2024年第十四届MathorCup数学应用挑战赛C题解析(更新中)

2024年第十四届MathorCup数学应用挑战赛C题解析(更新中)

  • 题目
  • 题目解析(更新中)
    • 问题一
    • 问题二
    • 问题三

题目

                  C题 物流网络分拣中心货量预测及人员排班

电商物流网络在订单履约中由多个环节组成,图1是一个简化的物流
网络示意图。其中,分拣中心作为网络的中间环节,需要将包裹按照不同
流向进行分拣并发往下一个场地,最终使包裹到达消费者手中。分拣中心
管理效率的提升,对整体网络的履约效率和运作成本起着十分重要的作用。在这里插入图片描述
分拣中心的货量预测是电商物流网络重要的研究问题,对分拣中心货
量的精准预测是后续管理及决策的基础,如果管理者可以提前预知之后一
段时间各个分拣中心需要操作的货量,便可以提前对资源进行安排。在此
场景下的货量预测目标一般有两个:一是根据历史货量、物流网络配置等
信息,预测每个分拣中心每天的货量;二是根据历史货量小时数据,预测
每个分拣中心每小时的货量。
分拣中心的货量预测与网络的运输线路有关,通过分析各线路的运输
货量,可以得出各分拣中心之间的网络连接关系。当线路关系调整时,可
以参考线路的调整信息,得到各分拣中心货量更为准确的预测。
基于分拣中心货量预测的人员排班是接下来要解决的重要问题,分拣
中心的人员包含正式工和临时工两种:正式工是场地长期雇佣的人员,工
作效率较高;临时工是根据货量情况临时招募的人员,每天可以任意增减,
但工作效率相对较低、雇佣成本较高。根据货量预测结果合理安排人员,
旨在完成工作的情况下尽可能降低人员成本。针对当前物流网络,其人员
安排班次及小时人效指标情况如下:
1)对于所有分拣中心,每天分为6个班次,分别为: 00:00-08:00,
05:00-1 3:00,08:00- 16:00,12:00-20:00, 14:00-22:00, 16:00-24:00,
每个人员(正式工或临时工)每天只能出勤一个班次;
2)小时人效指标为每人每小时完成分拣的包裹量(包裹量即货量),正
式工的最高小时人效为25包裹/小时,临时工的最高小时人效为20
包裹/小时。
该物流网络包括57个分拣中心,每个分拣中心过去4个月的每天货量
如附件1所示,过去30天的每小时货量如附件2所示。基于以上数据,请
完成以下问题:

问题1:建立货量预测模型,对57个分拣中心未来30天每天及每小
时的货量进行预测,将预测结果写入结果表1和表2中。

问题2:过去90天各分拣中心之间的各运输线路平均货量如附件3所
示。若未来30天分拣中心之间的运输线路发生了变化,具体如附件4所示。
根据附件1-4,请对57个分拣中心未来30天每天及每小时的货量进行预测,
并将预测结果写入结果表3和表4中。

问题3:假设每个分拣中心有60名正式工,在人员安排时将优先使用
正式工,若需额外人员将使用临时工。请基于问题2的预测结果建立模型,
给出未来30天每个分拣中心每个班次的出勤人数,并写入结果表5中。要
求在每天的货量处理完成的基础.上,安排的人天数(例如30天每天出勤
200名员工,则总人天数为6000) 尽可能少,且每天的实际小时人效尽量
均衡。

问题4:研究特定分拣中心的排班问题,这里不妨以SC60为例,假设
分拣中心SC60当前有200名正式工,请基于问题2的预测结果建立模型,
确定未来30天每名正式工及临时工的班次出勤计划,即给出未来30天每
天六个班次中,每名正式工将在哪些班次出勤,每个班次需要雇佣多少临
时工,并写入结果表6中。每名正式工的出勤率(出勤的天数除以总天数
30)不能高于85%,且连续出勤天数不能超过7天。要求在每天货量处理
完成的基础上,安排的人天数尽可能少,每天的实际小时人效尽量均衡,
且正式工出勤率尽量均衡。

题目解析(更新中)

问题一

问题二

问题三

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