【線性規(guī)劃在企業(yè)經(jīng)營中的運用-以沃爾瑪公司為例5600字（論文）】

PAGEPAGE12線性規(guī)劃在企業(yè)經(jīng)營中的運用—以沃爾瑪公司為例目錄TOC\o"1-2"\h\u5390線性規(guī)劃在企業(yè)經(jīng)營中的運用 14525摘要 1142381緒論 1235681.1研究背景 1119961.2研究內(nèi)容與框架 1115812線性規(guī)劃理論基礎(chǔ) 2266873沃爾瑪經(jīng)營現(xiàn)狀及存在問題 214023.1物流配送管理觀念落后且存在誤區(qū) 2125313.2物流配送系統(tǒng)的完善程度、現(xiàn)代化程度低 269763.3物流配送成本高、效率低 2295994.線性規(guī)劃在沃爾瑪經(jīng)營中的運用 2195504.1針對配送問題的計劃制定與決策建模 2259774.2針對產(chǎn)銷問題的決策模型 454584.3對零售商的建議 79402結(jié)論 910327參考文獻(xiàn) 9摘要近年來，零售業(yè)的發(fā)展突飛猛進，物流配送作為聯(lián)通零售商各經(jīng)營環(huán)節(jié)的橋梁，對零售業(yè)的發(fā)展舉足輕重。如何降低配送成本，就成為零售商關(guān)注的焦點。而線性規(guī)劃是運籌學(xué)的一個重要分支，在眾多領(lǐng)域的最優(yōu)設(shè)計和決策方面提供重要的理論依據(jù)。本文首先分析了零售行業(yè)物流配送的現(xiàn)狀、制約我國零售企業(yè)物流配送發(fā)展的原因并提出改進意見，后將線性規(guī)劃引入零售商配送問題，根據(jù)實際問題的要求，建立數(shù)學(xué)模型，對模型建立、預(yù)處理、求解等步驟進行了研究。以計算機為手段幫助求解模型，為科學(xué)決策提供定量依據(jù)，從而降低配送成本，提高配送效益，以期望達(dá)到提高零售企業(yè)綜合競爭力的目的。關(guān)鍵詞：零售業(yè)線性規(guī)劃物流配送運籌學(xué)1緒論1.1研究背景我國加入世貿(mào)組織以后，在2004年12月取消了對外商投資商業(yè)企業(yè)的限制。

如何縮小與世界上現(xiàn)金連鎖零售業(yè)的差距？如何在外資企業(yè)比比皆是的大環(huán)境中謀得生機？都成為我國零售企業(yè)發(fā)展的燃眉之急。作為連鎖經(jīng)營業(yè)的核心技術(shù)—物流配送技術(shù)，是連鎖企業(yè)得以順利經(jīng)營的基石。物流配送剪短了生產(chǎn)和消費時間、空間距離。正是由于物流配送在產(chǎn)銷之間起到的紐帶作用，產(chǎn)品得以即使進入市場，需求得以滿足。然而，如果把連鎖企業(yè)欣欣向榮的態(tài)勢比作木桶的長板，那么其落后的物流配送體系建設(shè)就成為制約零售商發(fā)展毋庸置疑的短板。1.2研究內(nèi)容與框架本文將首先對我國零售商物流配送現(xiàn)狀進行分析，并提出具體意見。之后運用運籌學(xué)線性規(guī)劃的方法對產(chǎn)銷平衡的情況進行示范求解，并針對產(chǎn)銷不等的情況做出了可行的優(yōu)化方法。2線性規(guī)劃理論基礎(chǔ) 線性規(guī)劃（Linearprogramming,簡稱LP），是運籌學(xué)中研究較早、發(fā)展較快、應(yīng)用廣泛、方法較成熟的一個重要分支，是輔助人們進行科學(xué)管理的一種數(shù)學(xué)方法，是研究線性約束條件下線性目標(biāo)函數(shù)的極值問題的數(shù)學(xué)理論和方法。線性規(guī)劃是運籌學(xué)的一個重要分支，廣泛應(yīng)用于軍事作戰(zhàn)、經(jīng)濟分析、經(jīng)營管理和工程技術(shù)等方面。為合理地利用有限的人力、物力、財力等資源作出的最優(yōu)決策，提供科學(xué)的依據(jù)。3沃爾瑪經(jīng)營現(xiàn)狀及存在問題3.1物流配送管理觀念落后且存在誤區(qū)多數(shù)零售商存在盲目跟進、虎頭蛇尾的錯誤認(rèn)知，具體表現(xiàn)在一味的追求店面擴張，而忽視了企業(yè)運營的基礎(chǔ)管理，導(dǎo)致物流配送出現(xiàn)越來越多的問題，以至于最終企業(yè)的利潤額下降。