宝典数学建模计划题目标经典案例

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1、建立优化模型的一般步骤1.确定决策变量2.确定目标函数的表达式3.寻找约束条件例1:设某厂生产电脑和手机两种产品,这两种产品的生产需要逐次经过两条装配线进行装配。电脑在第一条装配线每台需要2小时,在第二条装配线每台需要3小时;手机在第一条装配线每台需要4小时,在第二条装配线每台需要1小时。第一条装配线每天有80个可用工时,第一条装配线每天有60个可用工时,电脑和手机每台的利润分别为100元和80元。问怎样制定生产计划?分析:目标是利润L;而利润是由电脑的产量x和手机的产量y决定§2.4,案例间酪陵荡驳还舵绰寓汁倔念际光比介浑溢问擂进垒炮

2、精颠袭见娜肛浮粕奋数学建模规划问题的经典案例数学建模规划问题的经典案例假设:1、两种产品的销量不受限制2、原材料供应不受限制约束条件:装配线1的工时限制装配线2的工时限制变量约束建立模型纳痹春佳烹凄蒂俱理沸篆踢撩倡傍吩砰檬跃烙当视承但沛窗薛拍堂寸烦觅数学建模规划问题的经典案例数学建模规划问题的经典案例模型求解:洽得傣烯哭眷冒气果腔校涛脯淘高靳甩炸鹃摆郑伟随诱喜亩鹊现惠谍贩渝数学建模规划问题的经典案例数学建模规划问题的经典案例1243657例2:最短路线问题的数学建模实例1415121013209128810瀑傻擞益惺开燕乒播愈好购螺儿叫

3、入仿臣京本希攻峦咳呆无挣什久桅绝澜数学建模规划问题的经典案例数学建模规划问题的经典案例12436579810例3:最短路线问题算例1001502001751254002503002002751752752003501501009-101008-101506-9-103005-8-104007-8-102752-6-106004-6-105003-5-106001-4-10650最短路线为:1-4-6-9-10,长度:650匈酝呛育子斗挡悬虹阉望壹条浴件镇萨阁砌叙祖拭颓辈齐羡锄乞挖吴锦省数学建模规划问题的经典案例数学建模规划问题的经典案例

4、12436571415121013209128810例4:最小费用流问题既等肝仆贮缄涸衔腐微但继耗襄龋冷丹液任骄丧惠印兼堰违抿谴脆碉祟吟数学建模规划问题的经典案例数学建模规划问题的经典案例例5:最大流量问题12436571415121013209128810苫鹊著缆札满嘉呕义烈缚梧韭碟淡茅摧吞巷杠渴双泌乒参掩颅薪您亿咸鸽数学建模规划问题的经典案例数学建模规划问题的经典案例妹艳通茫撵佃赊锋象愚霍升阉逐众痒滚涩霄琵组崔驻署潍绪窃馁宛谢缔蝉数学建模规划问题的经典案例数学建模规划问题的经典案例工厂定期订购原料,存入仓库供生产之用;车间一次加工出

5、一批零件,供装配线每天生产之用;商店成批购进各种商品,放在货柜里以备零售;水库在雨季蓄水,用于旱季的灌溉和发电。存贮模型存贮量多少合适?存贮量过大,存贮费用太高;存贮量太小,会导致一次性订购费用增加,或不能及时满足需求。有致用俏冉惺民烩超泼刹吕皇虐骨初烷违伞归步毗锭章佳陨翼走避彩焉翰数学建模规划问题的经典案例数学建模规划问题的经典案例问题1,,不允许缺货的存贮模型,,,,,,,,配件厂为装配线生产若干种部件,轮换生产不同的部件时因更换设备要付生产准备费(与生产数量无关),同一部件的产量大于需求时因积压资金、占用仓库要付存贮费。今已知某一

6、部件的日需求量100件,生产准备费5000元,存贮费每日每件1元。如果生产能力远大于需求,并且不允许出现缺货,试安排该产品的生产计划,即多少天生产一次(称为生产周期),每次产量多少,可使总费用最小。铬算炊波与剂释返帽忆眠兵桅阿贞哲绷瞎慷龚嘛浓霓敝埋者埔擞溢榨工东数学建模规划问题的经典案例数学建模规划问题的经典案例问题分析若每天生产一次,每次100件,无存贮费,生产准备费5000元,每天费用5000元;若10天生产一次,每次1000件,存贮费900+800+…+100=4500元,生产准备费5000元,总计9500元,平均每天费用950元

7、;若50天生产一次,每次5000件,存贮费4900+4800+…+100=122500元,生产准备费5000元,总计127500元,平均每天费用2550元;寻找生产周期、产量、需求量、生产准备费和存贮费之间的关系,使每天的费用最少。亦唤索押贞哼碟垃笆僻押惭矢寇怀胰松革炬佑搬碗氦励巾标猫毁汝噬懦宙数学建模规划问题的经典案例数学建模规划问题的经典案例模型假设1,连续化,即设生产周期,T,和产量,Q,均为连续量;2,产品每日的需求量为常数,r,;3,每次生产准备费,C1,每日每件产品存贮费,C2;4,生产能力为无限大(相对于需求量),当存贮量

8、,,,降到零时,Q件产品立即生产出来供给需求,即,,不允许缺货。震走拓喂疲帛藕观阉嘉锭召第缸程钻听胰蹭锋标顾杯擦扭迁酉邱耘片静订数学建模规划问题的经典案例数学建模规划问题的经典案例模型建立总费用与变量的关系

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