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《数学建模》之最优化(规划)数学模型

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    发表于 2018-10-30 09:40 |只看该作者 |倒序浏览
    |招呼Ta 关注Ta
    最简单的规划问题其实就是函数的求极值的问题。在这个基础上扩展并运用相关的软件解决实际生产中的一些问题。简单的说,就是一些最大、最小的问题。在这类问题中,重点在于写出目标函数、设置好决策变量、找对找全约束关系以及运用好相关软件。
    6 p, k( `2 V+ o: p! g1、单一生产问题(高中学的线性规划)
      {% y0 H/ g2 W# E+ z这种问题比较简单,所谓单一是指生产条件、市场需求等外界因素不随时间的变化而变化。
    9 O. G7 T' B4 ]- z6 p9 T*求解工具的简单介绍:
    % i+ U& ^, @- b( @, l1)lindo 9 u1 z  U8 i7 I
    !注释内容,可用中文
    3 L- Q3 g% S) ?' R!目标函数:最大-max,最小-min,大小写不分 4 g) \4 J5 O/ N% S$ j# O
    max 3 x1+5 x2+4 x3
    7 r5 C4 C. R+ |" @- y. O4 v5 P( P!约束,以subject to开始 - `# b! V: N2 I7 J5 U
    subject to
    . ~+ D5 n. X: U" g2 x1+3 x2<=1500
    6 [. ~4 V8 Y. L9 k0 q3 L2 x2+4 x3<=800 / Y# L7 U1 ^6 Z# }* c3 A/ |, ^
    3 x1+2 x2 +5 x3<=2000 ; o( z6 Y* @3 K: _
    end & C; K  o+ H  w5 A9 \6 ], s+ b4 M
    *注意事项:
    - w3 C- \: N. H, N% _5 a变量以字母开头,下标写在后面,系数与变量之间加空格
    7 F* U( a8 N: s& f8 P- u不等号为:<= ( <),>=( >) , =, <=与 <等同
    ( M/ u" b( F/ E变量非负约束可省略
    7 Z4 `5 n7 a5 B& T0 C* r+ |6 t+ ]结束时以end标示
    " A+ W* ^" `/ p* Y# ]2)lingo
    ( m$ b" b) A& D1 T! @6 `* T: K$ Ymodel:
    % {' V3 W! [6 u, U. f' ~, j4 sMAX=3*x1+5*x2+4*x3; & }" g  ~. u& I, @
    2*x1+3*x2<=1500;   {1 f8 p# I' ^' z6 p7 ~5 C3 |
    2*x2+4*x3<=800;
    . F0 T7 j, `) ?1 j- ]/ @4 K7 e3*x1+2*x2+5*x3<=2000;
    & Z% ]) i# p4 u/ o4 ?end
    - ~$ I5 R# f9 W5 E*注意事项:
    ( z( W+ x' \# ]; E1 R目标函数中加等号
    ' j( x' |" X! X变量与系数之间用“*”
    ( R6 w$ f* g; q' oModel:-end可省略   B, |3 Z& z- P
    3)结果分析: % S' E( u" k( u, q0 [& ?
    举例: " v4 t) _* r6 a& H" |2 b' R+ k1 s) y: b
    OBJECTIVE FUNCTION VALUE
    ' \. d( e- s% F1 B+ ^5 b1) 3360.000 " k9 |. L8 ]; X" A* `$ M
    VARIABLE VALUE REDUCED COST
    1 o- a# a4 a5 k& X( a. vX1 20.000000 0.000000
    8 u. s6 {: L: a( J, K  `6 mX2 30.000000 0.000000
    7 _/ ~5 m* l2 B$ Z0 S* i$ mROW SLACK OR SURPLUS DUAL PRICES & t6 k% o0 j! A/ Z. U: D+ H
    2) 0.000000 48.000000 3 u4 p8 _% f' o/ }$ I, b
    3) 0.000000 2.000000
    ' Y; u  N- x( {! r8 S" s5 y3 ^, Z( T4) 40.000000 0.000000
    ' i; B5 o4 O: {! h0 k4 iNO. ITERATIONS= 2 3 F0 C8 H- ?& `' |3 d9 J, l' U
    分析: ! p+ }, s! a( L  T( y5 W
    假设第二行(2))表示的是原料的约束条件,第三行(3))表示的是时间的约束条件,第四行(4))表示的是加工能力的约束条件。则:
    1 L  }; Y& Z; C- s1、达到最优化时,原料无剩余,时间无剩余,加工能力剩余了40。 8 b" K- `: q' E+ \& a' g
    2、原料增加1单位时,利润增加48,时间增加1单位时,利润增加2,加工能力增长不影响利润。 8 d* {& k0 O( {: J& F- r4 U7 l3 F
    所以,如果35元可买到1桶牛奶,要卖吗?35 <48, 应该买!聘用临时工人付出的工资最多每小时几元? 2元。 * E4 w6 u! X5 I3 O7 p
    4)敏感性范围的分析:
    * k% v3 r7 B7 |4 [# G最优解不变时目标函数系数允许变化范围 % y( N! J& f# ?/ r" L' T6 s- J
    分析目标函数中未知数的系数以及约束条件中未知数的系数
    6 Z, r2 b+ W, x1 w% pX1 72.000000(X1的系数) * W  k# W- [9 L+ y" o- U9 ~% j
    24.000000(增加)
    : ^+ O( b0 C5 E( i" N9 Z8.000000(减少) ) Z# T" ~* ]  N
    x1系数范围(64,96) 在这个范围变化时,最优计划是不变的!
    $ U3 f% L. c1 E. n/ A+ nObjective Coefficient Ranges & d% d. o/ U! N2 T, Z( C. X; b
    Current Allowable Allowable - l0 `! @% _4 D7 O+ y( {
    Variable Coefficient Increase Decrease
      ?1 m) ?% N4 L% @6 [X1 3.000000 1.666667 1.000000 9 g6 I% }, @9 Z& w. o; w! F/ U( ]9 t
    X2 5.000000 1.500000 2.500000 9 O0 V/ u$ c! F4 }
    X3 4.000000 7.000000 3.000000
    5 A) e5 x; D: O: d6 |$ s
    •         Row          Current        Allowable        Allowable
    •                       RHS            Increase         Decrease
    •           2         1500.000         500.0000         833.3333
    •           3         800.0000         1000.000         600.0000
    •           4         2000.000         1250.000         750.0000
      7 h1 q+ b! [/ }! {9 K' p( L& Y2 k
    5 d# c$ T9 K( \0 \# c1 v( _$ y
    ) Q; L3 N8 S" T: e! u
      A/ _9 L7 |+ x7 E8 q9 y( i

    $ b' [8 R5 `- }/ k
    zan
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