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数学建模学习笔记(5个静态优化实例分析学习)

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    发表于 2018-11-1 09:03 |只看该作者 |倒序浏览
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    数学建模学习笔记(5个静态优化实例分析学习)
    0 ^9 A/ V% B; y' y! Z静态优化模型(微分法建模,求导得目标函数最优解)
    & b: ]# C5 b# C) n% }6 U0 N5 d% i8 A. y9 J0 v
    ! p7 J  B: L7 s, Y* k* S
           + J9 l/ j' C8 T
    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。* u" _+ `; Z1 O- h% [2 ?4 t
    1.    存储模型:存在某种矛盾,寻找平衡最优点!3 n4 \# p" u9 |: X( |  W4 S
    a)      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。
    / v4 R. X. L; Z1 A2 o+ Ob)     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。) \/ M) S* Y1 t5 l" }
    c)      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!( Q$ Y' S# ~+ H" d3 M* r4 J
    d)     问题分析:
    4 Z) Q/ d0 F7 d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?
    9 m' g/ @5 K# K( n1 A这道题的原因为:3 V! S2 c* p( F6 @7 G
    周期短,产量小:存储费少,但准备费多。
    ( ~8 @4 Y( S: @+ S* V  i8 k2 B周期长,产量大:准备飞少,但存储费多。
    ! f! ^$ d% j1 x7 M# ~9 ~2 He)      分析求解:3 K2 d" v) x% W
                         i.           模型假设9 Y# I4 ^$ z6 l# k' a
                       ii.           目标函数:每天费用的平均值最小! z$ p$ a/ }$ u  \3 O& G
                      iii.           模型建立:离散问题连续化
    / V7 v* |0 b2 D, f$ q8 f( e: y7 K                  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!
    , p  g. J4 K- X* Z5 L                   v.           模型分析:说出T的变化讲引起目标函数如何进行变化!% q+ T5 \6 T- L8 J* P6 w
    f)       进一步建模:如允许缺货时又需要怎样进行建模?
    " E9 q9 b/ E) T5 N2.    森林救火
    3 V- d; r2 r+ E* y: N+ J( Ya)      问题描述:森林失火后,要确定派出消防队员的数量
    ' Z( r/ G: \% E; h4 d7 P8 ?' m2 ab)     矛盾:
    3 C9 ~0 h0 t. N                     i.           队员多,森林损失小,但救援费用大;8 s2 \; l/ X1 @9 W8 T$ j0 I! }
                       ii.           队员少,森林损失大,但球员费用小。" e# U$ D( W+ b9 j& E) e7 e: w
    综合考虑损失费和救援费,确定队员数量。& m6 M+ h7 e) _, E1 i# O
    c)      问题分析:
    ) s8 I: }9 N+ @. P                     i.           合理假设:火的蔓延方式等;
    - r( ?  k' b* l7 _2 A. \                   ii.           模型建立了,列出总费用的函数模型;5 `# h' S- o7 }: p) \& ]9 T
                      iii.           利用数学软件进行模型求解;& z! W6 |5 j" v  y- ~0 X
                      iv.           进行解释。4 t) Q0 I- Q2 f" B
    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。
    # T* a( n* h) m; D- Z3.    最优价格
    - D# V: B2 O9 ka)      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。8 E; V/ h' O9 G
    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8 @- Y3 h  _; w! H& {0 J. ?+ k
    c)      建模与求解
    - f3 c. ^) {* c) B4 H4 j" pd)     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。
    0 @* X6 g" Q# M4.    消费者均衡:' ?% L2 b* P6 R
    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?
    , f  I! |. v/ M% N一样是最优化的问题,不多做解释了,,,- y8 h5 t+ n" q9 V
    b)     可以进行的优化:考虑如何推广到m(>2)种商品的情况!
    7 A6 p) `! ?: K) u! J& x& j/ K% u ' Z# X" J! {1 A$ p7 Z6 A
    5.    冰山运输( N3 k+ \! G1 G& U5 Z3 q5 [! H3 ~
    a)      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。
    + k; Y6 L* P# m2 q) _; yb)     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。& a5 G0 X. {3 C5 w* U
    c)      之后进行建模分析。
    # O2 ~' s$ ?; k7 J/ ]' U5 {d)     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!
    % y% B9 g1 a& }! C% \" I3 j& C' s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。  R  z4 c7 F7 E) ?" C
    总结:
    # n/ v7 H, x* y! T; ?; I) i6 Y1.    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!
    4 c# P9 v; B0 h- k4 a% L8 G% d2.    森林救火:与存储问题一样,都是解决某种存在矛盾。. n7 e) R( f  \( r  w1 o+ P
    3.    最优价格:一样,求解最优问题,重在前提假设要合理。) j2 N' }: r- e! k4 u
    4.    消费者均衡:考虑推广优化。
    1 @) {, K2 X1 @$ I2 P/ X5.    冰山运输:考虑不可忽略的多种因素损失。
    : R, T- \; |4 E, C, F5 O, w+ Q3 g
    : F& a8 n" y( z% Z, w" A9 [
    ( b& M1 B' F4 h& x* i. D( q+ L; s5 z, T3 v  F2 Z

    ; E/ O" R: Q6 z
    zan
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