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    具有公共顧客的兩個(gè)學(xué)生食堂最優(yōu)供應(yīng)模型研究

    2014-08-20 05:50:48安樹庭秦文釗顧恩國(guó)
    關(guān)鍵詞:供應(yīng)量食堂時(shí)刻

    安樹庭,秦文釗,顧恩國(guó)

    (中南民族大學(xué)數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)學(xué)院,湖北 武漢430074)

    1 問題的提出

    2013年1 月17日,習(xí)近平總書記作出厲行勤儉節(jié)約反對(duì)鋪張浪費(fèi)的重要批示,1月20日,中共中央辦公廳發(fā)出《印發(fā)習(xí)近平同志關(guān)于厲行勤儉節(jié)約反對(duì)鋪張浪費(fèi)重要批示的通知》,該批示引起了強(qiáng)烈的反響[1-2].

    高校學(xué)生食堂是為學(xué)生提供就餐飲食及服務(wù)的場(chǎng)所.高校學(xué)生人數(shù)眾多,每天前來就餐的學(xué)生人數(shù)處于動(dòng)態(tài)變化之中,在不確定具體的就餐人數(shù)的情況下,如何供應(yīng)每天的飯菜數(shù)量,以達(dá)到利潤(rùn)最大化和浪費(fèi)最小化的雙贏,是一個(gè)值得研究的問題.然而,目前少見研究高校學(xué)生食堂利潤(rùn)最大化和浪費(fèi)最小化的雙贏問題,目前關(guān)于高校學(xué)生食堂的研究大都集中在如下幾個(gè)方面:一是研究學(xué)生食堂飲食衛(wèi)生的安全管理問題[3-4];二是利用結(jié)構(gòu)方程模型及多元統(tǒng)計(jì)的方法確定學(xué)生對(duì)食堂的滿意度問題[5-6];三是模擬學(xué)生就餐的動(dòng)態(tài)過程,分析評(píng)價(jià)學(xué)生食堂排隊(duì)與滯留狀況的原因,進(jìn)而給相關(guān)部門提供決策建議[7].

    通過分析食堂的就餐人數(shù)變化規(guī)律和食堂飯量供應(yīng)規(guī)律,在保證安全、價(jià)格合理的前提下,以利潤(rùn)最大化和浪費(fèi)最小化為目標(biāo),建立多目標(biāo)優(yōu)化模型,通過考察模型的特點(diǎn),利用計(jì)算機(jī)進(jìn)行模擬,確定供應(yīng)調(diào)整系數(shù)的最優(yōu)取值,進(jìn)而為食堂管理者提供參考.

    2 模型的建立

    假設(shè)學(xué)校開設(shè)2個(gè)食堂,分別記作i=1,2,學(xué)生可以自主選擇是否在食堂就餐以及在哪個(gè)食堂就餐;xi(t)表示t時(shí)刻(該時(shí)刻間隔為一天或者一餐,后文計(jì)算機(jī)模擬中具體說明)在食堂i就餐的學(xué)生人數(shù);x3(t)表示在t時(shí)刻不在食堂就餐的學(xué)生人數(shù);N表示學(xué)生總?cè)藬?shù);gi(t)表示t時(shí)刻食堂i的供應(yīng)量

    (單位:份),每份滿足且僅滿足1名學(xué)生的就餐需求;p表示每個(gè)時(shí)刻的人均消費(fèi)額(單位:元).

    2.1 就餐人數(shù)和供應(yīng)量變化規(guī)律的差分方程 為了敘述方便,引進(jìn)虛擬食堂3,認(rèn)為不在食堂1,2就餐的學(xué)生均在食堂3就餐.鑒于學(xué)生在選擇具體的就餐地點(diǎn)具有一定的自主性和隨機(jī)性,引入就餐轉(zhuǎn)移率的概念,用aij(t)(i,j=1,2,3)表示t時(shí)刻在食堂i就餐,t+1時(shí)刻在食堂j就餐的學(xué)生人數(shù)比例,則食堂的就餐人數(shù)的變化規(guī)律可用如下差分方程系統(tǒng)表示:

    顯然有

    則(1)式等價(jià)于

    且稱A(t)為就餐轉(zhuǎn)移率矩陣.

