物流数学重点
物流配送中高等数学的经济学应用-V1
物流配送中高等数学的经济学应用-V1随着现代物流配送业的不断发展,物流配送在全球经济中的重要性越来越大。
配送的成本和效率直接影响到企业的盈利水平和市场竞争力。
然而在物流配送中,涉及到大量的数学知识和应用,其中高等数学在经济学中显得尤为重要。
一、线性代数在物流配送中的应用线性代数是数学的一个分支,其中的向量和矩阵广泛应用于物流配送中。
例如,在配送路线优化中,我们需要将城市视为节点,并将距离、时间、费用等信息抽象成节点间的边。
这样,我们就可以得到一张城市间的图。
将这张城市间的图视为一个邻接矩阵,便可以用广义和矩阵来处理城市与城市之间的距离和时间等信息。
通过对邻接矩阵进行变换和线性组合,我们可以得到各种情况下的最佳配送路线。
二、微积分在物流配送中的应用微积分是数学的另一个分支,在物流配送中也有广泛的应用。
例如,在货物存储的管理中,我们需要不断优化货物的堆放方式,使得货物能够充分利用储存空间。
这涉及到了优化问题,可以通过微积分的概念来解决。
通过对储存空间方案的求导,我们可以得出最佳的货物堆放方案,从而达到最优化的存储效果。
三、概率论与数理统计在物流配送中的应用概率论和数理统计是应用广泛的数学分支,在物流配送中也存在着许多应用场景。
例如,在货物追踪与监控中,我们需要统计货物运输过程中的周期和误差范围,以实现货物的安全可控。
这就需要应用概率论和数理统计的知识,通过统计学习和建立随机模型来进行预测和分析。
综上所述,高等数学在物流配送中有着广泛的应用价值。
随着物流行业的不断发展和创新,高等数学在物流供应链中的应用也将日益丰富和重要,深入掌握数学知识也将成为业务员提高职业竞争力的一大关键。
“数学是一面镜子,用来了解这个世界和我们自己”,在物流配送管理和优化过程中,科学的运用数学知识也能够为企业带来良好的经济效益和市场竞争力。
运筹学运输问题相关知识点
运筹学运输问题相关知识点运筹学,旨在通过数学模型和优化方法来解决各种决策问题,其中运输问题是运筹学中的一个重要分支。
运输问题旨在帮助我们确定如何在不同地点之间运输物品以达到最佳效益。
首先,运输问题基于以下几个基本假设:一是物流成本在运输过程中是线性的,二是物品在不同地点之间的运输是无差异的,三是供应和需求之间是平衡的。
在解决运输问题时,需要考虑以下几个关键要素:1.运输网络:此步骤涉及识别和描述供应地点、运输路径和需求地点。
通常使用图形表示来可视化运输网络,以便更好地理解和分析问题。
2.供应量和需求量:确定每个供应地点可提供的物品数量和每个需求地点所需的物品数量。
供应量和需求量之间必须达到平衡。
3.运输成本:每个运输路径的费用是决策的重要因素。
这可以涉及运输距离、运输方式、燃料成本等因素。
通常通过构建费用矩阵来表示各个路径的费用。
4.运输方案:确定如何分配物品以满足需求,并选择最佳的运输路径。
这通常通过使用线性规划模型来实现,以最小化总运输成本为目标。
解决运输问题的常见方法包括:1.西北角规则:该方法从供应和需求具有最大值的角度着手,逐步分配物品,直到达到平衡。
这种方法简单易行,但不一定能够找到全局最优解。
2.最小成本法:该方法根据运输路径的成本递增顺序,逐一分配物品,直到平衡为止。
这种方法能够找到最优解,但可能需要更多的计算量。
3.转运法:该方法通过寻找“供应地点里程+需求地点里程最小”的路径来决策,直至达到平衡。
这种方法在有多个供应地点和多个需求地点时非常实用。
除了基本的运输问题之外,还有其他一些相关的运筹学问题,如多品种运输问题、多目标运输问题和带有时间窗口的运输问题等。
这些问题在实际应用中都有广泛的应用,并且可以通过相应的数学模型和优化方法来解决。
综上所述,运筹学中的运输问题是一个重要的决策问题。
它涉及到寻找最佳的物品配送方案,以最小化总运输成本。
通过合适的数学模型和算法,我们可以有效地解决这类问题,为实际的物流管理提供有力的支持。
《物流数学》公式
第四章
一、本章重要考点
配送与运输
( 16 %—— 24 %)
1、物资调运的表上作业法(重点) 2、配送最优路线的选择 3、配送路线的节约法(重点) 4、装卸工人的调配(重点)
二、有关公式与结论
1、物资调运的表上作业法(重点) 步骤:1、制定初始方案(最小元素法) 2、求检验数(闭回路法和位势法) 3、调整
Wq Lq
Wq
Ws
Ws ( )
1
代表每一位顾客平均等候时间 代表每一位顾客平均逗留时间
逗留时间: Ws
Ls
订货与存储(重点) 1、瞬时进货,不允许短缺 2c 2cR t 最佳订货周期: 0 最佳订货量:Q0 dR d 2、逐渐补充库存,不允许短缺
方差
标准差
n n 1 2 1 2 2 2 X i nX (Xi X ) n i 1 n i 1
1 n 1 n 2 2 2 = (Xi X ) X X i n i 1 n i 1
• 标准正态分布的概率计算公式(a、b是正数)
P ( Z a ) P ( Z a ) ( a )
