数学建模 截断切割的优化设计
数学建模案例分析最短路问题
2020/4/21
数学建模
算法步骤:
(1)赋初值:令 S={ u0 }, l(u0 ) =0
? v ? S ? V \ S ,令 l(v) = W(u0 ,v) , z(v) = u0 u ? u0
(2)更新 l(v) 、 z(v) : ? v ? S ? V \ S ,若l(v) >l(u) ? W(u, v)
(1)顶点与边相互交错且 ? (ei ) ? vi?1vi (i=1,2,…,k)的有限非空序列 w ? (v0e1v1e2 ? vk?1ek vk ) 称为一条从 v0 到 vk 的通路,记为Wv0vk (2)边不重复但顶点可重复的通路称为道路,记为 Tv0vk (3)边与顶点均不重复的通路称为路径,记为 Pv0 vk
2020/4/21
数学建模
最后标记:
l (v) z(v)
l(ui )
u1 u2 u3 u4
u5 u6
u7 u8
0 2 1 7 3 6 9 12
u1 u1
u1 u6 u2
u5 u4
u5
u2
u5
u 1
2020/4/21
u 4
u 6
u 3
u 7
数学建模
u8
返回
每对顶点之间的最短路
(一)算法的基本思想 (二)算法原理
图 G 的边为边集的图 G 的子图,称为 G 的由 V1 导出的子图,记为 G[ V1].
(3)设 E1 ? E,且 E1 ? ? ,以 E1 为边集,E1 的端点集为顶点集的图 G 的子图,
称为 G 的由 E1 导出的子图,记为 G[ E1].
G
2020/4/21
G[{ v1,v4,v5}]
数学建模
数学建模离散问题建模方法和案例分析报告
1. 存在性问题案例---- 董事会会议安排
Mix Well For Fruitful Discussion (MCM1997-B)
一. 问题的提出 An Tostal 公司董事会由29名董事(其中9名在职)组成。
公司要召开为期一天的董事会会议。 上午分3节(sessions), 每节分成6组(groups) 下午4 节, 每节分成4组。
• 构造出购书方案总的效用函数:
wj xj
j
“尽最大可能满足学生希望”的目标就是:
max wj x j
j
综合起来,便得到原问题的数学模型:
max x j
j
min c j x j
j
max wj x j 这是一个多目标最j 优化问题。 根据本问题的特点,可以采用将次要目标改成 约束的方法,即将它改为:
required number of elementary computational steps is bounded by a polynomial in the size of the problem.
---- J.Edmonds & R.M.Karp (1960) • P --- NP --- NP-C
为让董事们充分发表意见,应如何安排各节各组的 董事名单?
二. 分析和建模 关于组合设计
1. Euler36军官问题和正交拉丁方
设 S {a1, a2,, an} 是一个n元集合。A是一个 n n 阶
矩阵,它的元素为S中的元素。如果S 中的每一个元素都 恰好在A的每一行中出现一次,同时在A的每一列中出现 一次, 那么就称A为S上的一个n阶拉丁方。
• (1,2,3), (4,5,6), (7,8,9);(1,4,7), (2,5,8), (3,6,9); (1,5,9), (2,6,7), (3,4,8);(1,6,8), (2,4,9), (3,5,7)。 组成一个9阶的Steiner三元系。
数学建模金属板切割问题
5求解结果····················································5
6结果分析和检验··············································5
1.2模型假设··················································1
2模型分析····················································2
3模型建立····················································3
7模型的优缺点················································6
8参考文献····················································6
1、武汉理工大学2014年数学建模与仿真课程论文题目
B题:金属板切割问题
3、模型建立
符号说明
K原料使用量
xi(i=1,2,3···8)照上述1-8方案下料的原料板数
A36x50(dm)板
B24x36(dm)板
C18x30(dm)板
目标函数的建立:
K=x1+x2+x3+x4+x5+x6+x7+x8;
由于采用原料使用量最少原则,因此只需将各种模式下使用原材料的数量加和得到目标函数K,然后求解满足题目条件(约束条件)的最小K值。
通过已经建立的表2,我们可以发现有模式1、2能切割A型产品,并且A型小金属数量不能少于消费者的需求。所以满足这一项的约束条件是:X1、X2之和大于或等于8;
国赛历届数学建模赛题题目与解题方法
历届数学建模题目浏览:1992--20091992年 (A) 施肥效果分析问题(北京理工大学:叶其孝)(B) 实验数据分解问题(华东理工大学:俞文此; 复旦大学:谭永基)1993年 (A) 非线性交调的频率设计问题(北京大学:谢衷洁)(B) 足球排名次问题(清华大学:蔡大用)1994年 (A) 逢山开路问题(西安电子科技大学:何大可)(B) 锁具装箱问题(复旦大学:谭永基,华东理工大学:俞文此)1995年 (A) 飞行管理问题(复旦大学:谭永基,华东理工大学:俞文此)(B) 天车与冶炼炉的作业调度问题(浙江大学:刘祥官,李吉鸾)1996年 (A) 最优捕鱼策略问题(北京师范大学:刘来福)(B) 节水洗衣机问题(重庆大学:付鹂)1997年 (A) 零件参数设计问题(清华大学:姜启源)(B) 截断切割问题(复旦大学:谭永基,华东理工大学:俞文此)1998年 (A) 投资的收益和风险问题(浙江大学:陈淑平)(B) 灾情巡视路线问题(上海海运学院:丁颂康)1999年 (A) 