数学建模过程.docx
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数学建模过程
问题一:
1.1问题分析、模型的建立和求解
在第一问中,假设最佳方案要求为:
工厂获利最多要求获得最大收益的,则工厂必须根据已有的劳动力以及其生产能力的情况合理的分配工人生产原稿纸人数:
y1、生产笔记本人数:
y2和生产练习本人数:
y3。
分析题目可知有如下几个约束关系:
工人分配关系:
y1+y2+y2≤100
假设每月原材料必须消耗完毕,则原料消耗关系:
30*y1*10/3+30*y2*40/3+30*y3*80/3=30000
生产原稿纸工人数:
0≤y1≤100
生产笔记本工人数:
0≤y2≤100
生产练习本工人数:
0≤y3≤100
每个月的最佳方案收益:
MAX(SUN)=60*y1+90*y2+30*y3
则由MATLAB编程:
A=[1,1,1;1,0,0;0,1,0;0,0,1]
b=[100;100;100;100]
c=[-60,-90,-30]
vlb=[0;0;0]
vub=[]
Aeq=[100,400,800]
beq=[30000]
[x,fval]=linprog(c,A,b,Aeq,beq,vlb,vub)
可得:
y1=33.3333
y2=66.6667
y3=0.0000
每个月的最佳方案收益:
MAX(SUN)=8000
假设每位工人在同一个月里面,可以以相同的效率完成任意两项生产任务,则最佳方案为:
33位工人生产原稿纸;66位工人生产笔记本;一位工人在0.6667个工期内生产笔记本,0.3333个工期内生产原稿纸
1.2问题分析、模型的建立和求解
在问题二中,假设工人数不足为工人数少于100人,则在要把每月供应的原材料白坯纸消耗完的前提下,假设临时工的功过效率和一般工人一样,且其工资必须在工厂已知获益的基础上再次扣除每人每月40元。
设工厂缺少z人,工厂实际人数:
100-z,假设缺工人数在一个合理的范围内(1≤z≤62)则有:
当工厂不招临时工时由1.1中模型修正得:
工人分配关系:
y1+y2+y2≤100-z
假设每月原材料必须消耗完毕,则原料消耗关系:
30*y1*10/3+30*y2*40/3+30*y3*80/3=30000
生产原稿纸工人数:
0≤y1≤100
生产笔记本工人数:
0≤y2≤100
生产练习本工人数:
0≤y3≤100
缺工人数:
1≤z≤62
工厂每个月的最佳方案收益:
MAX(SUN)1=60*y1+90*y2+30*y3
则由MATLAB编程:
zmin=1:
62;
jieguo1=[]
jieguo2=[]
fori=1:
62
A=[1,1,1,1;1,0,0,0;0,1,0,0;0,0,1,0;0,0,0,1];
b=[100;100;100;100;100];
c=[-60,-90,-30,0];
vlb=[0;0;0;zmin(i)]
vub=[];
Aeq=[100,400,800,0];
beq=[30000];
[x,fval]=linprog(c,A,b,Aeq,beq,vlb,vub);
jieguo1(:
i)=x
jieguo2(i)=-fval
end
得不同缺工人数时的工厂盈利如下表:
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
7950
7900
7850
7800
7750
7700
7650
7600
7550
7500
7450
7400
7350
7300
7250
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
7200
7150
7100
7050
7000
6950
6900
6850
6800
6750
6600
6450
6300
6150
6000
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
5850
5700
5550
5400
5250
5100
4950
4800
4650
4500
4350
4200
4050
3900
3750
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
3600
3450
3300
3150
300
2850
2700
2550
2400
2250
2100
1950
1800
1650
1500
61
62
1350
1200
当工厂招临时工时,工厂每个月的最佳方案收益:
MAX(SUN)2=8000-40*z
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
7960
7920
7880
7840
7800
7760
7720
7680
7640
7600
7560
7520
7480
7440
7400
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
7360
7320
7280
7240
7200
7160
7120
7080
7040
7000
6960
6920
6880
6840
6800
6760
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
6720
6680
6640
6600
6560
6520
6480
6440
6400
6360
6320
6280
6240
6200
6160
6120
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
6080
6040
6000
5960
5920
5880
5840
5800
5760
5720
5680
5640
5600
5560
5520
得不同缺工人数时的工厂盈利如下表:
则两种情况下的工厂获利差:
HUOLI=MAX(SUN)1-MAX(SUN)2
所以由上两表数据,用MATLAB画两种情况下的工厂获利差图得:
有图可得:
雇佣临时工时工厂效益大于不雇佣临时工时的获利
问题二:
2.1问题分析、模型的建立和求解
设i为经营的第i天(i=1、2、3...14);zong(i-1)为第i周的上一周的存货量,所以经营刚开始时zong(1-1)=20单位;f(ik)表示第k次订货发生在第i周;h(R2k)表示第k次订货到达;R2k表示第k次订货的订货提前期;R1t表示第t周的货物的需求量。