P(Z a) P(Z a) 1 (a) P(a Z b) (b) (a)
( 1 0 (a) 0 a)
• 一般正态分布的概率计算公式(a、b是正数)
X ~ N ( , )
xm
n n
W x
i 1 n
(8 %——16 %)
一、本章重要考点
1、市场需求的预测 2、随机服务系统理论简介(重点) 3、一次性订货量的确定(重点) 4、订货与存储(重点)
二、有关公式与结论
数学专业的数学思维与物流运输
数学专业的数学思维与物流运输数学专业在当今社会的发展中扮演着重要的角色,而物流运输则是现代社会中不可或缺的一环。
本文将探讨数学专业的数学思维如何应用于物流运输中,以优化效率、降低成本,并提供解决方案以应对物流运输中的挑战。
一、应用数学模型优化路线规划物流运输中的一个重要问题是如何规划最优路线,以在最短的时间内完成货物的运输。
数学专业的数学思维可以应用于路线规划的优化过程中。
可以使用图论、最优化理论等数学模型,将物流运输网络抽象成图的形式,并通过算法寻找最短路径或者最小成本路径。
这样可以提高运输的效率,减少时间和成本的浪费。
二、数据分析与预测在物流运输中,大量的数据需要被处理和分析,以做出合理的决策。
数学专业的数学思维可以应用于数据的收集、处理和分析过程中。
通过数学建模、统计分析等方法,可以对物流运输的数据进行挖掘和分析,从而得出有价值的信息和预测结果。
这些信息可以帮助决策者做出更明智的决策,优化运输过程,提高运输效率。
三、库存管理物流运输中的另一个重要问题是如何进行合理的库存管理。
数学专业的数学思维可以帮助解决这个问题。
通过数学建模和优化算法,可以确定最佳的库存水平和补充策略,以避免库存过高或过低造成的资源浪费或者供应不足的问题。
数学思维能够对库存管理进行量化和优化,从而提高物流运输的效率和效益。
四、风险管理与优化在物流运输中,存在众多的不确定性和风险。
数学专业的数学思维可以帮助进行风险管理和优化。
通过数学模型和分析方法,可以对各种风险因素进行建模和评估,从而制定相应的风险管理策略。
同时,数学思维还可以通过优化算法和决策分析方法,寻找最佳的决策方案,以降低运输过程中的风险和不确定性,提高运输效率和安全性。
总结:数学专业的数学思维对物流运输的优化和提升起着重要的作用。
通过应用数学模型优化路线规划、数据分析与预测、库存管理和风险管理与优化等方法,可以提高物流运输的效率、降低成本,并解决物流运输中的各种挑战。
青岛版(六年制)四年级数学上册第六单元快捷的物流运输——解决问题知识点
六快捷的物流运输——解决问题一、速度、时间和路程的关系速度×时间=路程路程÷速度=时间路程÷时间=速度二、相遇问题的数量关系总路程=甲走的路程+乙走的路程相遇路程=速度和×相遇时间相遇时间=相遇路程÷速度和速度和=相遇路程÷相遇时间三、追及问题速度差×追及时间=相差路程四、火车过桥问题桥长+车长=路程速度×过桥时间=路程五、行程问题常用的解题方法1. 公式法。
根据常用的行程问题的公式进行求解,这种方法看似简单,其实也有很多技巧;有时条件不是直接给出的,这就需要对公式非常熟悉,可以推知需要的条件。
2. 图示法。
在一些复杂的行程问题中,为了明确过程,常用示意图作为辅助工具。
图示法即画出行程的大概过程,重点在折返、相遇、追及的地点。
3. 分段法。
在非匀速即分段变速的行程问题中,公式不适用,这时通常把不匀速的运动分为匀速的几段,在每一段中用匀速问题的方法去分析,再把结果结合起来。
解决相遇问题的方法:(1)相遇问题要分析题意,试着画线段图,真正弄清楚是不是两个物体、两个地方、同时、相对(同向)而行、最后相遇(相距),再确定计算方法。
(2)相向而行要先求速度和,再求路程和;同向而行:要先求速度差,再求路程差。
使用公式不仅包括公式的原形,也包括公式的各种变形形式。
图示法包括线段图和折线图。
在多次相遇、追及问题中,画图分析往往也是最有效的解题方法。
用方程解决问题,可以根据数量关系式,把未知量4. 方程法。
在关系复杂、条件分散的题目中,直接用公式很难求解时,设条件关系最多的未知量为未知数,抓住重要的等量关系列方程常常可以顺利求解。
六、典例讲解甲、乙两辆汽车从两地相向而行,甲车每小时行85千米,乙车每小时行76千米,甲车开出2小时后,乙车才开出,又过了4小时两车相遇,两地间的距离是多少千米?思路分析:根据路程=速度×时间,先求出甲车2小时行的路程,再求出又过4小时甲、乙两车行的路程和,最后根据总路程=甲先行的路程+甲、乙一块行的路程解答。
物流数学试题分章(汇编)
物流数学试题分章汇编(5361)一、数学预备知识06.41. 设有10个球,其中有3个白球,7 个黑球,随机地从中取两个球,每取一次就要把球放回,求所抽取的两个球颜色相同的概率。
Φ(1)=0.84132. 若随机变量X—N(3, 22), 求P(2<X≤5) 。
已知7. 从两个班数学试卷中各抽出8份,其成绩如下表(单位:分)根据以上数据分别求出两个班的平均成绩和方差,并指出哪个班的成绩更稳定。
