数学建模_投资最优问题
投资问题数学建模
投资问题数学建模投资问题的数学建模是将投资问题转化为数学模型，并通过求解模型来得到最优的投资策略。
首先，我们需要定义一些变量：- t：投资期限，表示投资的时间长度。
- I(t)：在t时刻的投资金额。
- R(t)：在t时刻的投资收益率。
- C(t)：在t时刻的现金流。
- X(t)：在t时刻的投资组合，包括不同的投资品种和金额。
然后，我们可以根据投资问题的具体情况，建立数学模型。
以下是一些常见的投资问题数学建模方法：1. 简单的投资决策问题：假设只有一个投资品种，且投资金额恒定，我们可以使用期望收益率来衡量投资的性能。
数学模型如下：```max E[R(t)] - I(t)```该模型表示在投资期限为t的情况下，最大化期望收益率与投资金额的差值。
2. 多个投资品种的优化投资问题：假设有多个不同的投资品种可供选择，并且每个品种有不同的收益率和风险。
我们可以使用资本资产定价模型（Capital Asset Pricing Model, CAPM）或马科维茨组合理论（Markowitz Portfolio Theory）等模型来进行优化投资决策。
3. 动态投资决策问题：假设投资策略随时间变化，我们可以使用动态规划方法来建立模型。
这通常涉及到投资组合的再平衡和资产配置调整等决策。
4. 投资组合优化问题：假设有多个不同的投资品种可供选择，并且每个品种有不同的收益率、风险和相关性。
我们可以使用马科维茨组合理论等模型来建立投资组合的最优权重分配模型。
以上只是一些常见的投资问题数学建模方法，具体的建模方法需要根据具体的投资问题来确定。
需要注意的是，在建立数学模型时，还需要考虑到实际的投资限制和约束条件，如最小投资金额、投资品种的限制和杠杆效应等。
数学建模13道题
数学建模13道题1.某投资者有40000美元用于投资，她所考虑的投资方式的收益为：储蓄利率7%，市政债券9%，股票的平均收益为14%，不同的投资方式的风险程度是不同的。
该投资者列出了她的投资组合目标为：1）年收益至少为5000美元； 2）股票投资至少为10000美元；3）股票投资额不能超过储蓄和市政债券投资额之和；4）储蓄额位于5000-15000美元之间； 5）总投资额不超过40000美元。
2.用长8米的角钢切割钢窗用料。
每副钢窗含长1.5米的料2根，1.45米的2根，1.3米的6根，0.35米的12根，若需钢窗100副，问至少需切割8米长的角钢多少根？3.某照相机厂生产12,A A 两种型号的相机，每台12,A A 型相机的利润分别为25元和40元，生产相机需要三道工序，生产两种不同型号的相机在不同的工序所需要的工作时间（单位：小时）如下表所示：工序相机类型机身制造零件装配检验包装1A 0.1 0.2 0.1 2A0.70.10.3此外三道工序每周可供使用的工作时间为机身制造有150小时，零件装配有250小时，检验包装有100小时，而市场需要12,A A 型相机每周至少为350台和200台，该工厂应如何安排生产，才能使得工厂获得最大利润？4.某饲料公司生产饲养雏鸡，蛋鸡和肉鸡的三种饲料，三种饲料都是由A,B,C 三种原料混合而成，具体要求，产品单价，日销售量表如下：原料A 原料B 原料C 日销量（t ）售价（百元/t ）雏鸡饲料不少于50% 不超过20%5 9 蛋鸡饲料不少于30%不超过30% 18 7 肉鸡饲料不少于50%10 8 原料价格（百元/t ） 505 4 5受资金和生产能力的限制，每天只能生产30t ，问如何安排生产计划才能获利最大？5.某公司用木头雕刻士兵模型出售。
公司的两大主要产品类型分别是“盟军”和“联军”士兵，每件利润分别为28美元和30美元。
制作一个“盟军”士兵需要使用2张木板，花费4小时的木工，再经过2小时的整修。
数学建模：投资问题
投资的收益与风险问题摘要对市场上的多种风险资产和一种无风险资产（存银行）进行组合投资策略的设计需要考虑两个目标：总体收益尽可能大和总体风险尽可能小，而这两个目标在一定意义上是对立的。
本文我们建立了投资收益与风险的双目标优化模型，并通过“最大化策略” ，即控制风险使收益最大，将原模型简化为单目标的线性规划模型一；在保证一定收益水平下，以风险最小为目标，将原模型简化为了极小极大规划模型二；以及引入收益——风险偏好系数，将两目标加权，化原模型为单目标非线性模型模型三。
然后分别使用Matlab 的内部函数linprog ，fminmax ，fmincon 对不同的风险水平，收益水平，以及偏好系数求解三个模型。
关键词：组合投资，两目标优化模型，风险偏好2•问题重述与分析3.市场上有”种资产(如股票、债券、，).：0 丨.小供投资者选择，某公司有数额为匸的一笔相当大的资金可用作一个时期的投资。
公司财务分析人员对这种资产进行了评估，估算出在这一时期内购买•「的平均收益率为c，并预测出购买T的风险损失率为％。
考虑到投资越分散，总的风险越小，公司确定，当用这笔资金购买若干种资产时，总体风险可用所投资的：中最大的一个风险来度量。
购买」要付交易费，费率为;■.，并且当购买额不超过给定值•；..时，交易费按购买■；.计算(不买当然无须付费)。
另外，假定同期银行存款利率是：，且既无交易费又无风险。
(•1、已知" ；时的相关数据如下:试给该公司设计一种投资组合方案，即用给定的资金有选择地购买若干种资产或存银行生息,使净收益尽可能大，而总体风险尽可能小。
2、试就一般情况对以上问题进行讨论，并利用以下数据进行计算。
本题需要我们设计一种投资组合方案，使收益尽可能大，而风险尽可能小。
并给出对应的盈亏数据，以及一般情况的讨论。
