企业安全生产问题数学建模
数学建模生产计划有关问题解析
2012数学建模生产计划摘要本文主要研究足球生产计划的规划问题。
对于问题一足球总成本包括生产成本与储存成本，又由于足球各月的生产成本、储存成本率及需求量已知，故各月足球的生产量对总成本起决定因素。
在此建立总成本与足球生产量之间的关系，运用Matlab求出了总成本的最优解。
对于问题二储存成本率的大小影响了储存成本的高低，要使总成本最低，在储存成本率变化的情况下必须不断调整足球各月生产量，我们在Matlab中运用散点法，取了501个点，进而对图形进行线性拟合，得出储存成本率减小时各月足球生产量的变化情况。
对于问题三考虑到储存容量不能用储存成本率直接由函数表达，因此在Matlab 采用散点法结合表格分析法对501个点进行分析可得到储存成本率为0.39%时，储存容量达到最大。
关键词：最优解散点法线性拟合表格分析法问题的重述皮革公司在6个月的规划中根据市场调查预计足球需求量分别是10,000、15,000、30,000、35,000、25,000和10,000，在满足需求量的情况下使总成本最低，其包括生产成本及库存成本。
根据预测，今后六个月的足球的生产单位成本分别是$12.50、$12.55、$12.70、$12.80、$12.85和$12.95，而每一个足球在每个月中的持有成本是该月生产成本的5%。
目前公司的存货是5,000，每个月足球最大产量为30,000，而公司在扣掉需求后，月底的库存量最多只能储存10,000个足球。
问题一、建立数学模型，并求出按时满足需求量的条件下，使生产总成本和储存成本最小化的生产计划。
问题二、如若储存成本率降低，生产计划会怎样变化？问题三、储存成本率是多少时？储存容量达到极限。
问题的分析问题一要求在足球的需求量一定的情况下，使生产总成本和储存成本最小。
又足球的生产成本和储存成本率已知，故只需要建立生产总成本和储存成本与各月足球的生产量之间的优化模型，运用Matlab即可求出足球生产总成本和储存成本的最优化组合。
数学建模生产加工问题
数学建模在生产加工问题中扮演着重要的角色，通过数学建模可以帮助优化生产加工过程、提高效率、降低成本等。
以下是在生产加工问题中应用数学建模的一般步骤：
1. 问题定义：首先需要明确定义生产加工中要解决的具体问题，例如优化生产线布局、最大化产量、最小化成本等。
2. 数据采集：收集与生产加工相关的数据，包括原材料成本、加工时间、设备利用率、人力资源等信息。
3. 建立数学模型：根据实际情况选择合适的数学模型，常用的包括线性规划、整数规划、动态规划等。
将问题转化为数学表达式，建立相应的数学模型。
4. 参数估计：确定模型中的参数数值，可以通过历史数据、实验测量等方法来估计参数值。
5. 求解模型：使用数学软件（如MATLAB、Python等）对建立的数学模型进行求解，得到最优解或者近似解。
6. 模型验证：对求解结果进行验证，与实际情况进行比较，检查模型的有效性和可靠性。
7. 方案实施：根据数学建模的结果，制定相应的生产加工方案，并进行实施。
8. 监控与调整：实施方案后需要持续监控生产加工过程，根据实际情况进行调整和优化，以确保生产效率和产品质量。
在生产加工问题中应用数学建模可以帮助企业更科学地管理生产过程，提高生产效率和产品质量，降低成本，增强竞争力。
同时，数学建模也可以为生产加工问题提供系统化的分析方法，使决策更加客观、科学。
希望以上内容能够帮助你更好地理解数学建模在生产加工问题中的应用。
数学建模之生产问题
数学建模之生产问题介绍本文档将讨论生产问题和如何使用数学建模来解决这些问题。
生产问题是指在生产过程中遇到的各种挑战和难题，例如资源管理、生产效率、质量控制等。
通过数学建模，我们可以分析这些问题，找到最优解决方案，并提高生产效益。
数学建模的步骤数学建模通常包括以下步骤：1. 问题定义：明确生产问题，确定需要解决的具体目标。
2. 数据收集：收集与生产问题相关的数据，包括生产过程中的各种参数、指标等。
3. 建立数学模型：根据收集到的数据，建立数学模型来描述生产过程和相关因素之间的关系。
4. 模型求解：使用数学方法，对模型进行求解，得到最优解或优化方案。
5. 模型验证：通过与实际情况进行对比，验证建立的数学模型和求解结果的准确性和可行性。
6. 结果分析和应用：分析求解结果，并将其应用于实际生产中，提高生产效率和质量。
常用数学方法在生产问题的数学建模过程中，常用的数学方法包括：- 线性规划：用于优化资源分配和生产调度问题。
- 随机过程：用于分析生产过程中的随机性和风险。
- 排队论：用于优化生产线的设计和调度。
- 最优化算法：用于求解复杂的优化问题。
- 统计分析：用于分析生产过程中的数据和参数关系。
案例研究为了更好地理解数学建模在生产问题中的应用，我们将介绍一个案例研究。
假设某公司的生产线上有多个工作站，每个工作站负责一个特定的生产环节。
生产过程中，需要根据不同的订单要求来调度工作站的工作顺序以及产品的流动路径。
我们可以使用数学建模来优化调度方案，以最大程度地提高生产效率和降低生产成本。
首先，我们可以收集不同订单的要求和限制条件，如生产时间、资源消耗等。
然后，建立一个数学模型，其中包括工作站之间的依赖关系、工作站的资源消耗和产出等信息。
接下来，我们使用线性规划方法对模型进行求解，以找到最优的工作站调度方案。
这样，就能够确保各个工作站在时间和资源上得到合理的分配，以最大化生产效率和满足订单要求。
最后，我们通过与实际生产情况的对比来验证模型和求解结果的准确性和可行性。
安全生产技术的数据分析与模型
安全生产技术的数据分析与模型安全生产是企业发展和社会稳定的重要保障，数据分析和建立模型在安全生产中起着关键作用。
通过对事故数据的分析，可以发现潜在的安全风险，预测事故发生概率，并制定相应的安全生产措施。
本文将探讨安全生产技术中数据分析的方法和建模的重要性。
一、数据分析的方法1. 收集和整理数据在进行安全生产数据分析前，首先需要收集和整理相关的数据。
这些数据可以包括事故记录、巡检报告、员工培训情况、设备运行数据等。
通过整理这些数据，可以建立事故数据库和相关指标数据库，为后续的数据分析提供依据。
2. 基础统计分析基础统计分析是进行数据初步探索的重要手段。
