融合數(shù)學(xué)建模思想的物流管理課程教學(xué)研究

摘要：隨著經(jīng)濟(jì)的全球化，物流業(yè)的發(fā)展急速加快，促進(jìn)培養(yǎng)了更多的物流管理專業(yè)人才。數(shù)學(xué)建模作為聯(lián)系實(shí)際問題和數(shù)學(xué)的橋梁，在人才培養(yǎng)上有著重要的作用。在物流管理專業(yè)課程的教學(xué)中融入數(shù)學(xué)建模的思想和過程，不僅可以豐富課堂教學(xué)內(nèi)容，而且能夠培養(yǎng)學(xué)生解決實(shí)際問題的能力，提高學(xué)生的綜合素質(zhì)。文章首先詳細(xì)介紹了數(shù)學(xué)建模的基本概念和流程，分析了其在物流管理中的重要性，然后以物流中心選址為例，研究了數(shù)學(xué)建模在物流管理課程教學(xué)中的應(yīng)用。關(guān)鍵詞：數(shù)學(xué)建模；物流管理；高等教育0

引

言中國是全球經(jīng)濟(jì)增長的重要貢獻(xiàn)者之一，物流是經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要一環(huán)，起著促進(jìn)貿(mào)易、降低成本、推動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的作用，以物流形成的產(chǎn)業(yè)也是國民經(jīng)濟(jì)的重要部分。隨著經(jīng)濟(jì)全球化的深入和網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟(jì)的興起，物流業(yè)的發(fā)展也急速加快[1-2]。實(shí)現(xiàn)快速的發(fā)展需要人才的支持，特別是具有物流管理方面知識的高素質(zhì)人才的支持。目前，如何培養(yǎng)出能夠勝任新形勢下所需的物流管理方面的高級人才一直是高校探索的方向。隨著大數(shù)據(jù)、人工智能等新技術(shù)的出現(xiàn)，物流業(yè)也逐漸向智能化轉(zhuǎn)化[3]，而大數(shù)據(jù)、人工智能又涉及到多學(xué)科融合，這給物流專業(yè)的人才培養(yǎng)提出了新的要求。高校需從教學(xué)與實(shí)踐環(huán)節(jié)進(jìn)行深入思考，追蹤物流業(yè)的發(fā)展趨勢，為我國培養(yǎng)優(yōu)秀的物流人才[4]。數(shù)學(xué)是人類智慧的結(jié)晶，也是一個(gè)有力的工具。正如馬克思所說“一門科學(xué)只有在成功地運(yùn)用了數(shù)學(xué)時(shí)，才算是達(dá)到了真正完善的地步?！睌?shù)學(xué)建模利用數(shù)學(xué)知識解決實(shí)際問題，是聯(lián)系數(shù)學(xué)知識和實(shí)際問題的橋梁[5]。數(shù)學(xué)建模通過對實(shí)際問題的本質(zhì)規(guī)律進(jìn)行提煉，建立數(shù)學(xué)化的模型，并利用數(shù)學(xué)知識和計(jì)算機(jī)手段對模型進(jìn)行求解，達(dá)到解決實(shí)際問題或指導(dǎo)實(shí)際生產(chǎn)的目的。無論是大數(shù)據(jù)、人工智能的新技術(shù)還是物流專業(yè)傳統(tǒng)的專業(yè)課，數(shù)學(xué)建模思想都在其中發(fā)揮著重要作用。南京郵電大學(xué)的物流管理專業(yè)開設(shè)在現(xiàn)代郵政學(xué)院之下，其培養(yǎng)目標(biāo)為：“本專業(yè)培養(yǎng)適應(yīng)現(xiàn)代物流服務(wù)業(yè)發(fā)展需要，以管理學(xué)科為理論基礎(chǔ)，經(jīng)濟(jì)、管理、工學(xué)學(xué)科相互滲透，具有較高的思想道德和文化修養(yǎng)，具有國際視野、創(chuàng)新精神和實(shí)踐能力的物流管理專業(yè)人才?！蹦暇┼]電大學(xué)物流管理專業(yè)的學(xué)生，在大一學(xué)習(xí)高等數(shù)學(xué)課程之后，已經(jīng)掌握了必要的數(shù)學(xué)知識，具備一定的利用數(shù)學(xué)知識解決實(shí)際問題的能力，這為后續(xù)物流管理專業(yè)的專業(yè)課提供了數(shù)學(xué)基礎(chǔ)。物流管理中涉及到許多模型，例如物流需求預(yù)測模型、庫存控制模型、物流運(yùn)輸決策模型、物流網(wǎng)點(diǎn)選址模型等[6]，這些模型實(shí)際上都屬于數(shù)學(xué)建模的范疇。如果任課教師能充分了解數(shù)學(xué)建模的一些基本概念、思想以及流程，并貫穿到課堂教學(xué)中，那么學(xué)生將更容易理解這些模型的來龍去脈，并且在遇到新的問題時(shí)，可以利用數(shù)學(xué)建模的思想，建立自己的數(shù)學(xué)模型，達(dá)到舉一反三的效果。1