这是一个优化问题，要决策的是每种资产的投资额，要达到目标包括两方面的要求：净收益最大和总风险最低，即本题是一个双优化的问题，一般情况下，这两个目标是矛盾的，因为净收益越大则风险也会随着增加，反之也是一样的，所以，我们很难或者不可能提出同时满足这两个目标的决策方案，我们只能做到的是：在收益一定的情况下，使得风险最小的决策，或者在风险一定的情况下，使得净收益最大，或者在收益和风险按确定好的偏好比例的情况下设计出最好的决策方案，这样的话，我们得到的不再是一个方案，而是一个方案的组合，简称组合方案。
[中考试题数学建模的常见类型]数学建模13个简单题目
![[中考试题数学建模的常见类型]数学建模13个简单题目](https://img.taocdn.com/s3/m/7fc4c9fc763231126edb11fb.png)
[中考试题数学建模的常见类型]数学建模13个简单题目全日制义务教育数学课程标准对数学建模提出了明确要求，强化学生数学建模的能力，不仅能使学生更好地掌握数学基础知识，学会数学的基本思想和方法。
也能增强学生应用数学的意识，提高分析问题，解决实际问题的能力。
近几年全国各地的中考试题考查学生建模思想和意识的题目有许多，比较常见类型有以下四类：一、建立“函数”模型函数反映了事物间的广泛联系，揭示了现实世界众多的数量关系及运动规律。
现实生活中，诸如最大获利、用料价造、最佳投资、最小成本、方案最优化问题，常可建立函数模型求解。
例1（贵阳市中考）某水果批发商销售每箱进价为40元的苹果，物价部门规定每箱售价不得高于55元，市场调查发现，若每箱以50元的价格销售，平均每天销售90箱，价格每提高1元，平均每天少销售3箱。
（1）求平均每天销售量y（箱）与销售价x（元/箱）之间的函数关系式。
（2）求该批发商平均每天的销售利润w（元）与销售价x（元/箱）之间的函数关系式。
（3）当每箱苹果的销售价为多少元时，可以获得最大利润？最大利润是多少？解：（1）y=90-3（x-50）化简，得y=-3x+240（2）w=（x-40）（-3x+240）=-3x2+360x-9600（3）w=-3x2+360x-9600=-3（x-60）2+1125∵a=-3∴当x=55时，w的最大值为1125元。
∴当每箱苹果的销售价为55元时，可以获得最大利润1125元的最大利润。
二、建立“不等式（组）”模型现实生活建立中同样也广泛存在着数量之间的不等关系。
诸如统筹安排、市场营销、生产决策、核定价格范围等问题，可以通过给出的一些数据进行分析，将实际问题转化成相应的不等式问题，利用不等式的有关性质加以解决。
例2（茂名市中考）某体育用品商场采购员要到厂家批发购进篮球和排球共100只，付款总额不得超过11815元。
已知两种球厂家的批发价和商场的零售价如下表，试解答下列问题：（1）该采购员最多可购进篮球多少只？（2）若该商场能把这100只球全部以零售价售出，为使商场获得的利润不低于2580元，则采购员至少要购篮球多少只？该商场最多可盈利多少元？解：（1）该采购员最多可购进篮球x只，则排球为（100-x）只，依题意得：130x+100（100-x）≤11815解得x≤60.5∵x是正整数，∴x=60答：购进篮球和排球共100只时，该采购员最多可购进篮球60只。
数学建模—投资的收益和风险问题
数学建模—投资的收益和风险问题投资一直是人们追逐财富增值的方式之一。
然而，投资市场的不确定性和风险给人们带来了很大的挑战。
数学建模作为一种解决问题的工具，可以帮助我们分析和评估投资的收益和风险。
本文将从数学建模的角度探讨投资的收益和风险问题。
一、投资收益的数学建模投资收益是投资者最关心的问题之一，通过数学建模我们可以对投资收益进行评估和预测。
常用的数学模型之一是股票价格的随机过程模型，其中最经典的是布朗运动模型。
布朗运动模型假设股票价格的波动符合随机游走过程，即无论是股票的上涨还是下跌都服从正态分布。
在这个模型中，我们可以通过计算出股票价格的期望回报和标准差，来评估投资的收益和风险。
除了布朗运动模型，我们还可以利用时间序列分析来预测股票价格的变动趋势。
时间序列分析是一种利用历史数据来分析未来走势的方法，通过建立股票价格与时间的数学模型，可以得到股票价格的预测值。
然而，需要注意的是，时间序列分析并不能完全预测未来的变动，因为股票价格受到很多因素的影响，例如市场供求关系、公司业绩等。
二、投资风险的数学建模除了投资收益，投资风险也是投资者非常关注的问题。
投资风险是指投资在市场变动中可能遭受的损失和波动程度，通过数学建模我们可以对投资风险进行量化评估。
常用的风险评估方法之一是价值-at-风险（Value at Risk，VaR）模型。
VaR模型以一定的概率来评估投资可能遭受的最大损失。
该模型通过构建投资组合的收益分布函数，计算出投资组合在给定概率下可能遭受的最大损失。
VaR模型可以帮助投资者合理地控制风险，制定适当的投资策略。
除了VaR模型，我们还可以利用随机模拟方法来评估投资风险。
随机模拟方法通过生成一系列符合规定分布的随机数，来模拟投资组合的收益分布。
通过模拟大量的随机数，我们可以得到投资组合可能的收益和风险情况，进而评估投资的风险。
三、数学建模在投资决策中的应用数学建模在投资决策中有着广泛的应用。
数学建模的最优化方法
8
x1
,
ห้องสมุดไป่ตู้
25 x2
x1 0
815
x2
1800
运用最优化方法解决最优化问题的一般 方法步骤如下：
①前期分析：分析问题，找出要解决的目标，约束条件， 并确立最优化的目标。
②定义变量，建立最优化问题的数学模型，列出目标函 数和约束条件。
③针对建立的模型，选择合适的求解方法或数学软件。
④编写程序，利用计算机求解。
目标函数：获得的总收益最大。 总收益可表示为：R 10x1 5x2 受一级黄豆数量限制：0.3x1 0.4x2 9
受二级黄豆数量限制：0.5x1 0.2x2 8
综上分析，得到该问题的线性规划模型
max R 10x1 5x2
0.3x1 0.4x2 9
s.t.