    由于每次就餐的學(xué)生人數(shù)不確定,若食堂總是維持不變的供應(yīng)量,則極容易造成資源浪費(fèi)或者短缺,因此食堂每次的供應(yīng)量應(yīng)該有所調(diào)整.假設(shè)食堂按照類似文獻(xiàn)[8]中的自適應(yīng)方案調(diào)整其供應(yīng)量,t+1時(shí)刻的供應(yīng)量取決于t時(shí)刻的供應(yīng)是否平衡,如果供大于求,則減少供應(yīng);如果供小于求,則增加供應(yīng).因此t+1時(shí)刻的供應(yīng)量與t時(shí)刻的供應(yīng)量和需求量之間存在如下關(guān)系:

    其中αi>0為食堂i的供應(yīng)調(diào)整系數(shù).

    2.2 食堂的利潤(rùn)函數(shù)與剩余函數(shù) 食堂每個(gè)時(shí)刻的利潤(rùn)等于該時(shí)刻的收入與成本的差值.收入指飯菜收入與就餐人數(shù)和人均消費(fèi)額有關(guān);成本包括固定成本和可變成本,固定成本包括場(chǎng)地租賃費(fèi)和器材固有損耗費(fèi)等,可變成本指食堂的供應(yīng)成本等.每個(gè)食堂的成本與各自的供應(yīng)量和總供應(yīng)量有關(guān),假設(shè)供應(yīng)成本滿足庫(kù)布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)[9],則t時(shí)刻食堂i的成本

    其中cfi是固定成本,ci>0反應(yīng)食堂i的經(jīng)營(yíng)管理水平.

    所以t時(shí)刻食堂i的利潤(rùn)

    當(dāng)供大于求時(shí),才會(huì)出現(xiàn)剩余,因此t時(shí)刻食堂i的剩余

    其中Ⅰ為示性函數(shù),Ⅰ{gi(t)-xi(t)≥0}的定義如下:

    2.3 模型的確定 在保證安全、價(jià)格合理的條件下,食堂應(yīng)追求利潤(rùn)最大化和剩余最小化.考慮一個(gè)時(shí)間段T(一個(gè)月或者一個(gè)學(xué)期等)內(nèi)的總利潤(rùn)和總剩余,得到如下多目標(biāo)優(yōu)化模型:

    在模型(10)式中,目標(biāo)函數(shù)一H1(i)表示在T時(shí)間段中食堂i的總利潤(rùn);目標(biāo)函數(shù)二H2(i)表示在T時(shí)間段中食堂i的總剩余.

    3 模型的分析

    3.1 模型的分析 通過分析模型(10)式不難發(fā)現(xiàn),該模型有6類共計(jì)17個(gè)參數(shù),包括參數(shù)p,cfi,ci,αi,N及變參數(shù)aij,對(duì)于任意時(shí)刻t,如果能夠確定這17個(gè)參數(shù)取值,則很容易確定目標(biāo)函數(shù)一和目標(biāo)函數(shù)二的取值.

    由于就餐轉(zhuǎn)移率是隨機(jī)變化的,所以該模型沒有理論上的數(shù)值最優(yōu)解.為了確定最優(yōu)供應(yīng)調(diào)整系數(shù),先利用計(jì)算機(jī)模擬研究利潤(rùn)和剩余和就餐轉(zhuǎn)移矩陣的關(guān)系.進(jìn)一步根據(jù)他們的關(guān)系確定最優(yōu)供應(yīng)調(diào)整系數(shù).

