奶制品的生产与销售模型Word文件下载.docx
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试为该厂制订一个生产销售计划,是每天的净利润最大,并讨论以下问题:
1)若投资30元可以增加供应1桶牛奶,投资3元可以增加1小时劳动时间,应否作这些投资?
若每天投资150元,可赚回多少?
2)每公斤高级奶制品B1,B2的获利经常有10%的波动,对制订的生产销售计划有无影响?
若每公斤B1的获利下降10%,计划应该变化吗?
二问题分析
问题一这个优化问题的目标时使每天的获利最大,要作的决策时生产计划,即每天用多少桶牛奶生产A1,用多少桶牛奶生产A2(也可以时每天生产多少公斤A1,多少公斤A2),决策受到3个条件的限制:
原料(牛奶)供应、劳动时间、甲类设备的加工能力。
按照题目所给,将决策变量、目标函数和约束条件用数学符号及式子表示出来,就可得到下面的模型。
问题二要求制订生产销售计划,决策变量可以像例1那样,取作每天用多少桶牛奶生产A1、A2,再添上用多少公斤A1加工B1,用多少斤A2加工B2,但是由于问题要分析B1、B2的获利对生产销售计划的影响,所以决策变量取作A1,A2,B1,B2每天的销售量更方便。
目标函数是工厂每天的净利润————A1、A2、B1、B2的获利之和扣除深加工费用。
约束条件基本不变,只是要添上A1,A2深加工时间的约束。
再与例1类似的假定下用线性规划模型解决这个问题。
三基本假设
1.A1,A2两种奶制品每公斤的获利是与他们各自产量无关的常数,每桶牛奶加工出A1,A2的数量和所需的时间是与它们各自的产量无关的常数;
2.A1,A2每公斤的获利是与它们相互间产量无关的常数,每桶牛奶加工出A1,A2的数量和所需的时间是与他们相互间产量无关的常数;
3.加工A1,A2的牛奶的桶数可以是任意实数。
四模型的变量与符号说明
问题一
符号
符号说明
X1
每天用来生产A1的牛奶桶数
X2
每天用来生产A2的牛奶桶数
z
每天的获利
问题二
每天销售A1的公斤数
每天销售A2的公斤数
X3
X4
X5
X6
每天销售B1的公斤数
每天销售B2的公斤数
每天用A1加工B1的A1公斤数
每天用A2加工B2的A2公斤数
每天的净利润
五模型的建立与求解
5.1模型的建立与求解
问题一由上述问题分析可建立加工奶制品的生产计划的模型并进行求解:
设每天用x1桶牛奶生产A1,用x2桶牛奶生产A2;
每天获利为z元.x1桶牛奶可生产3x1公斤A1,获利24*3x1,x2桶牛奶可生产4x2公斤A2,获利16*4x2,z=72x1+64x2;
我们的目标是求出当x1,x2满足下列约束条件时z的最大值,及相应的x1,x2的取值。
约束条件为:
1.原料供应:
生产A1,A2的总加工时间不得超过每天正式工人总的劳动时间,即12x1+8x2<
=480小时;
2.劳动时间:
生产A1,A2的原料(牛奶)总量不得超过每天的供应,即x1+x2<
=50桶;
3.设备能力:
A1的产量不得超过甲类设备每天的加工能力,即3x<
=100;
4.非负约束:
x1,x2均不能为负值,即x1>
=0,x2>
=0.
由此得基本模型:
Maxz=72x1+64x2
S.t.x1+x2<
=50
12x1+8x2<
=480
3x1<
=100
x1>
=0,x2>
用LINDO软件求解,可得到如下输出:
LPOPTIMUMFOUNDATSTEP2
OBJECTIVEFUNCTIONVALUE
1)3360.000
VARIABLEVALUEREDUCEDCOST
X120.0000000.000000
X230.0000000.000000
ROWSLACKORSURPLUSDUALPRICES
2)0.00000048.000000
3)0.0000002.000000
4)40.0000000.000000
NO.ITERATIONS=2
RANGESINWHICHTHEBASISISUNCHANGED:
OBJCOEFFICIENTRANGES
VARIABLECURRENTALLOWABLEALLOWABLE
COEFINCREASEDECREASE
X172.00000024.0000008.000000
X264.0000008.00000016.000000
RIGHTHANDSIDERANGES
ROWCURRENTALLOWABLEALLOWABLE
RHSINCREASEDECREASE
250.00000010.0000006.666667
3480.00000053.33333280.000000
4100.000000INFINITY40.000000
上面结果的第3,5,6行明确地告诉我们,这个现行规划的最优解为x1=20,x2=30,最优值为z=3360,即用20桶牛奶生产A1,30桶牛奶生产A2,可获最大利润3360元。
问题二由上述问题分析可建立奶制品生产销售计划的模型并进行求解:
设每天销售
公斤
,
,用
加工
。
设:
其中z表示的是每天净利润,我们的目标是求出当x1,x2,x3,x4,x5,x6满足下列约束条件时z的最大值,及相应的x1,x2,x3,x4,x5,x6的取值。
1.原料供应:
A1每天生产x1+x5公斤,用牛奶(x1+x5)/3桶,A2每天生产x2+x6公斤,用牛奶(x2+x6)/4桶,二者之和不得超过每天的供应量50桶;
即
2.劳动时间:
每天生产A1,A2的时间分别为4(x1+x5)和2(x2+x6),加工B1,B2的时间分别为2x5和2x6,二者之和不得超过总的劳动时间480小时;
3.设备能力:
A1的产量x1+x5不得超过甲类设备每天的加工能力100公斤;
4.非负约束:
x1,x2,……,x6均为非负.即
5.附加约束:
1公斤A1加工成0.8公斤B1,故x3=0.8x5,类似地x4=0.75x6.即
Max
s.t.