0.5x1 0.2x2 8
1、无约束极值问题的数学模型
min f (x) x
2、约束条件下极值问题的数学模型
min f (x) x
s.t. gi (x) 0, i 1, 2,..., m hi (x) 0, i 1, 2,..., n
其中，极大值问题可以转化为极小值问题来
进行求解。如求： max f (x) x 可以转化为：min f (x) x
ans = 175
ans = 10 15
线性规划
设某工厂有甲、乙、丙、丁四个车间，生产 A、B、C、D、E、F六种产品。根据机床性能 和以前的生产情况，得知每单位产品所需车间的 工作小时数、每个车间在一个季度工作小时的上 限以及单位产品的利润，如下表所示(例如，生产
一个单位的A产品，需要甲、乙、丙三个车间分别工作1
其中等式（3）、（4）、（5）的右边可选用（1）或（2） 的等式右边.
2023年数学建模c题目
2023年数学建模c题目
2023年数学建模竞赛C题是“多阶段投资组合优化问题”。
问题描述：
假设你是一位投资者，在多阶段投资环境中，需要确定在每个阶段应该如何分配你的投资金额。
为了简化问题，我们假设你只有一个投资目标，即在每个阶段最大化预期收益，并且你的投资金额为100万元。
具体来说，你需要确定在每个阶段应该投资多少金额，以及应该选择哪些资产进行投资。
投资环境包括股票、债券和现金等三种资产，每种资产的预期收益率和风险水平不同。
在每个阶段，你都需要考虑过去的历史数据和当前的市场情况来制定投资策略。
例如，在第一阶段，你需要基于过去10年的数据来确定股票、债券和现金的权重。
在第二阶段，你需要根据第一阶段的结果和市场情况来调整你的投资策略。
目标是最大化预期收益，同时考虑风险水平。
你需要确定一个多阶段投资组合优化模型，并使用历史数据和数学方法来解决这个问题。
问题要求：
1. 建立多阶段投资组合优化模型，并使用历史数据来求解该模型。
2. 确定投资策略，包括在每个阶段的投资金额和资产选择。
3. 分析投资结果，包括预期收益和风险水平。
4. 讨论如何根据市场变化调整投资策略。
5. 编写一个Python程序来实现你的模型和算法，并输出结果。
这是一个非常具有挑战性的问题，需要你掌握多阶段投资组合优化、统计分析和Python编程等方面的知识。
希望你能通过解决这个问题，提高自己的数学建模能力和实际应用能力。
数学建模论文组合投资问题1
科院7组：蔡光达、王奇、鲁成组合投资问题摘要本文讨论了投资的风险和收益问题，建立了投资的单目标和多目标决策模型，并将多目标决策问题转化为单目标的决策模型，采用线性规划问题求解以解决公司的投资组合问题。
利用线性规划和灰色预测模型对公司五年投资过程中的投资的收益和风险分别进行了评估预测，求出了在不同的投资环境下第五年末的最大利润数值。
针对问题一：本文以第五年所得总金额为目标函数，应用线性规划理论建立了单目标优化模型，并运用Lingo软件求得第五年所得总金额的最大值：374140.5万，则第五年的最大利润：174140.5万。
针对问题二：本文分别对独立投资和同时投资这两种情况进行分析，对题中表2和表3进行了处理，算出来各项目每一年的到期利润率，分别以到期利润率的时间响应函数和标准差为目标函数建立了模型，运用灰色系统理论对上述两种投资方式近五年的各项目到期利润率进行预测，通过Matlab软件求得了两种不同投资方式的近五年各项目到期利润率预测结果（具体数据见表7.2和表7.3）和各项目标准差（具体数据见表7.5和7.6），并对预测结果进行了级比偏差检验，检验结果显示此时预测结果精度较高。
针对问题三：本文综合考虑了独立投资和同时投资这两种情况，同样以第五年的所得总金额为目标函数，并建立了单目标优化模型，通过Lingo软件求得第五年所得总金额的最优值：558422.0万，则第五年的最大利润358422.0万。
针对问题四：以题三中标准差最大值表示投资最大风险损失率，为此分别以第五年最大总金额和最小风险损失费为目标函数建立了多目标线性优化目标函数，比运用Lingo软件求得：当8.0s时，可得第五年总金额最大值：569975万,=则第五年的最大利润369975万。
针对问题五：假设一部分资金存入银行获取利息，并向银行贷款进行其他项目投资，然后根据题四方法和思想，运用Lingo软件求得：当3.0s时，可得第=五年总金额最大值：79582.4万,则第五年的最大利润59582.4万。
个人投资项目收益最大问题
错误！未找到引用源。
XX学院课程设计报告课程设计题目：个人投资项目收益最大问题姓名1：学号：姓名2：学号：姓名3：学号：专业班级指导教师年月日摘要本文主要讨论投资最优化问题。
根据问题分析问题，建立数学模型，以使得投资获得的利润最大化。
