基于控制工程的牛鞭效应simulink建模与仿真

本文涉及的产品
实时计算 Flink 版,1000CU*H 3个月
智能开放搜索 OpenSearch行业算法版,1GB 20LCU 1个月
实时数仓Hologres,5000CU*H 100GB 3个月
简介: 本研究基于控制理论,建立了多级线性供应链模型,利用噪声带宽和Matlab/Simulink对牛鞭效应进行建模与仿真。牛鞭效应指需求信息在供应链中逐级放大,导致库存积压、缺货等问题。通过Forrester模型,描述各节点订单量与库存水平的动态变化,采用差分方程模拟多级供应链系统。测试使用MATLAB2022A版本,展示了模型的有效性和可扩展性。

1.程序功能描述
牛鞭效应”对供应链性能和绩效产生了严重的影响。基于控制理论建立了多级线性供应链的模型,分别利用噪声带宽和Matlab/Simulink对一个可扩展多主体线性供应链系统的牛鞭效应进行了建模与仿真研究.

2.测试软件版本以及运行结果展示
MATLAB2022A版本运行

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3.核心程序

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4.本算法原理
牛鞭效应(Bullwhip Effect)在供应链管理中是一个广泛讨论的现象,指的是需求信息沿着供应链从终端消费者向原材料供应商传递时出现的逐级放大的现象,类似于挥动牛鞭时末端的振幅远大于手柄端。这种效应会导致库存积压、缺货、生产计划混乱等问题,增加供应链的成本并降低效率。

   牛鞭效应的一个经典模型是Forrester模型,它通过差分方程描述供应链中的订单放大现象。假设供应链由n个阶段(或节点)组成,每个节点的订单量受前一节点的影响,并且每个阶段都采用简单的库存补给策略。设第i阶段在第t期的订单量为Oi​(t),实际需求为D(t),库存水平为Ii​(t),补给量为Qi​,反应时间为τ。 

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   将上述模型转化为动态系统,可得到描述牛鞭效应的微分方程组或差分方程组。以差分方程为例,考虑包含时间延迟的多级供应链,系统状态可由各节点的库存量和订单量描述。
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