假设储存的货物量不足以供应当天的需求量时即理解为缺货,且在此周zong(i-1)中,仍旧按储存的货物量完全供应出去,则下一周的储存为zong(i)=0。
则分析题目中的供应关系有:
订货关系:
第k次订货到达关系:
订货在第i周以前总关系:
订货费用关系:
货物在第i的供应关系:
货物在i周以前总需求关系:
货物储存关量关系:
所以货物储存量模型:
所以货物储存费用模型:
货物在第i天的缺少关系:
货物在第i天的缺少时,总损失模型:
SS=
周平均费用关系模型:
用MATLAB编程:
x=randsrc(1,14,[0123456;0.02,0.08,0.22,0.34,0.18,0.09,0.07])%%需求量:
R1的模拟数据
y=randsrc(1,14,[12345;0.23,0.45,0.17,0.09,0.06])%%货提前期:
R2的模拟数据
得模拟14周的运行情况下的此种货物的存贮系统中,市场对这种货物的需求量:
R1(单位:
单位)和订货提前期R2(单位:
周)的数据表如下:
需求量R1的模拟数据如下表
周数
1
2
3
4
5
6
7
需求量(单位)
2
3
4
4
5
1
2
周数
8
9
10
11
12
13
14
需求量
5
2
4
3
6
1
3
货提前期R2的模拟数据如下表
周数
1
2
3
4
5
6
7
提前期(周)
1
5
1
3
3
4
1
周数
8
9
10
11
12
13
14
提前期(周)
2
2
3
2
4
1
2
用MATLAB编程:
(程序见附录)计算得模拟14周的运行情况下,订货费用、存贮费用、缺货费用以及周平均费用如下表:
周
随机数R1
到货量
存储量
是否订货
提前期R2
订货费用
存贮费用
缺货费用
平均费用
0
20
—
否
0
25
0
0
1
2
0
18
否
1
0
0
180
0
2
3
0
15
是
5
0
0
150
0
3
4
20
11
否
1
0
25
110
0
4
4
0
27
否
3
0
0
270
0
5
5
0
22
否
3
0
0
220
0
6
1
0
21
否
4
0
0
210
0
7
2
0
19
否
1
0
0
190
0
8
5
0
14
是
2
0
0
140
0
9
2
0
12
否
2
0
0
120
0
10
4
20
8
否
3
0
0
80
0
11
3
0
25
否
2
0
0
250
0
12
6
0
19
否
4
0
0
190
0
13
1
0
18
否
1
0
0
180
0
14
3
0
15
是
2
0
25
150
0
196.6
附录:
x=randsrc(1,14,[0123456;0.02,0.08,0.22,0.34,0.18,0.09,0.07])%%需求量:
R1的模拟数据
y=randsrc(1,14,[12345;0.23,0.45,0.17,0.09,0.06])%%货提前期:
R2的模拟数据
zong
(1)=20
i=0
fork=1:
10
i=i+1%%检验循环次数,实时跟踪每一次的运算位置,便于检查程序的出错位置
y=15+1-x
z1=y/5
if(z1>=2&&z1<=3)
zong1=(1000*a+1000*a*5.*r(:
4))*5.*r(:
4)
if(z1==3)
ZONG=(zong1+1000*a).*r(:
4)*5+zong1+1000*a*5.*r(:
4)+1000*a
elseif(z1<3&&z1>2)
z2=(y-10)/3
if(z2>=1)
zong2=(zong1+1000*a).*r(:
3)*3
z3=y-10-3
if(z3>0)
ZONG=(zong2+1000*a).*r(:
1)*1+zong2+zong1+1000*a*5.*r(:
4)+1000*a
else
ZONG=zong2+zong1+1000*a*5.*r(:
4)+1000*a
end
elseif(z2<1&&z2>0)
z4=(y-10)
if(z4==2)
ZONG=(zong1+1000*a).*r(:
2)*2+zong1+1000*a*5.*r(:
4)+1000*a
else
ZONG=(zong1+1000*a).*r(:
1)*1+zong1+1000*a*5.*r(:
4)+1000*a
end
end
elseif(z1==2)
ZONG=zong1+1000*a*5.*r(:
4)+1000*a
end
elseif(z1>1&&z1<2)
zong1=1000*a*5.*r(:
4)
z2=(y-5)/3
if(z2>=1)
zong2=(zong1+1000*a).*r(:
3)*3
z3=y-5-3
if(z3>0)
ZONG=(zong2+1000*a).*r(:
1)*1+zong2+zong1+1000*a
else
ZONG=zong2+zong1+1000*a
end
elseif(z2<1&&z2>0)
z4=(y-5)
if(z4==2)
ZONG=(zong1+1000*a).*r(:
2)*2+zong1+1000*a
else
ZONG=(zong1+1000*a).*r(:
1)*1+zong1+1000*a
end
end
end
q=q+ZONG
end
huoq=[0.99;0.72;0.72;0.72;0.72;0.72;0.72;0.81;0.81;0.81;0.72;0.72;0.72;0.72;0.36;0.36;0.36;0.36;0.40;0.5]
h5=(huoq/100)
ZONGk=0
forg=1:
15
zongk=1000*a*g*h5
ZONGk=ZONGk+zongk
end
f=1000*a*10+100*a*15+10*ZONGk
Rdai=[6.21;5.76;6.12;6.39;6.84;7.11;7.20;7.38;7.56;7.83;7.83;7.74;7.47;7.20;6.12;5.94;6.14;6.40;6.6;7.07];
x5=(Rdai/100);
ZONGx=0;
form=1:
15
zongx=1000*a*m.*x5;
ZONGx=ZONGx+zongx
end
Sdanli=ZONGx+1000*a*10
yinhangshouyi=Sdanli-f
yinhangshouyiLV=(Sdanli-f)/(10000*a)
yinhangshouyi1=Sdanli-q
yinhangshouyiLV1=(Sdanli-q)/(10000*a)
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