这是典型的线性规划问题，我们首先建立单目标的数学模型，以五年后拥有的资金总数为目标函数，以资金的金额限制为约束条件，再运用lingo对问题进行求解，得到比较理想的结果：现有10万元资金经最优投资到第五年拥有总资金143750元，即盈利43.75%。
另外，本文在最后对模型的优缺进行了综合理解及简要分析。
关键词：投资最优化 lingo一问题的提出1.中国经济背景随着中国经济的增长，国民财富的积累；随着中国市场经济的发展和金融产业的进步，金融业综合经营步伐日渐加快。
金融理财服务成为性质迥异的各类金融机构一致推出的服务概念。
投资人投入企业的资本以何种形态，何种规模，如何得到运用决定了企业收入和利润的产出多少和产出质量。
好的企业一定是有效运用资本，取得最大营业收入的企业；而这有效运用资本首先就面对着资产配置效率的检验。
2.问题的提出某投资者有基金10万元，考虑在今后5年内对下列4个项目进行投资，已知：项目A 从第1年到第4年每年年初需要投资，并与次年年末回收本利115% 项目B 从第3年初需要投资，并于第5年年末回收本利125%项目C 从第2年初需要投资，并于第5年年末回收本利140%，但按照规定此项投资不能超过3万元项目D 5年内每年年初可购买公债，当年年末回收本利106%应如何安排资金，可使第5年年末的资金总额最大？二问题的分析解决这类问题最常用方法就是线性规划方法。
线性规划方法是企业进行总产量计划时常用的一种定量方法，主要用于研究有限资源的最佳分配问题，即如何对有限的资源做出最佳方式地调配和最有利地使用，以便最充分地发挥资源的效能去获取最佳的经济效益。
在总体计划中，用线性规划模型解决问题的思路，在有限的生产资源和市场需求条件约束下，求利润最大的总产量计划。
数学建模 最优化方法建模及实现
max Z 400 x1 900 x2 500 x3 200 x4 40 x1 75 x2 30 x3 15 x4 800 300 x 400 x 200 x 100 x 2000 1 2 3 4 s.t. 40 x1 75 x2 500 x1 3, x2 2, 5 x3 10, 5 x4 10
实际问题中的优化模型maxminx决策变量fx目标函数x0约束条件数学规划线性规划lp二次规划qp非线性规划nlp纯整数规划pip混合整数规划mip整数规划ip01整数规划一般整数规划连续规划优化模型的分类线性规划问题的求解在理论上有单纯形法在实际建模中常用以下解法
实验07 最优化方法建模及实现
实验目的
优化模型的分类
实际问题中 Min(或Max) z f ( x), x ( x1 , x n )T 的优化模型 s.t. g i ( x) 0, i 1,2, m x~决策变量 线性规划(LP) 二次规划(QP) 非线性规划(NLP) f(x)~目标函数 数学规划 0-1整数规划 一般整数规划 纯整数规划(PIP) 混合整数规划(MIP) gi(x)0~约束条件
例3： 任务分配问题：某车间有甲、乙两台机床，可用于加 工三种工件。假定这两台车床的可用台时数分别为800和900， 三种工件的数量分别为400、600和500，且已知用三种不同车 床加工单位数量不同工件所需的台时数和加工费用如下表。 问怎样分配车床的加工任务，才能既满足加工工件的要求， 又使加工费用最低？
1、了解最优化问题的基本内容。
2、掌握线性规划及非线性规划建模及其MATLAB实现。 3、基于最优化方法建模及实现、论文写作。
实验内容
1、基础知识、例子。
1998年大学生数学建模优秀论文风险投资优化模型
n
+ i
+ δ i− ) (i = 1,K n) (i = 1,K n) (i = 1,K n) (i = 1,K n) 即
δ i+ + δ i− = ∆ i =| xi − ui | δ i+ − δ i− = xi + ui δ i+δ i− ≥ 0 δ i+ ≥ 0, δ i− ≥ 0
1-1
下面证条件 δ i+δ i− = 0 可以去掉 min s.t.
i =1 1≤i ≤ n
s.t.
X ∈D
若所求得的最优解 x∗ 中
有 k 个分量满足 xij > uij
k
则目标函数可分为两部分表示为 对此 k 个分量 若令
ϕ( f ) = A + B
其中
B = ω1 ∑ (rij − pij ) xij
j =1
仅与这 k 个分量有关
uij → 0, ( j = 0,1, 2K k )
对此进行修正时 我们考虑将离散问题连续化 即令 ui → 0 续费也趋于零 问题 即 在这样的极限情况下
n
若对应的分量 xi → 0
则手
所的最优解就是实际问题的解
我们再次考虑原规划
max ϕ ( f ) = ω1 ∑ (ri xi − pi max{xi , ui }) − ω2 max{qi xi }
s.t.