07.41.(本题4分)已知=1,求x的值.3.(本题5分)写出题3图所示的图的关联矩阵M和相邻矩阵A,并指出图中哪些点是奇点.2007年7月2008.42008年7月1.(小题4分)在题1图所示的图中,有多少个奇点?有多少条弧?2.(本题6分)数据集{2,3,5,4,3,3,1},求(1)极差R;(2)方差σ2。
3.(本题6分)设随机变量X的概率分布为:求:(1)常数a;(2)随机变量X的数学期望E(X)。
2009.42009年7月2010年4月2、(本题6分)写出题2图所示图的关联矩阵和相邻矩阵。
题2图3、(本题6分)计算数据:2.3.4.4.5.6的平均数和方差。
2010年7月1.(本题5分)随机变量x服从正态分布N(4,32),求P(一2≤x≤4)。
已知Φ0(2)=0.9772。
3.(本题6分)从某班数学考试的试卷中抽出5份,其成绩分别为:62,86,79,65,83。
计算这5份试卷的平均成绩和方差。
2011年4月1、(本题5分)随机变量X服从正态分布N(-3,24),求P(-1≤X≤1)。
已知中0 (1)=0.8413。
2、(本题6分)某月我国铁路、公路、水路和航空货运量为(单位:万吨)2.50 12.46 2.04 31.13求这四种运输方式的平均货运量和标准差(结果保留四位小数)。
2011年7月1.(本题5分)题1图中共有多少个奇点?多少条弧?2.(本题5分)某月我国铁路、公路、水路和航空总客运量为(单位:亿人)0.92 16.89 0.22 0.12求:这四种运输方式的平均客运量及标准差。
快递物流数学模型分析与应用
快递物流数学模型分析与应用一、引言随着电子商务的快速发展,快递物流也得到了极大的发展。
作为现代物流服务的核心,快递物流对物流企业的效率和服务质量提出了更高的要求。
数学模型作为一种科学的工具,可以使快递物流产生更好的效益和更高的服务质量。
本文将对快递物流数学模型进行分析和应用。
二、理论基础1.快递物流数学模型的定义快递物流数学模型是一种数学方法,以数学公式、算法等形式表达快递物流系统的物流规划、物流决策、物流控制以及优化等方面的问题,可以对快递物流系统进行规范化、标准化的设计和实现,以实现物流的高效性和可持续性。
2.常用的快递物流数学模型(1)线性规划模型线性规划模型是快递物流中最常用的数学模型之一,其数学形式可以表示为:Max(z)=c1x1+c2x2+……+cnxnSubject to:a11x1+a12x2+……+a1nxn≤b1a21x1+a22x2+……+a2nxn≤b2…………a mx1+a mx2+……+a mxn≤bmWhere Xi(i=1,2,……,n)为决策变量;C1、C2、……、Cn分别为各决策变量的单位收益或单位成本;A11、A12……A mxn为限制条件系数;B1、B2、……、Bm为资源的限制条件。
(2)网络流模型网络流模型是一种常用的快递物流数学模型,其主要的应用是在配送中心的调度和路径问题中。
网络流模型可以用图的形式表示,称为流网络图。
一个流网络图由有向带权网络(即有向图,其中弧上有权重)和两个特殊的节点S和T组成。
S为源点,T为汇点。
网络中的其他节点表示一系列的顶点集合,并且弧的连通性和弧有向性表明在其集合之间传输的商品。
在每个弧上有一个数字表示该弧的最大流量。
(3)贝叶斯分析模型贝叶斯分析模型是一种基于概率的预测方法,也是解决物流服务不确定性问题的较为常用的方法。
其基本思想是对历史数据进行收集和分析,并使用这些数据作为决策过程的先验知识。
在新的决策过程中,根据已有知识对结果进行概率推断,以此来指导或优化物流服务。
数学在物流优化中的应用
数学在物流优化中的应用在当今时代,物流行业的发展日新月异。
物流优化已经成为一个重要的研究领域,目的是提高货物运输的效率和降低成本。
而数学作为一门强大的工具,在物流优化中扮演着至关重要的角色。
本文将介绍数学在物流优化中的应用,以及如何利用数学方法来解决物流优化中的各种问题。
一、线性规划线性规划是数学在物流优化中应用最广泛的一种方法。
在物流过程中,往往存在着各种约束条件,如货物的数量限制、运输时间限制等。
线性规划能够帮助我们确定最优的物流方案,以最小化或最大化某个目标函数。
通过构建数学模型,我们可以将物流问题转化为线性规划问题,并运用线性规划的算法进行求解。
例如,在货物运输中,我们往往需要确定最短路径问题。
通过建立一个图模型,将各个物流节点连接起来,我们可以使用线性规划方法来解决最短路径问题。
线性规划算法能够帮助我们找到最优的路径,并确保在满足约束条件的情况下,最大程度地减少运输时间和成本。
二、排队论排队论是另一个重要的数学工具,可以应用于物流领域中的排队问题。
在物流过程中,往往会出现一些排队现象,如货物在仓库中的等待时间、货车在装货点的排队等。
排队论能够帮助我们分析排队系统的性能,并提供一些优化策略。
通过排队论的方法,我们可以确定最优的服务策略,如增加服务窗口数量、调整服务时间分配等。
