解为一种智慧的话，那么这种智慧将是一种大智慧，具有深厚积累的、各学科知识相互交融的、可操作的系统智慧。我国ERP研究的始祖陈启申老师对企业当前的竞争格局曾做出精辟的论断；“早已超越了企业与企业、产品与产品，取而代之的是供应链与供应链之间的竞争。”这已不是一个竞争的范围问题，而是一个竞争的层次问题。一个新产品研制出来很容易被模仿，但谁听说过ERP被盗版，供应链被仿制？智慧加独特，就是一种竞争优势。

供应链一词大家也许并不陌生，媒体、厂家介绍的都很多。今年初，围绕企业信息化建设应先实施ERP（注：ERP其实质就是供应链，也有人叫供需链。以下发言中不做刻意的区别）还是电子商务争论很大，甚至有人提出以电子商务替代供应链。蓝溪当时就认为这是一个闹剧、一种炒作，坚信实施供应链是企业提高竞争力的最有效手段！现在争论早已尘埃落定，没有主业或渠道支持的.COM公司纷纷落马。就连MRP、MRP-II的鼻祖、电子商务的倡导者、国际信息界的巨腕IBM也转向支持客户管理、ERP！规律就是规律，电子商务不可能脱离传统产业而单独存在和发展，没有根基呀！社会是一个生产、流通、消费的动态体系，脱离开生产谈商务是没有意义的，谈电子商务就更让人感到虚无缥缈了！企业作为社会发展的主要支撑，应该是最现实、最务实的。供应链要提供的就是让其发展建立在坚实可靠的基础之上。

供应链的完整性

既然是链，就不能被割裂。一旦被割裂或歪曲，链也就失去了价值。就完整性而言，供应链至少应包括客户管理、生产管理和采购管理三大部分，而且必须是紧密集成的。如果前台的数据不能及时传到后台或后台信息不能被前台实时调用，都是不可取的。供应链的完整性应从两个方面去理解：数量完整、功能完整。现在有些单位在进行现代企业制度改革时，过分依赖于资本运作，对企业整体资源的优劣分析不够，甚至出现了简单化操作的趋势：总厂划分厂、分厂划车间，独立经营、各自为政，或硬把几个不相干的企业捏合在一起，人为地拆合产业链。这是要不得的，与供应链的思想也相抵触。下面我想从西方管理思想的渊源上介绍一下供应链，这样于我们企业平时的工作联系较紧密，便于理解。对已经准备实施供应链的企业是个鼓舞、促进，对尚不具备实施条件的单位领导听了也应有所启迪。

大家知道，美国波士顿顾问集团（BCG）以提出企业一般战略的分析框架而闻名，该框架的核心是投资组合模型。该模型将公司的业务投资组合分为两个方面：市场增长率和公司在市场所占的相应份额。市场增长率是市场吸引力的代名词，目标市场的需求越大，市场增长率就越高，企业赢利的机会就越多。市场份额则表示公司在市场的竞争力。美国战略规划研究所研究了数千家公司的市场份额获利效果（PROFIT IMPACT OF MARKET SHARE，PIMS），实证分析表明，市场份额对赢利能力有积极影响。依据波士顿投资组合模型（国内通常叫波士顿四象限法），可以将公司的现有产品，包括处于研发中的产品分为四类：明星、奶牛、问号和狗，进而提出了有利于我们辨别单个产品市场机会的生命周期概念。BCG模型明确了市场环境和市场竞争力之间的关系，它隐含于产品生命周期模型之中。BCG模型通过辨别公司投资组合的长处和不足，对公司业务是该剥离、保留、还是追加投资等等问题提供了指南，也为公司根据市场吸引力和竞争力进行战略活动指明了方向。

安索福模型在BCG模型的基础之上又提出了两种可供选择的方向，即大家熟知的产品---市场模型。它在公司现有的产品/市场及计划进入的产品/市场之间关系的基础之上，为企业描绘了四种可能的战略选择：

－市场渗透，公司在现有市场增加市场份额；
－市场扩张，公司将现有产品销往新的地区市场；
－产品扩张，公司将有

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APS供应链优化

《amt》 蔡颖 (2001-06-12 14:00:01)



为什么从原材料到产成品需要数天，数月时间，而制造时间仅仅是几分钟，几个小时？为什么零售商的库存一般在10周左右， 而制造商具有每周的制造能力？ 为什么经营者总是评价生产的价值，而不是满足客户的需求？为什么总是觉得需求不准确？需求与供应总是不匹配？

