공급망에 있는 대부분의 회사는 전체 공급망에서 자산을 관리하는 데 도움이 되는 도구를 가지고 있습니다. 이러한 자산 관리를 위한 예시적인 도구는 예를 들어 ERP, CRM, SGA 등입니다. 그러나 기본적으로 이러한 솔루션은 일정에 분석 인텔리전스를 적용하지 않습니다. 인공 지능 및 수학적 최적화 기능을 […]
이 게시물에서는 R에서 간단한 선형 최적화를 수행하는 방법을 보여줍니다. 운송 문제(lp.transport로 해결할 수 있음), 할당 문제( lp.assign으로 풀 수 있음) 및 정수 선형 프로그래밍(선형 혼합 정수 문제도 R에서 풀 수 있음). 선형 프로그래밍은 시설 위치 문제를 모델링하는 데 널리 적용됩니다. lpSolve는 […]
수학적 모델링과 이산 이벤트 시뮬레이션(DES)을 조합하여 컨베이어 시스템을 최적화하는 방법을 보여드리고 싶습니다. 이는 업계에서 사용할 수 있는 다양한 컨베이어 최적화 예제에 추가된 것입니다. 그러나 이 기사에서 설명하겠지만 내가 제안한 워크플로와 절차는 훨씬 적은 노력으로 훨씬 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다. 시뮬레이션은 […]
재고 최적화는 초과 재고를 줄이고 재고 품목, 잘 정의된 안전 재고 및 재주문 지점 등을 사용할 수 없어 판매 손실을 방지하는 것을 말합니다. 이 기사에서는 시뮬레이션을 사용하여 인벤토리 최적화의 문제를 해결하는 방법을 보여줍니다. 제약 공급망의 상업 프로젝트 예(사례 연구)는 내 진술과 분석을 […]
이 게시물은 nloptr 패키지를 사용하여 R의 경사 하강 법 최적화를 소개합니다. 전송 문제 또는 네트워크 모델링 문제를 해결하려면 선형 프로그래밍으로 충분합니다. 그럼에도 불구하고 당면한 주제에 따라 비선형적인 추가 제약이나 목표를 고려할 때 비선형 프로그래밍이 관련성이있을 수 있습니다. R은 비선형 문제를 […]
할당 문제는 선형 프로그램의 고전적인 문제입니다. 예를 들어, 다가오는 교대 근무 (제조 공장에서) 동안 제조해야 할 작업이 n 개 있고 이러한 작업을 생산할 기계가 m 개있는 경우 최적의 방식으로 작업을 기계에 할당하려고합니다. 여기에서 발생하는 제조 비용을 줄이고 싶을 수 있으므로 […]
내 게시물 중 일부에서 선형 최적화 문제를 해결하기 위해 R에서 lpSolve 또는 FuzzyLP를 사용했습니다. 또한 이러한 문제를 해결하기 위해 Python에서 PuLP 및 SciPy.optimize를 사용했습니다. 이 모든 경우에 문제는 하나의 목적 함수만을 가졌습니다. 이 게시물에서는 다중 목표 선형 최적화 문제를 해결하기 […]
운송 문제는 선형 프로그래밍 수업에서 가르치는 고전적인 문제 중 하나입니다. 간단히 말해서 문제는 특정 수요를 가진 특정 고객 세트가 특정 용량을 가진 다른 공급 업체 세트 ( “공급”)에 의해 충족되어야한다는 것입니다. 운송 문제에 대한 자세한 설명은 다음과 같습니다. 이것을 읽으십시오 […]
이전 게시물에서 선형 프로그래밍을위한 Google OR 도구를 이미 소개했습니다. 이 게시물에서는 제약 프로그래밍을위한 Google OR 도구의 기능을 보여주고 싶습니다. 보다 구체적으로 Google OR 도구로 제약 프로그래밍을 사용하여 작업 일정 문제를 해결합니다. 선형 프로그래밍과 달리 제약 프로그래밍은 임의 유형의 제약 함수를 […]
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