( i = 1, 2,K n ) ( i = 1, 2,K n ) ( i = 1, 2,K n )
从而完成了对 f1 的线性化 将 f 2 线性化 设 v 是 qi xi ( i = 1, 2,K n ) 的一个公共上界 对 v 极小化 min v f 2 变为
数学建模中的优化与控制问题
特点：线性系统 控制具有简单、 易于分析和设计 的优点，适用于 一些较为简单的
系统。
应用场景：在工程、 经济、生物等领域 中，对于一些可以 近似为线性系统的 对象，可以采用线 性系统控制方法进
行优化和控制。
局限性：线性系统 控制对于非线性系 统的描述和控制效 果有限，对于一些 复杂的系统可能需 要采用更为复杂的
特点：整数规划 问题在求解过程 中具有较高的难 度，因为整数约 束使得可行解的 范围大大缩小。
应用领域：整 数规划广泛应 用于组合优化、 生产计划、物 流运输等领域。
求解方法：常 见的整数规划 求解方法包括 穷举法、割平 面法、分支定
界法等。
数学建模中的控制 问题
定义：线性系统控 制是数学建模中的 一种重要方法，通 过建立线性方程组 来描述系统的动态 行为，并采用控制 策略对系统进行调
应用领域：生产计划、物流、金融等
求解方法：单纯形法、分解法等
定义：在数学建模中，非线性规划是寻 找一组变量的最优解，使得某个目标函 数达到最小或最大值，同时满足一系列 约束条件。
应用领域：包括但不限于金融、经济、工 程和科学计算等领域。
特点：目标函数或约束条件至少有一个是 非线性的。
求解方法：常见的求解非线性规划的方法 包括梯度下降法、牛顿法、拟牛顿法等。
案例背景：交通信号灯在城市交通中起着至关重要的作用，如何实现高效、合理的控制 是关键问题。
建模过程：通过建立数学模型，对交通信号灯的配时进行优化，提高道路通行效率。
控制策略：采用智能控制算法，如模糊控制、神经网络等，实现自适应调节。
案例结论：通过实际应用，证明优化后的交通信号灯控制能够有效提高道路通行效率， 减少拥堵。
数学建模中的优化与 控制问题
数学建模按算法法分类知识点梳理
数学建模按算法法分类知识点梳理一、线性规划算法相关知识点。
1. 基本概念。
- 线性规划问题是在一组线性约束条件下，求线性目标函数的最优值问题。
例如，目标函数z = ax+by（a、b为常数），约束条件可能是mx + ny≤slant c、px+qy≥slant d等形式的线性不等式组（m、n、p、q、c、d为常数）。
- 可行解：满足所有约束条件的解(x,y)称为可行解，所有可行解构成的集合称为可行域。
2. 求解方法。
- 单纯形法：这是求解线性规划问题的经典算法。
它从可行域的一个顶点（基本可行解）开始，沿着可行域的边界移动到另一个顶点，使得目标函数值不断优化，直到找到最优解。
在人教版教材中，会详细介绍单纯形表的构造和迭代步骤。
- 对偶理论：每一个线性规划问题都有一个与之对应的对偶问题。
原问题与对偶问题之间存在着许多重要的关系，例如对偶定理（若原问题有最优解，则对偶问题也有最优解，且目标函数值相等）。
利用对偶理论可以简化线性规划问题的求解，或者从不同角度分析问题的性质。
3. 在数学建模中的应用示例。
- 生产计划安排问题：某工厂生产两种产品A和B，生产A产品每单位需要m_1小时的劳动力和n_1单位的原材料，生产B产品每单位需要m_2小时的劳动力和n_2单位的原材料。
已知劳动力总工时为T小时，原材料总量为S单位，A产品单位利润为p_1，B产品单位利润为p_2。
求如何安排生产A和B的数量，使得利润最大。
可以设x为A产品的产量，y为B产品的产量，建立线性规划模型求解。
二、非线性规划算法相关知识点。
- 非线性规划问题是目标函数或约束条件中至少有一个是非线性函数的规划问题。
例如目标函数z = f(x,y)，其中f(x,y)是一个非线性函数，如f(x,y)=x^2+y^2+xy，约束条件可能也包含非线性函数，如g(x,y)=x^3+y^3- 1≤slant0。
2. 求解方法。
- 梯度下降法：对于无约束的非线性规划问题，梯度下降法是一种常用的迭代算法。
数学建模论文-投资规划问题
数学建模一周论文课程设计题目：投资规划问题摘要目前，证券在我国得到了迅速健康的发展，并且为我国的经济发展作出了很大贡献。
本文针对目前流行的各种不同的证券发行方案，建立线性规划模型，得出最佳的证券组合投资方案。
问题一中假设该经理有1000万资金可以进行投资支配，在满足题目给出的各限制范围内，以最大收益为目标函数，建立三个线性规划模型，分别为冒险模型、保守模型和一个折中模型，但是前两个不符合题目给出的约束条件，综合考虑，应选用折中模型，用Lingo求解得出了最大收益为29.83636万元，各种证券的投资方案见表二。
问题二中假设能以2.75%的利率借到不超过100万元资金，在相同的约束条件下，仍然建立线性规划模型，采用Lingo求解，得出最大收益为32.82000万元，投资方案见表五。
问题三中在1000万元资金情况下，若证券A的税前收益增加为4.5%，仍然建立线性规划模型，通过Lingo解得最大收益相对问题一中增加了，为30.27273万元，投资方案见表六；若证券C的税前收益减少为4.8%，用同样的方法求出最大收益相对问题一中减少了，为29.42400万元，投资方案见表七。
关键字：证券投资、线性规划、Lingo求解软件、投资风险某银行经理计划用一笔资金进行有价证券的投资，可供购进的证券及其信用等级、到期年限、收益如下表所示。
按照规定，市政证券的收益可以免税，其他证券的收益需按50%的税率纳税。
此外还有以下限制：●政府及代办机构的证券总共至少要购进400万元●所购证券的平均信用等级不超过1.4（信用等级数字越小，信用程度越高）●所购证券的平均到期年限不超过5年（2）如果能够以2.75%的利率借到不超过100万元资金，该经理应如何操作？（3）在1000万元资金情况下，若证券A的税前收益增加为4.5%，投资应否改变？若证券C的税前收益减少为4.8%，投资应否改变？模型假设1.假设在有价证券到期前，该经理不会中断投资。
数学建模投资问题【精选文档】
某银行经理计划用一笔资金进行有价证劵的投资，可供购进的证劵以及其信用等级、到期年限、收益如下表所示。
按照规定，市政证劵的收益可以免税，其他证劵的收益需按照50%的税率纳税。