通过计算均值、方差、相关系数等统计量，可以了解安全生产数据的整体特征和相互关系。
同时，通过绘制直方图、散点图等图表，可以直观地展示数据分布和趋势，进一步认识数据的特点。
3. 事故频率分析事故频率是评估安全生产状况的关键指标之一。
通过对一段时间内的事故发生频次进行统计分析，可以得出事故频率和趋势，从而判断事故风险的高低。
同时，还可以通过对事故频率进行时间序列分析，预测未来事故的可能发生情况，进一步提前采取措施预防事故的发生。
4. 相关性分析不同因素之间存在着复杂的相互关系，安全生产数据分析也需要考虑这些因素之间的相关性。
可以通过相关系数分析和回归分析等方法，探究各个因素对安全生产的影响程度，并找出造成事故的主要因素。
这有助于制定相应的安全管理策略，降低事故风险。
二、建立模型的重要性1. 风险评估和预测基于数据分析的模型能够量化安全风险，通过预测事故发生的概率和影响，帮助企业识别潜在的高风险区域和环节，采取相应的风险控制措施。
这样可以及时预防可能的事故发生，减少人员伤亡和财产损失。
2. 优化安全管理策略建立安全生产模型可以从统计学的角度分析安全数据，揭示事故背后的规律和共性。
基于这些模型的分析结果，企业可以制定更加科学、精确的安全管理策略，并进行针对性的培训和教育。
数学建模 生产计划问题
第一题：生产计划安排2）产品ABC的利润分别在什么范围内变动时，上述最优方案不变3）如果劳动力数量不增，材料不足时可从市场购买，每单位0.4元，问该厂要不要购进原材料扩大生产，以购多少为宜？4）如果生产一种新产品D，单件劳动力消耗8个单位，材料消耗2个单位，每件可获利3元，问该种产品是否值得生产？答：max3x1+x2+4x3! 利润最大值目标函数x1,x2,x3分别为甲乙丙的生产数量st!限制条件6x1+3x2+5x3<45! 劳动力的限制条件3x1+4x2+5x3<30! 材料的限制条件End！结束限制条件得到以下结果1.生产产品甲5件，丙3件，可以得到最大利润，27元2.甲利润在2.4—4.8元之间变动，最优生产计划不变3. max3x1+x2+4x3st6x1+3x2+5x3<45end可得到生产产品乙9件时利润最大，最大利润为36元，应该购入原材料扩大生产，购入15个单位4. max3x1+x2+4x3+3x4st6x1+3x2+5x3+8x4<453x1+4x2+5x3+2x4<30endginx1ginx2ginx3ginx4利润没有增加，不值得生产第二题：工程进度问题某城市在未来的五年内将启动四个城市住房改造工程，每项工程有不同的开始时间，工程周期也不一样，下表提供了这些项目的基本数据。
工程1和工程4必须在规定的周期内全部完成，必要时，其余的二项工程可以在预算的限制内完成部分。
然而，每个工程在他的规定时间内必须至少完成25%。
每年底，工程完成的部分立刻入住，并且实现一定比例的收入。
例如，如果工程1在第一年完成40%，在第三年完成剩下的60%，在五年计划范围内的相应收入是0.4*50（第二年）+0.4*50（第三年）+（0.4+0.6）*50（第四年）+（0.4+0.6）*50（第五年）=（4*0.4+2*0.6）*50（单位：万元）。
试为工程确定最优的时间进度表，使得五年内的总收入达到最大。
2023年全国数学建模c题
2023年全国数学建模c题
2023年全国数学建模C题是关于某类产品生产的最优生产计划的问题。
这
涉及到生产管理、库存管理、生产调度等多个领域，需要综合考虑各种因素，制定最优的生产计划。
为了回答这个问题，可以从以下几个角度进行分析：
1. 问题背景：了解题目中描述的实际情况，包括产业的发展现状、问题的提出、解决的需求等。
2. 问题分析：分析题目中的问题，明确需要解决的问题和相关的数学模型。
这需要从题目中提取相关信息，并根据实际需求选择适当的数学方法进行分析。
3. 解决方案和实施步骤：根据问题分析的结果，制定相应的解决方案和实施步骤。
这需要综合考虑各种因素，制定最优的生产计划，并给出具体的实施步骤。
4. 结果分析和讨论：对解决方案进行结果分析和讨论，验证其可行性和有效性。
这需要结合实际情况进行数据的处理和分析，并最终得出符合实际情况的结论。
以上内容仅供参考，具体应参考全国数学建模比赛官网的详细题目内容。
数学建模在工业生产中的应用研究
数学建模在工业生产中的应用研究一、引言数学建模作为一种实用的计算方法，被广泛地应用于各个领域，工业生产也不例外。
很多工业企业在生产过程中，都会运用数学建模进行产品设计、过程优化等方面的工作，提高生产效率和质量。
本文将对数学建模在工业生产中的应用研究进行讨论，以期能够更好地推动工业生产的发展。
二、数学建模数学建模是指将现实世界的问题通过数学模型进行抽象和描述，然后用数学方法进行分析和解决的方法。
数学建模的过程主要包括问题的分析、建立数学模型、数学模型求解、对结果进行分析和验证等步骤。
在工业生产中，数学建模可以应用于产品设计、制造过程优化、工业自动化等多个方面。
下面将就几个具体案例进行分析。
三、数学建模在产品设计中的应用很多工业企业在设计新产品时，需要考虑诸如产品结构、外观、性能等多个方面。
数学建模可以帮助企业对这些问题进行综合考虑和优化。
例如，在汽车行业中，如果要设计一个新的引擎，需要考虑多种因素，如车速、转速等参数。
这些参数之间有很多相互作用，而且需要满足多个约束条件（如体积、重量等）。
如果采用传统的试错方法，往往会浪费大量的时间和资源。
而数学建模可以通过建立模型、求解等过程，直接找到最优解。
四、数学建模在工业自动化中的应用传统的生产流程中，很多步骤都需要人工干预，导致生产效率低下、成本较高。
而工业自动化技术的应用可以有效地解决这个问题。
数学建模在工业自动化中可以应用于控制系统的设计、传感器的选择、机器人的控制等多个方面。
例如，在钢铁制造中，生产线上的很多环节都可以通过机器人自动控制实现，这需要通过数学建模进行优化和控制。
五、数学建模在工业过程优化中的应用工业生产中，为了保证产品的质量和效率，需要对生产过程进行优化。
而数学建模可以帮助企业找到最优解，提高生产效率和产品质量。
例如，在食品加工行业中，如何保证生产的过程中产生最小的浪费是一个重要的问题。
