python 物流EOQ模型
时间: 2023-10-04 09:04:12 浏览: 93
物流EOQ模型是一种用于确定最佳订货数量的模型,用于平衡存储成本和订购成本。EOQ代表经济订货数量(Economic Order Quantity),它假设需求是稳定的、持续的,并且没有库存缺货或延迟。
在Python中,可以使用以下步骤实现物流EOQ模型:
1. 导入所需的库,例如numpy和matplotlib:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
```
2. 定义计算EOQ的函数,该函数接受参数如需求量(D),订购成本(S),存储成本(H):
```python
def calculate_eoq(D, S, H):
eoq = np.sqrt((2 * D * S) / H)
return eoq
```
3. 调用该函数并输出结果:
```python
demand = 1000
ordering_cost = 25
holding_cost = 0.5
eoq = calculate_eoq(demand, ordering_cost, holding_cost)
print("EOQ:", eoq)
```
这样,你就可以得到使用物流EOQ模型计算得到的最佳订货数量(EOQ)。
请注意,该模型做了一些假设,例如需求是稳定且持续的,没有库存缺货或延迟。在实际应用中,可能需要考虑更多因素并进行适当的调整。
相关问题
matlab编写eoq模型
EOQ(经济订单量)模型是一种用于确定最优订单数量和重新订货点的数学模型,其目的是最小化存储和订货成本。
下面是一个MATLAB实现EOQ模型的例子:
```matlab
% 输入参数
d = 1000; % 年需求量
K = 50; % 订货成本
h = 0.2; % 存储成本率
p = 10; % 单位价格
% 计算EOQ
Q = sqrt((2*d*K)/(h*p));
% 输出结果
fprintf('最优订单量:%.2f\n', Q);
fprintf('最小总成本:%.2f\n', sqrt(2*d*K*h*p));
```
在该例子中,我们使用了输入参数d(年需求量)、K(订货成本)、h(存储成本率)和p(单位价格)来计算EOQ。我们使用公式$Q = \sqrt{\frac{2dK}{hp}}$计算最优订单量Q,并使用公式$\sqrt{2dKh}$计算最小总成本。
你可以根据自己的数据输入参数,然后运行代码来计算EOQ和最小总成本。
经典EOQ模型计算公式
经典的 EOQ(经济订货量)模型计算公式如下:
EOQ = √((2DS) / H)
其中:
EOQ 表示经济订货量(Economic Order Quantity)
D 表示需求量(Demand)
S 表示订货成本(Ordering Cost)
H 表示持有成本(Holding Cost)
该公式用于确定每次订购的最佳数量,以最小化总成本。