这些策略能够提高物流运输的效率,并减少货物滞留时间。
同时,排队论还可以帮助我们评估不同策略对整个物流系统的影响,帮助决策者做出合理的决策。
三、网络优化物流系统往往是一个复杂的网络结构,不同的节点通过网络连接起来。
网络优化是数学在物流优化中的又一重要应用领域。
通过建立合适的网络模型,我们可以应用各种数学方法来解决物流系统中的各种问题。
例如,在物流配送中,我们常常需要确定最优的调度策略,使得货物能够以最短的时间送达目的地。
网络优化方法可以帮助我们解决这类问题,通过建立物流网络模型,利用图论等数学工具,确定最优的调度策略,实现物流时间的最小化。
物流数学重点 (2)
物流数学重点及一些公式的推导第一章 数学预备知识一、平均值 1、类型算术平均值(最常见的类型);几何平均值;调与平均值;加权平均值(如:按学分计算成绩) 2、性质(1) 算术平均值:()n n i i a a a na n +++==∑= 21111a几何平均值:()n n a a a a 21G = 调与平均值:h(a)=na a a n 11121 ++h(a)≤G(a)≤a 当n a a a === 21时等号成立。
推到此公式的时候,我们要知道:xy y y 2x 0x 222≥+⇒≥-)( 其中等号在x=y 的时候成立。
设a 、b 为两个正数,则:ab b a ab b a b ≥+⇒≥+⇒≥-)(2120a 2)( 由上式我们可得到:G(a)≤a 同理:h(a)≤G(a)(P5)(2) 加权平均值(重点)nnn ni ini iiW W W a W a W a W WaW a +++++==∑∑== 21221111)(W例如,期末考试中,数学有5个学分,英语4个学分,政治3个学分。
那么一个学生成绩如下:数学,90;英语,85;政治;83。
那么这个学生的平均成绩就是多少? 我们可根据上述公式得:58.86345383485590=++⨯+⨯+⨯大家记住,加权平均数的目的就就是为了突出一些因素的重要性,权重越大,越重要。
∑∑====ni i i ni in a p W p p 1121)a (1p,,p 一公式为:,那么加权平均数的另皆为正数,并且若 (与后面所讲的期望对比记忆)二、二元一次方程、二元一次不等式 1、二阶行列式二阶行列式只就是一个数的表示符号,它的本质上还就是一个数 二阶行列式的性质(P7)2、二元一次不等式(重点,与线性规划相关)如:ax+by ≤c 。
二元一次方程表示的一条直线,二元一次不等式表示的就就是直线的两侧。
也可直接带一个点,瞧这个点就是否满足不等式,若满足,则此点所在区域即为所求区域,若不满足,则另一个区域即为所求区域(一般用到的点为(0,0),若直线过此点,则再另寻其它点)。
《物流数学》前五章学习重点
《物流数学》学习指导高等教育自考《物流数学》课程统一考试说明高等教育自学考试是应考者获得高等教育学历的国家考试,命题是确保考试质量的核心工作。
为了组织好物流管理专业《物流数学》课程统一命题工作,按照《高等教育自学考试课程命题工作手册》的要求以及全国统一命题课程的有关规定,特制定本课程的考试说明。
一、命题指导思想1.按照全国高等教育自学考试指导委员会的统兰要求,严肃认真,慎重对待;坚持质量标准,切实做好命题工作。
2.坚持课程标准。
体现培养目标。
以考试大纲为依据,以教材为蓝本确定命题的内容;以一般普通高校或高等职业院校同专业的培养目标为参照确定考试的要求。
3.突出重点与兼顾——般相结合。
以考核基本概念、基本法则、基本方法等基本知识为主,重点考查计算能力和分解间题、解决间题的能力。
二、命题依据和范围1.以全国高等教育自学考试指导委员会制订的《物流数学自学考试大纲》为命题依据。
2.以全国高等教育自学考试指导委员会组编,傅维撞主编,高等教育出版社2006年出版的《物流数学》为考试指定教材。
3.命题内容覆盖到各章,并适当突出重点章节,体现本课程的重点内容。
三、考试要求1.考试的题型有:简答题、应用题。
2.本课程的试题中不同能力层次要求的分数比例约为:识记占15%,领会占55%,简单应用占30%。
3.本课程的试卷中不同难度要求的分数比例约为:易15%,中等偏易50%,中等偏难30%,难5%。
4.本课程为问卷笔试考试,考试时间为150分钟。
5.采用百分制评分,60分为及格线。
四、各章分数的大致分布第一、二、三、四章:60分第五、六、七章:40分第一章数学预备知识(约考三个小题,计15~16分)本章内容概要:1、二元一次方程组与直线关系2、矩阵和二阶行列式的计算3、数据的整理4、概率论初步(熟记正态分布、了解中心极限定理)一、本章重要考点本章所涉及到的知识重点主要包括两大方面:二元一次方程、概率论初步1.平均值几何平均值2.二阶行列式3.二元一次方程4.二元一次方程与二元一次不等式的关系5.二元一次方程组与直线的关系:相交、平行、重合。
物流数学1
§2 二元一次方程、二元一次不等式
何谓二元一次方程?
