数学建模——生产计划问题

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汽车厂生产计划数学建模

汽车厂生产计划数学建模汽车厂生产计划数学建模是指利用数学方法和技术对汽车生产计划进行优化和调整的过程。

该过程包括生产计划的制定、排产和调度等环节，通过对各项因素的定量分析和综合考虑，以最小化成本、最大化效益为目标，实现汽车生产计划的合理化和优化。

本文将从数学建模的基本概念开始，一步一步详细解析汽车厂生产计划数学建模的过程。

数学建模是将现实问题抽象为数学模型，并通过数学方法进行求解和分析的过程。

对于汽车厂生产计划的数学建模，首先需要明确问题的目标与约束条件。

目标是指生产计划优化的目标，通常是最小化成本或最大化效益。

约束条件是指限制生产计划的条件，如生产线能力、原材料供应、工人数量等。

在汽车厂生产计划中，目标通常是最小化生产成本，约束条件包括生产线的最大产能、原材料的供应量和质量、以及工人的数量和技能水平等。

在确定问题目标和约束条件后，下一步是建立数学模型。

汽车厂的生产计划可以看作是一个生产排队系统，即一系列任务需要在不同的机器上进行加工，并按照一定的顺序进行安排和分配。

该问题可以采用离散事件模拟（DES）方法进行建模。

在离散事件模拟中，时间被分割为一系列离散的时间点，每个时间点发生一个事件。

在汽车厂生产计划中，每个事件可以表示一个任务的进入或完成。

对于每个任务，需要确定其进入时间、加工时间和完成时间等参数。

同时还需要考虑任务之间的先后顺序和约束条件，如任务之间的依赖关系和限制条件。

建立数学模型后，可以采用启发式算法或优化算法对生产计划进行求解。

启发式算法是一种以经验和启发式规则为基础的算法，通过不断调整和优化当前解来逼近最优解。

优化算法则是通过数学方法，寻找最优解的算法。

常用的优化算法包括线性规划、整数规划、遗传算法和模拟退火算法等。

对于汽车厂生产计划问题，可以采用启发式算法和优化算法相结合的方式进行求解。

首先，可以采用启发式算法确定初始的生产计划。

启发式算法通常通过一系列规则和策略来进行计算，并根据问题的性质和实际情况进行调整和改进。

2023年数学建模国赛c题

2023年数学建模国赛c题
2023年全国大学生数学建模竞赛C题题目是“某类产品生产中，需要确定
最优的生产计划，包括生产数量、生产时间、生产批次等”。

这是一个涉及生产管理、库存管理和生产调度等多个领域的问题，需要综合考虑各种因素，制定最优的生产计划。

首先，要明确题目的背景和要求，理解题目所涉及的实际问题，分析问题中涉及的各种因素和约束条件。

在这个问题中，需要考虑的因素包括生产成本、库存成本、市场需求、生产能力等。

同时，还需要考虑各种约束条件，如生产时间、生产批次、库存容量等。

其次，要根据问题分析的结果，选择合适的数学建模方法和模型。

在这个问题中，可以使用线性规划、整数规划、动态规划等数学建模方法和模型。

这些方法和模型可以帮助我们找出最优的生产计划，使得生产成本和库存成本最低，同时满足市场需求和生产能力等约束条件。

最后，要利用数学软件或编程语言实现数学模型，并得出最优解。

在这个问题中，可以使用MATLAB、Python等数学软件或编程语言实现数学模型，并得出最优解。

最优解可以是生产数量、生产时间、生产批次等参数的最优组合。

需要注意的是，在解题过程中要注重团队协作和沟通。

数学建模竞赛需要多人协作完成，每个人负责不同的部分，但最终需要形成一个完整的解决方案。

因此，在解题过程中要注重团队协作和沟通，确保每个人都能够发挥自己的优势，共同完成题目。

生产计划问题2

《数学建模与计算》问题生产计划问题一、问题的提出已知某工厂计划生产I 、II、III三种产品，各产品需要在A、B、C设备上加工，有关数据如下：I II III 设备有效台数（每月）A 8 2 10 300B 10 5 8 400C 2 13 10 420单位产品利润（千元） 3 2 2.9试回答：(1) 如何发挥生产能力，使生产盈利最大？(2) 若为了增加产量，可租用别的工厂设备B，每月可租用60台时，租金1.8万元，租用B设备是否划算？(3) 若另有二种新产品IV、V，其中新产品IV需要设备A为12台时、B为5台时、C为10台时，单位产品盈利2.1千元；新产品V需要A为4台时、B为4台时、C为12台时，单位产品盈利1.87千元，如果A、B、C的设备台时不增加，这两种新产品投产在经济上是否划算？(4) 对产品工艺重新进行设计，改进结构。