通过运用数学建模，可以优化生产线上的每个环节，减少生产过程中的浪费，提高生产效率。
企业生产及供应问题—数学建模论文
题目企业生产及供应问题一、实验目的与意义本文针对大型煤炭企业生产与供应问题进行了研究，通过合理的假设、近似和数学推理归结为线性规划的模型，进而通过MATLAB拟合曲线和LINGO求解线性规划模型得到了切合实际的解答，并检验、阐释了其合理性，最后对题目中涉及的规划进行了推广.对于问题1，我们通过对附件中五个矿井的洗煤产量进行分析得出影响因素，然后采用控制变量法，对各影响因素进行逐一分析，从而验证我们的结论，目标明确。
又根据各个洗煤厂的每月产量进行分析，建立了适当模型，并作出了误差分析。
对于问题2，我们根据“以销定产”的原则，设出给每个客户的煤炭含量，利用LINGO进行最优化求解，在不考虑客户满意度的前提下，得到该企业下属各洗煤厂的生产量及其对应各家客户的数量。
对于问题3，利用多元目标线性规划模型将企业整体利润和客户综合满意度统筹考虑，在评测客户满意度的时候，我们选用的是提供给客户的煤炭数量占客户所需要的总数量的比值以及所给客户的煤炭中的灰分所占的比例，最后利用LINGO软件进行求解，并给出最佳决策方案。
对于问题4，建立了与时间相关的多元目标线性规划模型，并利用所给信息和收集的数据，通过自己合理假设，利用LINGO进行最优化求解，得到了合理方案。
二、试验要求供应链是一种新的企业组织形态和运营方式，包括从客户需求开始经过原材料供应、生产批发零售等环节，到最后把产品送到最终用户的各项制造和商业活动。
大型煤炭企业的原煤开采、煤炭洗选加工和客户均为多点。
某煤炭企业下属有A—G七个矿井，其中C—G五个矿井建有洗煤厂，各洗煤厂只接受本矿井的原煤洗选加工。
矿井A、B矿井没有洗煤厂，只销售原煤；C、D、E三个矿井洗煤厂洗出产品为冶炼精煤和混煤，销售原煤、冶炼精煤和混煤；F、G两个矿井洗煤厂洗出产品为其他类炼焦精煤和混煤，销售原煤、炼焦精煤和混煤。
由七个矿井的生产能力、成本，洗选能力、成本情况及计划期内该煤炭企业有五个主要客户的需求情况，完成下列四项任务：任务1，确定影响精煤产量的因素，建立洗煤厂洗出精煤数量的模型。
【数学建模】饮料厂生产问题
例 1 饮料厂的生产与检修计划某饮料厂生产一种饮料用以满足市场需求. 该厂销售科根据市场预测, 已经确定了未来四周该饮料的需求量. 计划科根据本厂实际情况给出了未来四周的生产能力和生产成本, 如表中所示. 每周当饮料满足需求后有剩余时, 要支出存贮费, 为每周每千箱饮料0.2 千元. 问应如何安排生产计划, 在满足每周市场需求的条件下, 使四周的总费用(生产成本与存贮费之和)最小如果工厂必须在未来四周的某一周中安排一次设备检修, 检修将占用当周15 千箱的生产能力, 但会使检修以后每周的生产能力提高5 千箱, 则检修应该安排在哪一周. 周次需求量(千箱) 生产能力(千箱) 成本(千元/千箱)方法一问题分析除第4 周外每周的生产能力超过每周的需求; 生产成本逐周上升; 前几周应多生产一些.模型假设饮料厂在第 1 周开始时没有库存; 从费用最小考虑, 第 4 周末不能有库存; 周末有库存时需支出一周的存贮费; 每周末的库存量等于下周初的库存量.模型建立决策变量x1 ~x4: 第1~4 周的生产量.y1 ~ y3: 第1~3 周末库存量.存贮费: 0.2 (千元/周千箱).目标函数min z=5x1+5.1x2+5.4x3+5.5x4+0.2(y1+y2+y3)约束条件x1-y1=15x2+ y1 -y2=25x3+ y2 –y3=35x4+ y3=25x1≤30,x2≤40，x3≤45,x4≤20x1, x2, x3 , x4, y1, y2, y3≥0三、结果或结论模型求解LINDO 求解, 最优解: x1 ~x4: 15, 40, 25, 20; y1 ~ y3: 0, 15, 5 .方法二1.某饮料厂生产一种饮料用以满足市场需要。
该厂销售科根据市场预测，已经确定了未来四周该饮料的需求量。
计划科根据本厂实际情况给出了未来四周的生产能力和生产成本，如下图。
每周当饮料满足需求后有剩余时，要支出存贮费，为每周每千箱饮料0.2千元。
数学建模-工厂生产安排问题
工厂生产安排问题摘要题目要求解决的是工厂生产最佳安排问题，在公司生产能力，生产单位成本随月份的变化，而且每月产品需求量又一定，以及产品库存需要库存费用等不同影响因素的条件，要达到完成需求量所需要的产品量，同时根据实际情况，需要使生产成本最低的背景，建立此优化分配模型。
对于问题一中的问题，将该生产的问题看成一个运输的问题，将每月不同的生产状态可比作为六个节点即六个不同的仓库，每个仓库往不同地方运输产品的成本各不相同，每月的需求量可看作三个产品需求地，为满足每个地方产品需求，设计相应的网状模型。
对于问题二，考虑所有相关的影响成本的因素，进行产品生产的分配使生产的成本最低。
相应的因素有产品的单位生产成本随月份而增加，产品库存需要费用也会增加产品的成本，针对主要的因素找到9个变量，在相应的条件约束下，我们利用LI NGO软件对其进行求解，即可得出答案。
对于问题三，在问题二中求解出的各变量的值，进行各月产品生产的分配，即可使总产品生产成本最低。
对于问题四，我们明白其生产力的空闲情况，工厂可以根据此分析对空闲生产力做出更好的处理，以此来获得更好的收益。
关键词：最低成本；线性规划；LINGO软件；问题重述某公司生产三种产品，公司预计3种特殊产品后3个月的需求分别为150、250和300个单位。
此公司可以通过正常生产或加班来满足这些需求。
因为还有其他的订货需求,所以预计后3个月的生产成本会逐步增加.后3个月的生产能力以及单位生产成本如下表：生产状态生产能力（单位）单位成本（元）1月——常态275 5001月——加班100 8002月——常态200 5002月——加班50 8003月——常态100 6003月——加班50 1000库存量可以从这个月留到下个月，但是每个月的库存单位成本为200元。
企业生产异常检测与评价 数学建模
