关于允许不允许缺货问题 数学建模

关于允许不允许缺货问题   数学建模
关于允许不允许缺货问题   数学建模

关于允许不允许缺货问题 1、问题分析

工厂生产需要定期地订购各种原料,商家销售要成批地购进各种商品。无论是原料或商品,都是一个怎样存贮的问题。存得少了无法满足需求,影响利润;存得太多,存贮费用就高。因此说存贮管理是降低成本、提高经济效益的有效途径和方法。根据存贮管理原理以及存贮费、订货费和缺货费的意义可知,为了保持一定的库存,要付出存贮费;为了补充库存,要付出订货费;当存贮不足发生缺货时,要付出缺货损失费。这三项费用之间是相互矛盾、相互制约的。存贮费与物资的数量和时间成正比,如降低存贮量,缩短存贮周期,自然会降低存贮费;但缩短存贮周期,就要增加订货次数,势必增大订货费支出;为了防止缺货现象的发生,就要增加安全库存量,这样在减少缺货损失费的同时,增大了存贮费的开支。

2、模型假设

为使研究模型简便,本文作如下假设:

1)在商品销售过程中,因为32C C ≤,则首先销售租借仓库中的商品,待被销售完后,再销售自己仓库中的商品,这样可以降低存贮费用。

2)每次到货补充商品的过程是瞬间完成的,不考虑交货时间的影响[1]。 3)商品间的销售不存在相关性,互不影响。

4)在计划时段初(0t =时刻),各种商品的总库存量为Q 。

基于以上假设,本存贮模型的总损失费用包括每次订货的定货费[2]、库存存贮费和因缺货而减少销售要造成损失费。

3、符号说明

表1 变量定义表

4、模型建立与求解

4.1问题1的解决

问题1允许商品缺货,所以单位周期内存在缺货和不缺货两种基本情况,如图1所示,因此分两种情况进行分析求解,最后进行综合讨论。

模型一:当

L

x r

时,如图2所示,商品缺货的周期存贮费用

通过对图2的分析,建立在0~T 时间段内的总损失费用的模型:

t

存贮量

Q

0Q L

t

贮量

Q

0Q L

()()()()13

1

3

120130240

t t T

t t E C C C Q t C Q rt Q dt C Q rt dt C Q rt dt

=++--+---???…

(1)

其中:r

Q Q t 01-=

r L Q t -=2 r Q

t =3 2T t x =+ ()E C =1C +102t Q C +

2

1

3C ()0Q Q -1

t +

212C 0Q (3t -1t )+2

4C ()r t T 2

3- 令W=1C +102t Q C +2

1

3C ()0Q Q -1

t +

2

1

2C 0Q (3t -1t ) 则()()2

2443 ()22C C r L E C W T t r W x r

=+-=+- 取L

x Z r

-

=, 总损失费用最小即平均损失费用最小:

()2

412 E (T)= =

W C rZ E C C Q T Z r

+????+ 令2434231

()()

()20()

C rZ t Z W C rZ dE C dZ t Z +-+==+ 也就是:24342 2 0W C rZt C rZ +-=

解得:3L

Z x r

==- 得到缺货情况下的最优订货点:

3L r x t Q rx *?=+=+ ?

…………………………(2) 模型二:当

L

x r

>时,如图3所示,商品不缺货的周期存贮费用

通过对图3的分析,建立了不缺货情况下0~T 时间段内的总损失费用的模型:

()()()1

1

12013020

t T

t E C C C Q t C Q rt Q dt C Q rt dt =++--+-?? (3)

即:()13201211

22

E C C (C C )(Q Q )t C T(Q L rx)=+--++-

其中r

Q Q t 01-=

,x r L

Q T +-= 令102312

1)t Q )(Q C (C C W --+=,则()21

2E C W C T(Q L rx)=++-

单位周期内的平均总费用为:

2222111()[()]()22C C E C T W C T Q L rx W Q L rx T T T r ??????=

=++-=+--????????