改进后生产每件产品I需要设备A 为9台时、设备B为12台时、设备C为4台时，单位盈利4.5千元，这时对原计划有何影响？二、问题的分析对问题进行分析，该问题属于线性规划问题中的整数规划问题，需要根据线性规划的思想，根据题意建立线性规划问题。

根据线性规划的思想，建立线性规划模型，要根据已知条件建立出目标函数，意义对目标函数所影响的约束条件。

对于该问题，首先要确定决策变量，要求如何生产三种产品使得利润最大。

其次，根据约束条件，利用工具求解。

最后，确定问题的目标函数，由题意知安排最好的生产方式使得总的盈利最大。

三、基本假设(1) 在已知条件下该问题存在可行解。

(2) 生产产品是设备部损坏。

四、定义符号的说明1x 每月生产产品I 的台数 2x 每月生产产品II 的台数3x 每月生产产品III 的台数 4x 每月生产产品IV 的台数5x 每月生产产品V 的台数 z 每月最大的总盈利五、模型的分析、建立以及结果分析 5.1模型的分析对问题进行分析，该问题属于规划问题中的整数规划问题！建立线性规划模型有三个基本步骤：第一步，找出待定的未知变量（决策变量），并用代数符号来表示它们；第二步，找出问题的所有限制或约束条件，写出未知变量的线性方程或线性不等式；第三步，找到模型的目标，写成决策变量的线性函数，以便求其最大或最小值。

数学建模题目c (2)

关于炼油厂生产计划的分析讨论问题引出炼油厂将A、B、C三种原料加工成甲乙丙三种汽油。

一桶原油加工成汽油的费用为4元，每天至多能加工汽油14，000桶。

原油的买入价、买入量、辛烷值、硫含量，及汽油的卖出价、需求量、辛烷值、硫含量由下表给出。

问如何安排生产计划，在满足需求的条件下使利润最大？一般来说，作广告可以增加销售，估计一天向一种汽油投入一元广告费，可以使这种汽油日销量增加10桶。

问如何安排生产计划和广告计划使利润最大？基本假设假设A、B、C每种原油生产甲、乙、丙每种汽油的产量以及广告投入如下表所示：建立模型及求解一、不考虑广告投入时的模型求解：由以上述条件可知：PA=PB=PC=0;总利润为：70*3000+60*2000+50*1000-45*(X1+X2+X3)-35*(Y1+Y2+Y3)-25*(Z1+Z2+Z3)-4*(X1+X2+ X3+Y1+Y2+Y3+Z1+Z2+Z3)针对买入量与总产量得条件①：X1+X2+X3+Y1+Y2+Y3+Z1+Z2+Z3≤14000;X1+X2+X3≤5000;Y1+Y2+Y3≤5000;Z1+Z2+Z3≤5000;针对需求量得条件②：X1+Y1+Z1≥3000;X2+Y2+Z2≥2000;X3+Y3+Z3≥1000;针对辛烷值得条件③：12%*X1+6%*Y1+8%*Z1≥10%*(X1+Y1+Z1);12%*X2+6%*Y2+8%*Z2≥2%*(X2+Y2+Z2);12%*X3+6%*Y3+8%*Z3≥6%*(X3+Y3+Z3);针对硫含量得条件④：0.5%*X1+2.0%*Y1+3.0%*Z1≤1.0%*(X1+Y1+Z1);0.5%*X2+2.0%*Y2+3.0%*Z2≤0.8%*(X2+Y2+Z2);0.5%*X3+2.0%*Y3+3.0%*Z3≤1.0%*(X3+Y3+Z3);X1,X2,X3，Y1,Y2,Y3,Z1,Z2,Z3均为非负整数；结果分析与检验利用LING0 9.0求解在上述四条件下利润的最大值得（LINGO程序见附录一）：当X1=2400,X2=1600, X3=800,Z1=600,Z2=400,Z3=200,其余变量值为0；即用A类原油生产2400桶甲类汽油，生产1600桶乙类石油，生产800桶丙类石油，用C类原油生产600桶甲类汽油，用C类原油生产400桶乙类汽油，用C类原油生产200桶丙类汽油时，总利润达到最大值为110000元。