自动化车床管理问题(北京大学:孙山泽)(B) 钻井布局问题(郑州大学:林诒勋)1999年(C) 煤矸石堆积问题(太原理工大学:贾晓峰)(D) 钻井布局问题(郑州大学:林诒勋)2000年 (A) DNA序列分类问题(北京工业大学:孟大志)(B) 钢管订购和运输问题(武汉大学:费甫生)(C) 飞越北极问题(复旦大学:谭永基)(D) 空洞探测问题(东北电力学院:关信)2001年 (A) 血管的三维重建问题(浙江大学:汪国昭)(B) 公交车调度问题(清华大学:谭泽光)(C) 基金使用计划问题(东南大学:陈恩水)(D) 公交车调度问题(清华大学:谭泽光)2002年 (A) 车灯线光源的优化设计问题(复旦大学:谭永基,华东理工大学:俞文此)(B) 彩票中的数学问题(解放军信息工程大学:韩中庚)(C) 车灯线光源的优化设计问题(复旦大学:谭永基,华东理工大学:俞文此)(D) 赛程安排问题(清华大学:姜启源)2003年 (A) SARS的传播问题(组委会)(B) 露天矿生产的车辆安排问题(吉林大学:方沛辰)(C) SARS的传播问题(组委会)(D) 抢渡长江问题(华中农业大学:殷建肃)2004年 (A) 奥运会临时超市网点设计问题(北京工业大学:孟大志)(B) 电力市场的输电阻塞管理问题(浙江大学:刘康生)(C) 酒后开车问题(清华大学:姜启源)(D) 招聘公务员问题(解放军信息工程大学:韩中庚)2005年 (A) 长江水质的评价和预测问题(解放军信息工程大学:韩中庚)(B) DVD在线租赁问题(清华大学:谢金星等)(C) 雨量预报方法的评价问题(复旦大学:谭永基)(D) DVD在线租赁问题(清华大学:谢金星等)2006年 (A) 出版社的资源配置问题(北京工业大学:孟大志)(B) 艾滋病疗法的评价及疗效的预测问题(天津大学:边馥萍)(C) 易拉罐的优化设计问题(北京理工大学:叶其孝)(D) 煤矿瓦斯和煤尘的监测与控制问题(解放军信息工程大学:韩中庚)2007年 (A) 中国人口增长预测(B) 乘公交,看奥运(C) 手机“套餐”优惠几何(D) 体能测试时间安排2008年(A)数码相机定位,(B)高等教育学费标准探讨,(C)地面搜索,(D)NBA赛程的分析与评价2009年(A)制动器试验台的控制方法分析(B)眼科病床的合理安排(C)卫星和飞船的跟踪测控(D)会议筹备历年全国数学建模试题及解法归纳赛题解法93A非线性交调的频率设计拟合、规划93B足球队排名图论、层次分析、整数规划94A逢山开路图论、插值、动态规划94B锁具装箱问题图论、组合数学95A飞行管理问题非线性规划、线性规划95B天车与冶炼炉的作业调度动态规划、排队论、图论96A最优捕鱼策略微分方程、优化96B节水洗衣机非线性规划97A零件的参数设计非线性规划97B截断切割的最优排列随机模拟、图论98A一类投资组合问题多目标优化、非线性规划98B灾情巡视的最佳路线图论、组合优化99A自动化车床管理随机优化、计算机模拟99B钻井布局 0-1规划、图论00A DNA序列分类模式识别、Fisher判别、人工神经网络00B钢管订购和运输组合优化、运输问题01A血管三维重建曲线拟合、曲面重建赛题解法01B 公交车调度问题多目标规划02A车灯线光源的优化非线性规划02B彩票问题单目标决策03A SARS的传播微分方程、差分方程03B 露天矿生产的车辆安排整数规划、运输问题04A奥运会临时超市网点设计统计分析、数据处理、优化04B电力市场的输电阻塞管理数据拟合、优化05A长江水质的评价和预测预测评价、数据处理05B DVD在线租赁随机规划、整数规划06A出版社书号问题整数规划、数据处理、优化06B Hiv病毒问题线性规划、回归分析07A 人口问题微分方程、数据处理、优化07B 公交车问题多目标规划、动态规划、图论、0-1规划08A 照相机问题非线性方程组、优化08B 大学学费问题数据收集和处理、统计分析、回归分析赛题发展的特点:1. 对选手的计算机能力提出了更高的要求:赛题的解决依赖计算机,题目的数据较多,手工计算不能完成,如03B,某些问题需要使用计算机软件,01A。
最新数学建模经典案例:最优截断切割问题
建模案例:最优截断切割问题一、 问 题从一个长方体中加工出一个已知尺寸、位置预定的长方体(这两个长方体的对应表面是平行的),通常要经过 6 次截断切割.设水平切割单位面积的费用是垂直切割单位面积费用的r 倍.且当先后两次垂直切割的平面(不管它们之间是否穿插水平切割)不平行时,因调整刀具需额外费用 e.试设计一种安排各面加工次序(称“切割方式”)的方法,使加工费用最少.二、 假 设1、假设水平切割单位面积的费用为r ,垂直切割单位面积费用为1;2、当先后两次垂直切割的平面(不管它们之间是否穿插水平切割)不平行时,调整刀具需额外费用e ;3、第一次切割前,刀具已经调整完毕,即第一次垂直切割不加入刀具调整费用;4 、每个待加工长方体都必须经过6次截断切割.三、 模型的建立与求解设待加工长方体的左右面、前后面、上下面间的距离分别为 a0、b0 、c0 ,六个切割面分别位于左、右、前、后、上、下,将它们相应编号为M1、M2、M3、M4、M5、M6,这六个面与待加工长方体相应外侧面的边距分别为 u1、u2、u3、u4、u5、u6.这样,一种切割方式就是六个切割面的一个排列,共有P 66720= 种切割方式.当考虑到切割费用时,显然有局部优化准则:两个平行待切割面中,边距较大的待切割面总是先加工.由此准则,只需考虑 P 6622290!!!⨯⨯=种切割方式.即在求最少加工费用时,只需在90个满足准则的切割序列中考虑.不失一般性,设u1≥u2,u3≥u4,u5≥u6,故只考虑M1在M2前、M3在M4前、M5在M6前的切割方式.1、 e=0 的情况为简单起见,先考虑e=0 的情况.构造如图9-13的一个有向赋权网络图G(V,E).为了表示切割过程的有向性,在网络图上加上坐标轴x,y,z.图9-13 G(V,E)图G(V,E)的含义为:(1)空间网络图中每个结点Vi(xi,yi,zi)表示被切割石材所处的一个状态.顶点坐标xi、yi、zi分别代表石材在左右、前后、上下方向上已被切割的刀数.例如:V24(2,1,2) 表示石材在左右方向上已被切割两刀,前后方向上已被切一刀,上下方向上已被切两刀,即面M1、M2、M3、M5、M6均已被切割.顶点V1(0,0,0) 表示石材的最初待加工状态,顶点V27(2,2,2)表示石材加工完成后的状态.