logware教程

LOGWARE选择物流/供应链计划的计算机程序版本5.0韦瑟凯斯西储大学管理学院LOGWARE是一组选定的软件程序,用于分析各种物流/供应链问题和案例研究。它包含以下模块。模块页数预测通过指数平滑法预测时间序列数据和时间序列分解方法5路径规划决定通过网络最短路径路线9ROUTESEQ确定的最佳序列访问站点的路线ROUTER发展路线和时间表多个卡车服务多个停止Inpol找到最优的库存订货策略基于经济订货批量的原则COG发现一个设施的位置的精确重心法MULTICOG定位选择数量的设施的精确重心法PMEDP-median定位选择的设备的方法WARELOCA仓库位置计划专门分析Usemore肥皂公司的案例研究LAYOUT产品在仓库和其他设施MILES计算两点之间的近似距离使用经度或linear-grid坐标点TRANLP解决了交通的线性规划方法LNPROG解决了一般线性规划问题的单纯形法MIPROG解决了混合整数线性规划问题的分支界限法MULREG发现线性回归方程通过逐步回归和相关分析的程序SCSIM模拟产品的流动通过五阶层的供应渠道每个模块选择从主屏幕上点击相应的按钮硬件需求：LOGWARE是专为微机操作在WINDOWS98,,2000或XP。至少16mb的RAM应该安装。至少10mb的硬盘空间应该是可用的。能够生产的彩色监视器需要至少640x480像素分辨率,虽然800x600更好和1024x768者优先。不支持分辨率大于1024x768像素。激光打印机是首选。鼠标是必要的。一个3?软盘驱动器和/或光盘阅读器是必要的。在硬盘上安装的软件：把程序紧凑的磁盘在适当的驱动器。在WINDOWS中,单击开始按钮,然后从弹出式菜单选择Run选项。类型!X:安装程序!(!X!被指定的信你的CDive)。程序也可以被安装在Windows!首先,设置,控制面板,添加/删除程序,安装选项。改变子目录下的程序将安装如果不需要默认的子目录。运行的程序：程序安装后,点击开始按钮,并选择项目。选择Logware图标激活程序。点击所需的程序模块。桌面上的快捷方式图标也会被创建。数据编辑：在屏幕上的这些模块数据编辑器,第一个动作是打开一个数据文件通过单击模块!sStart按钮。如果一个文件被命名为,不是在当前的文件列表,将会创建一个数据壳,可能进入了一个新的问题。编辑器的使用是简单而透明的稍加练习,然而,一些评论它的使用可以帮助开始。按Ins键开始新一行的数据矩阵。正常操作是插入一个文本行末尾的矩阵。Add按钮也可以按下。这将允许添加一行末尾的矩阵在矩阵。光标位置的矩阵行要添加的行。按Esc键清除细胞矩阵按下删除键删除矩阵中的行突显了当前光标位置。如果列使用算术,突出的矩阵列行动是应用。另外,每个模块的数据除了SCSIM可以创建和编辑使用Excel。预计,用户有一个Excel的使用的基本知识。复制的指令和软件：这个软件和相关的指令可能会被复制,只要它们是用于教育目的。所有复制材料必须显示以下版权声明。版权所有1992-2004年罗纳德·h·卢罗纳德·h·卢提供本软件教育的目的和不保证软件适合任何特定的应用程序。用户同意释放罗纳德·h·卢从所有负债、费用、索赔,行动,和/或任何形式的损害产生直接或间接的使用这些计算机程序,计算机程序的性能或不履行,任何表示或暗示的保证的违反产生与使用。如果这些条件是不能接受的,软件应该回到罗纳德·h·卢。率韦瑟管理学院教授罗纳德·h·克利夫兰凯斯西储大学,哦,44106年美国电话:[phone]传真:[phone]电子邮件:[e-mail]最新的关于软件的信息可以在找到。说明指数平滑法和时间序列分解预测预测预测是计算机软件,从时间序列数据的预测指数平滑法和/或时间序列分解方法。在物流/SC中,时间序列可能是产品销售,交货期，商品的价格,或者发货。时间序列预测是项目的一个哲学历史数据的模式时间,如果存在,占趋势和季节性。