数学建模与应用案例练习题

数学建模与应用案例练习题数学建模是将实际问题转化为数学问题，并通过数学方法和计算机技术求解的过程。

它在各个领域都有着广泛的应用，能够帮助我们更好地理解和解决现实中的复杂问题。

下面我们将通过一些具体的案例练习题来深入了解数学建模的方法和应用。

案例一：生产计划优化问题某工厂生产 A、B 两种产品，生产 A 产品每件需要消耗 2 个单位的原材料和 3 个单位的工时，生产 B 产品每件需要消耗 3 个单位的原材料和 2 个单位的工时。

工厂现有 100 个单位的原材料和 80 个单位的工时，A 产品的单位利润为 5 元，B 产品的单位利润为 4 元。

问如何安排生产计划，才能使工厂获得最大利润？首先，我们设生产 A 产品 x 件，生产 B 产品 y 件。

那么，目标函数就是利润最大化，即 Z ＝ 5x ＋ 4y。

然后，我们需要考虑约束条件。

原材料的限制为 2x ＋3y ≤ 100，工时的限制为 3x ＋2y ≤ 80，同时 x、y 都应该是非负整数。

接下来，我们可以使用线性规划的方法来求解这个问题。

通过绘制可行域，找到目标函数在可行域上的最大值点。

经过计算，我们可以得出当 x ＝ 20，y ＝ 20 时，工厂能够获得最大利润 180 元。

这个案例展示了数学建模在生产决策中的应用，通过合理地安排生产计划，能够有效地提高企业的经济效益。

案例二：交通流量预测问题在一个城市的某个十字路口，每天不同时间段的车流量不同。

我们收集了过去一段时间内每天各个时间段的车流量数据，希望建立一个数学模型来预测未来某一天的车流量。

首先，我们对收集到的数据进行分析，发现车流量具有一定的周期性和季节性变化。

然后，我们可以选择使用时间序列分析的方法来建立模型。

比如，可以使用 ARIMA 模型（自回归移动平均模型）。

在建立模型之前，需要对数据进行预处理，包括平稳性检验、差分处理等。

通过建立合适的 ARIMA 模型，并进行参数估计和检验，我们就可以利用这个模型对未来的车流量进行预测。

数学建模：生产计划

问题二：生产计划某厂用一套设备生产若干种产品。

工厂靠银行贷款筹集资金，根据市场需求安排生产，现考虑以下的简化情形：1) 设生产甲乙两种产品, 市场对它们的需求分别为d1,d2 (件/天)，该设备生产它们的最大能力分别为U1,U2 (件/天)，生产成本分别为c1,c2 (元/件)。

当改变产品时因更换零部件等引起的生产甲乙前的准备费用分别为 s1,s2(元)。

生产出的产品因超过当天的需求而导致的贮存费用，按生产成本的月利率r 引起的积压资金的k 倍计算（每月按30天计）。

设每种产品的生产率都可以从零到最大能力之间连续调节，每种产品当前的需求均需满足。

请您为工厂制订合理、易行的生产计划，使上面考虑到的费用之和尽可能小。

2）考虑有n 种产品的情形，自行给出一组数据进行计算，讨论模型有解的条件。

提示：考虑稳定的、周期性的计划（不必考虑初始情况）解：1)设每次生产周期中a 天生产甲产品,第i 天产量为x 1i 件；b 天生产乙产品，第j 天产量为x 2j 件。

则目标函数如下：∑∑==--+--++=bj a i k r c i a d j x k r c j b d i x 1130/**2*)(*)22(30/**1*)(*)11(s2s1minf约束条件为： d1<U1d2<U2x 1i ≤U1x 2j ≤U2解以上线性规划即可得出。

2）设每次生产周期中生产第i 种产品一共用时k i 天,且在这k i 天中的第j 天产量为x ij 件。

其中，i ，j ≥0.由题可得，目标函数如下：30/***)(min 111k r c d x s f i k j i ij n i n i n i ∑∑∑===-+=约束条件为：di<Uix ij≤Ui0<i≤n0<j≤k i解以上线性规划即可。

