实验12
一.实验目的:
1.学习库存仿真优化方法
2.学习如何设置模块表格的内容为决策变量
二.实验问题
1.打开上次实验你保存的文件，然后根据以上视频，建立优化模型。
2.在优化模块（Optimizer）中，整数型决策变量和连续型（实数型）的输入方法有何不同？
3.请在你的模型上，使用Extendsim软件提供的优化器来寻找（s，S）的最佳设置（总成本最小）。令s在1和99之间取值（步长为1，即为整数），S在2和100之间取值（步长为1，即为整数）。要注意s和S必须是整数而且满足s < S。 a.优化器参数由先选择Quicker Defaults，写出优化结果（s，S）和平均每天总成本。
b.再将优化器参数由选择Better Defaults，写出优化结果（s，S）和平均每天总成本。
4.在上题（第2题）的基础上，通过将库存检查间隔（Evaluation Interval，目前为1天）作为变量加入到优化变量集中，来研究在每天开始工作时查看并补充（当需要时）库存是否是最佳方案，让该值在半天到5天之间连续取值， s和S的取值情况与上题相同。应用优化器求取最优设置。
a.先优化器参数选择Quicker Defaults，写出优化结果（s，S）、Evaluation Interval和平均每天总成本。
b.再将优化器参数选择Better Defaults，写出优化结果（s，S）、和平均每天总成本。
三.实验过程
1.用Data Init模块初始化最小最大库存(s，S)
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2.设置Optimizer模块目标函数和决策变量
从value库中将Optimizer模块放进模型中，在查库与订货处理模型中将决策变量订货点(xs，1~99)和最大库存(ds，2~100)和输出变量平均每天总成本（toc）克隆拖放到Optimizer模块上，然后建立目标函数方程和约束条件。Optimizer模块设置如下：
3.设置Optimizer模块约束方程
在Optimizer模块中的Constraints中添加约束方程，约束条件为s和S必须是整数而且满足s < S，约束条件的代码设置如下：
4.设置Optimizer模块运行参数
在Optimizer模块下的Run Parameters中，由于模型为随机模型，所以单机Random mode下的Quicker Defaults按钮快速设置所有优化参数（速度快精度低），然后点击New Run。运行结束后选择Better Default按钮设置规模更大的优化参数（耗时长精度高），并比较两次的结果。
5.运行优化,查看结果
通过Optimizer模块下的Results可以看MinCost数值的变化，运行结束时最顶行会给出最优解。分别用Quicker Defaults参数和Better Defaults参数运行两次比较结果。结果见实验结论3。
四.实验问题的分析解答
1.实验过程如上述实验步骤所示。
2.答：整数型决策变量的输入方法为输入范围的时候不要输入小数点，如1；而实数型的输入方法为输入范围时输入带有小数点的数字，如1.0。
3. 答：选择Quicker Defaults参数，（s，S）优化结果为（27,43），平均每天总成本约为122.37627元。
Quicker Defaults
选择Better Defaults参数，（s，S）优化结果为（20,58），平均每天总成本约为130.8615元。
Better Defaults
4.答：将库存检查间隔ei克隆拖入Optimizer模块上，在订货模型create模块后加队列防止其堵塞，ei的范围设置如下。分别运行Quicker Defaults参数Better Defaults进行优化。
? Quicker Defaults做法
第一步：选择Quicker Defaults参数,并开始运行
第二步：分析结果。
（s，S）优化结果为（9,74），Evaluation Interval（ei）为1.0186，平均每天总成本约为123.0515元。
Quicker Defaults
? Better Defaults做法
第一步：选择Better Defaults参数
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第二步：分析结果。（s，S）优化结果为（38,54），Evaluation Interval（ei）为1.0714，平均每天总成本约为,120.19126元。
Better Defaults
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