数学模型实验题程序分析
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130页,第三题程序
min=100*(x1+x2)+40*(y1+y2+y3+y4+y5);
x1+x2+y1>=4;
x1+x2+y1+y2>=3;
x1+x2+y1+y2+y3>=4;
x1+y1+y2+y3+y4>=6;
x2+y2+y3+y4+y5>=5;
x1+x2+y3+y4+y5>=6;
x1+x2+y4+y5>=8;
x1+x2+y5>=8;
y1+y2+y3+y4+y5<=3;
@gin(x1);
@gin(x2);
@gin(y1);
@gin(y2);
@gin(y3);
@gin(y4);
@gin(y5);
备注:x1表示的是12-1的全职员工,x2表示的是1-2的全职员工的人数Y1-y5表示的是9-14点的每一个钟的半时员工的人数
结果:总费用为820,x1=5,x2=2,y4=2,y5=1
不能雇佣半时员工
min=100*(x1+x2)+40*(y1+y2+y3+y4+y5);
x1+x2+y1>=4;
x1+x2+y1+y2>=3;
x1+x2+y1+y2+y3>=4;
x1+y1+y2+y3+y4>=6;
x2+y2+y3+y4+y5>=5;
x1+x2+y3+y4+y5>=6;
x1+x2+y4+y5>=8;
x1+x2+y5>=8;
y1+y2+y3+y4+y5=0;
@gin(x1);
@gin(x2);
@gin(y1);
@gin(y2);
@gin(y3);
@gin(y4);
@gin(y5);
结果:总费用为1100,x1=6,x2=5
没有限制半时员工的数量时:
min=100*(x1+x2)+40*(y1+y2+y3+y4+y5);
x1+x2+y1>=4;
x1+x2+y1+y2>=3;
x1+x2+y1+y2+y3>=4;
x1+y1+y2+y3+y4>=6;
x2+y2+y3+y4+y5>=5;
x1+x2+y3+y4+y5>=6;
x1+x2+y4+y5>=8;
x1+x2+y5>=8;
@gin(x1);
@gin(x2);
@gin(y1);
@gin(y2);
@gin(y3);
@gin(y4);
@gin(y5);
结果:总费用为560,x1=0,x2=0,y1=4,y2=2,y5=8
设一种群分成5个年龄组,繁殖率b1=0,b2=0.2, b3=1.8,b4=0.8,b5=0.2存活率s1=0.5,s2=0.8,s3= 0.8,s4=0.1,s5=0,各年龄组现有数量均为100只,用matlab计算x(k),x*
b=[0,0.2,1.8,0.8,0.2];
s=diag([0.5,0.8,0.8,0.1]);
L=[b:s,zeros(4,1)]; %构造L阵
x(:,1)=100*ones(5,1); %赋初值
n=30;
for k=1:n
x(:,k+1)=L*x(:,k); %按x(k+1)=Lx(k)迭代
end
round(x)
y=dia([1./sum(x)]);
z=x*y, %归一化后的结果
k=0:30;
subplot(1,2,1),plot(k,x),grid, %x为x(k)
subplot(1,2,2),plot(k,z),grid %z为x*
注:该方法求得x*的近似结果,
线性常系数差分方程组
•汽车租赁公司的运营
•一家汽车租赁公司在3个相邻的城市运营,为方便顾客起见公司承诺,在一个城市
租赁的汽车可以在任意一个城市归还。根据经验估计和市场调查,一个租赁期内在A 市租赁的汽车在A,B,C 市归还的比例分别为0.6,0.3,0.1;在B 市租赁的汽车归还比例0.2,0.7,0.1;C 市租赁的归还比例分别为0.1,0.3,0.6。若公司开业时将600辆汽车平均分配到3个城市,建立运营过程中汽车数量在3个城市间转移的模型,并讨论时间充分长以后的变化趋势
模型及其求解
• 记第k 个租赁期末公司在ABC 市的汽车数量分别为x1(k),x2(k),x3(k)(也是第k+1
个租赁期开始各个城市租出去的汽车数量),很容易写出第k+1个租赁期末公司在ABC 市的汽车数量为(k=0,1,2,3···)
• 用矩阵表示
用matlab 编程,计算x(k),观察n 年以后的3个城市的汽车数量变化情况
M 文件
function x=f(n)
L=[0.6 0.2 0.1;0.3 0.7 0.3;0.1 0.1 0.6];
x(:,1)=[200 200 200]';
n=20;
for k=1:n
x(:,k+1)=L*x(:,k);
end
k=0:20;
plot(k,x),grid
• 可以看到时间充分长以后3个城市汽车数量趋于180,300,120
• 可以考察这个结果与初始条件是否有关
• 若最开始600辆汽车都在A 市,可以看到变化时间充分长以后,各城市汽车数量趋于稳定,与初始值无关
1
12321233123(1)0.6()0.2()0.1()(1)0.3()0.7()0.3()(1)0.1()0.1()0.6()
x k x k x k x k x k x k x k x k x k x k x k x k +=++⎧⎪+=++⎨⎪+=++⎩112233(1)0.60.20.1()(1)0.30.70.3()(1)0.10.10.6()x k x k x k x k x k x k +⎛⎫⎛⎫⎛⎫ ⎪ ⎪⎪+= ⎪ ⎪⎪ ⎪ ⎪⎪+⎝⎭⎝⎭⎝⎭