以上线性规划都是以一般形式给出了题目的解答，模型缺少一定的数据，缺乏一定得说服力。

数学建模机械生产

机械加工生产计划问题摘要文章所给的信息经过分析可以发现是线性规划问题，并且是最优方案的问题。

并且是求最大利润的问题。

对于问题一，首先由题目中的假设和表格对数据分析，以六个月的总利润作为目标函数，并以生产、销售、库存等件数的限制作为约束条件，从而建立整体的最优化模型。

用L IN G O计算得到生产-库存-销售的最优计划（表2-表4）。

并且得到的最大利润为3066033.00元。

在最优生产-库存-销售的计划前提下，与最大的销售量对比，得到表格5。

在促销的费用方面，我们考虑到促销的费用不能超过促销给公司带来的利润的增加，最终得到促销费用不能超过68725.00元。

问题二是建立在问题一的基础之上的，对销售上限和最优的生产量，最优销售量做对比分，对数据进一步处理。

得到表格6，库存费用的变化可能导致最优生产-库存-销售计划的变化。

问题三还是以最大利润为目标函数，对检修设备的方案改进，我们第一问的最优方案为基础，我们引入设备每个月创造利润最大化的原则即在某个月如果创造利润大于其他月，则不进行检修。

得到表7。

问题四我们建立最优模型的基础上，通过矩阵的求解，优化求解的过程，打破开始的检修确定方案改为检修未知，得到表8的最佳检修方案。

利润增加了13112.00元。

关键词:线性规划；L IN G O；整数规划；最优化方法；灵敏度分析1、问题重述机械加工厂生产五种产品。

并且工厂的设备有以下类别和台数:十台车床、四台台立钻、五台台水平钻、四台台镗床和两台台刨床。

表2给出了每种产品的利润（元/件，利润定义为销售价格与原料成本之差）以及生产单位产品需要的各种设备的加工时间情况；表3给出了从一月到六月的各种产品的市场销量上限；表4给出了六个月中五种设备要求的检修台数。

表5给出了一个一到六月份的检修计划表，设备如果在某个月被安排检修，则该设备全月不能用于生产。

每种产品的库存量均为50件，每件产品每月的库存费为5元，在一月初，所有产品都有50件库存，并且在六月底要求每种产品仍然还有50件库存，最大库存量为100件。

数学建模---汽车

数学建模---汽车生产计划汽车生产计划问题：汽车厂生产三种类型汽车，一直各类型每辆车对应的钢材，劳动时间要求是。

利润及工厂每月现有量。

小型汽车中型汽车大型汽车现有量钢材（吨） 1.5 5 5 600时间（小时）280 250 400 60000利润（万元）2 3 3制定月生产计划，使工厂利润最大。

如果生产某一类型汽车，则至少要生产80辆，那么最优的生产计划用如何改变？汽车生产计划问题机电工程学院数设101 吕猛摘要：汽车在生活中越来越普及，汽车的生产规模也越来越大。

随之而来的最具代表性问题就是涉及到生产的优化问题。

本模型就是这样的对汽车生产工艺进行优化从而获得最大利润的一个模型。

对于问题一由表格和问题可以列出求最大利润的目标函数MAXZ,再根据表格中的约束条件列出优化模型，最终将该模型输入LINGO软件进行求解，即可得到最优的月生产计划，即每月生产0.9辆小型汽车，0辆中型汽车，1.2辆大型汽车。

对于问题二，基本上模型的构建思路基本上与问题一一样，同样是求最大利润的目标函数MAXZ,再根据表格中的约束条件列出优化模型，只不过最后多了一个生产某一类型汽车，则至少要生产80辆的约束条件，将该约束补上然后将最终模型输入LINGO软件进行求解，即可得到最优的月生产计划为生产小型汽车1.1辆，生产中型汽车0.17辆，生产大型车0.99辆。

关键字：汽车生产优化模型LINGO软件最大利润一、问题重述汽车在生活中的普及，导致汽车的生产规模也越来越大。

随之而来的最具代表性问题就是涉及到生产的优化问题。

在此，针对已知原材料数量，生产时间的一些条件进行优化从而求出最大利润。

问题一、根据表格中所给的约束条件制定月生产计划，使工厂利润最大。

问题二、在问题一的基础上，根据表格中所给的约束条件，再加上生产某一类型汽车，则至少要生产80辆的约束制定月生产计划，使工厂利润最大。

二、模型分析这是一个优化问题，目标是使获利最大，要做的决策是如何安排生产计划。

关于工厂生产进度的计划安排的数学建模

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生产计划问题 5

《数学建模与计算》问题生产计划问题1. 具体问题某制药厂生产五种瓶装药品：A1，A2，A3，A4，A5，每种药品要经过两道工序：在机器B1上进行搅拌混合，在机器B2上包装。