(2)G的弧(Vi,Vj)表示石材被切割的一个过程,若长方体能从状态Vi经一次切割变为状态Vj,即当且仅当xi+yi+zi+1=xj+yj+zj时,Vi(xi,yi,zi)到Vj(xj,yj,zj)有弧(Vi,Vj),相应弧上的权W(Vi,Vj)即为这一切割过程的费用.W(Vi,Vj)=(xj-xi)⨯(bi⨯ci)+(yj-yi)⨯(ai⨯ci)+(zj-zi)⨯(ai⨯bi)⨯r其中,ai、bi、ci分别代表在状态Vi时,长方体的左右面、上下面、前后面之间的距离.例如,状态V5(1,1,0),a5 = a0-u1,b5 = b0-u3,c5 = c0;状态V6(2,1,0)W(V5,V6) =(b0-u3)⨯c0(3)根据准则知第一刀有三种选择,即第一刀应切M1、M3、M5中的某个面,在图中分别对应的弧为( V1,V2),(V1,V4),(V1,V10). 图G中从V1到V27的任意一条有向道路代表一种切割方式.从V1到V27共有90条有向道路,对应着所考虑的90种切割方式.V1到V27的最短路即为最少加工费用,该有向道路即对应所求的最优切割方式.实例:待加工长方体和成品长方体的长、宽、高分别为10、145、19 和3、2、4,两者左侧面、正面、底面之间的距离分别为6、7、9,则边距如下表:u1 u2 u3 u4 u5u66 1 755 69r=1时,求得最短路为V1-V10-V13-V22-V23-V26-V27,其权为374对应的最优切割排列为M5-M3-M6-M1-M4-M2,费用为374元.2、e≠0的情况当e≠0时,即当先后两次垂直切割的平面不平行时,需加调刀费e.希望在图9-13的网络图中某些边增加权来实现此费用增加.在所有切割序列中,四个垂直面的切割顺序只有三种可能情况:<情况一>先切一对平行面,再切另外一对平行面,总费用比e=0时的费用增加e.<情况二>先切一个,再切一对平行面,最后割剩余的一个,总费用比e=0时的费用增加2e.<情况三>切割面是两两相互垂直,总费用比e=0时的费用增加3e.在所考虑的90种切割序列中,上述三种情况下垂直切割面的排列情形,及在G垂直切割面排列情有向路必经点形情况一(一)M1-M2-M3-M4 (1,0,z),(2,0,z),(2,1,z)情况一(二)M3-M4-M1-M2 (0,1,z),(0,2,z),(1,2,z)情况二(一)M3-M1-M2-M4 (0,1,z),(1,1,z),(2,1,z)情况二(二)M1-M3-M4-M2 (1,0,z),(1,1,z),(1,2,z)情况三(一)M1-M3-M2-M4 (1,0,z),(1,1,z),(2,1,z)情况三(二)M3-M1-M4-M2 (0,1,z),(1,1,z),(1,2,z)我们希望通过在图9-13的网络图中的某些边上增加权来进行调刀费用增加的计算,但由于网络图中的某些边是多种切割序列所公用的.对于某一种切割序列,需要在此边上增加权e,但对于另外一种切割序列,就有可能不需要在此边上增加权e,这样我们就不能直接利用图9-13的网络图进行边加权这种方法来求出最短路径.由上表可以看出,三种情况的情形(一)有公共点集{(2,1,z)|z=0,1,2},情形(二)有公共点集{(1,2,z)|z=0,1,2}.且情形(一)的有向路决不通过情形(二)的公共点集,情形(二)的有向路也不通过情形(一)的公共点集.所以可判断出这两部分是独立的、互补的.如果我们在图G中分别去掉点集{(1,2,z)|z=0,1,2}和{(2,1,z)|z=0,1,2}及与之相关联的入弧,就形成两个新的网络图,如图H1和H2.这两个网络图具有互补性.对于一个问题来说,最短路线必存在于它们中的某一个中.由于调整垂直刀具为3次时,总费用需增加3e,故我们先安排这种情况的权增加值e,每次转刀时,给其待切弧上的权增加e.增加e的情况如图9-14中所示.再来判断是否满足调整垂直刀具为二次、一次时的情况,我们发现所增加的权满足另外两类切割序列.综合上述分析,我们将原网络图G分解为两个网络图H1和H2,并在指定边上的权增加e,然后分别求出图H1和H2中从V1到V27的最短路,最短路的权分别为:d1,d2.则得出整体的最少费用为:d = min(d1,d2) ,最优切割序列即为其对应的最短路径.实例:r=15,e=2时,求得图G1与G2的最短路为G2的路V1-V4-V5-V14-V17-V26-V27,权为4435,对应的最优切割序列为M3-M1-M6-M4-M5-M2,最优费用为4435.图9-14 H1图9-15 H2。
数学建模---最优化的有效切割问题
约束 满足需求 4 x1 3x2 2 x3 x4 x5 50
x2 2 x4 x5 3x6 20 x3 x5 2 x7 15
26 x1 x2 x3 31
x1 x2 x3
模式排列顺序可任定
计算结果
• 模式1:每根原料钢管切割成3根4米和1根6 米钢管,共10根; • 模式2:每根原料钢管切割成2根4米、1根5 米和1根6米钢管,共10根; • 模式3:每根原料钢管切割成2根8米钢管, 共8根。 • 原料钢管总根数为28根。
整数非线性规划模型
钢管下料问题2
增加约束,缩小可行域,便于求解
每根原料钢管长19米
需求:4米50根,5米10 根,6米20根,8米15根
4 50 5 10 6 20 8 15 26 原料钢管总根数下界: 19
特殊生产计划:对每根原料钢管 模式1:切割成4根4米钢管,需13根; 模式2:切割成1根5米和2根6米钢管,需10根; 模式3:切割成2根8米钢管,需8根。 原料钢管总根数上界:13+10+8=31
钢管下料问题2 目标函数(总根数)
Min x1 x2 x3
模式合理:每根 余料不超过3米
约束 条件
满足需求
r11 x1 r12 x2 r13 x3 50
r21 x1 r22 x2 r23 x3 10
16 4r11 5r21 6r31 8r41 19
数学建模经典案例最优截断切割问题
建模案例:最优截断切割问题一、 问 题从一个长方体中加工出一个已知尺寸、位置预定的长方体(这两个长方体的对应表面是平行的),通常要经过6 次截断切割.设水平切割单位面积的费用是垂直切割单位面积费用的r 倍。
且当先后两次垂直切割的平面(不管它们之间是否穿插水平切割)不平行时,因调整刀具需额外费用e.试设计一种安排各面加工次序(称“切割方式”)的方法,使加工费用最少。