令'2222

()()

02[()]2C C d C WT W r dL T Q L rx -=+=+=-- 解得:22

2[()]rW

Q L rx C --=

L Q rx *=+ (4)

特殊情况:当

L

x r

=时,L rx *= 时间t

存贮量

Q

0Q L

12

T

图3 不缺货情况下的存贮量——时间图

模型三:

将模型一、模型二两种情况综合,其损失费用的数学期望为:

()()()0

()()L r

b a L x x r

E C E C P x E C P x ∞

===+∑∑

说明:()()a b C ,C E E 分别指符合模型一、模型二情况的单位周期内的总损失费用。

将(1)和(3)带入公式求得

()()()()()()1113131201302000120130240()()() ()L

L r

r

t T

b a t L x x x r

t t T

t t L x r

E C C P x C P x C C Q t C Q rt Q dt C Q rt dt P x C C Q t C Q rt Q dt C Q rt dt C Q rt dt P x ∞

===∞

=??=+=++--+-???

???+++--+---???

?∑∑∑??∑???

(5)

很明显0

()1x P x ∞

==∑,则周期T 内的总损失费用的一般模型为:

()()()()()()

1

3

1

3

120130240

L r

t t T

t t L

x x r

E C C C Q t C Q -rt -Q dt C Q rt dtP x C Q rt dtP x ∞

===+++---∑∑???

平均每天的损失费用为:

()

()()()()()()()()13

131201302400

20120301204011111()222L

r t t T t t L x x r L

r i L x x r E C C C Q t C Q -rt -Q dt C Q rt dtP x C Q rt dtP x T Q L L C C Q t C Q -Q t C Q L rx x P x C r x P x T r r ∞==∞==????

=+++---??????

??-??????

=++++-++- ? ???????

????

∑∑???∑∑ ()()()()()/0

/L r b

a

x x L r

E C E C p x E C p x ∞

===

+∑∑

经过求解得:

(

)()/0

/()L r

x x L L Q rE x x x ∞

*

===+-+∑

数学建模竞赛简介

数学建模竞赛简介 数学建模就是建立、求解数学模型的过程和方法,首先要通过分析主要矛盾,对各种实际问题进行抽象简化,并按照有关规律建立起变量,参数间的明确关系,即明确的数学模型,然后求出该数学问题的解,并通过一定的手段来验证解的正确性。 数学建模竞赛于1985年起源于美国,起初竞赛题目通常由工业部门、军事部门提出,然后由数学工作者简化或修正。1989年我国大学生开始参加美国大学生数学建模竞赛,1990年我国开始创办我国自己的大学生数学建模竞赛。1993年国家教委(现教育部)高教司正式发文,要求在全国普通高等学校中开展数学建模竞赛。从1994年开始,大学生数学建模竞赛成为教育部高教司和中国工业的应用数学学会共同主办,每年一届的,面向全国高等院校全体大学生的一项课外科技竞赛活动。2010年全国共有30省(市、自治区)九百多所院校一万多个队三万多名大学生参赛,成为目前全国高等学校中规模最大的课外科技活动。数学建模竞赛是教育主管部门主办的大学生三大竞赛之一。 现在的竞赛题目来源于更广泛的领域,都是各行各业的实际问题经过适当简化,提炼出来的极富挑战性的问题,每次两道题,学生任选一题,可以使用计算机、软件包,可以参阅任何资料(含上网参阅任何资料)。竞赛以三人组成的队为单位,三人之间通力合作,在三天三夜内完成一篇论文。不给论文评分,而是按论文的水平为四档:全国一等奖、全国二等奖、赛区一等奖,赛区二等奖,成功参赛奖。我校于2001年开始参加这项竞赛活动。多次获全国一等奖、二等奖、湖北赛区一等奖、二等奖。 数学建模竞赛活动培养了学生的创造力、应变能力、团队精神和拼搏精神,适应了21世纪经济发展和人才培养的挑战。不少参加过全国大学生数学建模竞赛的同学都深有感触,他们说:“参加这次活动是我们大学四年中最值得庆幸的一件事,我们真正体会这几年内学到了什么,自己能干什么。”“那不寻常的三天在我们记忆中留下了永恒的一瞬,真是一次参赛,终身受益。”团队精神贯穿在数学建模竞赛的全过程,它往往是成败的关键。有些参赛队员说:“竞赛使我们三个人认识到协作的重要性,也学会了如何协作,在建模的三天中,我们真正做到了心往一处想,劲往一处使,每个人心中想的就是如何充分发挥自己的才华,在短暂的时间内做出一份尽量完善的答卷。三天中计算机没停过,我们轮流睡觉、轮流工作、轮流吃饭,可以说是抓住了每一滴可以抓住的时间。”“在这不眠的三天中,我们真正明白了团结就是力量这个人生真谛,而这些收获,将会伴随我们一生,对我们今后的学习,工作产生巨大的影响。”