數(shù)學(xué)建模概述1.1

數(shù)學(xué)建模基本概念在現(xiàn)實(shí)生活中隨處可見各種各樣的模型，例如：汽車玩具模型、展覽廳的城市規(guī)劃模型等。而數(shù)學(xué)模型是一種抽象的模型，是為了達(dá)到某個(gè)目標(biāo)，在某些假設(shè)下提煉出來的數(shù)學(xué)結(jié)構(gòu)，例如微分方程和線性規(guī)劃等。數(shù)學(xué)建模是指建立并求解數(shù)學(xué)模型的全過程，它主要包含5個(gè)部分：問題的提出、模型的建立、模型的求解、模型的檢驗(yàn)以及模型的應(yīng)用。1.2

數(shù)學(xué)建?；静襟E數(shù)學(xué)建模的過程大致如圖1所示。第一步：針對研究的實(shí)際問題，如物流網(wǎng)點(diǎn)選址問題，提出數(shù)學(xué)問題。這里需要了解問題的背景，明確研究的目的，收集相關(guān)數(shù)據(jù)，抓住問題的主要矛盾，做出合理的假設(shè)，用數(shù)學(xué)語言將實(shí)際問題簡化，抽象成一個(gè)數(shù)學(xué)問題。第二步：基于第一步的假設(shè)，充分挖掘問題的內(nèi)在規(guī)律，利用數(shù)學(xué)知識，選擇合適的建模方法，建立與問題相適應(yīng)的數(shù)學(xué)模型。這一步用到的數(shù)學(xué)知識較多，考察學(xué)生對數(shù)學(xué)基礎(chǔ)知識的掌握情況。第三步：利用數(shù)學(xué)上的解析方法或數(shù)值方法，自己編程或借助已有的軟件，精確或近似地求解所建立的數(shù)學(xué)模型。這一步考察學(xué)生的團(tuán)隊(duì)協(xié)作能力以及動(dòng)手實(shí)踐能力。第四步：對模型的靈敏度和穩(wěn)健性進(jìn)行分析，判斷模型的優(yōu)劣。對模型的計(jì)算結(jié)果進(jìn)行分析，檢驗(yàn)是否和實(shí)際一致。如果不一致，說明模型不合理，需要返回第一步，判斷假設(shè)是否合理，對模型進(jìn)行修正。第五步：如果第四步對模型的檢驗(yàn)沒有發(fā)現(xiàn)與實(shí)際問題不一致的情況，說明模型基本是合理的，可以把模型應(yīng)用到實(shí)際問題中。這一步需要注意的是，需要對所得結(jié)果用非數(shù)學(xué)的語言重新表述，使得非數(shù)學(xué)專業(yè)的問題提出者能夠理解。1.3

能力的培養(yǎng)數(shù)學(xué)建模不僅能解決實(shí)際問題，在物流管理中還有著重要的應(yīng)用，而且也是培養(yǎng)學(xué)生能力的一個(gè)有效手段。通過數(shù)學(xué)建模，學(xué)生能提高查閱資料的能力、化繁為簡抽象思維的能力、分析解決問題的能力以及動(dòng)手實(shí)踐的能力等。2

融合數(shù)學(xué)建模的課堂教學(xué)示例在物流定量模型與應(yīng)用這門課上，有一個(gè)關(guān)于物流網(wǎng)點(diǎn)選址的知識點(diǎn)[7]。這一節(jié)以該知識點(diǎn)為例，按照上一節(jié)給出的方法和步驟，給出融合數(shù)學(xué)建模思想的教學(xué)實(shí)例。2.1

實(shí)際問題的描述首先，對學(xué)生描述實(shí)際遇到的物流選址問題及其重要性。物流網(wǎng)點(diǎn)或倉庫的選址是一個(gè)十分重要的決策問題，是物流網(wǎng)格規(guī)劃的重要內(nèi)容。合理的選址有利于充分利用資源，降低成本，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展，提高經(jīng)濟(jì)效益。如果選址不當(dāng)，會(huì)造成資源浪費(fèi)，給企業(yè)帶來無法彌補(bǔ)的缺陷。假設(shè)某工廠生產(chǎn)某種產(chǎn)品，先運(yùn)送到物流中心，再從物流中心分發(fā)到零售商，那么如何科學(xué)合理地選址物流中心的地址呢？2.2

數(shù)學(xué)問題的提出接著，給學(xué)生展示如何提出數(shù)學(xué)問題。為了抓住主要矛盾，需要對問題做一些簡化假設(shè)。假設(shè)工廠的位置是確定的，它的生產(chǎn)能力能夠充分滿足需求。此外，假設(shè)每個(gè)零售商的位置和銷量也是確定的。為了簡化，只考慮一個(gè)物流中心的選址，且不考慮工廠到物流中心的運(yùn)輸成本和倉庫的管理費(fèi)用，只考慮物流中心到零售商的運(yùn)送費(fèi)用。基于上述假設(shè)，物流中心的選址問題就變成要求物流中心的位置坐標(biāo)使得總物流費(fèi)用H最小的問題。2.3

