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：

% 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。

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牛鞭效应matlab代码

牛鞭效应（Economic Order Quantity，EOQ）是一种库存管理模型，用于确定最优化的订购量以最小化库存成本。在MATLAB中，你可以编写一段代码来模拟这个过程，通常包括以下几个步骤：

1. 定义函数，输入包括需求速率、单位订货成本、固定存储成本、单位商品的处理成本以及库存维持时间（周期天数）。

function eoq = EOQ(DemandRate, UnitCost, HoldingCost, ProcessingCost, LeadTime)
    eoq = sqrt((2 * DemandRate * UnitCost) / (HoldingCost + 2 * ProcessingCost / LeadTime));
end

2. 创建一个简单的示例，比如每天的需求变化、单位成本、持有成本等，然后计算经济订货量（EOQ）。

DemandRate = 50; % 每天的需求量
UnitCost = 10;   % 单位商品的成本
HoldingCost = 2;  % 持有每件商品一天的成本
ProcessingCost = 1;  % 处理订单的成本
LeadTime = 7;  % 订单处理和送达的时间

eoq = EOQ(DemandRate, UnitCost, HoldingCost, ProcessingCost, LeadTime);
disp(['经济订货量（EOQ）：', num2str(eoq)]);