Julia计算成本对实际订单批量偏离EOQ的弹性

批量偏离EOQ的弹性"/>

Julia计算成本对实际订单批量偏离EOQ的弹性

弹性用其定义式：成本变化百分比对实际订单批量偏离百分比。

#弹性=成本变动百分比/实际订单批量变动百分比#假设  （实际订单批量-理论订单批量）/理论订单批量 = p  则using Plotsfunction y(p)  if p>=0((1/(1+p)+1+p)/2-1)/pelse-((1/(1+p)+1+p)/2-1)/pend
endplot(y,-0.5:0.001:5)  #p不能取0，取0不会报错，但是画出来的图，就是一条曲线。细节都看不到了。savefig("D:/Desktop/1.png")  #保存图片到桌面p=[-0.08,0.08,-0.5,0.5]
print([y(i) for i in p])#结果如下：
0.04347826086956441
0.037037037037035425
0.5
0.16666666666666652

 图片如下：

从图中可以看出，成本增加百分比慢于实际订单批量增加百分比，但是成本增加百分比要快于实际订单批量减少百分比。

也就是说如果理论订单批量462.91，可能增加到500，订单批量增加8%，成本增加3.7%。订单批量减少8%，成本增加4.35%。如果订单增加50%，成本增加16.7%；如果订单减少50%，成本增加50%。

#可以简化成：
using Plotsfunction y(p)  abs(((1/(1+p)+1+p)/2-1)/p)endplot(y,-0.5:0.001:5) savefig("D:/Desktop/1.png")  p=[-0.08,0.08,-0.5,0.5]
print([y(i) for i in p])#结果如下：
0.04347826086956441
0.037037037037035425
0.5
0.16666666666666652#更简单的：
p=[-0.08,0.08,-0.5,0.5]
print(map(p->(abs((1/(1+p)+1+p)/2-1)/p),p))#匿名函数