企业生产异常检测与评价数学建模摘要：一、引言二、企业生产异常检测与评价的重要性三、数学建模在企业生产异常检测与评价中的应用四、具体数学模型介绍五、数学建模在企业生产异常检测与评价中的优势六、结论正文：【引言】随着工业化进程的加速，企业生产规模不断扩大，生产过程中各种异常情况时有发生，如何及时发现和处理异常情况，保证生产过程的稳定运行，提高生产效率，降低生产成本，成为企业亟待解决的问题。
数学建模作为一种有效的工具，可以帮助企业实现生产异常检测与评价。
本文将从企业生产异常检测与评价的重要性、数学建模在其中的应用、具体数学模型介绍以及数学建模的优势等方面展开论述。
【企业生产异常检测与评价的重要性】企业生产异常检测与评价是指通过对生产过程中的数据进行分析，发现生产过程中的异常情况，并对其进行评价，以便采取相应的措施进行调整和优化。
企业生产异常检测与评价的重要性主要体现在以下几个方面：1.提高生产效率：及时发现和处理生产过程中的异常情况，可以避免生产过程的中断和延误，提高生产效率。
2.降低生产成本：通过对生产过程的异常情况进行检测和评价，可以发现生产过程中的问题，采取相应的措施进行优化和改进，从而降低生产成本。
3.提高产品质量：生产过程中的异常情况往往会导致产品质量的下降，通过对生产过程进行异常检测与评价，可以及时发现问题，保证产品质量。
4.保障生产安全：生产过程中的异常情况可能会引发安全事故，通过对生产过程进行异常检测与评价，可以及时发现安全隐患，保障生产安全。
【数学建模在企业生产异常检测与评价中的应用】数学建模是将现实世界中的问题抽象为数学问题，通过建立数学模型来描述和解决现实世界中的问题。
在企业生产异常检测与评价中，数学建模主要应用于以下几个方面：1.数据预处理：通过对生产过程中的数据进行预处理，如数据清洗、数据归一化等，使数据满足模型建立的要求。
2.模型建立：根据生产过程中的数据特点和问题，选择合适的数学模型，如时间序列分析模型、回归分析模型等，建立生产异常检测与评价的数学模型。
企业生产异常检测与评价 数学建模
企业生产异常检测与评价数学建模摘要：一、引言1.企业生产异常检测的重要性2.数学建模在企业生产异常检测中的应用二、企业生产异常检测的方法1.生产数据的收集与处理2.常用异常检测算法a.统计方法b.机器学习方法c.深度学习方法三、数学建模在企业生产异常检测中的优势1.模型泛化能力2.数据驱动的决策3.自适应性四、案例分析1.某企业生产异常检测的实际应用2.数学建模在实际应用中的效果五、总结与展望1.企业生产异常检测与评价数学建模的发展趋势2.面临的挑战与解决方案正文：一、引言在当今社会，企业生产过程的稳定性和可靠性对于企业的生存和发展至关重要。
然而，由于各种原因，生产过程中难免会出现异常情况，如设备故障、工艺参数偏离等。
及时检测和评价这些异常情况，对于企业降低生产成本、提高生产效率和产品质量具有重要意义。
数学建模作为一种求解复杂问题的方法，可以有效地辅助企业进行生产异常检测与评价。
二、企业生产异常检测的方法企业生产异常检测的关键在于对生产数据的收集和处理。
首先，企业需要收集生产过程中的实时数据，如温度、压力、流量等。
然后，对这些数据进行预处理，如数据清洗、特征选择等，以便进行后续的异常检测。
常用的异常检测算法包括统计方法、机器学习方法和深度学习方法。
统计方法通过对数据进行描述性统计分析，如计算均值、方差等，来检测异常值。
机器学习方法通过训练分类器或回归模型，对数据进行分类或预测，从而检测异常数据。
深度学习方法，如神经网络和卷积神经网络，可以自动提取数据特征，并在高维数据集中进行异常检测。
三、数学建模在企业生产异常检测中的优势数学建模在企业生产异常检测中具有以下优势：1.模型泛化能力：数学建模可以建立一个通用的异常检测模型，该模型可以在不同生产过程和数据集上进行泛化，从而提高检测效果。
2.数据驱动的决策：数学建模通过分析生产数据，可以帮助企业更好地理解生产过程，并为决策提供数据支持。
3.自适应性：数学建模可以根据生产过程的变化，自动调整模型参数，从而保持检测效果的稳定。
基于大数据的安全生产预测模型
基于大数据的安全生产预测模型
基于大数据的安全生产预测模型利用大数据技术和机器学习算法对安全生产进行预测和分析，从而提前发现和预防潜在的安全风险和事故。
该模型主要包括以下几个方面的内容：
1.数据收集和处理：通过各种传感器、监控设备和系统日志等手段，收集与安全生产相关的各种数据，包括环境参数、设备状态、人员行为等。
然后对收集到的数据进行清洗、处理和存储，以便后续分析和建模。
2.特征提取和选择：对收集到的数据进行特征提取和选择，选择出与安全生产相关的关键特征变量。
可以采用统计学方法、领域专家知识或机器学习算法进行特征选择，以减少数据维度和噪音。
3.模型训练和优化：选取适合的机器学习算法，利用已经清洗和选择好的数据进行模型的训练和优化。
常见的机器学习算法包括决策树、支持向量机、神经网络、随机森林等。
通过模型训练和优化，可以建立起安全生产的预测模型。
4.模型验证和评估：使用部分数据进行模型的验证和评估，检验模型的预测准确性和可信度。
可以采用交叉验证、ROC曲线等方法进行模型验证和评估。
如果模型不满足要求，可以进行进一步的优化和调整。
5.预测和应用：利用训练好的模型进行安全生产的预测和应用。
通过输入实时的环境参数和设备状态等数据，模型可以预测出潜在的安全风险或发生事故的可能性，并及时采取相应的措施进行干预和预防。
基于大数据的安全生产预测模型可以提高企业对于安全风险的识别和预防能力，为企业提供决策支持和风险管理的参考依据。
数学建模的应用(安全工程)
煤矿瓦斯爆炸危险性评价数学模型及应用孟祥平安全11-3班22号摘要对高瓦斯矿井，建立了以采煤工作面日产量之和最大为目标函数，以采煤工作面日产量、各巷道风量、各巷道调节量、主要通风机风量、煤矿瓦斯情况和风压为决策变量的评价线性代数模型。
根据模型来评价煤矿瓦斯爆炸的危险性。
关键词矿井瓦斯数学建模模糊数学矩阵爆炸性评价近年来，我国部分煤炭企业由于各种原因导致瓦斯积聚，引发的瓦斯爆炸事故时有发生。
事故的后果往往都非常的严重。
这些事故的发生往往是由于矿井内瓦斯的监控监测系统不够完善通风系统往往也是造成事故的原因之一。
综合这些原因就是对煤矿瓦斯爆炸在不同情况下的危险性没有很好的评价，所以对瓦斯爆炸的预防就是一个弱点。
基于此，对煤矿瓦斯爆炸危险性评价就先的尤为重要。