同時，還有一些頗有些資本的大型零售商盲目的建立自己的物流配送體系，哪怕自己對物流一竅不通。盲目的跟風(fēng)反而使各個企業(yè)分散的儲運資源利用率和整體物流環(huán)節(jié)效率更低，總體物流成本居高不下。3.2物流配送系統(tǒng)的完善程度、現(xiàn)代化程度低作為世界五百強之首，美國沃爾瑪公司擁有世界上效率最高的配送中心和最先進的技術(shù)措施。而目前我國大部分中小型零售企業(yè)由于資金有限都只有倉庫而沒能建立自己完善的物流配送中心，裝卸搬運作業(yè)都是依賴人工或簡單的設(shè)備，自動化程度很低，效率低下且容易出現(xiàn)錯誤。而擁有配送中心的零售商，其配送中心大多也是由原來倉庫簡單改造的，建筑設(shè)施陳舊，管理自然也談不上規(guī)范化、信息化。3.3物流配送成本高、效率低此外，另一個很明顯的問題就是配送效率低，并且?guī)缀鯇崿F(xiàn)不了集中采購和統(tǒng)一配送。在零售企業(yè)中的具體表現(xiàn)就是缺貨率高，不但失去了應(yīng)有的低價優(yōu)勢，反而還增加了零售商的總成本。有關(guān)機構(gòu)對國內(nèi)16家大中型零售企業(yè)進行了調(diào)查，結(jié)果表明：沒有一個企業(yè)的物流配送中心能夠?qū)崿F(xiàn)百分百的統(tǒng)一配送，最好的達(dá)到90%，而最差的僅有50%。4.線性規(guī)劃在沃爾瑪經(jīng)營中的運用4.1針對配送問題的計劃制定與決策建模4.1.1計劃制定某知名連鎖零售企業(yè)在S市建有多個配送中心，每月需將商品送往該市多個大型超市。該企業(yè)每月編織配送計劃，根據(jù)各銷售點每月每種商品需求量，配送中心庫存量等因素確定分配路徑和數(shù)量。由于不同商品的品種、價格不一，產(chǎn)地到配送中心再到銷售點的運輸方式和運送距離也有差異，因此需要調(diào)整每個配送中心的配送量，尋找最優(yōu)配送方案，盡可能降低整個企業(yè)的總配送成本。4.1.2建模支撐決策運輸決策就是依照配送計劃尋找最優(yōu)方案的過程，即以運輸總成本最低為目標(biāo)，以滿足各銷售點需求而不超過各配送中心的倉儲能力為約束條件，建立模型的過程。4.1.3模型建立 物資調(diào)撥問題和運籌學(xué)范疇中的運輸問題十分類似，一般采用線性規(guī)劃的方法求解。模型表述如下： 某零售商企業(yè)在S市有m個配送中心，n個銷售點;第i個配送中心的最大倉儲能力為ai，第j個銷售地的需求量為bj(其中i=1,2,?,m;j=1,2,?,n);從第i個配送中心到第j個銷售點的單位運輸成本為cij，從第i個配送中心到第j個銷售點的運輸量為xij;目標(biāo)函數(shù):總運輸費用最少，即約束條件:(1)不超過每個配送中心的倉儲能力，即(i=1,2,?,m);(2)恰好滿足各個銷售點的需求，即(j=1,2,?,n);(3)運輸量非負(fù)，即xij≥0(i=1,2,?,m;j=1,2,?,n)；(4)產(chǎn)銷平衡，即(i=1,2,?,m;j=1,2,?,n)。4.1.4模型數(shù)據(jù)預(yù)處理模型所用到的數(shù)據(jù)大多來源于企業(yè)管理信息系統(tǒng)或電子表格，使用前需進行以下說明或預(yù)處理:(1)零售商、配送中心、銷售點的概念界定；(2)若要避免將不符合銷售點要求的商品配置給銷售點，僅需將相應(yīng)配送成本設(shè)為一個較大數(shù)值;(3)模型中的xij、ai、bj統(tǒng)一使用毛重，cij使用單位運輸價格；(4)確定運輸成本cij一般來說模型所涵蓋的運輸成本包括以下三項:a.運費。指自商品產(chǎn)地運至配送中心、配送中心運至銷售點所發(fā)生的支出;b.中轉(zhuǎn)場所雜費。使用中轉(zhuǎn)場所發(fā)生的費用;c.運輸損耗。按國家或合同約定，由零售商所承擔(dān)的運輸過程中數(shù)量、質(zhì)量的損失。4.1.5模型求解運籌學(xué)中運輸問題的模型十分簡單，一般可通過單純形法直接求解。然而在實際生活中，大型連鎖零售企業(yè)通常擁有眾多的配送中心，以及更為眾多的銷售地，實際運算量太過繁雜（有m*n個決策變量，m+n個約束方程），因而更方便的做法是利用工具求解。