答案是简单的： 供应链不同步，且没有优化。

ERP的供应链计划


图片来源：AMR Research

ERP的供应链计划其含义是对所有的组织进行计划，用DRP计划分销渠道，支持集中式和分布式计划，其计划扩展到客户与供应商；DRP是计划分销中心或客户，可以定义执行单一的，多个的组织计划，可以反查供应链；BOD(Bill of Distribution)支持多种设置，包括企业的内部和外部，定义各货源的优先和有效日期； 必须定义供应链网络，货源规划，把物料分配给分销清单(BOD)，对供应链进行同步的，顺序的计划(未优化)。

供应链计划有三种计算模式：垂直，水平及综合

1.垂直模式



2.水平模式



3. 综合模式  



第一种模式设置复杂，计算方便只有DRP，但速度较慢。第二种模式设置较简单，但计算复杂(MRP/MPS/DRP)。第三种模式是常用的，单一组织用内部MPS/MRP，而外部多组织用DRP，设置简单，计算灵活。


图片来源：AMR Research

APS在以下几个方面帮助企业达到供应链同步、优化

1.最大化满足客户和消费者需求     

在最低成本下，满足客户需求和客户服务。减少不确定的供应与需求。用APS通过供应链的具体物理设置如供应链地点-工厂、分销中心、外加工厂、客户、供应商及物料清单(Bill of Materials)、工艺路径(Bill of Routings)、分销路径(Bill of Distribution)、以及提前期(Lead Time)，和每一个供应链经营或资源的成本。通过能力约束、供应约束、运输约束等等。还包括非物理约束如客户或优先区域(自动分配有限的供货)、 安全库存、批量。结合供应链中所有的需求如销售预测，客户定单和补充定单和供应链中所有的供货渠道，包括原材料库存、 半成品、成品库存、确认分销订单、确认的生产定单和确认的采购定单。同时使用这些信息，APS比较需求信息和存在的约束，当三个要素未满足时，立刻产生警告信息。通过供应链，例如几十个工厂、 几十个分销中心、和几百个销售渠道实时平衡优化需求，供应和各种约束。这意味着一旦有未意料的变化，改变了需求、供应、及约束、APS就能立刻看到它的影响。

APS可以实时，智能的再同步所有需求，供应及供应链约束，可以帮助决策者重新计划，自动解决问题。当然，它考虑了所有约束规则。

这两者关键的能力-实时报警和实时基于约束的重计划-可以使公司达到”零等待”状态。这就是供应链优化管理所面临的挑战。 提高与客户的沟通，减少供需缓冲，减少供应链内部的操作。最大化满足客户和消费者需求。

2.通过整个供应链进行成本和服务的优化。

用APS建立有效的模式，它是有效的客户响应(ECR)，使制造商和零售商之间的协作，为消费者提供更好的价值服务。

3.在供应链里，减少非增值的活动。

在实施APS之前，进行BPR。用JIT的管理思想消除浪费，减少准备时间，文档资料和行政管理。

4.在供应链里频繁地增加过渡复杂的管理方案，仍会增加成本。

管理计划依赖于销售预测，然而，销售预测本身有许多不准确因素，那么强化销售也许能达到销售预测的准确性。但是，供应链里如供应商，制造商，分销商没有足够的供货能力，生产能力和运输能力，结果是销售计划会引起企业失去销售和超出成本。 当基本问题未能解决时，提出复杂的方案实际上是抵冲效率的。

5.需求信息和服务需求应该是以最小的变形， 传递给上游并共享。

利用APS通过计划时区持久的平衡需求、供应、约束、同时看到发生的供应链问题。由于实时，双方向的重计划能力，计划员有能力执行各种模拟以满足优化计划。这些模拟提供实时响应。如我的安全库存水平应是多少？ 这是最低成本计划吗？我使用的资源已经优化了吗？这个计划满足我的客户服务水平了吗？我以经最大化利润了吗？我可以承诺什么？

