引言

2020 美赛 B 题翻译：在疫情期间优化医疗用品供应链2020 美赛 B 题翻译：在疫情期间优化医疗用品供应链


2020 年的 COVID-19 大流行对全球医疗供应链提出了严峻挑战，引发了医疗用品严重短缺。为了应对这一危机，2020 年美国大学数学建模竞赛（MCM）提出了 B 题，要求参与者设计一个优化医疗用品供应链，以满足不断变化的需求。

题目概述

该题目描述了一个包含医院、仓库和供应商的医疗用品供应链网络。每个节点都有其可变的需求和有限的容量。目标是优化采购和配运计划，最大限度地满足医院需求，同时遵守容量限制并最小化总成本。

模型建立

参与团队需要建立一个数学模型来表示供应链，包括：

需求预测：预测每个医院对特定医疗用品的需求。 容量限制：确定每个仓库和供应商的存储和运输能力。 物流成本：考虑采购、运输和库存的成本。

优化算法

为了优化供应链，参与团队可以使用各种优化算法，例如：

线性规划：针对线性和目标函数和约束条件的问题。 整数规划：针对目标函数或约束条件中包含整数变量的问题。 启发式算法：针对大型或复杂问题而设计的近似算法。

结果分析

优化算法生成一个采购和配运计划，其中指定每个仓库和供应商向哪些医院配送多少医疗用品。评估该计划的有效性至关重要，包括：

需求满足率：计算满足的医院需求百分比。 成本节约：与基线方案相比，计算总成本减少量。 鲁棒性：评估供应链对需求变化和中断的适应能力。

结论