本文主要应用数学建模、线性代数以及煤矿瓦斯等方面的知识，建立煤矿瓦斯爆炸危险性评价数学模型。
1 煤矿瓦斯爆炸危险性评价指标的建立指标体系的选择是安全评价研究内容的基础和关键，指标体系应能够反映评价内容的主要特征和基本状况。
在对新汶矿业集团某矿的瓦斯爆炸危险性调查、分析的基础上，我们确定了瓦斯爆炸危险性的评价指标，如图1所示。
图1 瓦斯爆炸危险性评价指标结构图（层次结构模型）2 用层次分析法确定评价指标权重2.1 层次分析法的原理[1]1973年美国运筹学家T.L.Saaty针对现代管理中存在的许多复杂、模糊不清的相关关系如何转化为定量分析的问题，提出了一种层次权重决策分析法（Analytical Hirerarchy Process,即AHP ）。
简称层次分析法。
AHP 的基本思想是先按问题的要求建立起一个描述系统功能或特征的内部独立的递阶层次结构，通过两两比较因素的相对重要性，给出相应的比例标度，构造上层某要素对下层相关元素的判断矩阵，以给出相关元素对上层某要素的相对重要序列。
层次分析法的一般步骤为：2.1.1 建立递阶层次结构模型递阶层次是关于系统结构的抽象概念，是为研究系统各组成部分的功能的相互作用，以及他们对整个系统的影响而构造的。
生产问题数学建模
生产问题数学建模摘要：本文主要研究生产过程中的问题，并利用数学建模的方法对其进行研究和解决。
首先，我们将该生产过程进行分析，找出其中存在的问题，然后利用数学模型对其进行优化和改进。
最后，我们对模型进行验证并给出相应的结论。
关键词：生产问题；数学建模；优化；验证；结论一、引言随着工业化的不断发展，生产过程中的各种问题也不断涌现。
这些问题不仅影响了生产效率，还影响了产品的质量和安全。
因此，如何解决这些问题成为了生产管理的重要课题之一。
本文将采用数学建模的方法，对生产过程中存在的问题进行研究和解决。
二、问题分析在生产过程中，常常会出现以下问题：问题一：生产效率低下生产效率低下是生产过程中的一个常见问题。
其原因可能是设备老化、工作环境不佳、工艺流程不合理等多种原因。
问题二：产品质量不稳定产品质量不稳定会导致产品的退货率增加，进而影响公司形象和客户满意度。
其原因可能是制造过程中的某些环节出现问题。
问题三：生产成本高生产成本高是公司面临的一个重要问题。
生产成本高会导致企业利润下降，进而影响到企业的发展。
三、数学建模针对上述问题，我们将采用数学建模的方法来解决。
模型一：生产效率模型生产效率模型旨在找出影响生产效率的因素，并提出相应的解决方案。
该模型的目标函数为生产效率，自变量为生产设备、工作环境和工艺流程，约束条件为设备故障率、环境指数和工艺成熟度。
我们采用线性规划的方法对该模型进行求解，得出最优解，从而提高生产效率。
模型二：产品质量模型产品质量模型旨在找出影响产品质量的因素，并提出相应的解决方案。
该模型的目标函数为产品质量，自变量为制造过程的各个环节，约束条件为环节质量指数。
我们采用非线性规划的方法对该模型进行求解，得出最优解，从而提高产品质量稳定性。
模型三：生产成本模型生产成本模型旨在找出影响生产成本的因素，并提出相应的解决方案。
该模型的目标函数为生产成本，自变量为材料成本、人工成本和设备成本，约束条件为生产数量和生产周期。
中小微企业数学建模
中小微企业数学建模随着社会的不断发展和竞争的加剧，中小微企业作为经济的重要组成部分，面临着各种各样的问题和挑战。
为了更好地了解和解决这些问题，数学建模成为了一种重要的工具和方法。
本文将介绍中小微企业数学建模的意义、方法和应用。
一、中小微企业数学建模的意义中小微企业数学建模可以帮助企业更好地理解和分析经营环境，预测市场需求和销售趋势，优化生产和资源配置，提高经营效益。
通过建立数学模型，企业可以对各种因素进行量化分析和预测，为决策提供科学依据。
数学建模可以帮助企业降低成本、提高效率、降低风险，从而增强竞争力和可持续发展能力。
二、中小微企业数学建模的方法中小微企业数学建模可以采用多种方法，如线性规划、非线性规划、动态规划、模糊数学、统计分析等。
其中，线性规划是最常用的方法之一，它可以用来解决最优化问题。
非线性规划可以解决一些复杂的非线性问题，如产能规划、产品定价等。
动态规划可以用来解决一些需要考虑时间因素的问题，如库存控制、生产调度等。
模糊数学可以处理一些不确定性和模糊性较强的问题，如市场需求预测、客户满意度评估等。
统计分析可以用来分析历史数据和预测未来趋势，为企业决策提供依据。
三、中小微企业数学建模的应用中小微企业数学建模可以应用于多个方面，如生产管理、供应链管理、市场营销、金融风险管理等。
在生产管理方面，数学建模可以帮助企业优化生产计划、提高生产效率，降低生产成本。
在供应链管理方面，数学建模可以帮助企业优化供应链网络、提高供应链的响应速度和灵活性。
在市场营销方面，数学建模可以帮助企业预测市场需求、优化销售策略，提高市场占有率。
在金融风险管理方面，数学建模可以帮助企业评估和控制各种金融风险，如信用风险、市场风险、操作风险等。
四、中小微企业数学建模的挑战中小微企业数学建模面临着一些挑战，如数据获取困难、模型复杂度高、决策制定者对数学建模的理解和接受度等。
中小微企业通常缺乏完整、准确、及时的数据，这给数学建模带来了困难。
企业安全生产问题数学建模
企业的生产安排问题摘要在生产中，科学合理的安排生产能够很大提高企业的利润，对企业的发展具有重要的意义。
本文针对工厂的产品的生产、库存和设备的维修更新等问题进行了讨论，并建立了相应的模型使企业的利益最大化。
首先，根据企业提供的数据，以7种产品为讨论对象，以每月的最大利润之和为最大总利润，然后将总目标转化为每月的目标，以每月的利润为目标函数，以工厂拥有的设备所能提供的最大生产用时和产品的最大需求量为约束条件，利用LINGO进行求解，得到最优安排计划，见下表。
关键词：最大利润, LINGO,最优安排计划问题的重述企业是一个有机的整体，企业管理是一个完整的系统，由许多子系统组成。
在企业的管理中，非常关键的一部分是科学地安排生产。
对于生产、库存与设备维修更新的合理安排对企业的生存和发展具有重要的意义。
已知某工厂要生产7种产品，以I，II，III，IV，V，VI，VII来表示，但每种产品的单件利润随市场信息有明显波动，现只能给出大约利润如下。
