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数学建模学习笔记(5个静态优化实例分析学习)
2 e7 g ^" ~/ f+ F* c1 I* G0 D静态优化模型(微分法建模,求导得目标函数最优解)& U5 g5 ^& j: E" ^5 U* Y6 ]* Q
$ ^& J& B3 U; P, l3 K$ X/ m. J
. U6 ^: W8 e$ n# b% o+ D ! `% \% m3 L+ h) j' `
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。: `+ ~8 Z+ J8 ?4 I' y
1. 存储模型:存在某种矛盾,寻找平衡最优点!
4 I4 p ?6 c# e2 e. n; N" W# R/ d; Ya) 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* R! d# |! J6 h, K3 Sb) 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。
3 i0 I& K1 E4 @+ Ec) 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!# O0 K& ?! e+ R
d) 问题分析:
. o; g3 ?; p1 `+ O( @9 L0 `8 j- C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?; y1 J1 ?* x3 P0 z
这道题的原因为:2 p5 T/ T- S( h1 @
周期短,产量小:存储费少,但准备费多。. N# U, x& ?/ C }) o
周期长,产量大:准备飞少,但存储费多。
/ U# k" \- R3 m$ r y; p& pe) 分析求解:
. e+ F" g3 B/ e( Q8 H7 v i. 模型假设; {. c( T( L2 _% U( c
ii. 目标函数:每天费用的平均值最小
6 i- V6 n6 J5 o& U l" z0 U iii. 模型建立:离散问题连续化0 J$ W: N/ x6 C4 b8 H' e7 v
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!
0 g& N% y7 y& Y4 \, c& F 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 L- l, P/ z) S. c2 S# V% ^
f) 进一步建模:如允许缺货时又需要怎样进行建模?, u) F( D- E7 T0 ]7 r
2. 森林救火
- E, |( P2 c# W, u! }4 Pa) 问题描述:森林失火后,要确定派出消防队员的数量
/ x' }- j4 y5 V2 \+ l" Ub) 矛盾:
& Y6 l& g6 q# M" k: \ g! N* T i. 队员多,森林损失小,但救援费用大;
2 t4 V+ j$ ~7 b0 f ii. 队员少,森林损失大,但球员费用小。
9 H$ V" ~; B$ x4 H综合考虑损失费和救援费,确定队员数量。7 V1 C9 h9 `1 |9 a% s H
c) 问题分析:5 m: ?; O" i2 ?7 ~/ j
i. 合理假设:火的蔓延方式等;
5 ]6 k' q! V- }7 d8 g ii. 模型建立了,列出总费用的函数模型;1 ~, ^( W/ a3 Y3 G
iii. 利用数学软件进行模型求解;2 s& O7 A1 O. W" R' _
iv. 进行解释。
, B W3 C0 W3 L2 B$ k, i* C# \% z 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。+ A9 ?5 N5 S4 D$ j
3. 最优价格
/ Z5 A2 l" E& l8 W0 fa) 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。7 v5 G! E0 `% A0 S8 H
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
3 k' h3 E: C! Oc) 建模与求解5 @0 H& n! o0 F: o- w* Y
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。& a, \6 O, J1 @- c! c; |
4. 消费者均衡:
9 v" M0 x% J* o/ C& _& ?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?
+ r- F+ \; C6 w1 C) z( P一样是最优化的问题,不多做解释了,,,- t3 }# Z9 T# u6 A: `+ k) X1 M& o6 W
b) 可以进行的优化:考虑如何推广到m(>2)种商品的情况!
; @; b: ?6 m2 k4 @5 k% ~ m 9 Q7 M# e/ h# C+ H2 T7 M$ D
5. 冰山运输, n: |2 g% r4 K% ^& M) N/ z* A
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。# w7 j+ d) ^; ^# y2 ?( i p5 m
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。
9 |) k* b6 }! E% x! H' r9 u# M: Nc) 之后进行建模分析。/ G1 J1 e/ E0 m/ R
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!
$ w; ~! y9 N7 G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 M: d* M2 ~" s' U: c+ F" f0 {, P% I总结:' \# P5 d! f3 K
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!; i9 d, M1 g3 W3 c/ l: B
2. 森林救火:与存储问题一样,都是解决某种存在矛盾。
7 T) |% ^+ e A* l+ s3. 最优价格:一样,求解最优问题,重在前提假设要合理。
! _& {& \1 g5 v4. 消费者均衡:考虑推广优化。, ]# ]8 g" n. }, w- e3 h8 _ [
5. 冰山运输:考虑不可忽略的多种因素损失。
U% N% ` M( [4 r3 o3 }* A8 O# p& `6 S- Q8 y: o$ W, ?
J3 d5 p. I. M# Z: G
1 g: _/ E1 ~% U, Y4 Z8 L
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