允许缺货的经济订货批量模型

允许缺货的经济订货批量模型 在有些情况下,存贮系统允许缺货现象存在。在存贮水平变为零以后,还要等一段时间后再去订货,此时,由于缺货就要带来一定的缺货损失费。但是,该存贮系统库存量比不允许缺货时要少,从而存贮费相对就可节省,同时,不必经常地去订货,也会使订购费用减少。当降低的成本大于造成的缺货经损失时,存贮系统自然就采取缺货的策略了。 这个存贮模型的基本假设前提是: (1)当库存量减少到零时,延迟一段时问再进行补充。但一旦进行补充,瞬时就能到货,补充一次性完成; (2)需求均匀连续,需求速率u 为常数,在订货周期t 内的需求量为ut ,每次订购批量Q ,ut Q =; (3)每次订购费a 相同,单位时间内单位货物的存贮费b 不变,单位货物的缺货费c 不变。 该模型的存贮状态变化如图10—3所示。 库存量 t t t 图10—3 如图所设,每一个订货周期t 内的最大缺货量为2Q ,实际进库量为1Q ,当进货时,每批的订购批量为 21Q Q Q += 在这里,我们假定采用“缺货预约”的办法:未能满足的需求量作为缺货予以登记,待进货后立即进行补偿。或者在实际问题中也可以如此处理:该存贮系统有一个安全库存量2Q (支付超存贮费,也即缺货损失费),一旦缺货就动用安全库存量2Q 。当进货时,被动用的安全库存量2Q 应该得到补偿。 同前面一个模型一样,我们设单位时间内存贮货物的总费用的平均值为函数f 。在订货周期t 内总费用为订货费、存贮费与缺货费之和。 根据假设,单位时间的订货费为eu + (a/t) 。 由图10—3可知,在订货周期t 内的存储量为一个三角形的面积:2/11t Q ,因此,单位时间内的存贮费为t t bQ 2/11。