在供应链里的每一个阶段，把最终用户的需求(实际)传递回去。因此，一旦实际需求的变化，所有地点都知道，并实时产生适当的行动。

6.同步化供需是对服务和成本的一个重要目标。

有几个因素影响这种匹配：

大批量。(2)生产上维持高效率，而不是满足客户需求。(3)缺少同步，使得库存水平高，和变化频繁的库存水平。

7.可靠的、灵活的经营是同步化的关键

可靠、灵活的运作应该主要集中于生产、分销。销售与市场的角色是揭开需求。

8. 与供应商集成

大部分经营引起生产的失败，除了内部的不稳定性，就是供应的不稳定性。应鼓励供应商去寻求减少供应链总成本的方法，和供应商共享利益。

9.供应链的能力必须战略的管理

必须直接控制关键能力来达到需求到供应的震动减弱。要考虑库存存放地点，运输的路径。一但产品需求发生变化，用APS可以并发考虑所有供应链约束。 当每一次改变出现时，APS就会同时检查能力约束， 原

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废钢铁企业生产系统优化模型

《网大》http://mba.netbig.com/ (2001-06-05 04:01:52)  



论文类别: 生产与运作管理

论文编号: 158

废钢铁企业生产系统优化模型


摘要 本文通过对鞍钢钢材加工中心的生产系统分析，应用线性规划建立数学模型来解决生产过程问题，即产品优化问题、配料优化问题；对历史规律进行统计分析，引入弹性概念，来解决安全库存问题，即建立安全库存弹性控制模型。运用Excel９７，对模型求解，并进行结果分析和经济效益计算，以此来制定生产计划，指导生产，提高经济效益。并提出若干建议和对策，从而保证生产系统按照优化的方向运行。 关键词：生产系统优化 库存管理 线性规划模型 废钢铁加工

1 引言 近年来，国有企业改革遇到前所未有的困难，企业如何挖掘内部潜力、加强科学管理使企业自身很好的适应市场经济的要求，如何加强对生产系统的总体经济效益的分析与研究，提高经济效益，是摆脱困境的迫切要求，也是我们需要迫切研究的问题。对于一个具有产购销的废钢铁企业来说，国内对生产系统的研究关注得似乎不够，只注重在设备和流通领域的研究上，而国外研究的重点放在化学处理方面。另外，人们认为废钢铁企业现场复杂，操作简单，对企业内部的研究未引起足够的认识，特别是在管理科学方面的应用有所忽略，因此，本文特别关注废钢铁企业的生产系统研究。 目前，废钢铁企业生产系统存在以下问题亟需解决： 1.各种生产过程中下来的废钢铁资源如何优化配置，实现资源的充分利用，即在保证钢厂、铁厂需要的前提下，输出多少废钢、销售多少各种可利用废次材； 2.向炼钢厂输送炉料，用的工具是大槽子，大槽子中的各种废钢铁如何配比，并满足炼钢需要，以使成本最低，从而避免装槽子的无规律性和盲目性； 3.在全鞍钢的废钢铁输入、输出过程中，在钢材加工中心有相当量的一部分库存，究竟如何控制安全库存量，又能满足内部生产需要，同时又能压缩资金占用，盘活流动资金，也是一个非常突出的问题。 通过建立、运用理论上的模型，构出行之有效的生产运作模式，是实现成本最低、利润最大的有效途径。

2 鞍钢钢材加工中心生产系统优化模型 ２.１生产过程优化模型建立 ２.１. １产品品种产量优化模型①的建立 １． 有关情况分析： 　　 与产品生产利润最大化有关的主要因素有单位利润、加工能力、各种资源量及市场需求情况等。 ２． 确定决策变量 从生产现状分析来看，在生产过程中，主要挑选、加工各品种的废次钢材、向外输出各品种的废钢铁。在此，我们以各品种产量为决策变量,Xj(j=1,2, ……n) 为第j种产品的计划产量。每种产品的单位利润均由财务部门核出。 ３．约束方程系数和右边常数Bj的确定 (1)为了简化问题，可以将所有废钢产品按其加工性质的不同,测算了每单位产品所需要的挑选工时、切割工时、打碎工时、打包工时、冷剪工时、爆破工时，及每天全厂所能提供的总工时，以便统一考虑生产能力。 (2)各类产品的原料是生产回收和非生产回收入厂的废钢铁资源，生产科根据历年的统计资料及９９年的计划回收情况，可估算当年的各大类原料的资源情况，从而给出一个资源供应的最大可能值。单位产品资源消耗情况可核定。 　 (3)关于需求量情况。由生产科、经营科根据企业内部生产实际及外部的市场需求状况确定。 4.目标函数的确定 产品总利润是产品的单位利润与产品品种产量乘积之和. 综上，品种优化模型如下： n MaxZ=ΣcjXj(j=1,2,…n) j=1