數(shù)學(xué)模型的建立給學(xué)生示范怎樣推導(dǎo)數(shù)學(xué)模型。為了建立數(shù)學(xué)模型，需要用符號定義一些量。設(shè)零售商的個(gè)數(shù)為，每個(gè)零售商的位置坐標(biāo)為，，所需求解的物流中心的位置坐標(biāo)為，該物流中心到第個(gè)零售商的運(yùn)送費(fèi)用為，則總的物流費(fèi)用可以表示成，其中又可以表示為，這里表示從物流中心到第個(gè)零售商的運(yùn)送費(fèi)率，即單位噸單位公里的運(yùn)送費(fèi)用；表示第個(gè)零售商的貨物需求量；表示物流中心到第個(gè)零售商的距離，即：。假設(shè)在區(qū)域上進(jìn)行選址，且物流中心的地址有一些限制條件那么選址問題的數(shù)學(xué)模型為如下帶約束的最優(yōu)化問題。2.4

數(shù)學(xué)模型的求解在模型建立后，需要對模型的目標(biāo)函數(shù)和約束條件進(jìn)行分析。如果約束條件較弱，則可以近似成無約束的優(yōu)化問題。這時(shí)借助數(shù)學(xué)理論，其最優(yōu)解實(shí)際上是目標(biāo)函數(shù)偏導(dǎo)數(shù)為零的解，即：。這里考察學(xué)生高等數(shù)學(xué)知識的學(xué)習(xí)情況，不會(huì)的學(xué)生需要復(fù)習(xí)高等數(shù)學(xué)中偏導(dǎo)數(shù)計(jì)算的知識點(diǎn)。由于上式右端中還含有未知量，因此需要采用不動(dòng)點(diǎn)迭代法求解。在應(yīng)用迭代法求解時(shí)可以將零售商的幾何重心作為初始值，加快算法收斂。如果模型帶有復(fù)雜的約束條件，上述方法則不再適用，可以借助計(jì)算機(jī)軟件進(jìn)行求解[8]，例如Lingo軟件、Matlab軟件以及國產(chǎn)北太天元軟件等。在實(shí)踐教學(xué)中，可以將學(xué)生進(jìn)行分組，每一個(gè)組分配不同的算法及軟件，比較不同算法和軟件之間的優(yōu)缺點(diǎn)，提高學(xué)生的積極性和動(dòng)手能力。在每個(gè)組內(nèi)，鼓勵(lì)學(xué)生協(xié)同合作，例如將編寫程序、數(shù)據(jù)處理、結(jié)果分析等任務(wù)分給不同的學(xué)生，提高團(tuán)隊(duì)協(xié)作能力。2.5

模型的檢驗(yàn)及修正上述模型是基于一些簡化而得到的。如果問題比較復(fù)雜，需要考慮工廠到物流中心的運(yùn)輸費(fèi)用F以及物流中心的建設(shè)費(fèi)用，那么上述模型的目標(biāo)函數(shù)需要改成。上式中，和是物流中心的地址的函數(shù)，即，。由于不同地方的土地成本不同，因此物流中心的建設(shè)用與地址相關(guān)是合理的。修正后的模型比較復(fù)雜，需要借助計(jì)算機(jī)軟件求解。在課堂上講解這一知識點(diǎn)時(shí)，可以讓學(xué)生開動(dòng)腦筋，思考這個(gè)模型是否還可以進(jìn)一步改進(jìn)。實(shí)際上，兩點(diǎn)之間的運(yùn)輸是通過曲折的道路相連接的，不是簡單的直線，這時(shí)可以在距離計(jì)算公式中添加一個(gè)系數(shù)加以修正，以得到更加準(zhǔn)確的數(shù)學(xué)模型。2.6

實(shí)際問題的應(yīng)用給學(xué)生展示如何把上述模型應(yīng)用到實(shí)際問題中。零售商的地址坐標(biāo)和貨物需求量如表1所示。不考慮工廠到物流中心的運(yùn)輸費(fèi)用以及物流中心的建設(shè)費(fèi)用，利用建立的數(shù)學(xué)模型求解。將學(xué)生分成兩組，一組通過迭代法求解，另一組利用Lingo軟件進(jìn)行求解。在迭代法中，先通過數(shù)學(xué)公式計(jì)算出4個(gè)零售商的重心為（7.8，4.9），再把其作為初始值帶入到迭代法中，得到如下結(jié)果，如表2所示。另一組學(xué)生通過Lingo軟件中的優(yōu)化函數(shù)求解，也選擇重心（7.8，4.9）作為初始值，得到與表2