数学建模期末试卷A及答案

2009《数学建模》期末试卷A 考试形式:开卷 考试时间:120分钟 姓名: 学号: 成绩: ___ 1.(10分)叙述数学建模的基本步骤,并简要说明每一步的基本要求。 2.(10分)试建立不允许缺货的生产销售存贮模型。 设生产速率为常数k ,销售速率为常数r ,k r <。 在每个生产周期T 内,开始一段时间(00T t ≤≤) 边生产边销售,后一段时间(T t T ≤≤0)只销售不 生产,存贮量)(t q 的变化如图所示。设每次生产开工 费为1c ,每件产品单位时间的存贮费为2c ,以总费用最小为准则确定最优周期T ,并讨论k r <<和k r ≈的情况。 3.(10分)设)(t x 表示时刻t 的人口,试解释阻滞增长(Logistic )模型 中涉及的所有变量、参数,并用尽可能简洁的语言表述清楚该模型的建模思想。 4.(25分)已知8个城市v 0,v 1,…,v 7之间有一个公路网(如图所示), 每条公路为图中的边,边上的权数表示通过该公路所需的时间. (1)设你处在城市v 0,那么从v 0到其他各城市,应选择什么路径使所需的时间最短 (2)求出该图的一棵最小生成树。 5.(15分)求解如下非线性规划: 6.(20分)某种合金的主要成分使金属甲与金属乙.经试验与分析, 发现这两种金属成分所占的百分比之和x 与合金的膨胀系数y 之间有一定的相关关系.先测试了12次, 得数据如下表: 的模型。 7.(10分)有12个苹果,其中有一个与其它的11个不同,或者比它们轻,或者比它们重,试用没有砝码的天平称量三次,找出这个苹果,并说明它的轻重情况。 《数学建模》模拟试卷(三)参考解答 1. 数学模型是对于现实世界的某一特定对象,为了某个特定目的,作出一些必要的简化和假设,运用适当的数学工具得到的一个数学结构。它或者能解释特定现象的现实状态,或者能预测对象的未来状态,或者能提供处理对象的最优决策或控制。 数学建模方法 一般来说数学建模方法大体上可分为机理分析和测试分析两种。 机理分析是根据客观事物特征的认识,找出反应内部机理的数量规律,建立的数学模型常有明确的物理意义。

数学建模常见评价模型简介

常见评价模型简介 评价类数学模型是全国数学建模竞赛中经常出现的一类模型,如2005年全国赛A题长江水质的评价问题,2008年B题高校学费标准评价体系问题等。主要介绍三种比较常用的评价模型:层次分析模型,模糊综合评价模型,灰色关联分析模型,以期帮助大家了解不同背景下不同评价方法的应用。 层次分析模型 层次分析法(AHP)是根据问题的性质和要求,将所包含的因素进行分类,一般按目标层、准则层和子准则层排列,构成一个层次结构,对同层次内诸因素采用两两比较的方法确定出相对于上一层目标的权重,这样层层分析下去,直到最后一层,给出所有因素相对于总目标而言,按重要性程度的一个排序。其主要特征是,它合理地将定性与定量决策结合起来,按照思维、心理的规律把决策过程层次化、数量化。 运用层次分析法进行决策,可以分为以下四个步骤: 步骤1 建立层次分析结构模型 深入分析实际问题,将有关因素自上而下分层(目标—准则或指标—方案或对象),上层受下层影响,而层内各因素基本上相对独立。 步骤2构造成对比较阵 对于同一层次的各元素关于上一层次中某一准则的重要性进行两两比较,借助1~9尺度,构造比较矩阵; 步骤3计算权向量并作一致性检验 由判断矩阵计算被比较元素对于该准则的相对权重,并进行一致性检验,若通过,则最大特征根对应的特征向量做为权向量。

步骤4计算组合权向量(作组合一致性检验) 组合权向量可作为决策的定量依据 通过一个具体的例子介绍层次分析模型的应用。 例(选择旅游地决策问题)如何在桂林、黄山、北戴河3个目的地中按照景色、费用、居住条件、饮食、旅途条件等因素进行选择。 步骤1 建立系统的递阶层次结构 将决策问题分为3个层次:目标层O,准则层C,方案层P;每层有若干元素,各层元素间的关系用相连的直线表示。