指数平滑法是一种移动平均方法,项目的平均最近的数据和适应预测发生变化的数据。另一方面,时间序列的分解方法识别数据随时间的变化,主要原因是由于趋势和季节性组件。这些估计和组合生产预测。背景资料的预报模型用于预测,明白了第8章的商业物流/供应链管理5e教科书。进行预测,选择适当的模块从LOGWARE主人菜单。打开一个现有文件或选择一个新的。准备或更改数据库。选择适当的模型类型,它可以是某种形式的指数模型(要求等级,Level-Trend等)或时间序列分解模型。点击解决生成一个预测。输入输入两个预测模块包括按时间排序的数据系列、排名从最历史最最近的观察,和各种参数值指导模型的执行。模型的尺寸允许的观察200期和预测50期。两种模型类型相同的运行数据库虽然有些参数是不习惯的时间序列分解模型。参数和标记这部分屏幕的指数平滑法和设置参数时间序列分解模型。这些指导模型的整体行动。考虑此屏幕上每个元素标签问题这是一个标签给你解决问题。警告:不要使用逗号(,)或双引号(“)的标签,因为这将导致一个吗在读取数据文件错误。数据点的数量指定数量的数据的时间系列。到200点是允许的。确保点这里指定匹配的数量实际输入的数据点数量的时间序列。初始化阶段初始化期间是最古老的数据点的数量用于确定起始值指数平滑模型。至少3为此时期的数据应该宣布。如果要使用季节性模型,最小数量的时期在一个完整的季节性周期必须被指定。错误的统计数据数据时间需要计算预测误差统计数据被称为验证。这些错误数据的意思5绝对偏差(疯狂),偏见(偏见),均方根误差(RMSE)。的验证期是最后N期的数据。应该使用足够的数据点在验证期间达成一项合理的这些统计数据的平均水平。疯狂的定义是绝对的平均实际值之间的差异和天气预报值验证。偏见的平均差异实际和预期值之间的验证。RMSE的平方根平均平方的实际和预期值之间的差异验证时间。模型类型选择模型类型指的是指数平滑模型或时间序列分解模型。有四个指数的变化平滑模式最佳表示时间序列的特点。这些都是水平,Level-Trend,Level-Seasonal,Level-Trend-Seasonal。选择类型,最能代表数据。此外,选择时间序列分解模型。平滑常数搜索当一个人的形式的指数模型选中,显示搜索是否平滑常数进行使用预测。如果不是,平滑常数模型类型的选择指定。如果预测是寻找平滑常数,表明平滑持续的增量搜索。警告:重大运行时间可能的结果从搜索增量太小,特别是对于更复杂的模型形式随着Level-Trend-Seasonal模型。0.1的增量工作得相当好。是当选择更小的增量准备等。季节性的长度当使用季节性指数平滑法或时间系列分解模型,表明数据代表一个完整的时期季节性周期。警告:初始化期间应该是一个季节性周期加上2数据时期。如果使用没有季节性的模型类型,指定一个季节性的长度为0。但是,一定要使用至少三个数据初始化的时期。预测长度50以后各期可能为预测指定。然而,记住这些历史投影方法预测超过6个月或一个完整的季节性周期会导致显著的预测误差。时间序列数据这个屏幕输入时间序列数据的部分。一段时间内可以是任何时间段等一天,星期,月或季度。时间标签。段,或时期,可以识别标签。好实践是把字母或数字的数量小于或等于15。警告:避免使用逗号(,)或双引号()的标签。观察。所有的时间序列数据都应该进入时间顺序,1代表了最古老的观察。200数据点是允许的。虽然大数字是被允许的,扩展数据,以便条目不大于6位数是好的练习。例子一定的价格购买一个组件已经被观察了一年半。这些价格如下。价格预测到2001年底一个完整的季节性周期是12个月。因此,初始化时间设置为12+2=14期。选择三个时期进行验证一个Level-Trend-Seasonal指数平滑法模型进行测试与水平平滑常数(α)=0.2,趋势平滑常数(β)=0.3,季节性平滑常数(γ)=0.1。的数据屏幕如图FORECAST-1所示。一旦数据已经准备好了,选择解决按钮。