此外还有以下限制:（1）政府及代办机构的证劵总共至少要购进400万元；（2）所购证劵的平均信用等级不超过1.4（信用等级数字越小,信用程度越高)；（2）如果能够以2。
75%的利率借到不超过100万元资金,该经理应如何操作？（3）在1000万元资金情况下，若证劵A的税前收益增加为4.5%，投资应否改变？若证劵C的税前收益减少为4.8%，投资应否改变？2．模型的假设(1）假设该投资为连续性投资，即该经理投资不会受到年限过长而导致资金周转困难的影响；(2）假设证劵税收政策稳定不变而且该经理优先考虑可以免税的市政证劵的情况下再考虑其他证劵种类以节约成本；（3)假设各证劵之间相互独立而且各自的风险损失率为零。
（4）假设在经理投资之后，各证劵的信用等级、到期年限都没有发生改变；(5)假设投资不需要任何交易费或者交易费远远少于投资金额和所获得的收益，可以忽略不计；(6）假设所借贷资金所要支付的利息不会随时间增长,直接等于所给的利率乘上借贷资金。
3．符号说明X1：投资证劵A的金额（百万元)；X2：投资证劵A的金额(百万元）；X3：投资证劵A的金额（百万元）；X4：投资证劵A的金额（百万元）；X5:投资证劵A的金额（百万元）；Y:投资之后所获得的总收益（百万元)；对于该经理根据现有投资趋势,为解决投资方案问题,运用连续性投资模型，根据所给的客观的条件，来确定各种投资方案，并利用线性规划模型进行选择方案，以获得最大的收益。
问题一，该经理优先考虑可以免税的市政证劵的情况下再考虑其他证劵种类以节约成本，我们可以在所提出的假设都成立的前提下(尤其是假设所借贷资金所要支付的利息不会随时间增长,直接等于所给的利率乘上借贷资金）以及综合考虑约束资金和限制条件，将1000万元的资金按照一定的比例分别投资个各种证劵。
数学建模优化类问题例子
数学建模优化类问题例子
1.最佳生产计划：有一家汽车零部件制造公司，需要决定该如何安排生产计划以最大化利润。
该公司需要考虑每个零部件的生产成本、供应链的延迟和运输成本等因素，以确定最佳的生产数量和交付时间。
2.最优投资组合：一位投资者有一定资金，希望通过合理的资产配置来最大化投资回报。
该投资者需要考虑不同资产类别的风险和回报率，并使用数学建模优化方法来确定最佳的资产配置比例。
3.旅行销售员问题：一位旅行销售员需要在多个城市之间进行访问，并希望以最小的总行驶距离完成所有访问任务。
通过使用数学建模和优化算法，销售员可以确定最佳的访问顺序，从而减少总行驶距离和时间。
4.最佳路径规划：在一个迷宫中，有一只小老鼠需要找到从起点到终点的最短路径。
通过将迷宫与数学模型相关联，可以使用图论和最短路径算法来确定小老鼠应该采取的最佳行动策略。
以上只是一些例子中的几个，实际上数学建模和优化方法可以应用于各种不同的问题领域，包括金融、物流、能源管理、医疗决策等。
通过数学建模和优化，可以帮助人们做出更明智的决策，提高效率和效果。
1998年大学生数学建模优秀论文投资收益和风险问题
基本假设
一， 投资行为只能发生在开始阶段，中途不得撤资或追加投资。 二， 任一资产可购买量足够多，足以吸纳全部投资资金。 三，几种资产相互之间不会产生影响，例如股市的涨跌不会影响到债券的 涨跌。 四，财务分析人员对平均收益率和风险的预测值是可信的。 五，M 值足够大，大至可忽略 ui 的影响。（因为一般情况下企业的投资动辄 成百上千万元，而 ui 仅为数百元，故可忽略其影响） 六，公司总会选择满意度高的方案。
? , 模型假设：由问题分析可知，在问题 1 的情况下，风险值只能是 2.5%， 1.5%，5.5%，2.6%，0%中的某一个。
? , 模型的建立与求解： 当风险为 2.5%时，此时购买 S1 的资金超过了 M 的一半。剩余的资金为了追 求最大收益，都将会购买净收益率最大的资产。最后发现所有的资金全部购买 了 S1。净收益率为 27%。 当风险为 1.5%时，可得购买 S1 和 S2 的资金大约各占一半，S2 所耗资金略多 一点。净收益率约为 23%。 当风险为 5.5%时，可得购买 S1 和 S3 的资金大约各占一半，S3 所耗资金略多 一点。净收益率约为 22.5%。 当风险为 2.6%时，可得购买 S1 和 S4 的资金大约各占一半，S4 所耗资金略多 一点。净收益率约为 22.5%。 当风险为 0%时，可得购买 S1 和 S0 的资金大约各占一半，S0 所耗资金略多一 点。净收益率约为 16%。 通过对以上结果的分析，我们发现模型中未体现出总风险随投资的分散而减 小，另外当有某种投资所耗资金超过 M 的一半时，无论其余的资金作何种投资， 总风险都不会发生变化。这些显然都是不符合实际情况的，因此我们需要对条 件进行完善。
当各资产投资份额不同时，即给 S1，S2，S3，S4，S0（银行）投资各不相同时， 将会得到市场总收益与市场总风险的对应关系，在二维坐标（Rj-Q）中其表示 为二维图形。
研究生数学建模竞赛题目优先级
研究生数学建模竞赛题目优先级一、简介研究生数学建模竞赛是一项旨在提高研究生数学建模能力和创新思维的赛事。
在竞赛中，选手需根据所给的题目，运用数学理论和方法，结合实际问题进行建模和求解。
不同题目的优先级对选手选择题目、分配时间和精力具有重要影响。
本文将针对研究生数学建模竞赛题目的优先级进行分析和讨论。
二、题目优先级的定义在研究生数学建模竞赛中，题目的优先级指的是不同题目在参赛选手心目中的重要程度。
通常而言，考虑题目优先级时，选手需综合考虑题目的难度、实用性、创新性以及自身的专业背景和兴趣爱好等因素。
三、影响题目优先级的因素1. 难度：题目的难度是影响优先级的关键因素之一。
一般情况下，难度较大的题目考验选手的数学建模能力和解决问题的能力，因此往往在优先级上较高。
2. 实用性：题目的实用性指的是该问题在现实生活中的重要性和应用价值。
具有较高实用性的题目通常能够引起选手的兴趣，因此在优先级上较高。
3. 创新性：创新性是评判题目优先级的另一重要因素。
具有较高创新性的题目能够考验选手的创造力和思维能力，因此在优先级上较高。
4. 专业背景和兴趣爱好：选手的专业背景和兴趣爱好也会直接影响他们对题目的选择和优先级的判断。
对于某些特定领域的选手来说，与其专业相关的题目可能具有更高的优先级。