运筹学第九章存贮论

第九章 存贮论 一、问题的提出和分类: 1.目的:由于现实生活中经常发生供不应求或者供大于求的现象,于是人们在供应与需求者两个环节之间加上了存贮这一环节,一起到协调和缓和供和需之间的矛盾的作用。 2.存贮问题包括的基本要素及符号: 需求率D 、订货批量Q 、订货间隔期t 、订货提前期L 、生产速率P 、每次组织订货费用D C 、存贮物品所需费用P C 、短缺损失费S C 、单位时间(可以是一年,也可以是一个月等) 的平均总费用TC 、最大允许短缺量S 。 3.分类: 1、经济订货批量存贮模型 2、允许缺货的经济订货批量模型 3、不允许缺货的经济生产批量模型 4、允许缺货的经济生产批量模型 5、经济订购批量折扣模型 二.问题的求解 1.分析题意,判断所属的存贮模型; 2.根据各模型给出的公式带入数据进行求解. ①. 经济订货批量存贮模型(基本的EOQ 模型) 特点:订货提前期为零,不允许缺货 公式:订货批量P D * C D *C 2Q = ,单位时间的平均总费用D C C P D **2TC * = . ②.允许缺货的经济订货批量模型 特点:订货提前期为零,允许缺货 公式:订货批量S S P C C C *C D *C 2Q P D * ) (+= ,单位时间的平均总费用 S P S p D * C C C DC C 2TC += ,最大允许短缺量) C (C D C 2S S P S P D * += C C 。 ③.不允许缺货的经济生产批量模型 特点:订货提前期不为零,不允许缺货 公式:最佳生产批量) (P /D -1*C D *C 2Q P D * = ,单位时间的平均总费用 )/1(C C *D 2TC D p * P D -= ,最大库存量P D * C D/P) -D(1*C 2= S ,生产周

数学建模简介

数学建模简介 当需要从定量的角度分析和研究一个实际问题时,人们就要在深入调查研究、了解对象信息、作出简化假设、分析内在规律等工作的基础上,用数学的符号和语言作表述,也就是建立数学模型,然后用通过计算得到的结果来解释实际问题,并接受实际的检验。这个建立数学模型的全过程就称为数学建模。 数学建模的广泛应用 数学建模的应用逐渐变的广泛,数学建模大量用于一般工程技术领域,用于代替传统工程设计中的现场实验、物理模拟等手段;在高新科技领域,成为必不可少的工具,无论是在通信、航天、微电子、自动化都是创新工艺、开发新 产品的必要手段;在新的科研领域在用数学方法研究 其中的定量关系时,数学建模就成为首要的、关键的 步骤和这些学科发展和应用的基础。 将计算机技术和数学建模进行紧密结合,使得原 本抽象的数学模型生动具体的呈现在研究者面前,使 得问题得到更好的解决。 数学建模的分支——数据挖掘 数据挖掘(Data Mining,DM)是目前人工智能和数 据库领域研究的热点问题,所谓数据挖掘是指从数据库 的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值 的信息的非平凡过程。数据挖掘是一种决策支持过程, 它主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、 数据库、可视化技术等,高度自动化地分析企业的数据, 做出归纳性的推理,从中挖掘出潜在的模式,帮助决策 者调整市场策略,减少风险,做出正确的决策。 数据挖掘是通过分析每个数据,从大量数据中寻找其规律的技术,主要有数据准备、规律寻找和规律表示3个步骤。数据准备是从相关的数据源中选取所需的数据并整合成用于数据挖掘的数据集;规律寻找是用某种方法将数据集所含的规律找出来;规律表示是尽可能以用户可理解的方式(如可视化)将找出的规律表示出来。 数据挖掘的任务有关联分析、聚类分析、分类分析、异常分析、特异群组分析和演变分析,等等。