二、 假 设1、假设水平切割单位面积的费用为r,垂直切割单位面积费用为1;2、当先后两次垂直切割的平面(不管它们之间是否穿插水平切割)不平行时,调整刀具需额外费用e;3、第一次切割前,刀具已经调整完毕,即第一次垂直切割不加入刀具调整费用; 4 、每个待加工长方体都必须经过6次截断切割.三、 模型的建立与求解设待加工长方体的左右面、前后面、上下面间的距离分别为 a0、b 0 、c0 ,六个切割面分别位于左、右、前、后、上、下,将它们相应编号为M1、M2、M3、M 4、M5、M6,这六个面与待加工长方体相应外侧面的边距分别为 u1、u2、u3、u4、u5、u6.这样,一种切割方式就是六个切割面的一个排列,共有P 66720= 种切割方式。
当考虑到切割费用时,显然有局部优化准则:两个平行待切割面中,边距较大的待切割面总是先加工.由此准则,只需考虑 P 6622290!!!⨯⨯=种切割方式.即在求最少加工费用时,只需在90个满足准则的切割序列中考虑.不失一般性,设u 1≥u2,u3≥u 4,u5≥u6,故只考虑M1在M2前、M 3在M 4前、M5在M6前的切割方式。
1、 e=0 的情况为简单起见,先考虑e=0 的情况.构造如图9—13的一个有向赋权网络图G(V,E)。
为了表示切割过程的有向性,在网络图上加上坐标轴x,y,z.图9—13 G(V,E)图G(V,E)的含义为:(1)空间网络图中每个结点Vi(xi,yi,zi)表示被切割石材所处的一个状态.顶点坐标xi、yi、zi分别代表石材在左右、前后、上下方向上已被切割的刀数.例如:V24(2,1,2) 表示石材在左右方向上已被切割两刀,前后方向上已被切一刀,上下方向上已被切两刀,即面M1、M2、M3、M5、M6均已被切割.顶点V1(0,0,0)表示石材的最初待加工状态,顶点V27(2,2,2)表示石材加工完成后的状态.(2)G的弧(Vi,Vj)表示石材被切割的一个过程,若长方体能从状态Vi经一次切割变为状态Vj,即当且仅当xi+yi+zi+1=xj+yj+zj时,Vi(xi,yi,zi)到Vj(xj,yj,zj)有弧(Vi,Vj),相应弧上的权W(Vi,Vj)即为这一切割过程的费用。
数学建模课程设计
和(0,1,0) → (0,0,1) → (1,0,0) → (0,1,0) → (0,0,1) → (1,0,0)(∗∗) 对应路线为:V1→ V4 → V5(V13) → V14 → V23 → V26 → V27 其中决策方案(*)只符合准则 2,而决策方案(**)不仅符合准则 1,而 且符合准则 2。 (c)r=8,e=0; 求得最小总收益 J=540.5 元,满足最小总收益的只有一种切割方式,在满足 f—原则的前提下,其切割状态向量为: (0,1,0) → (1,0,0) → (0,1,0) → (0,0,1) → (1,0,0) → (0,0,1) 对应路线为:V1→ V4 → V5 → V8 → V17 → V18 → V27 这种决策方案只符合准则 2,但不符合准则 1。 其中决策方案 (*) 只符合准则 2, 而决策方案 (**) 符合准则 1 和准则 从以上结果可看出,模型的可靠性是比较高的,且具有较好的稳定性。 2。
图1 在 M6 前的切割方式. 若用穷举法考虑该问题,所得可能的方法排列如下图
图2 但是由于列举法的计算过程太复杂,故不考虑。
三、基本假设与符号约定
(一)基本假设 1.由工艺要求,与水平工作台接触的待加工长方体底面是事先指定的,成品 长方体的尺寸已知,位置预定,且两个长方体和对应表面是平行的。 2.刀具的磨损情况很小,可忽略不计。 3.切割热量对长方体所产生的影响很小,可忽略不计。 4. 我们称切割后的那些不含成品长方体的小长方体为切块,考虑切块的可应
《数学建模课程设计》
最优截断切割方案
学校 班级 组员
浙江理工大学理学院 11 信息与计算科学(1)班 2011326630108 吴羽桑 2011326630109 余梦颖
2014—6—19
数学建模经典案例最优截断切割问题
数学建模经典案例最优截断切割问题在我们的日常生活和工业生产中,经常会遇到材料切割的问题。
如何在给定的原材料上,通过合理的切割方式,获得最大的效益或者满足特定的需求,这就是最优截断切割问题所要研究的核心内容。
想象一下,你是一家木材加工厂的老板,手头有一根长长的原木,需要将其切割成不同长度的木板,以满足客户的订单需求。
但原木的长度是有限的,而客户的订单要求各种各样,怎样切割才能最大限度地利用这根原木,减少浪费,提高利润呢?这可不是一件简单的事情,需要运用数学建模的智慧来找到最优解。
为了更好地理解最优截断切割问题,让我们先来看一个具体的例子。
假设有一根长度为 10 米的钢材,需要切割成 2 米、3 米和 4 米三种不同长度的小段,分别需要 10 段、8 段和 5 段。
那么,应该如何切割才能使浪费最少,或者说在满足需求的前提下使用的钢材最少呢?首先,我们可以尝试一些直观的切割方法。
比如说,先把钢材尽可能地切成 4 米长的小段,然后再处理剩下的部分。
但这样做真的是最优的吗?也许在这个例子中是,但如果需求的数量或者钢材的长度发生变化,这种方法可能就不再适用了。
为了解决这个问题,我们可以建立一个数学模型。
假设我们用 x1、x2、x3 分别表示切割成 2 米、3 米和 4 米小段的数量。
那么,我们需要满足以下条件:2x1 + 3x2 + 4x3 <= 10 (这表示切割出的小段长度总和不能超过原材料的长度)x1 >= 10 (2 米小段的需求数量)x2 >= 8 (3 米小段的需求数量)x3 >= 5 (4 米小段的需求数量)同时,我们的目标是要使切割使用的钢材长度最小,也就是要最小化 2x1 + 3x2 + 4x3 这个目标函数。
接下来,我们可以使用一些数学方法来求解这个模型。
常见的方法有线性规划、动态规划等。
以线性规划为例,我们可以通过软件工具(如 LINGO、Matlab 等)来求解这个问题,得到最优的切割方案。
优化模型举例
一单位实物 行走时间(分钟) 捕获时间(分钟) 热量(焦耳)
X
2
2
25
Y
3
1
30
假设捕食者每天能得到 x 单位的食物 X 和
y 单位的食物 Y ,则每天获得的热量值为
max u 25x 30 y 2x 3y 120
s.t 2x y 80 x 0, y 0.