已知各种药品的加工时间、所获利润，一生产周期内可使用的时间等如下表，欲使该厂获利最多，问五种药品应各生产多少瓶？2. 解决方法上述问题可以归分为线性规划类问题中的求最优解问题。

线性规划模型是数学模型中经常遇到的一类模型，在工程和管理中有广泛的应用。

本节选出几个比较简单又有一定代表性的实例来说明建立这类模型的方法。

确定变量 Xij 目标函数 M本题的目标是使击毁目标的数学期望达到最大，因此目标函数是∑∏==--=n j x mi ij ij ijw p M m 11])1(1[axnj m i x mi N x t s ij nj iij,...,2,1,,...,2,1,0,...,2,1,..1==≥=<=∑=线性规划的基本算法——单纯形法：1用单纯法求解时，常将标准形式化为：∑∏==--=n j x mi ij ij ijw p M m 11])1(1[axn j m i x mi N x t s ij nj iij,...,2,1,,...,2,1,0,...,2,1,..1==≥=<=∑=这里 A= (ija )m,n , x = ()T21n x x xb= ()T21n b b b , c =()n c c c 21。

分析本到线性规划问题，可以得到该道题的模型如下：设i x 表示药厂生产五种瓶装药品：A1，A2，A3，A4，A5 ，( 其中i=1,2,3,4,5) Z 表示药厂在限定条件下的最大利润。

则模型如下：5432145.035.04.05.06.0max x x x x x z ++++=..t s 80325.14254321<=++++x x x x x60222354321<=++++x x x x x1001<=x1202<=x 1303<=x1104<=x 1205<=x01>=x02>=x 03>=x04>=x 05>=x利用线性规划的方法可得到问题最优解。

数学建模——生产计划的制定

x′′ =
其欧拉方程为 F − d F = 0 & x x
dt
k2 2k1
x(0) = 0, x(T ) = Q
k 2 2 4 k1 Q − k 2 T 2 x(t ) = t + t 4k1 4k1T
模型讨论
理论最优解
根据实际生产计划的意义，必须满足下面的条件：
∀t ∈ [ 0, T ] , x(t ) ≥ 0, x′(t ) ≥ 0
ts
如何求？
2.以哪种方式转换？
问题：
1.转换点
ts
如何求？
令f (t ) = λ (t ) g (t ) − e
f (t ) = 0 ⇔
−δ t
, 则f (ts ) = 0.
1 p p δ ( t −t ) = P (t ) = − ( − 1)e f δ δ g (t )
通常 2.以哪种方式转换？
ts dx ∫0 dt dt = ∫0 [−2 +
2 (1 + t )
1 2
1 2
]dt + ∫ (−2)dt , ∀t > ts
ts
t
x (t ) = 4(1 + t s ) + 96 − 2t
H
由自由边界条件
t =t f
= −ϕ t f
− δt f
λ (t f ) = e
x (t ) = 4(1 + t s ) + 96 − 2t
H = px (t )e −δt − λm(t ) + [λg (t ) − e −δt ]u(t )
⎧umax , λ g (t ) − e −δ t > 0 ⎪ 由于H关于u为线性函数，所以可见， u * (t ) = ⎨ 0, λ g (t ) − e −δ t < 0 ⎪ ⎩

生产计划问题3

《数学建模与计算》问题生产计划问题1、问题描述某工厂用A1、A2两台机床，加工B1、B2、B3三种不同零件。

已知在一个生产周期内A1只能工作80机时；A2只能工作100机时。

一个生产周期内计划加工B1为70件、B2为50件、B3为20件。

两台机床加工每个零件的时间和加工每个零件的成本，分别如下列各表所示：问怎样安排两台机床一个周期的加工任务，才能使加工成本最低？2、问题假设与符号约定问题假设1、假设每台机床正常工作；2、假设机床加工零件按正常时间、成本进行；3、零件加工不受其它不确定因素影响。