方程中有二个未知数(元) 每个未知数的次数都是一次的 一般表示形式如下:
ax by c
其中,a,b, c是常数,x, y是未知数
§2 二元一次方程、二元一次不等式
二元一次方程的几何意义
表示了平面上的一条直线
这条直线把平面分成了两个半平面
弧连接了第 i 个点
§6 图的初步知识
关联矩阵举例
1 1 1 0 0 A 1 0 0 1 0
0 1 0 1 1 0 0 1 0 1
v2
l1
v1
l2
l4 v3
l3
l5
v4
§6 图的初步知识
关联矩阵的特征
第k行对应第k个点,第k列对应第k条弧 第k行有几个1表示有几条弧通过第k个点 每一列必定有两个1,1的位置表明对应的
第 1 章 数学预备知识
黄晓威 讲师 广州工程职业技术学院
常用数学符号
求和符号
n
ai a1 a2 an
i 1 n
k 1 2 n
k 1 n
c c c c nc
k 1
常用数学符号
连乘符号
n
ai a1 a2 an
B1 B2
y y
C1 C2
其中,A1、A2、B1、B2、C1、C2是常数
§3 二元一次方程组、平面上两直线 的位置关系
二元一次方程组的解
A1x A2 x
B1 B2
y y
C1 C2
当 A1 B1 C1 时,方程组有无穷多个 解 A2 B2 C2
专题一:物流基础
产消矛盾的主要表现:
• 生产与消费在人员上相互分离 • 生产与消费在时间上相互背离 • 生产与消费在空间上存在距离 • 生产与消费在方式上存在差别
物流的作用在于衔接生产与 消费在时间上的背离,克服 产消空间距离,调节生产与 消费在方式上的差别。
(二)物流参与商品价值和使 用价值的实现,是商品流通的 重要组成部分
3、我国关于物流的定义
物品从供应地向接受地的实体流动 过程。根据实际需要,将运输、储 存、装卸、搬运、包装、流通加工、 配送、信息处理等功能有机结合来 实现用户要求的过程。
结论:
• 物流是物质实体转移的活动 • 物流是满足顾客要求的过程 • 物流是由诸项活动要素所组成
三、物流的意义和作用
(一)物流创造商品的时间和空间 效用,调节生产与消费之间的矛盾, 是社会再生产的基本条件。
2、物流是降低成本,提高企业盈 利能力的重要领域
• 物流占用大量的资金和设备 • 物流过程耗费大量的人力和物力
• 物流产生大量的费用
• 合理的物流能够降低成本,增加盈 利,被称为“第三利润的源泉”
3、物流是企业的一项专有资产
四、现代物流的机遇与挑战
• 我国买方市场的形成和市场竞争的加剧
• 企业经营风险的增加 • 企业降低成本的压力和行业竞争的加剧,使物 流成为了新的利润增长点 • 营销方式的更新和技术的进步,以及物流功能 的不断扩大 • 经济全球化的发展趋势和更加复杂的供应链
物流模数:
为了实现物流的合理化、标准化, 在决定物流系统各个要素尺寸时, 其数值应是某个基准尺寸的倍数, 这个基准尺寸称为物流模数。
二、 物流概念的产生、引入及发展 (一)物流概念的产生与发展
Physical distribution P. D
数学在物流优化中的应用
数学在物流优化中的应用物流是现代社会经济高效运行的重要环节,也是企业竞争力的重要组成部分。
通过数学方法与技术,可以对物流过程进行分析和优化,提高物流效率、降低成本、加快运输速度等。
本文将重点探讨数学在物流优化中的应用。
一、线性规划在物流中的应用线性规划是一种数学方法,可以解决线性约束条件下的最优化问题。
在物流中,线性规划被广泛应用于货物配送、路径选择、运输模式选择等方面。
例如,在货物配送中,可以通过线性规划模型确定每一批货物的最佳配送方案,以最小化总配送成本或最大化配送效率。
线性规划模型可以考虑各种约束条件,如货物的数量、运输距离、时间窗口等,以及各个仓库和客户的供应与需求关系。
二、图论在物流中的应用图论是研究图及其性质的数学分支,在物流领域有着重要的应用。
通过图论可以建立物流网络模型,分析物流路径和优化运输方案。
物流网络模型可以用于描述物流系统中的各个节点(如仓库、工厂、分销中心等)和连接它们的边(如道路、航线、铁路等)。
通过图论的方法,可以求解最短路径、最小生成树、最大流量等问题,从而优化物流路径和运输方案。
三、排队论在物流中的应用排队论是研究排队系统的数学理论,可以用于分析和优化物流中的等待时间和服务水平。
在物流中,排队论可以应用于货物仓库的管理、运输节点的规划、客户服务的优化等方面。
通过排队论模型,可以评估不同的服务水平、资源配置方案和服务策略,以提高物流效率和客户满意度。
四、模拟和优化算法在物流中的应用除了上述数学方法外,模拟和优化算法也在物流中发挥着重要作用。
模拟是通过计算机仿真物流系统的运行情况,从而评估不同决策方案的效果。
通过模拟可以考虑各种不确定性因素,如订单变动、运输延迟等,提供决策支持和风险评估。
优化算法包括遗传算法、蚁群算法、粒子群算法等,可以应用于物流路径规划、车辆调度、仓库定位等问题。
通过优化算法的应用,可以寻找到最佳的物流方案,降低成本、提高效率。
