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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 |正序浏览
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    数学建模学习笔记(5个静态优化实例分析学习)
    . q6 u& q' ?  V# M, g' i* V( d- k4 P+ K7 y静态优化模型(微分法建模,求导得目标函数最优解)
    / M6 R4 O; h% M3 o; u, p) Q$ u, U6 M' }0 g& l0 E# T
    + E% r" _: N7 H+ |# S( U$ y
          
    ; d# t% v, W7 T3 a; }' 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。
    0 g' B. q- [2 Q; a6 p0 A9 i1.    存储模型:存在某种矛盾,寻找平衡最优点!' K0 n2 L# E( E+ T" Q
    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。7 ^6 a6 m" m& a* G: b; ]  i6 g
    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。
    9 p% d5 F; g6 h) ic)      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!
    8 O! a1 I. r4 Z+ A2 u1 L9 Wd)     问题分析:7 c2 `8 J5 c. X' x% b
    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?
    " }- g9 p: m3 f4 ]+ h) v$ `, I这道题的原因为:
    + Y( V1 E7 ^* @% _周期短,产量小:存储费少,但准备费多。
    / M) P* X7 @; Q: G周期长,产量大:准备飞少,但存储费多。" d6 E# ~" O; Q! Q! G1 q1 a
    e)      分析求解:
    6 |1 W5 {; K: o9 f+ i                     i.           模型假设1 S7 c7 c4 m, W, B8 Y
                       ii.           目标函数:每天费用的平均值最小. F; N* w1 E+ b8 g
                      iii.           模型建立:离散问题连续化' k8 j) Z$ ~: Q5 Y
                      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!
    . Z: _# y4 Q& |                   v.           模型分析:说出T的变化讲引起目标函数如何进行变化!7 |1 _# M! ]# O7 V8 ?
    f)       进一步建模:如允许缺货时又需要怎样进行建模?
    / r! q) [+ H2 K5 g  |) M2.    森林救火
    / j8 n# O9 W# E; n2 Ga)      问题描述:森林失火后,要确定派出消防队员的数量6 z/ \: Y5 x  K7 U- i
    b)     矛盾:" ~: d, H: H- |! p( r0 Y- r
                         i.           队员多,森林损失小,但救援费用大;
    ) L; h9 m6 |- E. G4 H5 Y& r                   ii.           队员少,森林损失大,但球员费用小。/ B3 R( j/ [6 x) I/ _8 x+ n
    综合考虑损失费和救援费,确定队员数量。( h& a/ |, q8 h1 N
    c)      问题分析:
    ! A, R1 L/ \" C( |3 l0 z' r8 @5 w                     i.           合理假设:火的蔓延方式等;
    ' A) n( }* p4 m3 G# b6 H                   ii.           模型建立了,列出总费用的函数模型;( A# U6 n1 X4 G+ E
                      iii.           利用数学软件进行模型求解;
    / }& w& C% P  A) i/ h7 L                  iv.           进行解释。
    ( y" Q9 ?0 N3 u: I4 T  Y 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。- t8 p& i" g; e8 p3 F/ N' l
    3.    最优价格* _5 b9 `) [! T" L" R8 s8 A
    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。
    . A+ S- P" n) |3 |+ bb)     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 m2 c! g* ~! q6 L. d- r/ o
    c)      建模与求解/ G( e& `* A) J
    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。- I/ y# v5 l4 S6 h" U* d
    4.    消费者均衡:* M1 s1 b: R+ k7 i  f% 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?
    2 n* N2 N6 L% s* [  m一样是最优化的问题,不多做解释了,,,
    # c7 Y8 M; P3 I1 Q7 O# Ab)     可以进行的优化:考虑如何推广到m(>2)种商品的情况!% H8 `: N0 Z$ h' ^/ K0 t
    # a% m( Z+ K9 t' Q
    5.    冰山运输3 H: D# F  F- H% G' Q! u
    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。
    ) }! _1 t& T; u( U  Xb)     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。
    : [/ k5 `6 O2 [1 Gc)      之后进行建模分析。
    3 e, f- B! P3 j$ Xd)     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!# b8 ]% g% A7 Y9 a; d0 H* V
    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。: j* h& j. @0 y, ~7 r8 i' S, _" W  O
    总结:' ^7 h) ~( I5 x# w; q
    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!
    - s% F+ J# P: A$ W2.    森林救火:与存储问题一样,都是解决某种存在矛盾。4 I- N$ H% Z2 }
    3.    最优价格:一样,求解最优问题,重在前提假设要合理。
    $ e6 m/ x: x0 v6 ]+ t4.    消费者均衡:考虑推广优化。
    ; i. j9 L( p! p( \5.    冰山运输:考虑不可忽略的多种因素损失。6 U0 {7 K* }1 X' {! o  y

    , `+ g5 r. d- e& @
    $ o8 W1 I& j3 A  R# F
    . `8 ]5 Y" t* G; c  e: p# l, X( a' d: @
    zan
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