    3.2 矩陣A(x)進(jìn)一步分析及初值的確定 雖然學(xué)生們的就餐選擇具有隨機(jī)性和主觀性,但是結(jié)合實(shí)際,我們還是可以得到如下幾個(gè)事實(shí):

    1)絕大部分學(xué)生就餐具有局部固定性:即習(xí)慣了某一個(gè)食堂的口味之后,除特殊情況下,不會(huì)更改就餐選擇;

    2)雖然學(xué)生自主選擇是否在食堂就餐,但在食堂就餐的學(xué)生人數(shù)仍占學(xué)生總?cè)藬?shù)的絕大部分;3)對(duì)于大部分學(xué)生而言,當(dāng)在某一個(gè)食堂就餐一段時(shí)間后,為了換個(gè)口味,會(huì)偶爾選擇更換食堂.基于上述事實(shí),根據(jù)在中南民族大學(xué)某學(xué)院小范圍進(jìn)行的就餐轉(zhuǎn)移選擇調(diào)查,我們做出如下規(guī)定:

    1)對(duì)在1,2食堂就餐的學(xué)生,選擇在固定食堂就餐的學(xué)生比例服從[0.9,1]的均勻分布,即a11,a22∽U(0.9,1);選擇轉(zhuǎn)移就餐地點(diǎn)的學(xué)生比例服從[0,1-aii]的隨機(jī)分布,且滿足

    2)由于學(xué)生食堂在價(jià)格和衛(wèi)生安全上的優(yōu)勢(shì),很少有學(xué)生常年不在學(xué)生食堂就餐,通常而言,是因?yàn)橐恍┨厥庠虿排紶栠x擇不在食堂就餐,因此假設(shè)不在食堂就餐的學(xué)生人數(shù)服從[0.4,0.6]的均勻分布,即a33∽U(0.4,0.6);選擇轉(zhuǎn)移就餐地點(diǎn),前往食堂就餐的學(xué)生人數(shù)比例服從[0,1-a33]的隨機(jī)分布,且滿足

    3)假設(shè)初始時(shí)刻在食堂1,2就餐的人數(shù)為0.9N,且在兩個(gè)食堂就餐人數(shù)相同,即

    4)假設(shè)初試時(shí)刻食堂1,2的供應(yīng)量等于需求量,即

    4 計(jì)算機(jī)模擬

    4.1 就餐轉(zhuǎn)移率矩陣A(t)對(duì)利潤(rùn)和剩余的影響 為了確定在學(xué)生就餐人數(shù)不確定的情況下,食堂的利潤(rùn)與供應(yīng)量是否能夠達(dá)到穩(wěn)定狀態(tài)或者維持在一個(gè)固定的水平,用計(jì)算機(jī)模擬就餐轉(zhuǎn)移率對(duì)利潤(rùn)和剩余的影響,計(jì)算步驟如下:

    step1:確定時(shí)間間隔t和時(shí)間段T,給參數(shù)P,cfi,αi,ci,N賦值;

    step2:利用計(jì)算機(jī)求解模型(10),得到食堂1,2在時(shí)間段T內(nèi)的總利潤(rùn)和總剩余;

    step3:重復(fù)模擬10 000次,觀察10 000次模擬條件下總利潤(rùn)和總剩余的變化規(guī)律.

    取時(shí)間間隔t=1天,時(shí)間段T=30(天),人均消費(fèi)額P=10元/天,固定成本cfi=50 000元,調(diào)整系數(shù)α1=α2=2,可變成本c1=c2=1.5,人數(shù)N=20 000人.

    利用MATLAB進(jìn)行仿真模擬,得到10 000次模擬下兩個(gè)食堂的總利潤(rùn)和總剩余的變化規(guī)律如圖1所示(由于數(shù)值過于密集,為了便于觀看分析,圖中僅給出了前100次的數(shù)據(jù)散點(diǎn)圖).