总结:数学在物流优化中发挥着不可忽视的作用。
物流数学重点
物流数学重点物流数学是物流管理专业中的一门重要课程,它将数学方法和工具应用于物流领域,帮助解决物流运作中的各种优化和决策问题。
下面我们来详细探讨一下物流数学的几个重点内容。
一、库存管理库存管理是物流中的一个关键环节,涉及到如何确定最佳的库存水平以平衡库存成本和满足客户需求。
1、经济订货批量(EOQ)模型经济订货批量模型是用于确定每次订货的最佳数量,以最小化总库存成本。
其基本公式为:EOQ =√2DS / H,其中 D 是年需求量,S 是每次订货成本,H 是单位库存持有成本。
通过这个模型,企业可以在订货成本和库存持有成本之间找到一个平衡点,实现成本的优化。
2、再订货点再订货点是指当库存水平下降到某个特定值时,需要下达新的订单进行补货。
它的计算通常考虑了平均需求和提前期,公式为:再订货点=平均日需求 ×提前期。
准确设定再订货点可以避免缺货现象的发生,同时减少不必要的库存积压。
3、安全库存为了应对需求和供应的不确定性,企业通常会设置一定量的安全库存。
安全库存的大小取决于需求的波动程度、提前期的稳定性以及服务水平的要求。
通过概率统计和风险分析方法,可以确定合理的安全库存水平。
二、运输规划运输在物流成本中占据了较大的比重,因此优化运输方案至关重要。
1、运输问题的线性规划模型可以将运输问题转化为线性规划模型,通过求解线性方程组来确定最优的运输方案,即从各个供应地到各个需求地的运输量分配,使得运输总成本最小。
2、车辆路径规划在实际运输中,需要确定车辆的行驶路径,以最小化行驶距离或时间。
这涉及到复杂的算法和优化技巧,如蚁群算法、遗传算法等。
3、多式联运考虑多种运输方式(如公路、铁路、水运、航空)的组合,通过比较不同运输方式的成本和时间,选择最优的联运方案。
三、物流网络规划1、设施选址确定物流设施(如仓库、配送中心)的最佳位置,需要考虑地理位置、交通便利性、成本、市场需求等因素。
可以使用重心法、层次分析法等方法进行选址决策。
数学在物流和运输中的应用
数学在物流和运输中的应用数学作为一门科学,广泛应用于各个领域,其中包括物流和运输。
物流和运输是现代社会中不可或缺的环节,它们的高效运作离不开数学的支持和应用。
本文将探讨数学在物流和运输中的应用,并分析其重要性和影响。
一、货物运输中的最优路径规划在物流和运输中,货物的运输路径规划是一个重要的问题。
数学中的最优路径算法可以帮助确定最短路径或最经济路径,从而提高运输效率和降低成本。
例如,迪杰斯特拉算法和弗洛伊德算法可以用于计算两点之间的最短路径,这在货物运输中非常实用。
此外,还可以利用线性规划方法,通过考虑不同的因素(如距离、时间、成本等),来确定最佳的货物运输路径。
二、货物装载与配载优化在物流和运输中,货物的装载和配载问题是一个关键的挑战。
如何合理地将货物进行装载和配载,以最大程度地利用运输资源,是一个需要优化的问题。
数学中的装载优化算法可以帮助确定最佳的装载方案,从而提高装载效率和减少运输成本。
例如,装载问题可以通过混合整数线性规划模型来求解,以确定最佳的装载方案。
此外,还可以利用启发式算法,如遗传算法和模拟退火算法,来寻找最优的货物配载方案。
三、运输网络设计和优化在物流和运输中,运输网络的设计和优化是一个复杂的问题。
一个合理的运输网络可以提高物流效率和降低运输成本。
数学中的网络优化算法可以帮助确定最佳的运输网络结构和布局,从而达到优化的目标。
例如,最小生成树算法可以用于确定最佳的运输网络连接方案,以最小化总的运输成本。
此外,还可以利用整数线性规划模型,通过考虑不同的因素(如运输距离、运输时间、运输成本等),来确定最佳的运输路径和节点布局。
四、库存管理和补货策略在物流和运输中,库存管理和补货策略是一个重要的问题。
如何合理地管理库存,以及何时进行补货,是一个需要优化的问题。
数学中的库存管理模型和补货策略可以帮助确定最佳的库存水平和补货时间,从而提高库存管理效率和降低库存成本。
例如,经典的EOQ模型可以用于确定最佳的经济订货量,以最小化总的库存成本。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
物流数学重点及一些公式的推导第一章 数学预备知识一、平均值1、类型算术平均值(最常见的类型);几何平均值;调和平均值;加权平均值(如:按学分计算成绩)2、性质(1) 算术平均值:()n n i i a a a na n +++==∑=Λ21111a 几何平均值:()n na a a a Λ21G = 调和平均值:h(a)=n a a a n 11121Λ++h(a)≤G(a)≤a 当n a a a ===Λ21时等号成立。
推到此公式的时候,我们要知道:xy y y 2x 0x 222≥+⇒≥-)( 其中等号在x=y 的时候成立。