目前應(yīng)用較為廣泛的求解工具有Excel、WinQSB、MATLAB、Lingo等。MATLAB和Lingo等工具功能豐富，支持非線性規(guī)劃，腳本語言靈活簡便，適合根據(jù)企業(yè)需求開發(fā)工具包。然而限于篇幅，僅以Excel為例進行說明，基本步驟如下:(1)將各配送點到銷售點的運輸成本導(dǎo)出為一m行n列的表格(對應(yīng)矩陣C);(2)準(zhǔn)備一m行n列的區(qū)域放置決策變量表(對應(yīng)矩陣X，暫時空白)。在X的右側(cè)對每一行求和(各配送中心的倉儲量，在X的下側(cè)對每一列求和(各銷售點的需求量)。再導(dǎo)入商品倉儲能力，放在每行之和的右側(cè)，導(dǎo)入商品需求量，放在每列之和的下側(cè);(3)在某單元格中定義目標(biāo)函數(shù)Z為矩陣C與矩陣X的內(nèi)積。(4)使用Excel的規(guī)劃求解功能進行求解，目標(biāo)函數(shù)、約束條件等見3.3節(jié); (5)開始求解，得到Z的最小值，以及對應(yīng)的決策變量X的取值。若有必要，檢查和調(diào)整結(jié)果。4.2針對產(chǎn)銷問題的決策模型4.2.1產(chǎn)銷平衡時的模型建立與求解S市區(qū)某連鎖零售商有3個配送中心A1、A2、A3，對于產(chǎn)品P的倉儲量分別為7t、4t和9t。零售商計劃把這些產(chǎn)品分別運輸?shù)?個銷售點B1、B2、B3、B4進行銷售，各銷售點每日的需求量分別為3t、6t、5t和6t。從配送中心到各銷售網(wǎng)點的單位運輸成本如表1。簡單分析易知，從不同配送中心到不同銷售點的運輸單價不同，即不同的運輸方案勢必會得到不同的配送成本，因此為了實現(xiàn)總運費最低，對物資的合理調(diào)撥十分必要。不妨假設(shè)從配送中心Ai（i=1，2，3）運輸?shù)戒N售點Bj（j=1,2,3,4）的運輸量分別為xij(i=1，2，3，j=1，2，3，4)，顯然總運費為運輸單價與運輸量的乘積之和，所以目標(biāo)函數(shù)是:模型建立完成后，打開excel。先將模型按照系數(shù)、變量、公式的順序?qū)雃xcel工作表，如表2所示，其中B12是按照模型輸入的公式。表2配送問題數(shù)學(xué)模型輸入輸入數(shù)據(jù)后對模型進行規(guī)劃求解，設(shè)置目標(biāo)函數(shù)，變量單元格，添加約束條件，如圖1所示。圖一配送問題規(guī)劃求解 在“選項”一欄中勾選“采用線性模型”并點擊求解，可以得到結(jié)果如表3所示。最優(yōu)決策為，從A1分別運輸2t，5t給B1，B3，從A2分別運輸1t，3t給B1，B4，從A3分別運輸6t，3t給B2，B4，這時總運費最小，為8500元。表3配送問題優(yōu)化方案運量B1B2B3B4實際運出量A120507A210034A306039實際運進量3656總運費854.2.2當(dāng)供過于求時的決策優(yōu)化但是誰也無法預(yù)測或決定市場，產(chǎn)銷平衡的情況少之又少。當(dāng)銷售點的需求量達(dá)不到配送中心的倉儲量時，及產(chǎn)＞銷，這種情況還是比較簡單的，只需要約束條件中的“=”改為“≤”號，在利用excel規(guī)劃求解的時候約束條件也做出相應(yīng)更改即可。4.2.3當(dāng)供不應(yīng)求時的決策優(yōu)化但當(dāng)各個配送中心的倉儲能力無法滿足全部銷售點需求，或者商品價格上漲推動運輸成本上升，造成可經(jīng)濟運輸?shù)馁Y源量不足時，即產(chǎn)<銷，“恰好滿足每個銷售點的需求”這一約束條件不再成立，這時需要對模型進行較大改進:(1)約束條件。應(yīng)把每個銷售點的總需求量等于供應(yīng)量的約束條件完全去掉，或僅約束需求量的取值區(qū)間。與銷售點溝通，盡量去掉不必要的其他約束條件;(2)目標(biāo)函數(shù)。由于商品稀缺，故需在銷售點分配有限資源，此時的不再是總運輸成本最小，而是零售商利潤最大化。這時既要考慮運輸成本，又要考慮每個零售點的收益能力差異(由位置、市場、口碑等因素所決定)。目標(biāo)函數(shù)改進為:其中，pj是第j個銷售點銷售一單位數(shù)量的產(chǎn)品P可帶來的邊際收益;pj-cij是第j個銷售點從第i個配送中心配送每一單位數(shù)量的商品可帶來的邊際貢獻(xiàn)。