验证检查的数据将根据所选模型和数据处理。结果如图FORECAST-2所示。数据的图形化显示和预测如图FORECAST-3所示。示例图FORECAST-1数据屏幕问题图FORECAST-2解决问题报告的例子。图FORECAST-3时间序列数据和预测指令的最短路线计划线路路线是一个程序连接的节点通过网络找到最短的路线弧,这通常是公路、铁路、街道、管道或电线。一条路径,或弧,是一个旅行可能发生的节点对之间的联系。路线是一套弧连接头到尾为网络上的旅行从一个节点到另一个地方。因为通常许多方面人脉广泛的网络点之间,我们寻求的路线吗最小化旅行两个选择之间的距离或时间点。发现所有的路线最小费用路线从指定源节点到其他所有节点的网络。为背景信息在最短的路线方法路线,看到第7章商业物流/供应链管理5e教科书。输入输入由三部分数据的屏幕第一个要求一个标题问题和识别来源节点的数量。可能有多达500的节点网络。第二部分是用来创建一个主节点列表并识别它们描述符。如果一个图问题的解决方案是,节点的坐标点可能是补充道。为了确定这些坐标点,线性网格地图的地方网络阅读X,Y坐标为每个节点。0,0坐标必须开始在网格的西南角第三部分是用来定义可用的节点和成本之间的弧(距离或时间)遍历弧。节点编号。成本也可以表达作为一个加权指数的时间和距离。相对权重取决于目标之间的平衡所需的最短时间,最短的距离。可能会有900这些连接弧。完成数据录入后,永久保存数据文件通过选择保存按钮,选择一个文件名来接收数据。使用一个表单的输入文件RFLxx。DAT,xx是指这样的01数量问题,05年,10日等等运行路线在创建或从一个文件中检索数据,点击按钮来解决的途径问题的数据显示在屏幕上。得到的最优路径显示目标点。你也可以查看网络的图通过单击图按钮。的问题可能会进一步被显示为当前运行的解决方案。选择解决方案的路径按钮,显示感兴趣的目标点。最优路径突出显示。例子考虑图1号所示的问题Amarillo,Texas和FortWorth之间的高速公路已知，相邻节点间的行驶时间已经给出，我们的任务是找到两地间的最短路径使得花费的时间最短图线路-1两地间的主要线路及行驶时间我们将用A=1，B=2等定义节点，数据库的屏幕部分如下：此问题的解决方案有以下输出形式：两地间最短距离话费时间为384分钟，路线为1⇒2⇒5⇒9⇒10或者A⇒B⇒E⇒I⇒J,其解决方案如图2所示图2例子问题策划解决方案旅行推销员问题ROUTESEQ是用来解决旅行商问题的启发式程序，加上一个起点源，最多只能经过20个点，起点和终点用线性坐标表示，欧式距离是坐标点间的直线距离。了解旅行推销员)问题背景，见第7章的业务物流/供应链管理5e教科书。输入可以使用数据编辑器或Excel电子表格准备一个输入文件。以下是四种不同的记录方式：1、起点的坐标（X,Y）2、一个迂回因素3、地图比例因子4、每个站的坐标点。典型的数据屏如下所示：图1数据Problemlabel.关于问题的描述，输入任何方便的标签警告：使用逗号或双引号将导致读取数据的错误Circuityfactor。这是一个乘数，目的是将两点间的直线距离转换成公路、铁路、航空等实际的旅行距离。比如，如果使用线性坐标，平均使用乘数1.21能很好的将两点间直线距离转换为实际的公路距离。乘数不要使用小于1的数Mapscalingfactor.将坐标转换为一个理想的距离的乘数，在地图或网格上的协调分区可能是随机的。这个乘数通常将这些坐标转换为英里和公里。比如，地图上显示的比例尺1’’=50米，行标记每一寸比例因子50。Depotcoordinates这些是起点和终点的坐标（X,Y）,尽管其他坐标系统小心使用，这里X和Y是线性网格坐标。Stopdata.线路上的点通过坐标（X,Y）来定义，尽管其他坐标系统小心使用，这里X和Y是线性网格坐标，一条线路上最多50个点运行ROUTESEQ在数据屏输入好数据后，点击Sol