基于RFID的数字化制造车间物料配送与投资组合模型
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更新于2024-08-10
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"线性规划在数学建模中的应用——基于RFID的数字化制造车间物料实时配送方法"
在投资组合管理中,通常采用的模型是基于收益的数学期望和方差来衡量风险和收益。这样的模型假设收益分布是对称的,如正态分布,并且投资者的风险偏好可以用二次效用函数来描述。然而,现实世界中这两个假设往往不成立。投资者更关注的是下侧风险,即收益低于最低要求的可能性和程度。因此,当分布不对称时,使用方差作为风险度量并不总是合适的。为了解决这个问题,可以采用下侧风险的一阶矩(即低于最低要求收益的平均值)或半方差(仅计算低于最低要求收益部分的方差)作为风险指标进行最小化。
线性规划是一种广泛应用的数学工具,用于在有限的资源条件下最大化或最小化目标函数。在给定的例子中,线性规划被用来解决机床厂的生产计划问题,以确定生产甲、乙两种机床的最佳数量以最大化利润。这个问题涉及到多个决策变量(生产台数)、约束条件(每种机床的加工时间和可用机器时间)以及目标函数(总利润)。线性规划模型的构建是关键,因为它直接决定了问题的解决方案。
在MATLAB中,线性规划有其标准形式,包括一个目标函数(可以是最大化或最小化)和一组线性约束条件。MATLAB的`linprog`函数可以用于求解这类问题。在这个例子中,如果我们要找到使得总利润最大化的生产策略,我们就可以使用`linprog`,将目标函数设置为负的总利润(因为MATLAB默认求最小值),并将生产台数作为决策变量,约束条件则包括每种机床的加工时间和机器的可用时间限制。
通过RFID技术在数字化制造车间的应用,物料实时配送方法可以实现更高效、精准的物流管理。RFID(Radio Frequency Identification)系统可以实时追踪物料的位置和状态,提供数据支持以优化生产流程。结合线性规划模型,可以制定出最优的物料配送策略,减少等待时间,提高生产效率,降低运营成本。
总结来说,投资组合管理中的风险衡量方法需要根据实际情况调整,线性规划则是一种强大的工具,能够帮助解决资源配置和优化问题。在制造业,尤其是数字化车间,RFID技术与线性规划的结合可以提升生产效率,确保物料配送的及时性和准确性。
2019-08-07 上传
2021-04-23 上传
2019-09-20 上传
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史东来
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