2020/7/1
2020/7/1
收点
发点
B1
B2
…. Bn
A1X11 X12….. X1na1
A2
X21 X22
…. X2n
a2
….. …..
Am
Xm1
Xm2 ….. Xmn
am
b1 b2
….
bn
2020/7/1
A1的总费用
A1 ~ B j
n
C11x11 C12 x12 ... C1n x1n C1 j x1 j j 1
2020/7/1
03年B题:“露天矿生产的车辆安排”,非线性 规划模型。 04年B题:“电力市场的输电阻塞管理”,双目
标线性规划模型。 05年B题:“DVD在现租赁”,0-1规划模型。 06年A题:“出版社的资源优化配置”,线性规 划模型。
2020/7/1
(一)优化模型的数学描述
将一个优化问题用数学式子来描述,即求函数
2.根据设计变量的性质 静态问题和动态问题。
3.根据目标函数和约束条件表达式的性质 线性规划,非线性规划,二次规划,多目标规划等。
2020/7/1
(1)非线性规划
目标函数和约束条件中,至少有一个非线性函数。
min u f (x) x
s. t. hi ( x) 0,i 1,2,..., m. gi ( x) 0(gi ( x) 0), i 1,2,..., p.
全国大学生数学建模竞赛赛题基本解法
• 总结 • 数学建模竞赛常用方法和手段主要是下面几类:
• 1.分析类 如最优捕鱼策略 SARS的传播 微分方程 • 2.运筹学 图论 规划等 • 3.数理统计 统计分析、数据处理等 • 4.计算机 模式识别、Fisher判别、人工神经网
络、仿真模拟等 • 5.常用软件 • Matlab Mathematica Lingo SAS系统等
全国大学生数学建模竞赛贵州赛区组委会93a非线性交调的频率设计拟合规划93b足球队排名图论层次分析整数规划94a逢山开路图论插值动态规划94b锁具装箱问题图论组合数学95a飞行管理问题非线性规划线性规划95b天车与冶炼炉的作业调度动态规划排队论图论96a最优捕鱼策略微分方程优化96b节水洗衣机非线性规划97a零件的参数设计非线性规划97b截断切割的最优排列随机模拟图论98a一类投资组合问题多目标优化非线性规划98b灾情巡视的最佳路线图论组合优化99a自动化车床管理随机优化计算机模拟99b钻井布局01规划图论00adna序列分类模式识别fisher判别人工神经网络00b钢管订购和运输组合优化运输问题01a血管三维重建曲线拟合曲面重建01b工交车调度问题多目标规划02a车灯线光源的优化非线性规划02b彩票问题单目标决策仿真模拟03asars的传播微分方程差分方程时间序列03b露天矿生产的车辆安排整数规划运输问题04a奥运会临时超市网点设计统计分析数据处理优化04b电力市场的输电阻塞管理数据拟合优化05a长江水质的评价和预测统计分析数据处理预测1
• 其包括许多模块,如统计分析模块、绘图模块、 质量控制模块、SAS/ETS(经济计量学和时间 序列分析模块)、SAS/OR(运筹学模块)、 SAS/FSP(快速数据处理的交互式菜单系统模 块)、SAS/AF(交互式全屏幕软件应用系统模 块)等等。
截断切割问题的参数规划模型
厂 r e = mi{ ( , ) ( , ) ( ,) n re , re }
Z
・
j
夕。 一 。 . ’ 2 ●
I
. .
’
2 仉●
,
, ‘
/ ,
/
峭
I
.
1
¨
//。 一 一
一
/一
2
/
证 由于 四个竖 直 面 中 , 最后 切 的不是 右 面就 是后 面 , 一个 切割 方 案要 么对 应 图 1 示 故 所 赋权 有 向图 G的子 图 G。 中 。 到 的一 条 有 向路 , 么对 应 图 2所示 G 要 中 。 到 的一 条 的有 向路 . 图 中所 示 方式 对一 些 弧 增 加权 e 如 些 即可 反 映每 个 切 割 方 案 的 调 刀 费用 . 按 . 4 记 J G。 的关 联矩 阵为 , 据 ( ) G 的权 函数 为 C +r 又 1记 。 。 c c, 中 C, C +e 其 。C , 均为 常 数 向量 , 则 双参 数线 性 规划 问题
构 造空 间 赋权 有 向图 G( , ( 4 , E) [ ] 参见 下 面 图 3 : ) 顶点 ( ,, ) Y 表示 被切 割 长方 体所
处 的一 个状 态 , 中 …Y、 各 表 示左 右 、 后 、 下 已 被切 割 的 刀 数 , , ,z∈ { , , } 弧 其 前 上 ,Y , 0 l 2 ; ( ,,表 示 长方体 被 切割 的一 个 阶段 , ) 即经 一次 切割 状态 变 为 ,权 叫(, ,为这 一 阶段 不 ; )
计调 刀 费的 费用 :
叫 ( , )一 6C ( ,一 )+ ac ( , ,, ,一 Y )+ a6 ,一 2 ) , ,, ,r () 1
数学建模经典案例最优截断切割问题
数学建模经典案例最优截断切割问题在日常生活和工业生产中,我们常常会遇到材料切割的问题。
如何在给定的原材料上,通过合理的切割方式,获得最大的效益或者满足特定的需求,这就是最优截断切割问题所要研究的核心内容。
想象一下,你是一家木材加工厂的老板,手里有一根长度固定的原木,而客户向你订购了各种不同长度的木板。
为了最大限度地利用这根原木,减少浪费,同时满足客户的订单需求,你需要思考怎样切割才能达到最优效果。
这不仅仅是简单的切割操作,而是涉及到数学的精确计算和策略规划。
比如说,我们有一根长度为 10 米的原木,而客户需要 2 米长的木板 3 块,3 米长的木板 2 块。
那么,我们应该怎样切割这根原木呢?这就需要用到数学建模的方法来找到最优的切割方案。
首先,我们来分析一下可能的切割方式。
一种方式是直接按照客户的需求进行切割,即先切出 3 段 2 米长的,然后再切出 2 段 3 米长的。
但这样可能会剩下 1 米的废料。
另一种方式是尝试不同的组合,比如先切出 2 段 3 米长的,然后从剩下的 4 米中再切出 3 段 2 米长的,这样就没有废料产生。
