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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)
    * Z' Z1 B5 H: }, y/ j% `静态优化模型(微分法建模,求导得目标函数最优解). h! A8 [5 K& s$ I  e0 p

    , M! U8 t+ I  {! u" }7 C; ^0 c  h6 r& Z, [6 V- E
           * T' C) x$ G! A1 H
    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。
    $ ?* R& w4 c) P: I/ q6 \1.    存储模型:存在某种矛盾,寻找平衡最优点!8 L  h+ t) M. C" C) n$ k3 U( j  ^
    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。# v- R8 D) q$ E' a! }& W' i8 h9 J
    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。
      C; t# H) [+ ^5 X+ ~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!# M# @# T  R7 P0 p. `) z( S0 d( K
    d)     问题分析:
    - h: K6 k( C: k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?- ~: q1 t! e# U% j* k
    这道题的原因为:3 @8 {# p0 i( b% y1 W0 `
    周期短,产量小:存储费少,但准备费多。
    + E5 Y6 }0 Q7 |, E0 g" t2 a周期长,产量大:准备飞少,但存储费多。1 r2 O7 M$ {0 T& i1 _. q! Z
    e)      分析求解:, W# W5 q5 S) S( l1 q
                         i.           模型假设
    ; B/ E1 x& G- X7 ?4 g4 n% z, l. `                   ii.           目标函数:每天费用的平均值最小8 N0 Z8 h' C: h. d! G. T: l
                      iii.           模型建立:离散问题连续化+ R: Q  l( M. p0 S4 R6 }9 [
                      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!
    5 x7 x7 G, c; D2 [' j                   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* W1 ^9 a  V# a( ^; O/ zf)       进一步建模:如允许缺货时又需要怎样进行建模?
    0 R  v8 F/ Z. F* G( @: M" \2.    森林救火
    8 G( G+ p' d* P3 Y( G* c+ U) ca)      问题描述:森林失火后,要确定派出消防队员的数量
    8 \9 c( a8 X3 j5 R( Ab)     矛盾:0 h/ V+ a7 M! X' I) ?/ R
                         i.           队员多,森林损失小,但救援费用大;- L1 G+ K+ |1 B, J, Z
                       ii.           队员少,森林损失大,但球员费用小。
    $ U! A0 ?, ~$ _. C综合考虑损失费和救援费,确定队员数量。
    " J8 k6 E/ D* k5 e) u) mc)      问题分析:
    4 q$ ^& [! _7 M/ m                     i.           合理假设:火的蔓延方式等;
    8 F$ ]  ^, X/ k% D, ]4 `1 U                   ii.           模型建立了,列出总费用的函数模型;  c2 Z) ?/ o, V! g& z
                      iii.           利用数学软件进行模型求解;: V- H  N0 y4 ]0 A" M
                      iv.           进行解释。
    ( ~% V  }* m& 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。5 k2 M+ Q& ]% {
    3.    最优价格
    ( j; s4 a- \0 B5 }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。
    6 G- N" F+ ~: T0 D2 s" ab)     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* _) L+ ]! f+ p% w# `
    c)      建模与求解' Z2 W5 f4 C& t5 A9 z
    d)     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 B6 q9 t8 }, Q" w% o1 j
    4.    消费者均衡:; V$ N% @5 h6 o: S( m
    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?% ]* y3 t# t4 J7 H1 a) z6 M1 B
    一样是最优化的问题,不多做解释了,,,
    % p3 c8 H6 ^* v5 Zb)     可以进行的优化:考虑如何推广到m(>2)种商品的情况!
    , r. m0 F: y1 F0 f- ~8 x* F
    ) [7 I& a2 l: M" o5 n& g5.    冰山运输
    # K! L8 F, b+ h, \6 @5 Xa)      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。" X9 i7 g3 Y( F9 S
    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。
    4 Q4 X! _* r- \% \3 V( Nc)      之后进行建模分析。
    9 ^+ z! ~& f4 e5 t+ G% ?) Fd)     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!
    * G. e# K$ @! W, K; ^, J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。2 s1 I3 k7 R, x1 q" L
    总结:2 S7 [9 f7 i" t0 v4 b! {( r& U
    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!$ y: ?7 X+ N, _$ k. p4 K% }
    2.    森林救火:与存储问题一样,都是解决某种存在矛盾。9 I! ~3 s% A! m
    3.    最优价格:一样,求解最优问题,重在前提假设要合理。
    ' k: ]" ]8 B, \0 G/ w! B4 c4.    消费者均衡:考虑推广优化。+ P4 D( }' U0 e1 Q8 k
    5.    冰山运输:考虑不可忽略的多种因素损失。/ z" R3 K% a6 i9 p9 i( P

    ' _: C7 G! [. }2 i- M8 u/ ~
    * @- }- R- a4 H1 ?# A
    # v; p0 Z/ l! Z/ `! }/ C  M( G" _8 K7 V4 A" z6 q
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