最新数学建模课后习题

第一章 课后习题6. 利用1.5节药物中毒施救模型确定对于孩子及成人服用氨茶碱能引起严重中毒和致命的最小剂量。 解:假设病人服用氨茶碱的总剂量为a ,由书中已建立的模型和假设得出肠胃中的药量为: )()0(mg M x = 由于肠胃中药物向血液系统的转移率与药量)(t x 成正比,比例系数0>λ,得到微分方程 M x x dt dx =-=)0(,λ (1) 原模型已假设0=t 时血液中药量无药物,则0)0(=y ,)(t y 的增长速度为x λ。由于治疗而减少的速度与)(t y 本身成正比,比例系数0>μ,所以得到方程: 0)0(,=-=y y x dt dy μλ (2) 方程(1)可转换为:t Me t x λ-=)( 带入方程(2)可得:)()(t t e e M t y λμμ λλ ----= 将01386=λ和1155.0=μ带入以上两方程,得: t Me t x 1386.0)(-= )(6)(13866.01155.0---=e e M t y t 针对孩子求解,得: 严重中毒时间及服用最小剂量:h t 876.7=,mg M 87.494=; 致命中毒时间及服用最小剂量:h t 876.7=,mg M 8.4694= 针对成人求解: 严重中毒时间及服用最小剂量:h t 876.7=,mg M 83.945= 致命时间及服用最小剂量:h t 876.7=,mg M 74.1987= 课后习题7. 对于1.5节的模型,如果采用的是体外血液透析的办法,求解药物中毒施救模型的血液用药量的变化并作图。

解:已知血液透析法是自身排除率的6倍,所以639.06==μu t e t x λ-=1100)(,x 为胃肠道中的药量,1386.0=λ )(6600)(t t e e t y λμ---= 1386.0,639.0,5.236)2(,1100,2,====≥-=-λλλu z e x t uz x dt dz t 解得:()2,274.112275693.01386.0≥+=--t e e t z t t 用matlab 画图: 图中绿色线条代表采用体外血液透析血液中药物浓度的变化情况。 从图中可以看出,采取血液透析时血液中药物浓度就开始下降。T=2时,血液中药物浓度最高,为236.5;当z=200时,t=2.8731,血液透析0.8731小时后就开始解毒。 第二章 1.用 2.4节实物交换模型中介绍的无差别曲线的概念,讨论以下的雇员和雇主之间的关系:

数学建模典型例题

一、人体重变化 某人的食量是10467焦/天,最基本新陈代谢要自动消耗其中的5038焦/天。每天的体育运动消耗热量大约是69焦/(千克?天)乘以他的体重(千克)。假设以脂肪形式贮存的热量100% 地有效,而1千克脂肪含热量41868焦。试研究此人体重随时间变化的规律。 一、问题分析 人体重W(t)随时间t变化是由于消耗量和吸收量的差值所引起的,假设人体重随时间的变化是连续变化过程,因此可以通过研究在△t时间内体重W的变化值列出微分方程。 二、模型假设 1、以脂肪形式贮存的热量100%有效 2、当补充能量多于消耗能量时,多余能量以脂肪形式贮存 3、假设体重的变化是一个连续函数 4、初始体重为W0 三、模型建立 假设在△t时间内: 体重的变化量为W(t+△t)-W(t); 身体一天内的热量的剩余为(10467-5038-69*W(t)) 将其乘以△t即为一小段时间内剩下的热量; 转换成微分方程为:d[W(t+△t)-W(t)]=(10467-5038-69*W(t))dt; 四、模型求解 d(5429-69W)/(5429-69W)=-69dt/41686 W(0)=W0 解得: 5429-69W=(5429-69W0)e(-69t/41686) 即: W(t)=5429/69-(5429-69W0)/5429e(-69t/41686) 当t趋于无穷时,w=81; 二、投资策略模型 一、问题重述 一家公司要投资一个车队并尝试着决定保留汽车时间的最佳方案。5年后,它将卖出所有剩余汽车并让一家外围公司提供运输。在策划下一个5年计划时,这家公司评估在年i 的开始买进汽车并在年j的开始卖出汽车,将有净成本a ij(购入价减去折旧加上运营和维修成本)ij