符号约定A：机床类别（i=1、2）；iB：零件类别（j=1、2、3）；jij x ：机床i A 加工j B 的个数；y ：A1、A2两机床加工零件总成本。

3、问题分析根据假设两台机床加工零件的时间、成本是固定不变的的，则以两台机床加工零件总成本最低为最优目标，以各机床加工零件多少为决策变量，以机床加工时间为约束条件，建立线性规划模型。

4、模型建立通过上面得分析，我们可以得到如下的整数线性规划模型：232221131211632533min x x x x x x y +++++=⎪⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎪⎨⎧≥≥+≥+≥+≤++≤++0,,,,,20507010038032..232221131211231322122111232221131211x x x x x x x x x x x x x x x x x x t s 5、模型求解程序function f=fop(x)f=3*x(1)+3*x(2)+5*x(3)+2*x(4)+3*x(5)+6*x(6);clc;clear;x0=[100;100;100;100;100;100]A=[1 2 3 0 0 0;0 0 0 1 1 3;-1 0 0 -1 0 0;0 -1 0 0 -1 0;0 0 -1 0 0 -1];Ab=[80;100;-70;-50;-20];blb=[0;0;0;0;0;0]option=optimset;rgeScale='off';option.Display='off';[x,f]=fmincon('fop',x0,A,b,[],[],lb,[],[],option)结果x =20.00000.000020.000050.000050.0000f =410.00006、结果分析由以上程序和结果可知，当2011=x ，012=x ，2013=x ，5021=x ，5022=x ，023=x 时，两台机床在完成一个周期的加工任务时，加工成本最低，最低成本为410。

线性规划经典例题

线性规划经典例题引言概述：线性规划是一种数学优化方法，用于解决线性约束条件下的最优化问题。

本文将介绍几个经典的线性规划例题，以匡助读者更好地理解和应用线性规划的原理和方法。

一、问题一：生产计划问题1.1 生产目标：某公司希翼最大化其利润。

1.2 生产约束：公司有两种产品A和B，每周生产时间有限，每一个产品的生产时间和利润有限制。

1.3 数学建模：设产品A和B的生产时间分别为x和y，利润分别为p和q，则目标函数为Maximize p*x + q*y，约束条件为x + y ≤ 40，3x + 2y ≤ 120，x ≥ 0，y ≥ 0。

二、问题二：资源分配问题2.1 目标：某公司希翼最大化其销售额。

2.2 约束：公司有三个部门，每一个部门需要的资源不同，且资源有限。

2.3 建模：设三个部门分别为A、B和C，资源分别为x、y和z，销售额为p、q和r，则目标函数为Maximize p*x + q*y + r*z，约束条件为x + y + z ≤ 100，2x + y + 3z ≤ 240，x ≥ 0，y ≥ 0，z ≥ 0。

三、问题三：投资组合问题3.1 目标：某投资者希翼最大化其投资组合的收益。

3.2 约束：投资者有多个可选的投资项目，每一个项目的收益和风险不同，且投资金额有限。

3.3 建模：设投资项目分别为A、B和C，收益分别为p、q和r，风险分别为a、b和c，投资金额为x、y和z，则目标函数为Maximize p*x + q*y + r*z，约束条件为x + y + z ≤ 100，a*x + b*y + c*z ≤ 50，x ≥ 0，y ≥ 0，z ≥ 0。

四、问题四：运输问题4.1 目标：某物流公司希翼最小化运输成本。

4.2 约束：公司有多个供应地和多个销售地，每一个供应地和销售地之间的运输成本和需求量不同，且供应量和销售量有限。

4.3 建模：设供应地和销售地分别为A、B和C，运输成本为p、q和r，需求量为x、y和z，供应量为a、b和c，则目标函数为Minimize p*x + q*y + r*z，约束条件为x + y + z ≤ a + b + c，x ≤ a，y ≤ b，z ≤ c，x ≥ 0，y ≥ 0，z ≥ 0。

数学建模论文——货车生产计划

货车生产计划方案摘要本文针对货车生产销售的利润最大化问题，运用了代数分析的数学方法建立了6个月中货车总费用的数学模型，最终对模型的结果进行了最优化选择。

★1 问题重述某汽车厂货车原售价为48万/台，成本为32万/台，预测2018年1-6月销量分别为420、320、410、670、250、290，2018年初尚有490台汽车库存。

货车从计划生产到售出的费用分为生产费用和贮存费，生产成本的20%--材料成本在1、2月增长10%，3、4月增长20%，5、6月增长30%；贮存费每月每台产生费用0.1万。

