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数学建模学习笔记(5个静态优化实例分析学习)9 J2 l- R3 _! p* n
静态优化模型(微分法建模,求导得目标函数最优解)
! z( I* d; |3 ^( B, b
2 a$ J# M& c5 J2 i: d
) s% B) T. w8 R6 G; e8 `* O
* K0 t) H2 P5 L: \. t; s% z8 Y4 r% ^现实世界中普遍存在着优化问题;静态优化模型指求解问题的最优解;重点是如何根据目的确定恰当的目标函数;一般使用微分法。* C- C# O3 `$ f1 x3 [: a2 t
1. 存储模型:存在某种矛盾,寻找平衡最优点!
1 F" h" |# ?$ u4 Y& n; P( Ea) 问题描述:配件厂为装配生产若干中产品,轮换产品时因更换设备要付生产准备费,产量大于需求时因积压资金要付存储费,该场生产能力非常大,即所需数量可在很短时间内产出。/ G4 p3 p- A2 S {7 a
b) 问题存在:今已知某产品的日需求量为100件,生产准备费5000元,存储费为每日每件1元。试安排该产品的生产计划,即多少天生产一次(生产周期)?每次产量多少,使总费用最少。
; R2 C$ Z' m5 jc) 要求:不止回答问题,而且要建立生产周期、产量与需求量、准备飞、存储费之间的关系!) k" O4 r; m' Z, h3 `* _
d) 问题分析:
, }! W# o/ R) k9 y首先,对于我们来说,应该先找到问题所在,即造成当前无法做决定的原因是什么?
. l9 r/ L9 x# V/ B$ d这道题的原因为:
/ F# k8 y* _8 H7 e' W ]周期短,产量小:存储费少,但准备费多。
% q7 W8 |1 |# n( }& y# n周期长,产量大:准备飞少,但存储费多。! ^7 N0 f$ R9 F* T- A
e) 分析求解:; A+ L7 P! D' q
i. 模型假设
' N5 | _& Z$ o& D4 ?$ P! B ii. 目标函数:每天费用的平均值最小
) c6 Y; ?: Z% T) i, y% [$ R9 n& j iii. 模型建立:离散问题连续化) O" T+ @0 f1 p2 {3 n5 W' V3 {
iv. 模型求解:得出目标函数,求解当周期T为多少时,可以获得最优解,可以使用matlab等软件进行求解!
/ L& ]& j5 r; ]! m' T; I0 U v. 模型分析:说出T的变化讲引起目标函数如何进行变化!3 k# G$ j7 p i1 i6 d, R$ X
f) 进一步建模:如允许缺货时又需要怎样进行建模?1 q2 Y! g" {+ N; o* F' L
2. 森林救火4 a4 j9 i. i4 T: H
a) 问题描述:森林失火后,要确定派出消防队员的数量
- j n+ B, N" R0 Wb) 矛盾:: B6 T" V4 Y0 F3 g1 [4 @, o) `! M" j
i. 队员多,森林损失小,但救援费用大;
( a7 Q f) i. ?! n: J ii. 队员少,森林损失大,但球员费用小。
0 }) S+ d( D: x5 v6 [$ E综合考虑损失费和救援费,确定队员数量。' z7 E3 {' G7 J" K. w0 T% \) O$ z
c) 问题分析:4 @/ {) F. W# D, s5 S
i. 合理假设:火的蔓延方式等;
- q$ r4 g. ^; m# C) ^* n ii. 模型建立了,列出总费用的函数模型;) W% u: ~; ^6 n( R. B' U4 T
iii. 利用数学软件进行模型求解;; _2 \1 p- t% `7 Z
iv. 进行解释。
( [" U- k) k' Y+ ?7 R 与存储模型十分像,都是求解存在某种矛盾情况下的最优解。' v ~9 B5 C8 b1 [5 J q7 f
3. 最优价格3 i4 s0 i( j2 }" [
a) 问题描述:根据产品成本和市场需求,在产销平衡条件下确定商品价格,使利润最大。0 u6 u& ~8 x" \& C' f" d
b) 问题假设:产量等于销量:x;收入与销量成正比;销量依于价格p是减函数;等
" X4 C3 Z; b3 Q1 R1 e- Kc) 建模与求解
$ K0 h# T, Y5 X, p8 zd) 如果进一步分析,可以少一些之前的假设,进行另外的一些分析建模。
8 P ?' a2 C8 S% y1 S$ i4. 消费者均衡:
3 ~; V r0 T W% |a) 问题描述:消费者对甲乙两种产品的偏爱程度用无差别的曲线族表示,问他如何分配一定数量的前,购买这两种商品,以达到最大的满意度?
! s" Z0 O! F9 ^- k, y: W# `' R- ^一样是最优化的问题,不多做解释了,,,, k8 w' A V% \1 C
b) 可以进行的优化:考虑如何推广到m(>2)种商品的情况!3 ]# D: B" L1 z1 m/ o. s2 e. @
; `5 ]8 U* S9 ^1 A5. 冰山运输
' a* g4 |$ E- Ia) 问题描述:某地区缺水,淡化海水的成本为每立方米0.1英镑;专家建议从9600千米远德南极用拖船运送冰山,取代淡化海水,试从经济的角度研究冰山运输的可行性。- Y% W( S2 I2 G8 q/ g' P
b) 建模准备:加入进行运输,则需要的一系列的成本计算,最终建模求得成本表达式。! B1 ~+ |) [/ Y$ Z' m- `# m4 S) }
c) 之后进行建模分析。
1 f) }' Z1 T" x$ k- L6 T9 bd) 结论分析:只有当计算出的成本显著低于淡化海水的成文时,才考虑其可行性!/ T9 N# x; n! e$ k1 T' ?
重点在于建模时,要充分考虑不可忽略的种种因素:如冰山融化、燃料、租凭费用等。6 q7 x4 _, L$ V! a' `
总结:; h+ c2 p4 ?! x) r4 C3 n& o
1. 存储问题:存在某种实际矛盾,不知如何安排。需要寻找平衡最优点!+ G' g- d0 n$ Q# }8 R
2. 森林救火:与存储问题一样,都是解决某种存在矛盾。
$ v* p7 ~3 N) I9 A3. 最优价格:一样,求解最优问题,重在前提假设要合理。
. c3 { [! O! W4. 消费者均衡:考虑推广优化。
Q8 ^. p; j" b @/ R0 w5. 冰山运输:考虑不可忽略的多种因素损失。; M& v4 x ~6 P* |
) d: V& @, j( S# q' I; X [9 G3 S8 q
5 o: P; u+ Y! Q* W1 }% C5 m$ N/ f, t) R
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