Ｓ.Ｔ. 资源约束、加工能力约束： n ΣAjXj≤(或 =)Bj(j=1, ……n) J=1 需求约束： Xj≤(或 =)Bj(j=1, ……n) ２.１.２内部配料优化模型②的建立 内供的各品种废钢铁要通过装入料槽送到钢厂，如何组织装槽子即对输出的各类废钢铁进行配料也是生产过程中要考虑的问题，而不是直接将每种废钢铁输送到钢厂，这样既不能满足炼钢工艺的要求，也不符合经济核算上的需要。在满足工艺要求的前提下，尽可能提高或保持槽重，缩短装炉时间和冶炼时间。对内部输出的各种产品的配料进行优化，其主要的理论依据是满足工艺要求，满足操作要求，保证每个料槽的成本最低。 １．有关情况分析： （1）根据鞍钢现行转炉炉口直径的大小，槽子形状为一端成斜开口形长方体,其体积为6.75立方米。从工艺上实践表明：若一个料槽中全部装入重型废钢，比如切头，在入炉装料时极易砸坏炉底，若料槽中全部装轻薄料，则需多加几次废钢料，这样将延长加料时间，直接影响冶炼周期，同时发生烧损，将降低产量。根据生产上的实践，槽重保持在１４吨最为合适。 (2)装料时，不同品种的槽料废钢铁因其堆积密度和单位成本不同而影响槽重和槽料成本③. 单纯从提高槽重的角度分析，装槽时应多加入堆积密度高的废钢铁，单纯从降低槽料成本角度考虑，装料时应多加入单位成本低的废钢铁，这正是本配料模型所要解决的问题之一。 (3)由于内供各种资源的需求量及资源存量情况的存在，把98年废钢铁资源量按12个月平均得出月均资源情况. 2.输出配料模型的建立 (1)确定决策变量 根据各种内供输出原料的情况，确定以下１４个变量X1，X2,……X14,分别代表料槽中切头、废模、

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ILOG CPLEX
世界领先的线性程序优化器

ILOG CPLEX 是提供性能优、功效强大及操作灵活的优化器。这个优化器用来解决重要资源分配的应用程序中出现的线性规划、混合整数规划、二次方程的规划问题。事实上，每个主要终端用户和软件供应商均依赖ILOG CPLEX 无与伦比的强大解决性能，解决供应链的设计、网络设计以及后勤运输等问题。

优异的性能
ILOG CPLEX 优化器快捷的处理能力能够满足解决庞大、全球范围优化问题的需要，并且具备电子商务应用程序所需的快捷解决方案的要求。ILOG CPLEX精确的优化器符合事实上的标准，在全球拥有广泛的用户。

强大的功能和可靠性
ILOG CPLEX 广泛应用于全球众多的应用程序。其中主要商业应用程序所要求的精确性和可靠性是ILOG CPLEX 独家提供的。

灵活性
ILOG CPLEX组件库允许开发员将ILOG CPLEX引擎完整、有效地整合到他们的应用程序中。只有ILOG CPLEX才能提供优化应用程序所需要的全套功能和灵活性。大部分的编程环境都可以访问ILOG CPLEX，而且ILOG CPLEX能够在多种平台上运行，真正地实现灵活性。

ILOG CPLEX 的运算法则
ILOG 在开发解决当今世界最迫切解决的线性优化问题上，具备的快速及功能强大的基本运算法则，使其在行业内处于领先位置。ILOG CPLEX 运用大量约束和变量解决了很多难题，同时在线性程序的性能上创造了新的记录。主要的硬件供应商使用ILOG CPLEX 来测试他们最新的CPU的运算性能。ILOG 产品的高性能、可靠、灵活和技术支持是遥遥领先的。ILOG 公司承诺不断改良软件的性能，向ILOG 用户保证他们投资在ILOG CPLEX 上的权益无论是现在或将来都将得到保障。