四、确定题目优先级的方法确定题目优先级的方法主要包括主观评价和客观评价两种。
1. 主观评价：主观评价是指选手根据自身的感受和判断对题目进行优先级排序。
这种方法的优点是简单直观，但受主观因素影响较大，容易出现误判。
2. 客观评价：客观评价是指根据题目的难度、实用性、创新性等客观因素进行分析和评判，从而确定题目的优先级。
这种方法的优点是客观公正，但需要充分的数据支撑和专业知识，较为繁琐。
五、题目优先级的实际意义确定题目的优先级对选手在竞赛中的表现和成绩具有重要影响。
1. 在比赛初期，选择合适的优先级较高的题目可以帮助选手更快地找到解题思路，提高答题效率。
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数学建模一周论文课程设计题目：最优投资方案姓名1：吴深深学号：************ 姓名2：许家幸学号：************ 姓名3：王鑫学号：************ 专业软件工程班级1421801Z指导教师朱琳2016 年 6 月9 日摘要本文主要研究银行投资受益最优问题，根据投资证券的种类、信用等级、到期年限、到期税前收益等的具体情况，根据线性规划的方法分析出数学模型，并且运用Lingo软件进行编码求解。
根据问题一、根据此模型能够得到具体的解决方案，问题二、三都是根据问题一的模型做具体约束条件的变化，从而求出最优解。
此模型适用于一般简单的银行投资问题。
这个优化问题的目标是有价证券回收的利息为最高,要做的决策是投资计划。
即应购买的各种证券的数量的分配。
综合考虑：特定证券购买、资金限制、平均信用等级、平均年限这些条件，按照题目所求，将决策变量、决策目标和约束条件构成的优化模型求解问题便得以解决。
但是本模型不适合解决情况过于复杂的银行投资问题。
关键字：最优投资线性规划Lingo求解一、问题重述某银行经理计划用一笔资金进行有价证券的投资，可供购进的证券及其信用等级、到期年限、收益如下表所示。
按照规定，市政证券的收益可以免税，其他证券的收益需按50%的税率纳税。
此外还有以下限制：政府及代办机构的证券总共至少要购进400万元，所购证券的平均信用等级不超过1.4（数字越小，信用程度越高），所购证券的平均到期年限不超过5年。
二、模型假设假设 :1.假设银行有能力实现5种证券仸意投资；2.假设在投资过程中，不会出现意外情况，以至不能正常投资；3.假设各种投资的方案是确定的；4.假设证券种类是固定不变的，并且银行只能在这几种证券中投资；5.假设各种证券的信用等级、到期年限、到期税前收益是固定不变的；6.假设各种证券是一直存在的。
三、符号约定符号 含义i Xi 取1-5，表示从A..E 中证券的投资额（百万） c ii 取1-5，表示从A..E 中证券的平均信用等级 d i i 取1-5，表示从A..E 中证券的到期时间 i bi 取1-5，表示从A..E 中证券的税前收益率四、问题分析综合分析：这个优化问题的目标是有价证券回收的利息为最高,要做的决策是投资计划。
即应购买的各种证券的数量的分配。
综合考虑：特定证券购买、资金限制、平均信用等级、平均年限这些条件，按照题目所求，将决策变量、决策目标和约束条件构成的优化模型求解问题便得以解决。
政府及代办机构的证券总共至少要购进400万元，所购证券的平均信用等级不超过1.4（数字越小，信用程度越高），所购证券的平均到期年限不超过5年。
问题一: 若该经理有1000万元资金，应如何投资? 针对这个问题，只需要限制投资综合小于等于1000即可。
问题二：如果能够以2.75%的利率借到不超过100万元资金，该经理应如何操作？针对这个问题，我们在问题一的基础上把金额增加100万，再考虑贷款利率和证券到期年限时间问题更改目标函数即可。
问题三：在1000万元资金情况下，若证券A 的税前收益增加为4.5%，投资应否改变？若证券C 的税前收益减少为4.8%，投资应否改变？此问题树模型数据的更改，不用更改模型，直接更换数据重新求解即可。
五、模型的建立根据问题的综合分析 设i X (i =1…5)表示从A..E 中证券的投资额（百万），i c (i =1…5) 表示从A..E 中证券的平均信用等级，i d (i =1…5)表示从A..E 中证券的到期时间，i b (i =1…5) 表示从A..E 中证券的税前收益率。
所以，在i X >0的情况下，政府及代办机构的证券总共至少要购进400万元的约束是2X +3X +4X ≥ 4 ；所购证券的平均信用等级不超过1.4（数字越小，信用程度越高）的约束是5i i5iiX 1.4Xic≤∑∑既是55i i iiX 1.4X i c ≤∑∑；所购证券的平均到期年限不超过5年的约束是5i i5iiX d5Xi≤∑∑ 既是55i i iiX d 5X i ≤∑∑；而整个问题就是求5i 223344iX 0.5(X b +X b +X b )i b -∑ 的最大值。
问题一：若该经理有1000万元资金，增加约束条件5i iX 10≤∑即可，最终模型的确立为：5i 223344i 2345i i 5i 55i i i 5i i ii 5i 55ii i 5i ii iimax X 0.5(X b +X b +X b )X X X 4,X 10,X d . 5 X d 5X X X 1.4X 1.4X X X 0i ii ii b s t c c -⎧⎪⎪++≥⎪⎪≤⎪⎪⎪⎪⎪≤≤⎨⎪⎪⎪⎪⎪≤≤⎪⎪⎪⎪>⎩∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑目标函数： =或者，或者问题二：受益增加100万元，把问题的一的约束条件换为5i i X 11≤∑ 即可。
最终模型的确立为：5i 223344i 2345i i 5i 55i i i 5i i ii 5i 55ii i 5i ii iimax X 0.5(X b +X b +X b )X X X 4,X 11,X d . 5 X d 5X X X 1.4X 1.4X X X 0i ii ii b s t c c -⎧⎪⎪++≥⎪⎪≤⎪⎪⎪⎪⎪≤≤⎨⎪⎪⎪⎪⎪≤≤⎪⎪⎪⎪>⎩∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑目标函数： =或者，或者问题三: 目标函数的系数和个别约束条件的系数发生改变，不必改变模型，模型与问题一一致。