    圖1 計(jì)算機(jī)模擬下兩個(gè)食堂的月利潤(rùn)和月剩余散點(diǎn)圖

    從圖1可以明顯看出,盡管轉(zhuǎn)移率矩陣每次的取值不同,但是對(duì)結(jié)果的整體影響并不大,為了進(jìn)一步觀察模擬結(jié)果,我們重復(fù)上述模擬步驟10次,得到數(shù)據(jù)如表1所示.

    表1 10次模擬下兩個(gè)食堂的利潤(rùn)和剩余數(shù)據(jù)

    從上表可以清晰看出,由于隨機(jī)模擬存在誤差,所以每次所得到的月均利潤(rùn)和月均剩余會(huì)有所差異,但是均值非常接近,方差也非常小.食堂的月均利潤(rùn)為200萬(wàn)元左右,我們?cè)诔杀局兄挥?jì)算了食堂的固定成本和基于供應(yīng)量的可變成本,尚未包括員工的工資、納稅的費(fèi)用及煤、電等費(fèi)用,除去這些費(fèi)用,剩下的利潤(rùn)也是比較符合實(shí)際情況的.該結(jié)果說明在我們的分析假設(shè)下,就餐轉(zhuǎn)移率矩陣對(duì)最終的月平均利潤(rùn)和月平均剩余影響不大,說明食堂的月均利潤(rùn)和月均剩余可以維持在一個(gè)比較穩(wěn)定的水平.

    4.2 供應(yīng)調(diào)整系數(shù)αi對(duì)總利潤(rùn)和總剩余的影響 在4.1中通過計(jì)算機(jī)仿真,證明了就餐轉(zhuǎn)移率矩陣對(duì)月均利潤(rùn)和月均剩余的影響不大.在此基礎(chǔ)上,為了給管理者提供決策建議,考慮供應(yīng)調(diào)整系數(shù)對(duì)總利潤(rùn)和總剩余的影響.采用如下思路進(jìn)行計(jì)算機(jī)模擬:

    step1:確定參數(shù)P,cfi,ci,N,T的取值;

    step2:令系數(shù)向量α1=α2=α,α=0∶0.1∶2.4.

    step3:利用計(jì)算機(jī)求解模型(10)式,觀察食堂的月均利潤(rùn)和月均剩余在不同的調(diào)整系數(shù)下的變化規(guī)律,從而確定最優(yōu)調(diào)整系數(shù).

    取時(shí)間間隔t=1天,時(shí)間段T=30(天),人均消費(fèi)額P=10元/天,固定成本p=20 000元,經(jīng)營(yíng)管理水平c1=c2=1.5,人數(shù)N=20 000人.

    利用計(jì)算機(jī)進(jìn)行模擬,得到25組不同的調(diào)整系數(shù)值下兩個(gè)食堂的利潤(rùn)和剩余量如表2所示.

    表2 不同供應(yīng)調(diào)整系數(shù)下兩個(gè)食堂的利潤(rùn)和剩余數(shù)據(jù)表

    從表2可以發(fā)現(xiàn),隨著供應(yīng)調(diào)整系數(shù)的增大,兩個(gè)食堂的利潤(rùn)剛開始不會(huì)發(fā)生明顯的變化,但是剩余量則會(huì)越來越多,顯然不滿足剩余最小化的要求.

    4.3 最優(yōu)供應(yīng)調(diào)整系數(shù)的確定 由于需要同時(shí)兼顧利潤(rùn)最大化和剩余最小化兩個(gè)方面的要求,為了確定最優(yōu)供應(yīng)調(diào)整系數(shù),不能但看某一項(xiàng)指標(biāo)的取值,為此,引入供應(yīng)調(diào)整系數(shù)適應(yīng)指標(biāo)

    其中Rα,Lα表示供應(yīng)調(diào)整系數(shù)為α?xí)r兩個(gè)食堂的平均剩余和利潤(rùn).