ILOG CPLEX 单一的优化器
ILOG CPLEX 单一的优化器执行快速、强大的纯单一型的和复合单一型的方法解决线性编程问题。ILOG CPLEX也提供快速的单纯的网络方法，这种方法特别适用于解决单纯的网络问题或有附带条件限制的网络问题。所有ILOG CPLEX 的运算法则与前沿的预设运算法则紧密整合，这种前沿的预设运算法则缩小了问题的容量，大大地减少了运算的时间，而且不需要用户任何的介入。每个优化器都具备多种选择供用户选用，每种选择的方案在需要的时候用来解决专门的问题。ILOG CPLEX单一的优化器包括ILOG CPLEX 交互式优化器，它是一个命令行工具，允许用户读取和改写问题文件，并且具备所有ILOG CPLEX运算法则的性能，从而调整解决特定问题。

ILOG CPLEX Barrier优化器
ILOG CPLEX Barrie优化器提供另一种解决线性规划问题的单一方法和解决二次方程的编程问题的快速、智能的方法。建立在单一、二重预测器和修正器的方法的基础上，ILOG CPLEX Barrie优化器包括快速、智能ILOG CPLEX Crossover运算法则，这种将Barrie运算法则的生成将不带BASIC语言的解决方案转化成带BASIC语言的解决方案，该解决方案主要由单一的方法提供，并用于快捷地重启和逻辑分析。

ILOG混合整合优化器
ILOG CPLEX混合整合优化器应用一种前沿的策略的划分范围技术，为最复杂的混合整合程序提供一种快捷、强大的解决方案。ILOG CPLEX汲取了当今世界在混合整合编程研究中的最新成果，并对这些成果作了扩充。设置默认的装置和参数选择对解决多方面的问题都有很大的帮助，但用户或许还是要将分步操作的过程设置成用户化，或采用一种专业技术以便利用相应的结构来解决问题。ILOG CPLEX 混合整合优化器包括ILOG CPLEX presolve运算法则、高级前沿技术，例如Gomory、clique、cover，flow cover、GUB cover和implied bound。用户可以全面控制ILOG CPLEX 混合整合优化器，也可以将节点、可变的选择策略设置成用户化。用户还可以控制用于设计整合可变解决方案的ILOG CPLEX的启发系统的类型和运作频率。用户还可以指示ILOG CPLEX是否应该寻找最佳的解决方案，或快速决定一个可行的解决方案，而ILOG CPLEX混合整合优化器就会自动调整它的策略，以适应用户的需要。 ILOG CPLEX组件库
ILOG CPLEX组件库包括C语言和C++语言编程界面。这些组件允许开发人员将ILOG CPLEX 直接嵌入到C、C++、Visual Basic和Fortran的应用程序中，为定义、解决、分析、查询、记录报告精确编程问题和解决方案提供一组范围很广的方案。ILOG CPLEX 组件库具有内嵌的功能和灵活性，精确编程应用程序开发员需要这种功能和灵活性来开发用户个性化的解决方案策略，这些策略用于解决简单或复杂的优化问题。比如，routine用于指导解决方案设计的过程，全面控制ILOG CPLEX的信息。 Routines还可以用于帮助开发员调试他们自己的ILOG CPLEX 应用程序。

Concert Technology
作为ILOG优化组件的一部分，ILOG CPLEX也包括Concert Technology，Concert Technology是一套与ILOG Sovler相似的C++模型设计的对象。C++开发员通过使用Concert Technology,可以缩短用ILOG CPLEX优化运算法则开发应用程序的时间。ILOG CPLEX支持传统矩阵，用来表达线性程序的演示技术，而Concert Technology在表达C++编程语言中展现了更高的水平。Concert Technology的表达反应出用代数的方式来表达问题的形式。以Concert Technology作为基础，将ILOG CPLEX和ILOG