现求生产的货车全部售完且利润最大化的生产计划。

第一问假设该厂的月生产力没有限制，并且允许期货销售。

第二问假设每月只能生产330台，并且允许期货销售。

★2 问题分析要求利润最大化的方案，因为利润=销售收入-费用，销售收入=售价×销售量，而售价和销售量按照预计计划是不变的，因此利润最大化的方案就是求费用最小化的方案。

由题可知费用只有生产成本和贮藏费可变，在建材成本上升的环境下，该厂应该提前生产汽车来降低生产成本，但是提前生产的汽车如果卖不掉就要付贮藏费，所以我们需要找出那种因素的影响更大来规划总费用最小化。

对于第二问我们要在第一问的前提下考虑该厂每月最多生产330台的限制。

★3 模型假设和符号说明1.所有数据均为原始数据，来源真实可靠。

2.假设生产汽车的时间忽略不计3.假设库存存在一个月以内任意时间贮藏费都是0.1万定义与符号说明★4 模型的建立1．模型分析：由问题分析可知，选用代数分析模型更简便易行。

2．模型建立：(1)由题可得1、2月生产成本为32.64万；3、4月生产成本为33.28万；5、6月生产成本为33.92万。

(2)总费用=（a+70）×0.1 + a×32.64 +（a+b-250）×0.1 + b×32.64 +（a+b+c-660）×0.1 + c×33.28 +（a+b+c+d-1330）×0.1 + d×33.28 +（a+b+c+d+e-1580）×0.1 + e×33.92 +f×33.92 = 33.14a + 33.04b + 33.58c + 33.48d + 34.92e + 33.92f - 375★5 模型的求解第一问:该厂的月生产力没有限制，并且允许期货销售。

数学建模加工奶制品的生产计划

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数学建模生产计划问题

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—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*50（第⼆年）+*50（第三年）+（+）*50（第四年）+（+）*50（第五年）=（4*+2*）*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。

答：假设某年某⼯程的完成量为Xij, i表⽰⼯程的代号，i=1,2,3，j表⽰年数，j=1,2,3，如第⼀年⼯程1完成X11，⼯程3完成X31，到第⼆年⼯程已完成X12，⼯程3完成X32。

数学建模例题

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数学建模参考题——zzuxyh
量; (2) 尽可能充分利用各设备工时,但不希望加班; (3) 尽可能达到并超过计划利润指标 300 元. 试建立目标规划模型. 16.(洗衣机问题) 我国淡水资源有限,节约用水人人有责.洗衣在家庭用水中占有相当大的份额.目前洗衣机已非常普及,节约洗衣机用水十分重要.假设在放入衣物和洗涤剂后洗衣机的运行过程为:加水——漂洗——脱水——加水——漂洗——脱水——……——加水——漂洗——脱水（简称“加水——漂洗——脱水”为运行一轮）。请为洗衣机设计一种程序（包括运行多少轮，每轮加水量等），使得在满足一定洗涤效果的条件下，总用水量最少。选用合理的数据进行计算。解:设第 k 轮洗涤后衣物上含污物量为 x k ,初始含污物量为 x 0 ,则有其中 p k 为已溶入水中的污物量, q k 为未溶入水中的污物量. 假定
pk xk uk L H L
xk pk qk ,
,0
1,
其中 u k 为第 k 轮加水量,H、L 分别为用水量的上下限. 当脱水后衣物中残留污水量为 c 时,c 中含污物量为 p k c ,故有
uk
xk 1 qk
xk xk
pk c uk
u L uk L c + xk k H L uk H L
i 1 j 1
x
i 1
4
3
ij
b j ( j 1, 2, 3, 4)
ai ( i 1, 2, 3)
x
j 1
ij
xij 0, i 1, 2, 3; j 1, 2, 3,4
5.(动态投资)某地区在今后三年内有四种投资机会: (1) 在三年内每年年初投资,年底可获利 20%,并可将本金收回; (2) 在第一年年初投资,第二年年底可获利 50%,并可将本金收回,但该项投资不得超过 2 万元; (3) 在第二年年初投资,第三年年底收回本金,并可获利 60%,但该项投资不得超过 1.5 万元; (4) 在第三年年初投资,于该年年底收回本金,且可获利 40%,但该项投资不得超过 1 万元. 现在该地区准备拿出 3 万元资金,问如何制订投资计划,可使到第三年年底本利和最大? 6.(风险组合投资)市场上有 n 种资产(如股票,债券等) si (i=1,2,…n),某公司有数额为 M 的一笔相当大的资金可用作一个时期的投资 . 设购买 si 的平均收益率为 ri , 风险损失率为