产品I II III IV V VI VII大约利润/元1060 80 40 110 90 30该厂有4台磨床、2台立钻、3台水平钻、1台镗床和1台刨床可以用来生产上述产品。
已知生产单位各种产品所需的有关设备台时如下表。
单位所需台时设备I II III IV V VI VII磨床0.5 0.7 ——0.3 0.2 0.5立钻0.1 0.2 —0.3 —0.6 —水平钻0.2 —0.8 ———0.6镗床0.05 0.03 —0.07 0.1 —0.08刨床——0.01 —0.05 —0.05从1月到6月，维修计划如下：1月—1台磨床，2月—2台水平钻，3月—1台镗床，4月—1台立钻，5月—1台磨床和1台立钻，6月—1台刨床和1台水平钻，被维修的设备当月不能安排生产。
又知从1—6月市场对上述7中产品最大需求量如下表所示:I II III IV V VI VII1月500 1000 300 300 800 200 1002月600 500 200 0 400 300 1503月300 600 0 0 500 400 1004月200 300 400 500 200 0 1005月0 100 500 100 1000 300 06月500 500 100 300 1100 500 60每种产品当月销售不了的每件每月存储费为5元，但规定任何时候每种产品的存储量均不能超过100件。
数学建模论文-最优生产计划问题
- . 数学建模一周论文论文题目：最优生产方案问题摘要此题是设计一个最优的生产方案问题，从题中可以看出，是一个简单的线性规划求最优解的问题。
根据题意列出方程式和目标函数，找到约束条件，最后运用matlab软件求解。
得到每周的最优的生产方案是：生产甲0件，生产乙100件，生产丙450件时，工厂的利润最大为9250元。
关键字：生产方案线性规划matlab 最优解一、问题重述某厂生产三种产品Ⅰ,Ⅱ,Ⅲ产品。
Ⅰ依次经A、B设备加工，产品Ⅱ经A、C设备加工，产品Ⅲ经过C、B设备加工。
有关数据如下表所示，请为该厂制订一个最优的生产方案。
二、问题分析此题是一个生产规划问题，要求最优的生产方案，那么理解为求一周的最优生产方案。
此题只需要求出甲乙丙分别得生产量，使得工厂的利润最大，那么就是最优的生产方案。
由题知道，可以根据列出的目标函数，依据约束条件，运用matlab编程求得最优解。
三、符号说明x：生产产品甲的数量y：生产产品乙的数量z：生产产品丙的数量Y：工厂的利润四、模型的建立与求解1、模型的建立由题意可以知道工厂的利润〔Y 〕=销售额-本钱-机器费用 由题得到目标函数：(5015)(10025)(4510)*200*100*200*200*100*200102020510200x x y y z z Y x y x =-+-+------- 化简可以得到：52515Y x y z =++由题中知道，机器用量的的约束为：50102045201060520x yx zy z+≤+≤+≤即：21000290041200x y x z y z +≤+≤+≤自身的条件：x>0 y>0 z>02、 模型的求解根据列出的目标函数，运用matlab 编程求解〔程序在后面〕，求得，当x =0y =100z 450 时工厂的利润最大为：9250元。
此时的生产方案最优五、模型的分析1、优点①此模型可以运用到其它的简单线性规划的模型中去；②此模型的求解用了matlab编程求解，结果准确清晰。
企业生产异常检测与评价 数学建模
企业生产异常检测与评价数学建模1. 企业生产异常检测是指通过数据分析和统计方法，来发现生产过程中的异常事件，进而提供改进和优化的机会。
2. 数学建模在企业生产异常检测中扮演着重要的角色，可以通过建立数学模型来描述和分析生产过程中的各种因素和变量。
3. 在企业生产异常检测中，常用的数学建模方法包括回归分析、时间序列分析、聚类分析等。
4. 回归分析可以用来建立生产过程中各个因素之间的关系，从而预测和控制生产过程中的异常情况。
5. 时间序列分析可以通过对历史数据的分析和预测，来判断当前生产过程是否处于异常状态。
6. 聚类分析可以将相似特征的样本分为一类，从而发现异常样本和异常情况。
7. 数学建模需要获取大量的数据，包括生产过程中的各种参数、监测指标等。
8. 数学建模的结果需要通过统计分析来验证和评价，以判断其准确性和应用性。
9. 数学建模可以帮助企业发现和解决生产过程中的异常问题，提高生产效率和质量。
10. 在评价企业生产异常检测的数学模型时，需要考虑模型的预测准确性、鲁棒性、稳定性等。
11. 预测准确性是评价数学模型的一个重要指标，可以通过计算模型的预测误差来进行评估。
12. 鲁棒性是指模型对异常数据和干扰因素的抵抗能力，评价模型的稳定性和适应性。
13. 稳定性是指模型在不同数据集上的表现是否一致，评价模型的可靠性和可重复性。
14. 数学建模还需要考虑模型的可解释性，即模型结果是否能帮助人们理解生产过程中的异常情况。
15. 数学建模还需要考虑模型的计算复杂度和实时性，即模型是否能在实时环境下进行异常检测。
16. 数学建模可以与其他领域的知识相结合，例如工程领域的物理模型、经济领域的市场模型等。
17. 在评价企业生产异常检测的数学模型时，还需要考虑模型的可操作性和可持续性。
18. 可操作性是指模型的结果是否能够为企业提供具体的改进措施和优化方案。
19. 可持续性是指模型的适用性是否可以持续改进和优化生产过程，以应对不断变化的需求和环境。
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企业安全生产问题数学建模Company number：【0089WT-8898YT-W8CCB-BUUT-202108】企业的生产安排问题摘要在生产中，科学合理的安排生产能够很大提高企业的利润，对企业的发展具有重要的意义。
本文针对工厂的产品的生产、库存和设备的维修更新等问题进行了讨论，并建立了相应的模型使企业的利益最大化。
首先，根据企业提供的数据，以7种产品为讨论对象，以每月的最大利润之和为最大总利润，然后将总目标转化为每月的目标，以每月的利润为目标函数，以工厂拥有的设备所能提供的最大生产用时和产品的最大需求量为约束条件，利用LINGO进行求解，得到最优安排计划，见下表。