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APS剖析

上海理工大学 徐晓芳 张伟 叶春明


近年来，高级计划与排产APS（Advanced Planning and Scheduling）得到了企业界的普遍关注。APS软件的市场需求量不断膨胀，一些世界著名的软件公司如Oracle、SAP都成功地开发了自己的APS软件，并且取得了不错的销售成绩。到目前为止，国际上对APS还没有一种明确的定义，它是一种基于供应链管理和约束理论的先进计划与排产工具，包含了大量的数学模型、优化及模拟技术，其功能优势在于实时基于约束的重计划与报警功能。在计划与排产的过程中，APS将企业内外的资源与能力约束都囊括在考虑范围之内，用复杂的智能化运算法则，做常驻内存的计算。APS在提高企业经济效益方面的潜能是巨大的，它能及时响应客户要求，快速同步计划，提供精确的交货日期，减少在制品与成品库存，并发考虑供应链的所有约束，自动识别潜在瓶颈，提高资源利用率，从而改善企业的管理水平。目前国内对APS的介绍还比较少，下面分别对APS的发展历史、主要功能与缺憾及其与ERP的集成作分别的介绍。
一、 APS的发展历史
APS的发展是建立在线性规划、计算机科学、人工智能、决策支持系统、工业工程、物流管理、管理科学、约束理论、操作研究和其他制造操作管理研究成果基础上的。在19与20世纪之交，人们就开始使用如今APS的常用工具甘特图，做可视化的计划进度安排。到20世纪40年代,计算机出现以前，美国和前苏联的科学家应用线性规划建立数学模型经手工计算解决战争后勤中出现的物流管理问题。
计算机的出现推动了APS的发展，20世纪50年代末到20世纪60年代初，人们开始使用计算机来处理关键资源的排产问题，此时，线性规划是最常用的计划方法，并且探索各种优化技术改善计划。而后，人们将优化技术的应用从给料与生产扩展到了分销的范围。各种基于计算机的优化工具纷纷出现，模拟技术开始被用于生产进度安排和分销网络设计。进入20世纪80年代后，有限能力排产系统FCS（Finite Capacity Scheduling） 和最优技术OPT为APS的发展注入了新的血液，拓展了其技术领域。而且人们开发了一种常驻计算机内存进行计算的模拟技术，大大缩短了计划与排产的计算时间。 随后，APS产品的出现与应用引起了媒体的关注，相关文章陆续出现在芝加哥论坛、纽约时报及华盛顿邮报等媒体上，APS开始被人们了解。1984年AT&T公司一名年轻的研究员开发的Karmarkar’s算法，成为线性规划史上一个真正的突破，并进一步完备了APS的功能。20世纪80年代中期，大型的化工企业开始着手供应链整体优化的探索，并在20世纪90年代初采用APS软件来实现这一目标。20世纪80年代后期，约束规划及图形式的人机接口为APS带来了技术上的革新。人工智能AI（Artificial Intelligence）与专家系统被应用于计划与排产，但并没有取得人们预期的效果。进入20世纪90年代，企业的计算机软、硬件及IT技术的发展大大改善了APS的应用环境，嵌入式SQL使APS实现了与相关数据库的动态交互。在当时的环境下，半导体产品的生命周期极短，产品更新速度很快，这要求生产厂商快速响应市场要求，迅速地进行计划与排产。具有常驻内存快速计算及基于约束实时计划功能的APS得到了半导体生产商的垂青，许多世界知名公司如Harris半导体公司、IBM、Intel等纷纷采用APS技术。后来，许多ERP厂商意识到了APS巨大的市场潜力，纷纷进军APS市场或将APS的功能集成到自己的ERP软件当中，从而推动了APS市场的蓬勃发展。
二、APS的功能优势及缺点
1.APS的功能
APS覆盖了供应链管理战略层、战术层及操作层3个计划层次。其中战略层包括供应链战略、供应链计划，战术层包括需求计划与预测、制造计划、操作计划、分销计划，操作层包括可承诺能力CTP (Capable to Promise)、车间作业排产、运输计划、承诺可供货量ATP (Available to Promise)。其层次模型如图1所示。
图1 APS计划层次结构图
总的来讲，APS的主要功能是实现对计划与排产优化的目的，它能代替ERP系统中预测计划、MPS、MRP、CRP、DRP及生产计划的功能。但它具有更大的功能优势：计算速度很快，可以并发考虑供应链的所有约束，并将基于约束的计划结果传达给上游和下游合作伙伴，在交互的环境中实施解决问题和供应链优化的方法。
对中长期的计划和短期的排产问题，APS采用不同的规划方法。中长期计划可使用线性规划法LP（Linear Programming），应用线性约束理论解决供应链中的战略性问题，如需要多少工厂，多少分销中心，怎样设置它们的位置，选择怎样的供应商等。而短期的排产问题，如安排一台机器上的多种产品的生产次序等，常用约束规划CP（Constraint Programming）来解决。CP将存在的每一个资源约束表示为一个变量，然后用约束变量之间的逻辑关系找到满足所有约束的解决方案。CP是目前最成功的排产规划方法，但它不太适用于长期的计划。因为CP需要大量的精确数据的输入，而长期计划的数据输入中存在着很大的不确定性，因此用CP做计划的可靠度不高。APS的模拟功能就是对工作流程进行模拟，并提供实时监控。如计划是否能满足客户服务水平，能否实现承诺，安全库存水平是否适当，APS可将模拟的排产结果以甘

