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Excel数据分析案例:用数学建模和仿真模拟解决供求矛盾问题

Excel数据分析案例:用数学建模和仿真模拟解决供求矛盾问题

作者: 数据分析与量化 | 来源:发表于2020-10-09 21:41 被阅读0次

    在生活中通常会遇到供需不平衡的问题,如下问题:

    报童每天清晨用每份2元的价格从报社买进一批报纸后,在报亭以每份4元的价格零售,到晚上将没有卖掉的报纸退回,得到相应的每份1元的补偿。经过一段时间的观察,报童得到了每天需求的概率分布,如下表。那么报童应该每天买进多少份报纸,从长期来看可以获得最高的日均利润呢?

    类似的实际很多,比如面包店每天早上烘烤一定数量的面包出售,每卖出一只可获利若干,晚间要将未卖出的面包处理掉而赔钱,根据过往的数据很容易得出需求率的概率分布,就可以解决应该烤多少个面包才能日均利润最高。

    同样地,出版社每年都要重印一次教科书,按照过往的销售记录,很容易得出今年需求率的概率分布,在确定这次印刷数量需要考虑的是,如果供过于求会因占用资金及库存而蒙受损失,而若供不应求,就必须临时加印,所以需要确定最合理的印刷量使得成本最低。

    下面针对上面的报童问题采用两种方法来解决,一种是数学建模,另一种是数据模拟。

    一、数学建模

    1、建模

    记需求量取值r时的概率为f(r),(r=0,1,2,…,n,对上述问题n=5)。已知报童每天售出一份报纸获利为S1,因剩余而退回一份报纸损失为S2,设报童每天购进q份报纸,若某天的需求率为r,当供不应求即r>q,其售出的获利为S1*q;而当供过于求即r<=q时,其利润为S1*r-S2(q-r),日均利润为S(r,q)的期望值,记为E(q),则有:

    现在问题归结为在已知S1,S2和f(r)的条件下,求购进报纸的最优数量q,使日均获利E(q)最大。

    2、求解

    用P(r>q)和P(r<=q)分别表示需求量取值r>q和r<=q时的概率,让q从100,200,…依次增加,分析从E(q)到E(q+1)的变化。

    若q=r,q增加到q+1因剩余而多退回报纸,利润减少s2,于是:

    注意到P(r>q)=1-P(r<=q),上面的式子转化为:

    当E(q+1)-E(q)由正变负时E(q)达到最大,这相当于P(r<=q)由小于s1/(s1+s2)变为大于s1/(s1+s2),由此得到不等式:

    成立时的最小q值,就是E(q)达到最大的最优点。

    对于问题中s1=200元,s2=100元,可以得到s1/s1+s2=2/3,根据概率表的f(r),使得P(r<=q)>=2/3成立的最小q值是q=3,也就是每天购进300份报纸可以使得利润利润最大化,为450元。

    二、数据模拟

    根据问题题目,在excel中我们把每天购买量q设置为决策变量,把每天的需求量r设置为假设变量,其概率分布如上表给定的概率,如下图:

    把利润设置目标函数,目标是使其最大化。

    通过1000次的模拟训练,最终得到下图的结果:

    通过上图可知,在第15次训练的时候得到最优值,即当每天购买进300份报纸的时候利润最大化为447.9元。

    通过上面两种方法的标准,结果几乎是一样的,但是用数据模拟的方式要比数学建模的方式要简单得多,即使是文科生,第二种方式也是手到擒来的。

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