关键词：最大利润, LINGO,最优安排计划问题的重述企业是一个有机的整体，企业管理是一个完整的系统，由许多子系统组成。
在企业的管理中，非常关键的一部分是科学地安排生产。
对于生产、库存与设备维修更新的合理安排对企业的生存和发展具有重要的意义。
已知某工厂要生产7种产品，以I，II，III，IV，V，VI，VII来表示，但每种产品的单件利润随市场信息有明显波动，现只能给出大约利润如下。
该厂有4台磨床、2台立钻、3台水平钻、1台镗床和1台刨床可以用来生产上述产品。
已知生产单位各种产品所需的有关设备台时如下表。
从1月到6月，维修计划如下：1月—1台磨床，2月—2台水平钻，3月—1台镗床，4月—1台立钻，5月—1台磨床和1台立钻，6月—1台刨床和1台水平钻，被维修的设备当月不能安排生产。
又知从1—6月市场对上述7中产品最大需求量如下表所示:每种产品当月销售不了的每件每月存储费为5元，但规定任何时候每种产品的存储量均不能超过100件。
1月初无库存，要求6月末各种产品各储存50件。
若该工厂每月工作24天，每天两班，每班8小时，要求：（1）该厂如何安排生产，使总利润最大；（2）若对设备维修只规定每台设备在1—6月份内均需安排1个月用于维修（其中4台磨床只需安排2台在上半年维修），时间可灵活安排。
重新为该厂确定一个最优的设备维修计划。
问题的基本假设与符号说明基本假设：①假设产品的单件利润在这个时期内大约利润不变；②假设在生产过程设备不会出现故障（除在维修中的设备）；③假设每种产品能够在预定的时间内满足生产，不存在其他因素影响；④假设在该时期内生产单位产品耗的对应设备时间不变；⑤假设市场的最大需求量在该时期不变；⑥假设在总利润与单件产品的利润，库存的总费用相关，不考虑员工等其他的费用，同时也不考虑设备的维修费用；⑦假设每个月的库存量在该时期内的单件库存费用不变;符号说明：Xij: 表示第i月第j种产品的生产量；Yij: 表示第i月第j种产品的销售量；Z：表示总利润；Sij：表示第i月第j种产品的剩余量；Wj: 表示第j种产品的大约利润；Tkj: 表示第k种设备生产第j种产品所需的台时；Bik: 表示在第i个月内第k种需要维修的设备能投入生产的数量；Rij: 表示第i月第j种产品的最大需求量；Nij: 表示第i月第j种产品的单间库存费用；Mik：表示第i个月第k种需要维修的设备进行维修的数目；Dk：表示第k种设备需要维修的数目；其中 (k=1 2 3 4 5 ； j=1 2 3 4 5 6 7 ； i=1 2 3 4 5 6).模型的分析对于问题一：企业要生产其中产品，以I，II，III，IV，V，VI，VII来表示，每种产品的单件都有相对应的利润值，并在一定时期内稳定。
在问题一中，企业的总利润只与各类产品总销售的产品类别和数量有关以及当月末的储存费有关。
各类产品的产量受到每件产品耗不同设备的时间限定；月末的储存费只与当月末的库存量成正比关系，而每月各类产品的库存量都有相应的范围限定和要求。
综合上述各个量之间的联系和对应条件可以建立相应的数学线性优化模型。
对于问题二：如果重新为该厂确定一个最优的设备维修计划，可以运用与0-1整数规划似的思路来确定每个月需要维修哪几种设备，这几种设备又需维修几台.在满足约束条件的情况下使得企业获得的总利润最大。
模型的建立模型Ⅰⅰ、决策变量Xij:第i月第j种产品的生产量；Yij:第i月第j种产品的销售量；Z：总利润；Sij表示第i月第j种产品的剩余量；Wj:第j种产品的大约利润；Tkj:第k种设备生产第j产品所需的台时；Bik:第i月第k种设备能投入生产的数量；Rij:第i 月第j种产品的最大需求量；ⅱ、决策目标以总利润最大（即每月的利润最大）Max Z；∑∑∑∑== ==⨯-⨯=617 16 17 1maxi ji jNij SijwjYij；ⅲ、约束条件①使总台时满足工厂安排要求②使生产的产品量满足最大需求量物流守恒Tkj、Bik、Rij的数值如下：模型Ⅱ由模型一可知在维修设备中的约束条件Bik改变了，这里运用10-整数规划的思路对Bik进行约束。
ⅰ、决策变量决策变量Xij:第i月第j种产品的生产量；Yij:第i月第j种产品的销售量；Z：总利润；Sij表示第i月第j种产品的剩余量；Wj:第j种产品的大约利润；Tkj:第k种设备生产第j产品所需的台时；Bik:第i月第k种设备能投入生产的数量；Rij:第i月第j种产品的最大需求量；Mik：表示第i个月第k种需要维修的设备进行维修的数目；Dk：表示第k种设备需要维修的数目；ⅱ、决策目标以总利润最大（即每月的利润最大）Max Z；① ∑∑∑∑====⨯-⨯=61716171max i j i j Nij Sij wj Yij ；ⅲ、约束条件①使总台时满足工厂安排要求 ②使生产的产品量满足最大需求量 物流守恒③控制每月每种设备的维修约束条件Mik Bik ,的数值如下：模型的求解模型Ⅰ利用LINGO 进行求解，程序见附录一，可以得到最大利润MAX=元，在这种情况下按下表安排生产：表1在这种生产计划下每月每种产品的销售量的如表2。
表2在这种生产计划下每月每种产品的库存量的如表3。
表3想化状态，排除一切不相关的影响。
若是单件产品利润在这个时期内波动性较大，则需要另外假设。
在此模型假设，首先每个月的销售量与生产量，前月库存量有关，当月库存量满足Yij Sij Xij j i S +=+-)1(，既要使产品尽量满足市场的需求，同时库存费用较少，每月的库存量又只允许不超过100的情况下，某种设备全部维修，则生产有关的产品停止生产。
由表可以看出：当第3月份镗床在维修中时，对应需要经过镗床加工的第I 、II 、IV 、V 和VII 种产品就不能照常生产，直接导致该月没有此类产品的出产，这严重影响了公司利润；当第3月份市场对III 、IV 的需求量为0，即我们生产的产品在该月销售不了，这说明对于该产品的相关工作在这个月都要相应的停止，这对企业的安排具有很大的不利性。
模型Ⅱ利用LINGO 进行求解，程序见附录二，可以得到最大利润MAX=元，得到结果如下：各种设备在维修时所剩余在运行的设备绘制成表4如下：表4维修计划如下：1月—1台水平钻，2月—1台立钻，3月不维修，4月—1台镗床和1台刨床，5月—2台磨床和1台立钻，6月—2台水平钻。