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http://www.satech.com.cn/company.htm
这是一个功能强大，用户友好的过程工业用的经济计划软件包。它采用线性规划（Linear Programming）LP技术来优化过程工业企业的运营计划。它可应用于：
　　1、生产作业计划优化；
　　2、后勤及供应链管理；
　　3、技术评价；
　　4、工厂各单元规模估算及扩产研究。
　　Aspen PIMS是由十几种子程包组成的计划调度软件包，用户可根据自己情况有所选择。其中有几种常用的:
　　1、PPIMS：多周期线性规划模拟系统；
　　2、MPIMS：多工厂线性规划模拟系统；
　　3、XPIMS：多周期、多工厂线性规划模拟系统；
　　4、SDPIMS：供应和发送线性规划模拟系统；
　　5、PSS：PIMS的调度系统，它采用实时数据、人工智能及动态逆向追踪模拟（DBS）及最优化解答来模拟和调度最优的工厂运营。
　　6、Aspen PIMS ASSAYS：英国石油公司BP的原油化验数据库
　　7、SD PIPE：管网调度系统

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开 发 背 景
http://www.infopec.com/html/product/product_plan.asp
　　企业的生产计划，直接影响着企业的经济效益，所以生产计划的制定是一个十分重要又非常复杂的问题，必须综合考虑市场、原料、能源、生产能力、人力资源等多方面的因素。企业生产计划优化系统（EPOS）是以高等数学中"运筹学"、"线性代数"为理论，以线性规划软件LP为核心，并结合石油化工企业的特点，研制开发的软件系统。在EPOS系统的指导下，可以辅助一个行业或企业制定最为合理的生产计划，从而利用最少的人力、物力、资金来获取最大的经济效益。该系统是企业计划人员编制生产计划的必备工具，也是企业领导生产经营决策的得力助手。

　　　产 品 功 能
◆　建立企业的仿真数学模型(装置组成、各种物流的复杂变化，产品结构变化，产品数量变化等)
◆　模型参数调整（市场原油及产品供需变化要求、原材料进厂和产品出的运输要求、各加工装置的生产技术要求等）
◆　加工进口原油，进口原油和出口产品外汇自动平衡
◆　处理来料加工，测算合理的产品和品种返回率
◆　处理代料加工，测算合理的产品返回率和返回产品量
◆　可随意增减加工装置和调整产品调合品种
◆　能够进行企业各种税种的复杂计算
◆　目标函数可以求企业利润最大或企业利税最大
◆　查错功能，保证数据完整性
　　　技 术 特 点
◆　视窗式使用界面：采用了标准的Windows98程序开发架构，使用与主流的应用软件如Office系列一致，采用鼠标即可完成大部分操作，十分方便。
◆　图形化建立企业计划模型：采用完全图形化的方法，依据工艺流程图的方法建立生产计划的模型，可以对已建立的模型进行编辑操作，功能强大，可以自由缩放计划图形；该方法计划编制人员十分容易掌握。
◆　智能化模型编制器：自动维护流程图中装置和物流的完整性，自动检测输入的非法数据。
◆　灵活的编制方式：可以编制5日、7日调度计划、月度计划、季度计划、年度计划、长远规划等。
◆　快速的线性规划解题器：针对炼油和石化企业作核心优化的LP解题器，在Windows环境下可以高速运行。
◆　计划调试工具：优化前先生成易于理解的Script模型描述语句，可以方便地对模型进行调试。
◆　丰富的数据分析功能：可以研究线性规划常用的梯度值、松弛变量、影子价格等重要的分析数据。
◆　多样的输出：完全工具用户的需要，定制符合规范的多种输出报表，这些报表可以由Office软件直接打开。
　　　应 用 情 况
　　该软件应用于“中国石化CIMS示范工程”试点单位南京炼油厂和上海石化股份有限公司。在南京炼油厂，集成应用原油数据系统（PetroData），能够合理安排生产计划并更加财务、销售情况进行优化。在上海石化股份有限公司应用后，使得公司计划和事业部计划的编制、分解、合并变得科学、合理、便捷，并取得了较好的效益。
资 料 下 载
　　　◆　产品演示
　　　◆　产品白皮书
　　　◆　PlanOpti软件性能分析