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。

数学建模-最优生产计划安排

最优生产计划安排关键词：最优解有效解弱有效解线性加权摘要：企业内部的生产计划有各种不同情况，从空间层次来看，在工厂级要根据外部需求和内部设备，人力，原料，等条件，以最大利润为目标制定生产计划，在车间级则要根据产品的生产计划，工艺流程，资源约束及费用参数等，以最小成本为目标制定生产批量计划。

从空间层次来看，若在短时间内认为外部需求和内部资源等随时间变化，可以制定但阶段的生产计划，否则就要制定多阶段深产计划。

本模型则仅考虑设备，工艺流程以及费用参数的情况下，通过线性规划来为企业求解最有生产方案。

I问题的提出：某厂生产三种产品I∏I I I每种产品要经过A、B两道工序加工。

设该厂有两种规格的设备能完成A工序，他们以A1、A2表示；有三种规格的设备能完成B工序，它们以B1、B2、B3表示，产品I可以在A、B任何一种规格设备上加工；产品∏可在任何一种规格的A设备上加工，但完成B工序时只能在B1设备上加工；产品I I I只能在A2与B2设备上加工。

已知各种机床设备的单件工时，原材料费，产品销售价格，各种设备有效台时以及满负荷操作时机床的设备费用，如下表所示，要求安排最优的生产计划，使厂方利润最大。

II问题分析：这个问题的目标是获利最大，有两个方面的因素，一是产品销售收入能否最大，二是设备费用能否最小。

我们要做的决策是生产计划，决策受到的限制有：原材料费，产品价格，各种设备有效台时以及满负荷操作时机床的设备费用。

显然这是一个多目标线性规划问题。

III问题假设1不允许出现半成品，即每件产品都必须经过两道工序。

2不考虑加工过程中的损失。

符号设定：设Z为净利润，Z1为产品销售纯收入，Z2为设备费用，iλ为权植，（i=1，2）且121=+λλ设经过工序A1、A2、B1、B2、B3加工的产品I 的数量依次为Xi1（i=1--5）；设经过工序A1、A2、B1、B2、B3加工的产品∏的数量依次为Xi2（i=1--5）；设经过工序A1、A2、B1、B2、B3加工的产品I I I 的数量依次为Xi3（i=1--5）。

数学建模模型 1 加工奶制品的生产计划

数学建模模型 1 加工奶制品的生产计划AA,问题以奶制品加工厂用牛奶生产两种奶制品，1桶牛奶可以12
A在设备甲上用12个小时加工成3公斤，或者在设备乙上用8小1
AAA,时加工成4公斤.根据市场需求，生产的全部能售出，且每212
AA公斤获利24元，每公斤获利16元。

现在加工厂每天能得到21
50桶牛奶的供应，每天正式工人总的劳动时间为480小时，并且
A，设备乙加工能力没有限制。

设备甲每天至多能加工100公斤1
试为该厂制定一个生产计划，使每天获利最大，并进一步讨论以一下3个附加问题:
1、若用35元可买到1桶牛奶，是否作这项投资,若投资，每天最多买多少桶牛奶?
2、若可以聘用临时工人以增加劳动时间，付给临时工人的工资最多是每小时几元?
A3、由于市场需求变化，每公斤的获利增加到 30元，是否1
改变生产计划,
AA,问题例1给出的两种奶制品的生产条件、利润，及工厂的“资12
源”限制全都不变。

为增加工厂的获利，开发了奶制品的深加工技
A术:用2小时和3元加工费，可将1公斤加工成0.8公斤高级奶1
ABBB制品，也可将1公斤加工成0.75公斤高级奶制品，每公斤2211
B能获利44元，每公斤能获利32元.试为该厂制定一个生产销售2
计划，使每天的净利润最大，并讨论以下问题:
1)若投资30元可以增加供应1桶牛奶，投资3元可以增加1小时劳动时间，是否做这些投资,若每天投资150元，可赚回多少,
BB,2)每公斤高级奶制品的获利经营有10%的波动，对制定的12
B生产销售计划有无影响,若每公斤的获利下降10%，计划应该变1 化吗,。