设a 、b 为两个正数,则:ab b a ab b a b ≥+⇒≥+⇒≥-)(2120a 2)( 由上式我们可得到:G(a)≤a同理:h(a)≤G(a)(P5)(2) 加权平均值(重点) nn n n i i n i i iW W W a W a W a W Wa W a +++++==∑∑==ΛΛ21221111)(W 例如,期末考试中,数学有5个学分,英语4个学分,政治3个学分。
那么一个学生成绩如下:数学,90;英语,85;政治;83。
那么这个学生的平均成绩是多少我们可根据上述公式得:58.86345383485590=++⨯+⨯+⨯ 大家记住,加权平均数的目的就是为了突出一些因素的重要性,权重越大,越重要。
∑∑====ni i i n i i n a p W p p 1121)a (1p ,,p 一公式为:,那么加权平均数的另皆为正数,并且若Λ(与后面所讲的期望对比记忆)二、二元一次方程、二元一次不等式1、二阶行列式二阶行列式只是一个数的表示符号,它的本质上还是一个数二阶行列式的性质(P7)2、二元一次不等式(重点,与线性规划相关)如:ax+by ≤c 。
二元一次方程表示的一条直线,二元一次不等式表示的就是直线的两侧。
二元一次不等式代表的是直线的哪两侧可根据P10的规律记忆。
也可直接带一个点,看这个点是否满足不等式,若满足,则此点所在区域即为所求区域,若不满足,则另一个区域即为所求区域(一般用到的点为(0,0),若直线过此点,则再另寻其它点)。
如:求2x+3y 5≤所代表的区域,我们可以代入(0,0)点,此时:250030<=⨯+⨯,所以(0,0)所在区域即为所求区域。
如:求2x y ≤所代表的的区域,因为2x=y 通过(0,0)点,所以,我们不能再用这个点。
我们可以使用(0,1)点,把此点坐标代入,20⨯=0<1,所以(0,1)点所在区域即为所求区域。
三、二元一次方程组、平面上两直线的关系要懂得如何求解二元一次方程组(P11)四、二元一次不等式组1、二元一次不等式组的解是平面上的一个区域或者是空集(即无解)2、二元一次不等式组的求解方法(1)画一个平面直角坐标系(2)画出每个不等式对应的半平面(方法如上)(3)所有的这些半平面的交集就是解集五、矩阵1、是一个数表(不是指一个数),排成n 行m 列,n 和m 可以是任何自然数,当n=m 时,矩阵称为方阵。
2、矩阵与行列式不同,行列式是一个数,矩阵是许多数的组合。
六、图的初步知识1、一些基本概念(P16)2、关联矩阵点和弧的关系,里面的数字只有0和1元素。
ij a 中下标i 是指i v 点,j 指j l 弧。
若i v 是j l 的端点,则ij a =1,若不是,则ij a =0。
ij a 是指关联矩阵中第i 行,第j 列上的元素。
3、相邻矩阵点和点关系,里面只有0和1元素。
ij b 中的i 是指i v 点,j 指j v 点。
若i v 和j v 相邻,则ij b =1,否则ij b =0。
4、奇点和偶点以v 为端点的G 中的弧的条数,记为)(d v G ,称为v 的度。
度为偶数的点称为偶点;度为奇数的点称为奇点。
七、数据的整理1、数据的种类分类型变量—与特征有关的,如性别等;数量型变量—事物的数量特征2、数据的整理整理方法(P20)3、数据集中趋势的度量平均数、中位数(由大到小取中间)、众数(出现次数最多)4、数据离散趋势的度量极差(最大值减最小值)、四分位点和四分位极差、方差和标准差、变异系数方差实际内涵就是各个数与平均值差距平方的平均值。
计算一组数据方差的时候,首先计算出这组数的平均值,然后每个数都减去这个平均值,对所得到的数值进行平方,这时候我们得到一组新的数值,对这组数平均即求出方差。
公式(P29)标准差即为方差的平方根变异系数=%100x ⨯σ,其中σ为这组数据的标准差八、概率论初步(重点)1、事件及概率的一些定义2、古典概型P(A)=nm p A w i i =∑∈B A I 指A 发生同时B 也发生,意思等同于 ABB A Y 指A 发生或者B 发生,意思等同于A+BP(B A Y )=P(A)+P(B)—P(AB) 3、条件概率在事件A 已经发生的条件下,事件B 发生的概率为:P(BA )=)()(B P AB P 4、事件的独立性A 、B 相互独立⇔P(AB)=P(A)P(B)A 、B 、C 相互独立⇔P(AB)=P(A)P(B)P(AC)=P(A)P(C)P(BC)= P(B)P(C)P(ABC)= P(A)P(B)P(C)5、概率分布(P36)概率分布⇒数学期望(公式和加权平均数公式对比记忆)6、期望和方差的性质(P37)7、泊松分布、指数分布(非重点)8、正态分布(重点)(1)标准正态分布把标准正态分布图形和x 轴之间的面积看作等于1,做此种类型的题目时要根据它的对称性(关于y 轴对称)。
注意规律:1)(a 00=Φ+-Φa )( (2)非标准正态分布非标准正态分布要根据公式转换成标准正态分布(P43)第二章 销售与市场一、市场需求的预测1、简单平均法(1)简单算术平均法。
