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数学建模学习笔记(5个静态优化实例分析学习)
5 Z9 U5 N2 @7 N% r4 f+ l k- Q1 H2 E/ s静态优化模型(微分法建模,求导得目标函数最优解)8 m' U4 I. j# f' o
/ M" [6 h/ L/ b4 F7 T$ c7 i5 |2 j! U1 I" F/ R4 a
) V; U0 P* x& ?7 \3 P' |' s. G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。( X. L! c, F( s) z: |
1. 存储模型:存在某种矛盾,寻找平衡最优点!
9 D1 c: Z6 X2 m9 h( f, Za) 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。
, o# T0 I7 [6 n/ j7 ib) 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。
. n h- b9 X6 N# F" rc) 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!( V1 {5 g. C R/ \- |
d) 问题分析:8 @4 ?! A* p) O, F
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 P8 ~/ E4 j& w+ P" ~这道题的原因为:
# ]( u+ [( Z* Q8 i- X! f1 \: w* I周期短,产量小:存储费少,但准备费多。 J7 r' O3 t$ c6 O+ V
周期长,产量大:准备飞少,但存储费多。/ G) X( K" F p. j9 l
e) 分析求解:0 |1 A- n8 I% R1 \8 G
i. 模型假设- B; f0 Y A: J
ii. 目标函数:每天费用的平均值最小
0 Q* U- B! t2 Q/ a! U) @ iii. 模型建立:离散问题连续化
. u' w# ~8 L: d) M8 A0 J* M5 }' w/ e 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 y' b2 Y* O) `5 c0 _
v. 模型分析:说出T的变化讲引起目标函数如何进行变化!! O i1 c" s$ h3 y' i+ r; Y) J& B
f) 进一步建模:如允许缺货时又需要怎样进行建模?% @1 k# J8 H+ n% A2 {4 r. d
2. 森林救火
/ {7 F6 [/ w& G! s/ P$ S4 t. ?a) 问题描述:森林失火后,要确定派出消防队员的数量4 z( q/ B5 N( D7 V! o
b) 矛盾:
/ m5 n7 L. h" e) L1 M% i i. 队员多,森林损失小,但救援费用大;
) g! P; F( X) C$ V5 S2 u0 V ii. 队员少,森林损失大,但球员费用小。
! Z% W- U" f5 d0 @6 ] p综合考虑损失费和救援费,确定队员数量。2 m! s7 C. r7 f7 s6 x
c) 问题分析:
9 h) c% |. G, R1 Y, p i. 合理假设:火的蔓延方式等;
9 B# ?+ T# j9 \% t# r' j ii. 模型建立了,列出总费用的函数模型;
3 V9 f- {" _" K# w3 f6 ` iii. 利用数学软件进行模型求解;4 N- `& g7 `# V( T+ Y/ y* \, {. I7 D
iv. 进行解释。
+ x0 \5 {) |$ Z; n! K. y0 | 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。: s U. K# L8 F# U& H1 _
3. 最优价格
4 S# l! O+ P5 D$ w: Y4 ea) 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。3 [! T8 `1 x8 p+ Z
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 t1 j' {5 q3 J bc) 建模与求解
" }0 b6 r7 g9 Kd) 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。
& p0 c! s; ?9 |) g4. 消费者均衡:
0 l; H( @2 y( D* R; Y. `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?
6 W( D; g4 \9 Y% }0 [5 m一样是最优化的问题,不多做解释了,,,) r" V4 @- q; {: b4 ~
b) 可以进行的优化:考虑如何推广到m(>2)种商品的情况!( }1 ~! H% X: j) P- v
, }5 z. E3 U+ s5. 冰山运输
' n6 C Z4 x9 \: Ra) 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。$ B( G$ `, y! _, u3 N
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。
! z) h( {7 G0 X2 v( I/ @c) 之后进行建模分析。6 I. N' G/ @3 s! ?' a0 Y
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!1 C; o; H8 l! x
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。% ^" T+ H; ?5 A" i- f+ u: {
总结:' k* g B# a0 U. y+ T4 V5 B |9 M
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!$ d% Z* u' q! j& K/ J8 w
2. 森林救火:与存储问题一样,都是解决某种存在矛盾。
( E; B: A' ^, q& J& ?# m5 o3. 最优价格:一样,求解最优问题,重在前提假设要合理。+ p0 P2 c% Q1 O- q3 D' j( Z2 a. h% I
4. 消费者均衡:考虑推广优化。
0 Z/ o4 J7 g, T5 |5. 冰山运输:考虑不可忽略的多种因素损失。) I+ M( o9 [2 W" C- n, d
& u- e& D9 L( O l6 P8 S& |- v- o5 F, z
6 o, D# P0 {6 v p% D5 j/ f
5 S/ k' E+ H: D# x: M |
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