    顯然,該指標(biāo)越小,供應(yīng)調(diào)整系數(shù)越優(yōu).同時(shí)需要注意到,當(dāng)α≤1.8時(shí),總有一個(gè)食堂的剩余量為0,即總有一個(gè)食堂處于供不應(yīng)求的狀態(tài).在實(shí)際中這種情況是不合理的,長(zhǎng)期供不應(yīng)求容易降低學(xué)生們的就餐滿意度,也不符合食堂服務(wù)學(xué)生的宗旨.因此僅考慮兩個(gè)食堂平均剩余均大于0的情形,例如根據(jù)表2的模擬結(jié)果,可取調(diào)整系數(shù)α1=α2=1.9.

    考慮到僅僅依靠一次模擬確定最優(yōu)供應(yīng)調(diào)整系數(shù)具有一定的誤差,重復(fù)進(jìn)行4.2中的計(jì)算機(jī)模擬20次,得到每一次模擬條件下的最優(yōu)供應(yīng)調(diào)整系數(shù)如表3所示.

    表3 20次重復(fù)模擬下的最優(yōu)供應(yīng)調(diào)整系數(shù)

    從表3可以看出,最優(yōu)供應(yīng)調(diào)整系數(shù)總是處于區(qū)間[1.5,2.0]之中,因此認(rèn)為當(dāng)供應(yīng)調(diào)整系數(shù)αi屬于區(qū)間[1.5,2.0]時(shí),學(xué)生食堂按照(5)式來調(diào)整自己的供應(yīng)量,可以達(dá)到利潤(rùn)最大化和剩余最小化的雙贏目標(biāo).

    5 結(jié)語(yǔ)

    提出的是具有公共顧客的兩個(gè)學(xué)生食堂的利潤(rùn)與剩余的問題.建立隨機(jī)動(dòng)態(tài)規(guī)劃模型,通過分析模型的特點(diǎn),利用計(jì)算機(jī)仿真,得到食堂就餐人數(shù)的局部轉(zhuǎn)移對(duì)利潤(rùn)和總剩余的影響并不大的結(jié)論,進(jìn)一步根據(jù)計(jì)算機(jī)模擬確定供應(yīng)調(diào)整系數(shù)的最優(yōu)取值范圍,對(duì)高校學(xué)生食堂管理決策者而言具有實(shí)用的參考價(jià)值.

    [1]民政部辦公廳.民政部辦公廳關(guān)于貫徹落實(shí)習(xí)近平總書記厲行勤儉節(jié)約、反對(duì)鋪張浪費(fèi)重要批示的通知[EB/OL].http://www.mca.gov.cn/article/zwgk/tzl/201301/20130100411302.shtml,2013-4-13.

    [2]新華網(wǎng).習(xí)近平總書記厲行勤儉節(jié)約、反對(duì)鋪張浪費(fèi)重要批示引起強(qiáng)烈反響[EB/OL].http://news.xinhuanet.com/politics/2013-01-29/c_114545327.htm,2013-4-13.

    [3]姚吉成.高校學(xué)生食堂飲食衛(wèi)生安全隱患與對(duì)策[J].中國(guó)學(xué)校衛(wèi)生,2004,25(3):375-376.

    [4]沙德銀.HACCP在高校學(xué)生食堂衛(wèi)生管理中的應(yīng)用[J].中國(guó)學(xué)校衛(wèi)生,2006,27(5):455-456.

    [5]高慶,曹忠鵬,盛鵬.基于SEM的高校學(xué)生食堂服務(wù)滿意度模型分析[J].西南民族大學(xué)學(xué)報(bào):人文社會(huì)科學(xué)版,2010(6):255-259.

    [6]高慶.公共服務(wù)滿意度影響因素的統(tǒng)計(jì)分析—以高校學(xué)生食堂為例[J].軟科學(xué),2009,23(2):80-89.

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    [9]顧恩國(guó),褚青濤.不同理性兩個(gè)體捕撈公共漁業(yè)資源的非線性分析[J].中南民族大學(xué)學(xué)報(bào):自然科學(xué)版,2009,28(2):109-115.

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