灌排系统工程结课作业.docx

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1、1.某灌溉水库可控制甲、乙两地区(图1),其耕地面积分别为11万亩及20万亩。由于两地自然条件及群众种植习惯上的差异,设计年采用了不同的综合毛灌溉定额和产值,如下表1所示。已知设计年渠道最大引水流量出现在7月份,该时期甲、乙两地的毛灌溉水定额分别为30m3/亩及90m3/亩,要求在6天内灌完全部面积。已知设计年水库来水总量为14500万m3。渠首及干渠设计流量为23.14m3/s。问该水库兴建后,甲、乙两地灌溉面积为多少时,总产值最高?表1灌区综合毛灌溉定额和产值地区甲乙设计年综合毛灌溉定额(m3/亩)500650灌溉后每亩产值(元/亩)145.5203.7水库

2、泄水甲乙图1水库向甲、乙两地供水示意图解:设甲、乙两地刚刚面积分别为x1,x2万亩时,总产值最高。(1)建立数学模型目标函数MaxZ=145.5x1+203.7x2约束条件500x1+650x2≤1450030x1+90x2≤23.14*6*24*3600/10000=1199.5776x1≤11x2≤20x1,x2≥0(2)用单纯形法求解引入剩余变量x3,x4,x5,x6将原规划转化为标准形式:目标函数MaxZ=145.5x1+203.7x2约束条件500x1+650x2+x3=1450030x1+90x2+x4=1199.5776x1+x5=11x2+x6=

3、20x1,x2≥0用单纯形表计算如下:迭代次数cj 145.5203.70000 ci基底bx1x2x3x4x5x6θi10x314500500650100022.310x41199.583090010013.330x511100010 0x62001000120Zj-cj -145.5-203.70000 20x35836.38283.3301-7.220020.6203.7x213.32860.3333100.0110039.990x511100010110x66.67136-0.33300-0.0101 Zj-cj -77.6002.26300 30x32

4、719.72001-7.22-283.30 203.7x29.661970100.011-0.3330 145.5x111100010 0x610.338000-0.010.33331 Zj-cj3568.640002.263145.17  根据计算结果,当x1=11,x2=9.66时,总产值达到最高为3568.64万元。2.现有水利投资5600万元,拟开发甲、乙、丙三个灌区,要求开发的总田亩数大于500万亩,各灌区的自然经济情况下见表2所示,问投资应如何分配,可使三个灌区开发的总效益为最大?表2各灌区的自然经济情况表项目灌区甲乙丙宜灌面积(万亩)1502002

5、50单位灌溉面积的投资额(元/亩)10158单位灌溉面积的净效益(元/亩)204014解:假设甲、乙、丙灌区灌溉面积分别为,,万亩。则这个线性规划问题的数学模型可以写成:  目标函数  约束于                                         ,,运用MATLAB进行求解,程序输入如下:f=-[20;40;14];A=[10158;-1-1-1];b=[5600;-500];LB=[0,0,0];UB=[150;200;250];[x,fval]=linprog(f,A,b,[],[],LB,UB)得到输出结果如下:x=100.00

6、00200.0000200.0000fval=-1.2800e+004故甲、乙、丙三个灌区投资分别为1000万元,3000万元,1600万元时总效益最大;最大效益为12800万元。3.用线性逼近法求解[从(4,6)点开始]Maxf(x)=3x1+2x2约束于g1(x)=x12-6x1+x2≤0g2(x)=x12+x22-80≤0x1≥3x2≥2解:①取初始可行点,②将目标函数和约束函数在点处按泰勒级数展开,得近似线性规划问题Max约束于用单纯形法求解该线性规划问题的最优解。点对近似规划是可行的,但对原问题却不可行。为使其可行,建立约束条件,,从到时减小,增大,任

7、取,从而得到,点在可行域内是可行的,此时>24,有所改善。③再在作线性展开,得Max约束于用单纯形法求解该线性规划问题的最优解。点对近似规划是可行的,但对原问题却不可行。由与对比可知,应使,都增大,取,,从而得到,点在可行域内是可行的,此时>24.4,有所改善。④再在作线性展开,得Max约束于用单纯形法求解该线性规划问题的最优解。点对近似规划是可行的,但对原问题却不可行。由与对比可知,应使,都增大,取,,从而得到,点在可行域内是可行的,此时>25.55,有所改善。⑤再在作线性展开,得Max约束于用单纯形法求解该线性规划问题的最优解。点对近似规划是可行的,但对原问

8、题却不可行。由与对比可知

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