六、模型求解6.1 代码求解问题一：根据上述模型，用Lingo编辑代码如下：model:Title投资最优问题LINGO模型;SETS:SITE/1..5/:credit,deadline,benifit,X;!credit表示信用等级;!deadline期限;!benifit受益率;!X表示投资;ENDSETSDATA:credit=2 2 1 1 5;deadline=9 15 4 3 2;benifit=0.043 0.054 0.050 0.044 0.045;ENDDATAmax=@SUM(SITE:X*benifit)0.5*(X(2)*benifit(2)+X(3)*benifit(3)+X(4)* benifit(4)); !目标函数;X(2)+X(3)+X(4)>4;@SUM(SITE: X)<10;@SUM(SITE: X)*1.4>@SUM(SITE: X*credit);@SUM(SITE: X)*5>@SUM(SITE: X*deadline);@for(SITE:X>0);end问题二、三模型类似，只需要在代码中更改约束条件相关参数，更改数据域中的数据即可。
6.2 具体的方案问题一：Lingo求解结果为：Global optimal solution found.Objective value: 0.2983636Infeasibilities: 0.000000Total solver iterations: 3Model Title: 投资最优问题LINGO模型Variable Value Reduced CostX( 1) 2.181818 0.000000X( 2) 0.000000 0.3018182E-01X( 3) 7.363636 0.000000X( 4) 0.000000 0.6363636E-03X( 5) 0.4545455 0.000000Row Slack or Surplus Dual Price1 0.2983636 1.0000002 3.363636 0.0000003 0.000000 0.2983636E-014 0.000000 -0.6181818E-025 0.000000 -0.2363636E-026 2.181818 0.0000007 0.000000 0.0000008 7.363636 0.0000009 0.000000 0.00000010 0.4545455 0.000000即证券A，C，E分别投资2.182百万元，7.364百万元，0.454百万元，最大税后收益为0.298百万元。
问题二：Lingo的求解结果为证券A、C、E分别投资2.4百万元，8.1百万元，0.5百万元，最大税后收益为0.298百万元。
问题三：由问题一的结果中目标函数的取值范围（最优值不变）可知，证券A受益可增加0.35%，故证券A的税前收益增加4.5%，投资不应该改变；证券C的税前收益可减0.112%（注意按50%的纳税率），故若证券C的税前收益减少为4.8%，投资应该改变。
七、模型的评价兼于银行投资问题对银行的重要性，本题中我建立了相应的投资决策最优化模型，为银行在投资过程的决策提供了参考，我的模型有以下优点：对问题一，兼于银行的1000万有不同的投资方法，我建立了线性规划模型，在建模的过程中，充分考虑了投资的情况，使约束变的清晰，使题目更加完整。
对于问题二，我根据银行可能借到的和银行本身有的钱，制定了算法，充分利用银行所借的钱来获得更大的收益，利用那些限制条件，建立了数学模型。
本模型具有很强的参考价值。
对于问题三，于银行的1000万有不同的投资方法，我建立了线性规划模型，在建模的过程中，充分考虑了投资的情况，使约束变的清晰，使题目更加完整以确定银行是否改变投资方案。
本模型具有很强的参考价值。
八、模型的改进与推广本文建立了一个线性规划模型，运用这相模型，我们可以解决很多的实际问题，例如在国民生产中的材料分配问题，在出口贸易中经常遇到配额的问题，我们可以根据这个模型确立一个最佳的配额分配方案。
九、结论分析由以上的结果中目标系数的允许范围可知,证券A的税前收益可增加0.35%，故证券A的税前收益增加4.5%，投资不应改变；证券C的税前收益了减0.112%（按50%纳税），故证券C的税前收益可减4.8%，故投资应改变。
附一：参考文献：[1]姜启源谢金星《数学建模案例选集》，高等教育出版社，2006[2]董瑧圃《数学建模方法与实践》，国防工业出版社，2006[3]陈伟忠《组合投资与投资基金管理》，中国金融出版社，2004[4]王五英，《投资项目社会评价方法》，经济管理出版社，1993.8[5]姜启源《数学模型》高等教育出版社[6]萧树铁《大学数学实验》高等教育出版社附二：问题二的Lingo求解结果Global optimal solution found.Objective value: 0.3007000Infeasibilities: 0.000000Total solver iterations: 3Model Title: 投资最优问题LINGO模型X( 1) 2.400000 0.000000X( 2) 0.000000 0.3018182E-01 X( 3) 8.100000 0.000000X( 4) 0.000000 0.6363636E-03 X( 5) 0.5000000 0.000000Row Slack or Surplus Dual Price1 0.3282000 1.0000002 4.100000 0.0000003 0.000000 0.2983636E-014 0.000000 -0.6181818E-025 0.000000 -0.2363636E-026 2.400000 0.0000007 0.000000 0.0000008 8.100000 0.0000009 0.000000 0.00000010 0.5000000 0.000000东华理工大学课程设计评分表学生姓名：吴深深、许家幸、王鑫（男）班级：1421801Z 学号：201420181013 、201420180422 、201420181220 课程设计题目：。