所有数据的平均值即为预测值。
(2)加权平均法。
为每期的数值设置权重,根据加权平均数公式即可算出。
2、简单移动平均法注意:n 项移动平均就取临近预测时间的前n 项值,然后简单平均即可二、随机服务系统理论简介(重点)只需记住课本里面的公式,考试时套用公式即可(P61 P64)三、一次性订货量的确定1、算术平均原则。
计算各个方案的平均值,选用均值最大的方案2、极大极大准则。
找出各个方案的最大值,在这些值中再找最大值,这个值对应的方案即为最终方案3、极小极大准则。
找出各方案的最小值,选用这些值中最大值对应的方案4、加权系数准则。
最大值权数a ,最小值权数1-a ,计算加权平均,取最大值对应方案。
5、机会损失最小准则。
机会损失=该情形下最好方案收益—该方案收益注意:上述对应的情形是在收益已知,为获得最大收益的情况,若是成本已知,并为得到最低成本的话,则应分别修正为“算术平均值最小准则”“极小极小准则”“极大极小准则”“加权系数准则”“机会损失最小准则”。
四、订货与存储(重点)1、瞬时进货,不允许短缺最佳订货周期:dRc 2t 0= 最佳订货量:d cR Q 20= 公式推导:t c dRt t C +=21)(122dRc t c dRt =•≥(算术平均数≥几何平均数P2) 等号成立条件:dRc t t c Rt 2d 210=⇒= ⇒d cR Rt Q 200== 2、逐渐补充库存,不允许短缺 R p p dR c -•=2t 0 Rp p d cR Rt Q -•==200 推导过程同上P74第三章 生产作业计划安排一、加工顺序的安排顺序安排原则(口诀P78)一般情况下,所做出的安排图中,第二行最后一道工序完成后对应的时间即为总的加工时间。
二、生产的管理和规划(重点)1、求出可行解域(本文件第一章第四部分)2、是目标函数h(x)=ax+by=0,并在坐标系中做出这条直线3、移动这条直线,使其在可行解域达到最大值或最小值注意:目标函数⇒-=⇒-=⇒+=bax x h y ax x h by by ax x )()()(h b x h b ax y )(+-= 我们求h(x)的最大值,也就是求bx )(h 的最大值(b>0)或最小值(b<0)⇒b x h b ax y )(+-=这条线与y 轴交点的最大值或最小值。
三、生产能力的合理分配问题(重点)1、当一个成品由两个零件组成的时候,对生产效率进行相比,比值最高的,生产其分子代表的零件,最低的生产其分母代表的零件,中间的进行调配生产。
2、一个成品由三个零件组成的情况(P92)注意:课本例题全是零件数量的比例要求为1:1:1,若不是这种情况,要对其进行调整,调整具体方法见课后习题第4题。
第四章 配送与运输一、物质调运中的表上作业法(重点)1、制定初始方案在这其中,有最小元素法和最大元素法。
最小元素法,适用于成本问题,即目的是为了求得最小成本的方案。
首先从所有数中选取最小的数,根据其所在位置的需求量和供给量分配任务。
然后再找第二小的数值,这样一直持续下去,在这其中要注意已找出数所在位置的的需求量和供给量是不是分配完毕。
最大元素法,适用于收益问题,即目的是为了得到最大收益的方案。
首先从所有数据中选取最大的数,根据其所在位置的需求量和供给量分配任务。
然后再找第二小的数值,这样一直持续下去,在这其中要注意已找出数所在位置的的需求量和供给量是不是分配完毕。
2、求检验数主要问题是做闭回路的问题,在这其中坚持的原则就是:过空格的必能做出唯一的一条闭回路;遇到数字的时候可以转,也可以不转,视具体情况而定。
3、检验初始调运方案是否最优最小元素法做出来的结果:检验数为非负,则为最优;最大元素法做出来的结果:检验数为非正,则为最优4、调整此时以最小元素法为例。
找出出现负数中的最小值,以它对应的空格做闭回路,在这个闭回路中的所有奇数次转向点中,找最小的运量(此数为调整数),所有奇数次转向点的运量减去这个调整数,初始空格和偶数次转向点处的运量加上这个调整数,得到一个新的方案,然后对其继续检验,直到得到最优为止。
二、配送最优路线的选择1、起点与终点不同的路线的选择(P120)2、起点与终点相同的路线的选择首先找出与起点距离最短的点,然后再找出与这个点距离最短的点,这样一直持续下去3选择配送路线的节约法(重点)节约里程公式:c d D D D -+=-=∆2121d在做题时,需要排列出节约里程的次序表,按照上述公式对次序表进行计算,然后排列三、装卸工人的调配掌握装卸工人调配的口诀(P131)车辆配装和物流中心选址一、车载货物的配装问题在做此类问题时,要考虑到货物的重量和体积,根据这两个条件来建立方程组,并解出方程组。
物流中心的设置问题(重点)一般情况下,这种题目会给出各个点的坐标,然后会有一个质量权重,具体公式如下:∑∑==ni n i i im W x W x 11 ∑∑===n i i n i i i m W y W y 11 在记忆此公式的时候,联系着加权平均数的公式来对比记忆。