在4.1模型基礎(chǔ)上進行改進，銷售點B1、B2、B3、B4銷售每一單位數(shù)量的產(chǎn)品P帶來的邊際收益分別為18、24、20、16，則第j個銷售點從第i個配送中心配送每一單位數(shù)量的商品可帶來的邊際貢獻(xiàn)如下表：B1B2B3B4A11513176A21715188A311201011表4邊際貢獻(xiàn)表則目標(biāo)函數(shù)改進為：同樣運用excel的規(guī)劃求解工具進行求解。先將模型按照系數(shù)、變量、公式的順序輸入工作表，如表5所示，其中B14是按照數(shù)學(xué)模型輸入的公式求解后可以得到結(jié)果如表6所示。最優(yōu)決策如下，從A1運輸3t，1t給B1，B3，從A2運輸4t給B3，從A3分別運輸6t，2t給B2，B4，這時總收益最高為28800元。第五章對零售商的建議 當(dāng)供大于等于求時， 當(dāng)供小于求4.3對零售商的建議在第四章的前三小節(jié)分別針對零售商三種供求條件下如何合理配送，以達(dá)成總運費最小或總收益最大的目標(biāo)，架構(gòu)模型求解，現(xiàn)分別做簡單解釋并提出此條件下企業(yè)的有效做法。4.3.1當(dāng)供求相等時在運用線性規(guī)劃論解決實際生活中零售商配送問題時，應(yīng)首先考慮產(chǎn)銷兩地的供求關(guān)系，當(dāng)供求平衡時，以“總運費最小”確定目標(biāo)函數(shù)，根據(jù)“不超過每個配送中心的倉儲能力”、“恰好滿足各個銷售點的需求”、“運輸量非負(fù)”，以及供求關(guān)系列出約束條件，結(jié)構(gòu)運籌學(xué)模型，再通過EXCEL規(guī)劃工具解出最優(yōu)方案。市場商品的供求關(guān)系，是整個經(jīng)濟結(jié)構(gòu)比是否協(xié)調(diào)的反映。當(dāng)零售商商品處在供求相等關(guān)系時，應(yīng)瞻前顧后，不僅要看到眼前的平衡，而且更要看到今后的平衡。在未來的日子里，市場對于自己產(chǎn)品的需求是否會提升或是下降，自身的產(chǎn)能又是否會提高或降低？所以，企業(yè)應(yīng)當(dāng)照顧到當(dāng)前利益，安排好當(dāng)前的市場商品供應(yīng)，同時及時觀察、預(yù)測市場動向，讓這供求關(guān)系平衡的長長久久。4.3.2當(dāng)供過于求時此供求關(guān)系下，運用線性規(guī)劃論架構(gòu)模型與4.4.1基本相同，只需將約束條件中“恰好等于每個配送中心的倉儲量”的“恰好等于”改為“不超過”即可。但是，這種情況下會導(dǎo)致企業(yè)存在大量庫存成本，從而導(dǎo)致企業(yè)總效益降低。此時，合理的做法有：降低產(chǎn)能，以減少庫存；提供富有競爭力的價格，即低價傾銷；提升品牌價值或提供差異化的產(chǎn)品和服務(wù)；進行目標(biāo)市場的再次定位，尋找新的細(xì)分機會。4.3.3當(dāng)供不應(yīng)求時此情況下建模時可添加變量邊際效益，虛設(shè)產(chǎn)地產(chǎn)量，目標(biāo)函數(shù)改為“總收益最大”，約束條件相應(yīng)改變，再套用上述方法求解。所謂虛設(shè)產(chǎn)地產(chǎn)量即“尋求一個假的供求平衡”，同時使新產(chǎn)地到銷地的單位配送費用無限大，則新產(chǎn)地到銷地的單位配送費用無限小，在運算中記為“0”，這樣的話既可以用供求平衡的方法來求解，又不會影響最終目標(biāo)“總收益最大”。這種供求關(guān)系應(yīng)該是大多數(shù)企業(yè)最樂于看到的，這意味著產(chǎn)品十分受大眾歡迎，前景一片大好。通常此時他們會提升產(chǎn)量或提高價格，以提高利潤。在慢慢向供求平衡點趨近的過程中，企業(yè)的總效益也在逐步上升。然而企業(yè)一定要注意提升的度，不要被一時增長的利潤充昏了頭腦，還是要顧及到長久的平衡。結(jié)論零售業(yè)的快速發(fā)展對物流配送提出了更高的要求，物流配送的費用高低又直接影響著零售業(yè)的成本利潤。就目前的我國零售業(yè)物流配送的現(xiàn)狀來看，還存著許多問題，