但这只是简单的举例,实际情况可能会更加复杂。
为了找到最优的切割方案,我们需要建立一个数学模型。
假设原木的长度为 L,客户需要的木板长度分别为 l1, l2, l3,, ln ,数量分别为n1, n2, n3,, nn 。
我们的目标是在满足客户需求的前提下,使废料最小或者利用率最大。
我们可以定义一个变量 xij 表示第 i 种长度的木板切割 j 段。
那么,我们的约束条件就是:对于每种长度的木板,其切割的数量要满足客户的需求,即∑j xij =ni 。
同时,切割的总长度不能超过原木的长度,即∑i j × lij × xij ≤ L 。
接下来,我们的目标函数可以是使废料最小,即 Minimize (L ∑i j × lij × xij) ,或者使利用率最大,即 Maximize (∑i j × lij × xij / L) 。
历年高教杯全国大学生数学建模题目
A 1992 B A 1993 B A 1994 B 锁具装箱 锁具装箱 足球比赛的排名问题 逢山开路 实验数据分解 交调频率设计 农作物施肥效果分析
A 1995 B A 1996 B A 1997 B
一个飞行管理问题 天车与冶炼炉的作业调度 节水洗衣机问题 最优捕鱼问题 零件的参数设计 最优截断切割问题
长江水质的评价和预测 DVD 在线租赁 在线租赁
2006
2007
出版社的资源配置 艾滋病疗法的评价及疗效 B 的预测 A 中国人口增长预测 A B A 乘公交, 乘公交,看奥运 数码相机定位
2008 B 2009
高等教育学费标准探讨 制动器试验台的控制方法 A 分析 B 眼科病床的合理安排
A 1998 B A 1999 B A 2000 B A 2001 B
投资的收益和风险 灾情巡视路线 自动化车床管理 钻井布局 DNA 序列分类 钢管订购和运输
血管的三维重建 公交车调度
A 2002 B A 2003 B A 2004 B A 2005 B
车灯线光源的优化设计 彩票中的数学 SARS 的传播 露天矿生产的车辆安排 奥运会临时超市网点设计 电力市场的输电阻塞管理
数学建模经典案例最优截断切割问题
数学建模经典案例最优截断切割问题在我们的日常生活和工业生产中,经常会遇到材料切割的问题。
如何在给定的材料上进行最优的截断切割,以最大程度地提高材料利用率、降低成本,是一个具有实际意义和挑战性的问题。
接下来,让我们深入探讨一下最优截断切割问题的经典案例。
想象一下,有一家家具厂接到了一批订单,需要生产一定数量的桌子和椅子。
而用于制作桌椅的原材料是长度固定的木板。
为了满足订单需求,同时尽可能减少浪费,就需要精心规划木板的切割方式。
假设我们有一块长度为 L 的木板,要将其切割成若干段,用于制作不同长度的零件。
比如,我们需要制作长度分别为 a1, a2, a3,, an 的零件,且每个零件的需求量分别为 b1, b2, b3,, bn 。
首先,我们来考虑一种简单的切割方案。
如果不考虑最优性,只是随意切割,可能会导致大量的材料浪费。
比如,先把木板切割成需要的最长零件长度,然后再用剩余的部分切割较短的零件。
但这样的方法往往不是最优的,因为可能会在最后剩下一些无法有效利用的小段材料。
那么,如何才能找到最优的切割方案呢?这就需要运用数学建模的思想。
我们可以建立一个目标函数,目标是使切割后的剩余材料最少,或者等价地说,使切割出的有用材料最多。
设切割方案为 x1, x2, x3,,xn ,分别表示切割出长度为 a1, a2, a3,, an 的零件的数量。
则我们的目标函数可以表示为:Maximize ∑xi ai (在满足约束条件的情况下)约束条件通常包括:∑xi ai ≤ L (切割出的零件总长度不能超过木板长度)xi ≥ bi (切割出的每种零件数量要满足需求)xi 为整数(因为零件的数量必须是整数)接下来,我们可以使用一些数学优化算法来求解这个模型,比如线性规划、整数规划等方法。
为了更好地理解,让我们来看一个具体的例子。
假设木板长度 L =10 米,需要切割出长度为 2 米、3 米和 4 米的零件,需求量分别为 5 个、3 个和 2 个。
数学建模经典案例最优截断切割问题
数学建模经典案例最优截断切割问题在我们的日常生活和工业生产中,经常会遇到材料切割的问题。
如何在给定的原材料上,以最优的方式进行切割,以满足不同尺寸的需求,同时最大程度地减少浪费,这就是最优截断切割问题。
这个问题看似简单,实则蕴含着深刻的数学原理和实际应用价值。
想象一下,你是一家木材加工厂的老板,接到了一批订单,需要生产不同长度的木板。
你手头有一定长度的原木,如何切割这些原木才能满足订单需求,并且使用的原木数量最少,废料最少呢?这就是一个典型的最优截断切割问题。
为了更好地理解这个问题,让我们来看一个具体的例子。
假设我们有一根长度为 10 米的原木,需要切割出 2 米、3 米和 4 米长的木板各若干块。
那么,我们应该如何切割才能最节省材料呢?一种可能的切割方案是,先将原木切成 2 米长的 5 段。
但这样做显然会有很大的浪费,因为我们还需要 3 米和 4 米长的木板。
另一种方案是,先切割出一段 4 米长的木板,剩下的 6 米再切割出两段 3 米长的木板。
这种方案看起来比第一种要好一些,但也许还不是最优的。
那么,如何找到最优的切割方案呢?这就需要运用数学建模的方法。
首先,我们需要明确问题的目标。
在这个例子中,目标是在满足订单需求的前提下,使原木的利用率最高,也就是废料最少。
接下来,我们需要确定决策变量。
在这里,决策变量就是每种长度木板的切割数量。
然后,我们要建立约束条件。
约束条件包括原木的长度限制,以及订单中对每种长度木板数量的要求。
有了目标函数、决策变量和约束条件,我们就可以建立一个数学模型。
通过求解这个数学模型,我们就能够得到最优的切割方案。
在实际求解过程中,可能会用到一些数学方法和算法,比如线性规划、动态规划等。
线性规划是一种常用的数学方法,它可以在一组线性约束条件下,求出目标函数的最优解。
对于简单的最优截断切割问题,线性规划可能就能够有效地解决。