1)3460.800
X10.0000001.680000
X2168.0000000.000000
X319.2000010.000000
X40.0000000.000000
X524.0000000.000000
X60.0000001.520000
2)0.0000003.160000
3)0.0000003.260000
4)76.0000000.000000
5)0.00000044.000000
6)0.00000032.000000
X124.0000001.680000INFINITY
X216.0000008.1500002.100000
X344.00000019.7500023.166667
X432.0000002.026667INFINITY
X5-3.00000015.8000002.533334
X6-3.0000001.520000INFINITY
2600.000000120.000000280.000000
3480.000000253.33332880.000000
4100.000000INFINITY76.000000
50.000000INFINITY19.200001
60.000000INFINITY0.000000
最优解为x1=0,x2=168,x3=19.2,x4=0,x5=24,x6=0,最优值为z=3460.8.即每天生产销售168公斤A2和19.2公斤B1(不出售A1,B2),可获净利润3460.8元.为此,需用8桶牛奶加工成A1,42桶加工成A2,并将得到的24公斤A1全部加工成B1.
5.3模型检验
根据多项式的曲线拟合原理,其本身就体现了最小二乘法,在拟合多项式最高次数的选择上,我们更是多次试验,择优而选择,使其更加逼近以前的数据,所以说,从最小二乘法原理方面检验,它的误差是在ɑ=0.05之内的,模型可行。
六模型评价与推广
本模型的优点:
1.本模型的优点:
1.在进行奶制品的生产与销售模型中,采用最小二乘的方法在奶制品生产问题上,合理建立模型,保证了模型的准确性和正确性。
2.在数据处理上,采用简单的数据处理,解决了实际的奶制品的生产与销售模型。
3.在此题求解过程中,假设多个变量,考虑到多个因素的存在,运用了多种可能的模型,,使得问题的求解的合理性大为提高。
不足点:
本模型采用多项式进行曲线拟合,但并没有论证它的优越性,而且也有可能出现多种最优解,也没有考虑是否有更好的拟合函数
模型推广:
企业内部的生产计划有各种不同的情况。
从空间层次看,在工厂级要根据外部需求和内部设备、人力、原料等条件,以最大利润为目标制订产品的生产计划,在车间级则要根据产品生产计划、工艺流程、资源约束及费用参数等,以最小成本为目标制订生产作业计划。
从时间层次看,若在短时间内认为外部需求和内部资源等不随时间变化,可制订单阶段生产计划,否则就要制订多阶段生产计划。
这个模型可以推广到诸多经济领域。
经济市场中,各种经济指数在短时间内多呈现出波动性,然而在整个宏观时间区域上,却可以认为这些经济指数是按照一定规律变化的。
所以,我们可以采用同样的方法,对各种经济指数进行宏观的分析。
首先将影响数据的因数进行分类,然后逐渐对各个因素进行分析,采用最小二乘法拟合找出其随时间变化的函数关系,接着,对所需要预测的问题进行综合的预测,进而求解经济市场中的该类问题。
七参考文献
[1]姜启源等,数学模型,第三版,高等教育出版社
[2]刘卫国等,Matlab程序设计与应用(第二版),北京:
高等教育出版社
附录一
用LINDO软件求解问题一:
加工奶制品的生产计划的程序如下
max72x1+64x2
st
2)x1+x2<
50
3)12x1+8x2<
480
4)3x1<
100
end
附录二
用LINDO软件求解问题二:
奶制品的生产销售计划的程序如下
max24x1+16x2+44x3+32x4-3x5-3x6
4x1+3x2+4x5+3x6<
=600
4x1+2x2+6x5+4x6<
x1+x5<
x3-0.8x5=0
x4-0.75x6=0
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- 奶制品 生产 销售 模型
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