报童模型excel建模

报童模型是一种经典的库存管理模型，用于决定库存水平以满足未来需求。下面是用Excel建模报童模型的步骤：

1. 确定需求分布函数：根据历史销售数据，确定需求分布函数，如正态分布、泊松分布等。

2. 确定单位成本和售价：确定每个单位的采购成本和售价。

3. 建立报童模型：在Excel中建立一个表格，分别列出需求量、采购量、库存量、售出量、采购成本、售价、总收入、总成本、净利润等列。

4. 计算采购量和库存量：根据需求分布函数和单位成本计算不同采购量下的期望利润，选择使期望利润最大的采购量，然后计算对应的库存量。

5. 计算售出量、总收入和总成本：根据库存量和需求量计算售出量，然后计算总收入和总成本。

6. 计算净利润：净利润等于总收入减去总成本。

7. 做出决策：根据期望利润和净利润等数据，做出采购决策。

通过以上步骤，我们可以在Excel中建立一个简单的报童模型，用于优化库存管理和采购决策。

相关问题

报童模型python

童模型是一种常用的机器学习模型，用于预测离散变量的概率分布。在Python中，可以使用Scikit-learn库来实现一个简单的童模型。

首先，你需要安装Scikit-learn库。可以使用以下命令来安装：

pip install scikit-learn

接下来，你可以按照以下示例代码来实现一个简单的童模型：

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 加载鸢尾花数据集作为示例
data = load_iris()
X = data.data
y = data.target

# 将数据集划分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建决策树分类器
model = DecisionTreeClassifier()

# 在训练集上训练模型
model.fit(X_train, y_train)

# 在测试集上进行预测
y_pred = model.predict(X_test)

# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy:", accuracy)

上述代码首先加载了一个示例数据集（鸢尾花数据集），然后将数据集划分为训练集和测试集。接着，创建了一个决策树分类器，并在训练集上训练模型。最后，使用测试集进行预测，并计算准确率。

这只是童模型的一个简单示例，你可以根据实际需求选择不同的模型和数据集来构建更复杂的童模型。同时，还可以使用交叉验证等技术来进一步评估模型的性能。

报童模型matlab

报童模型是一种用于库存管理的经典模型，它用于确定在需求不确定的情况下，报纸或杂志等商品的订货量。在 MATLAB 中，你可以实现报童模型来优化库存管理决策。

以下是一个简单的报童模型的 MATLAB 代码示例：

% 报童模型

demand = [10 15 12 18 20 14 16]; % 每天的需求量
cost_per_unit = 2; % 单位商品成本
selling_price = 5; % 单位售价

min_cost = Inf; % 初始化最小成本为无穷大
best_order = 0; % 初始化最佳订货量为0

for order = 1:max(demand)
    inventory = order;
    total_cost = 0;
    
    for day = 1:length(demand)
        sales = min(demand(day), inventory); % 当天销售量取决于需求和库存量
        lost_sales = demand(day) - sales; % 当天丢失的销售量
        inventory = inventory - sales; % 更新库存量
        
        total_cost = total_cost + cost_per_unit * (order - inventory) + selling_price * sales; % 计算总成本
    end
    
    if total_cost < min_cost
        min_cost = total_cost;
        best_order = order;
    end
end

disp(['最佳订货量为：' num2str(best_order)]);
disp(['最小成本为：' num2str(min_cost)]);

以上代码中，`demand` 表示每天的需求量，`cost_per_unit` 表示单位商品成本，`selling_price` 表示单位售价。代码通过遍历不同的订货量，计算总成本，并记录最小成本和对应的最佳订货量。

你可以根据自己的需求修改代码中的输入参数，运行代码即可得到最佳订货量和最小成本。希望对你有所帮助！如有需要，请继续提问。