但对于一些复杂的情况,比如需要考虑多种原材料、多种切割方式,或者存在不同的成本因素时,动态规划可能会更加适用。
历年全国数学建模试题及解法
一、历年全国数学建模试题及解法赛题解法93A 非线性交调的频率设计拟合、规划93B 足球队排名图论、层次分析、整数规划94A 逢山开路图论、插值、动态规划94B 锁具装箱问题图论、组合数学95A 飞行管理问题非线性规划、线性规划95B 天车与冶炼炉的作业调度动态规划、排队论、图论96A 最优捕鱼策略微分方程、优化96B 节水洗衣机非线性规划97A 零件的参数设计非线性规划97B 截断切割的最优排列随机模拟、图论98A 一类投资组合问题多目标优化、非线性规划98B 灾情巡视的最灾情巡视的最佳佳路线图论、组合优化99A 自动化车动化车床床管理随机优化、计随机优化、计算算机模拟99B 钻井布局0-1规划、图论00A DNA 序列分类模式识别式识别、、Fisher 判别判别、、人工神经网络00B 钢管订购和运输组合优化、组合优化、运输运输运输问题问题01A 血管三维重建曲线拟合、线拟合、曲面重建曲面重建01B 工交车调度问题多目标规划02A 车灯线光源光源的优化的优化非线性规划02B 彩票彩票问题问题问题 单目标目标决决策 03A SARS 的传播传播 微分方程、微分方程、差差分方程分方程03B 露天矿生产矿生产的车的车的车辆安辆安辆安排排 整数规划、整数规划、运输运输运输问题问题问题 04A 奥运会临时超市网点奥运会临时超市网点设计设计设计 统计分析、数计分析、数据处据处据处理、优化理、优化理、优化 04B 电力市场电力市场的的输电阻塞输电阻塞管理管理管理 数据拟合、优化拟合、优化 05A 长江长江水水质的评价和预测评价和预测 预测评价预测评价、数、数、数据处据处据处理理 05B DVD 在线租赁租赁 随机规划、整数规划随机规划、整数规划二、赛题发展的特点1.对选手对选手的计的计的计算算机能力提出了更高能力提出了更高的的要求:要求:赛题的解赛题的解赛题的解决依赖决依赖决依赖计计算机,题目的数题目的数据较据较据较多多,手工,手工计计算不能完成,如03B ,某些,某些问题问题问题需要需要需要使用使用使用计计算机软件,01A 。
历年全国大学生数学建模竞赛题目
武汉理工大学队员比赛论文mcm2003_A_王蝉娟_唐兵_隗勇mcm2003_A_万丽军_唐涛_陈正旭mcm2003_A王鹏_邓科_刘文慧mcm2003_B_王雨春_钟原_李霜icm2003_C_刘旺_董显_吴辉icm2003_C_夏立_成浩_易科mcm2004_b 厉化金_谷雨_曾祥智mcm2004_b_夏立_赵明杰_高婷全国比赛优秀论文1993年A题非线性交调的频率设计1993年B题球队排名问题1994年A题逢山开路1994年B题锁具装箱1995年A题一个飞行管理模型1995年B题天车与冶炼炉的作业调度1996年A题最优捕鱼策略1996年B题节水洗衣机1997年A题零件的参数设计1997年B题截断切割1998年A题投资的收益和风险1998年B题灾情巡视路线1999年A题自动化车床管理1999年B题钻井布局2000年A题 DNA序列分类2000年B题钢管定购和运输2001年A题血管的三维重建2001年B题公交车调度中国科大老师对美国赛题目的讲解(题目可从往届试题处下载) MCM 1985 A题(王树禾教授)MCM 1985 B题(侯定丕教授)MCM 1986 A题(常庚哲教授,丁友东老师)MCM 1986 B题(李尚志教授)MCM 1988 A题(苏淳教授)MCM 1988 B题(侯定丕教授)MCM 1989 A题(赵林城老师)MCM 1989 B题(侯定丕教授)MCM 1990 A题(王树禾教授)MCM 1990 B题(王树禾教授)MCM 1991 A题(常庚哲教授,丁友东老师)MCM 1992 B题(侯定丕教授)MCM 1993 A题(苏淳教授)MCM 1993 B题(万战勇老师)MCM 1994 B题(程继新老师)美国赛优秀论文MCM 2001 UMAP MCM 2002 UMAPMCM 2003 UMAP MCM 2004 (Quick Pass)。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
工业中截断切割的优化设计
一摘要
本文讨论了加工业中截断切割的优化排序策略我们对于不同的切割
方式总数用穷举法得到720 种所可行解及其费用并对于原问题建立了决策
并对所给出的算法进行了分析和检验
1.当e=0时我归纳出解决问题的最优法则, 从而提出了将面间距统一成判断权重来作为排
序准则的算法,同时证明
了e = 0 的情况下根据这种最优准则能够实现题目所要求的优化目标
2.对于e ¹ 0 时我们提出了实用准则
最后我结合实际问题将本问题进行了拓展讨论了当最终产品(成品)
在毛坯(待加工长方体)中位置不预定时应如何实施加工方案以达到节省费用
和节约资源的目的,使我们的方案适用于更为广阔的领域
二问题的重述、
在工业生产中,常需要采取将物理一分为二的截断切割方式从一块长方体材料中切出一个小长方体,其加工费用取决于水平切割和垂直切割的截面面积,以及调整刀具时的额外费用。
对本题所给出的问题我们首先面临的对加工次序的排序策略然后我们考虑当毛坯和产品位置不预定的时候如何采取策略以达到我们的优化目的
问题:
1> 需考虑的不同切割方式的总数。
2> 给出上述问题的数学模型和求解方法。
3> 试对某部门用的如下准则做出评价,每次选择一个加工费用最少的切割面进行切割。
4> 对于 e=0 的情况有无简明的优化准则。
5> 用以下实例验证你的方法:
待加工长方体和成品长方体的长,宽,高分别为10,14.5,19 和3,2,4,两者左侧面,正面,底面之间的距离分别为6,7,5(单位为厘米,垂直切割费用为每平方厘米1 元,r 和e 的数据有
4 组:
1) r=1,e=0;
2) r=1.5,e=0;
3) r=8,e=0;
4) r=1.5, 2 £ e £15 ;