在安排相应的设备维修情况下得到最大的利润下企业在各个月的生产量表5如下：表5结果分析：企业安排设备的维修，保障在市场需求量的容量下获得企业效益最大化，与问题一相比较下多出5=151435元。
对于重新安排维修计划可以比首次的维修计划中获取的总利润更大。
但在4月份时生产量为0，这对于企业来说是一种损失，这样要尽量满足需求量就必在前一个月的库存量增加。
市场需求量的限制不得不控制部分产品产量，其使企业生产资源浪费较大。
综合分析：在问题一中得维修计划使企业的资源利用更充分，在每个月中都有生产，假如考虑其他因素的条件下，可以充分利用资源，以求达到更好的收益。
而改变维修计划后，用运行结果显示，在4月停止了生产，对于企业来说是一笔巨大的损失。
虽然在其他月份中可以获得更大利润，但同时也使资源，员工劳动时间等因素浪费。
企业的最大效益是每个企业最求的最大目标，资源，能力和市场容量的多方面共同限制企业的最大效益。
模型的评价和推广评价1、模型的优点：①该模型给出了企业的生产计划的一般通用算法，也涉及到了逆序推算。
②本模型反应的数据具有很好的参考性.2、模型的缺点：①由于每种产品的单件利润随市场信息有明显波动，本模型假设了每种产品的单件利润在这6个月不变。
所以，最大总利润不是很准确。
②该模型没有对工序进行优化安排，不适于解决工序复杂，加工时间长的问题。
③机器在运行中不能确保一定不能出故障，微小的故障可能打乱了企业的整个计划，最后影响效益，即可变性较差。
④该模型基于不严格的假设与各项指标，假设和指标对结果的影响往往很大，这就要求对指标和各项指标进行合理的确认，实际上这也是很大的额外工作。
推广问题一、问题二的运行结果显示，在对镗床、刨床这两种设备进行维修时，导致有关需要该设备生产的相关产品停产。
这样的情况浪费了许多的资源，使我们的总利润达不到最大。
在这种情况下企业可以考虑向外部租赁或购买该种设备，使生产计划进一步优化，再对增加该种设备后所获得的净增利润进行求解，如果增加该种设备的净增利润比租凭或购买的费用大，则租赁或购买该种设备。
我们还可以对各种设备的利用率进行分析、求解，从中挖掘潜在的价值，从而再重新安排生产计划和设备维修计划，以达到进一步的优化。
由于本模型假设了单位产品的利润在这个时期内不变，而实际情况是波动的。
单位产品的利润和这种产品的产量有关，他们之间有一定的函数关系，如果知道两者的函数关系，我们可以在本模型的基础上做进一步的优化，得到的最大总利润更接近实际情况。
参考文献[1] 姜启源，谢金星，叶俊：《数学模型（第三版）》，高等教育出版社，2003年版。
[2] 何瑞文等，高等数学,[M]西南交通大学出版社，2003年8月第1版附录附录一程序一代码：model:max=100*y11+60*y12+80*y13+40*y14+110*y15+90*y16+30*y17-5*s11-5*s12-5*s13-5*s14-5*s15-5*s16-5*s17;*x11+*x12+*x15+*x16+*x17<=1152;*x11+*x12+*x14+*x16<=768;*x11+*x13+*x17<=1152;*x11+*x12+*x14+*x15+*x17<=384;*x13+*x15+*x17<=384;x11=s11+y11;x12=s12+y12;x13=s13+y13;x14=s14+y14;x15=s15+y15;x16=s16+y16;x17=s17+y17;s11<=100;s12<=100;s13<=100;s14<=100;s15<=100;s16<=100;s17<=100;y11<=500;y12<=1000;y13<=300;y14<=300;y15<=800;y16<=200;y17<=100;@gin(x11);@gin(x12);@gin(x13);@gin(x14);@gin(x15);@gin(x16);@gin(x17);@gin(s11);@gin(s12);@gin(s13);@gin(s14);@gin(s15);@gin(s16);@gin(s17);@gin(s1);@gin(y11);@gin(y12);@gin(y13);@gin(y14);@gin(y15);@gin(y16);@gin(y17);程序二代码：model:max=100*y21+60*y22+80*y23+40*y24+110*y25+90*y26+30*y27-5*s21-5*s22-5*s23-5*s24-5*s25-5*s26-5*s27;*x21+*x22+*x25+*x26+*x27<=1536;*x21+*x22+*x24+*x26<=768;*x21+*x23+*x27<=384;*x21+*x22+*x24+*x25+*x27<=384;*x23+*x25+*x27<=384;s11+x21=s21+y21;s12+x22=s22+y22;s13+x23=s23+y23;s14+x24=s24+y24;s15+x25=s25+y25;s16+x26=s26+y26;s17+x27=s27+y27;s21<=100;s22<=100;s23<=100;s24<=100;s25<=100;s26<=100;s27<=100;y21<=600;y22<=500;y23<=200;y24=0;y25<=400;y26<=300;y27<=150;s11=0;s12=0;s13=83;s14=0;s15=0;s16=0;s17=0;@gin(x21);@gin(x22);@gin(x23);@gin(x24);@gin(x25);@gin(x26);@gin(x27);@gin(s21);@gin(s22);@gin(s23);@gin(s24);@gin(s25);@gin(s26);@gin(s27);@gin(y21);@gin(y22);@gin(y23);@gin(y24);@gin(y25);@gin(y26);@gin(y27);说明：程序三、程序四、程序五同程序二只需把j分别改为3，4，5且把能投入生产的设备数、各种产品的最大需求量、上月的存储量改为相应的值即可。