三模型的假设和符号说明
1 切割刀具为两个一个水平放置一个为垂直放置
2 目标长方体所在位置不与毛坯任一表面重合
3 水平方向只需平行移动水平刀具垂直方向只平行移动或调整后再平行
移动刀具因此调整费用e 是否付出仅取决于先后两次垂直切割是否平行而
不记是否穿插着水平切割
4毛坯与工作台接触的底面是事先指定的
5毛坏、成品均为长方体,且这两个长方体的对应面是平行的,如下图
a,b, c 毛坯的长宽高单位厘米
aa,b b,c c 最终产品的长宽高单位厘米
毛坯的左表面右表面前表面后表面上表面下
表面
最终产品的左表面右表面前表面后表面上表面
下表面(有时我们为了叙述问题的方便将其依次记为5,6,3,4,1,2)
d j 最终产品与毛坯的对应表面的距离j = 1,2,,,,6
r 水平切割单位面积费用与垂直切割单位面积费用之比
e 调整一次垂直刀具的额外费用
p 垂直切割单位面积费用
ti 加工过程中的第i 刀切割第ti 个面
wi 第i 次切割的切割费用单位元
vi 第i 次切割被切割掉部分的体积单位立方厘米
si 第i 次切割时切割面积
分别表示在切割第侧面时的费率,依题意:
其它变量如果出现则在使用时另行说明
四模型的建立
(2,3,4,5,6) (3,4,5,6) (4,5,6) (5,6) (6)
(1,3,4,5,6) (2,4,5,6) (3,5,6) (4,6) (5)
(1,2,4,5,6) (2,3,5,6) (3,4,6) (4,5) (4) (1,2,3,4,5,6,)
(1,2,3,5,6) (2,3,4,6) (3,4,5) (3)
(1,2,3,4,6) (2,3,4,5) (2)
(1,2,3,4,5) (1,2,3,4) (1,2,3) (1,2) (1)
e=0的情形:
={1,2,3,4,5,6}表示初态,即没有进行任何加工;
对应一个完整的加工策略事实上为={1,2,3,4,5,6}的一个全排列;而={1,2,3,4,5,6}的任一子集S 应某个策略在对毛坯加工过程中某个中间状态;
3)在对毛坯加工过程中某个中间状态S它仅与在它之前截掉了那些面的组合有关,而与过程(即排列)无关;
4)={1,2,3,4,5,6}的64 个子集构成方体切割的所有可能的状态(包括初始状态,终态):
以的64个子集构造有向图G,,以S为起点,以为终点连边,且, 使得
对有向图G边赋权:任取有向图G边,不设其以S起点,以为终点,,w ( 或记为)w(,)表示在状态S,截去i所需费用
这些集合按照其包含元素数目的多少可分为7组,从多到少排序,相邻两组间构成一个决策阶段;
1因此得如下“6”阶段动态规划问题:
Min ,)
S.t ={1,2,3,4,5,6}
….为的一全排列
=\{}
w(,)的表述:
记分别表示方体的长、宽、高(这1面到2面、3到4、5到6的距离),可得:
)=(A,B,C)
=
w ,)=
五.模型求解
定理(最优准则):设e=0,若策略….满足:,则策略….必为截断切割的最优策略。
证明:某截断切割策略….,若满足,且,即称构成策略….的一逆序对(逆序数?);
(以下证明对任一策略….,若策略….中存在逆序对,则总可以构造某截断切割策略,其逆序数小于策略….的逆序数,但总的切割费用不比策略….的多)
设某截断切割策略….的逆序数大于0,则必存在相邻的“两刀”(k,k+1)(成策略…..
的一逆序对,交换、的次序,此时…与…比较,前者的逆序数比后者的减少“1”,而在下面证明前者的切割费用不比后者的多:
1当面、相对时,仅仅交换相邻两刀(k,k+1)次序对切割费用没有影响;
2当面、相邻时,不妨设、
此时,…与…切割费用之差等于:=
其符号与相同假设,即…的切割费用比…的少。
可用mathematics编程求解,程序见附件。
问题条件切割方式最少费用A r=1 e=0
B r=1.5 e=0 437.5
C r=8 e=0 540.5 d r=1.5 e=2~15
e取值最少费用最优切割方案
e=2 445.5
e=2.1 445.9
e=2.2 446.3
e=2.3 446.7
e=2.4 447.1
e=2.5 447.5
e=3 448.5
e=3.5 449.5
e=4 450.5
e=4.5 451.5
e=5 452.5
e=5.5 453.5
e=6 454.5
e=6.5 455.5
e=7 456.5
e=7.5 457.5
e=8 458.5
e=8.5 459.5
e=9 460.5
e=9.5 461.5
e=10 462.5
e=10.5 463.5
e=11 464.5
e=11.5 465.5
e=12 466.5
e=12.5 467.5
e=13 468.5
e=13.5 469.5
e=14 470.5
e=14.5 471.5
e=15 472.5
其中1,2,3,4,5,6,代表切割的面如下图:
1
由此可见对于不同的e值,会有不同的最优切割方式,当e大于2.5却只有唯一的最优切割方式。
下图为e取不同值时最少切割费用的图像
画出最可能是最优切割方式的三种切割方式切割费用随e的取值而变化的图像:
可知当e等于2.5时为突变拐点
对此我们可以提出一个很实用的准则:当e较小时,换刀的费用很小,对于切割方式可以不考虑换刀的影响,选择单纯切割费用最少的方式即可;当e’较大时,则必须主要考虑换刀的次数,在单纯切割费用尽量小的前提下,尽量选择换刀次数少的切割方式。
六结果分析及讨论
由以上的计算与分析可知,r以及e是在毛坯与成品要求已固定情况下影响费用和切割方式的重要因素,当e=0时,根据优化准则,可以找到最优的切割方式,当e不等于零时,可以根据实用的准则来找到最优切割方式。
七模型拓展
对于成品位置不固定,成品表面可以无限靠近毛坯表面这个模型,则可以将此问题看做为选择毛坯的八个角中的一个,也即选择普通模型的六刀中的前三刀的费用,成品未切割的也即
靠近毛坯表面的三个面的补刀费用,以及换刀的费用,三者之和就是总费用。
此模型亦可以用最优准则及实用准则来取得较好的优化效果。