附录:全国大学生数学建模竞赛简介

全国大学生数学建模竞赛简介 全国大学生数学建模竞赛(China Undergraduate Mathematical Contest in Modeling,简称CUMCM)是由国家教育部高等教育司和中国工业与应用数学学会联合举办的,在全国高校中规模最大的课外科技活动之一. 其竞赛宗旨是:创新意识、团队精神、重在参与、公平竞争. 本竞赛每年9月(一般在中旬某个周末的星期五至下周星期一共3天,72小时)举行,竞赛面向全国大专院校的学生,不分专业(但竞赛分本科、专科两组,本科组竞赛所有大学生均可参加,专科组竞赛只有专科生(包括高职、高专生)可以参加).同学们可以向本校教务部门咨询,如有必要也可直接与全国竞赛组委会或各省(市、自治区)赛区组委会联系. 全国大学生数学建模竞赛章程(2008年)第一条总则 全国大学生数学建模竞赛(以下简称竞赛)是教育部高等教育司和中国工业与应用数学学会共同主办的面向全国大学生的群众性科技活动,目的在于激励学生学习数学的积极性,提高学生建立数学模型和运用计算机技术解决实际问题的综合能力,鼓励广大学生踊跃参加课外科技活动,开拓知识面,培养创造精神及合作意识,推动大学数学教学体系、教学内容和方法的改革. 第二条竞赛内容 竞赛题目一般来源于工程技术和管理科学等方面经过适当简化加工的实际问题,不要求参赛者预先掌握深入的专门知识,只需要学过高等学校的数学课程.题目有较大的灵活性供参赛者发挥其创造能力.参赛者应根据题目要求,完成一篇包括模型的假设、建立和求解、计算方法的设计和计算机实现、结果的分析和检验、模型的改进等方面的论文(即答卷).竞赛评奖以假设的合理性、建模的创造性、结果的正确性和文字表述的清晰程度为主要标准. 第三条竞赛形式、规则和纪律 1.全国统一竞赛题目,采取通讯竞赛方式,以相对集中的形式进行. 2.竞赛每年举办一次,一般在某个周末前后的三天内举行. 3.大学生以队为单位参赛,每队3人(须属于同一所学校),专业不限.竞赛分本科、专科两组进行,本科生参加本科组竞赛,专科生参加专科组竞赛(也可参加本科组竞赛),研究生不得参加.每队可设一名指导教师(或教师组),从事赛前辅导和参赛的组织工作,但在竞赛期间必须回避参赛队员,不得进行指导或参与讨论,否则按违反纪律处理. 4.竞赛期间参赛队员可以使用各种图书资料、计算机和软件,在国际互联网上浏览,

建立不允许缺货的生产销售存贮模型

2.建立不允许缺货的生产销售存贮模型。设生产速率为常数为常数k,x 销售速率为常数r,k>r。在每个生产周期T内,开始的一段时间(0

一个周期内的费用为 002210()()T T T c c q t dt c q t dt c =++??,即()2200221()22r T T k r T c c c c --=++。每天的平均费用为 ()212c r k r T c c T K -=+ (1) (1)式是这个模型的目标函数。 三.模型求解 求T 使(1)式的c 最小。容易看出()()00k r T T T r -=-。代入可得使c(T) 达到最小值的周期 *T = 四.讨论。 当k 》r 时,*T =类似不考虑生产的情况。 当k ≈r 时,*T →+∞,由于产量与需求量相当,无法产生贮存量。 7.要在雨中从一处沿直线跑到另一处,若雨速为常数且方向不变,试建立数学模型讨论是否跑得越快,淋雨量越少。 将人体简化成一个长方体,高a=1.5m(颈部以下),宽b=0.5m,厚c=0.2m.设跑步距离d=1000m,跑步最大速度vm=5m/s ,雨速u=4m/s ,降雨量w=2cm/h,记跑步速度为v.按以下步骤进行讨论:

数学建模期末试卷A及答案

. . .( ?分)叙述数学建模的基本步骤,并简要说明每一步的基本要求。 ???模型准备:首先要了解问题的实际背景,明确题目的要求,收集各种必要的信息。 ???模型假设:为了利用数学方法,通常要对问题做出必要的、合理的假设,使问题的主要特征凸现出来,忽略问题的次要方面。 ???模型构成:根据所做的假设以及事物之间的联系,构造各种量之间的关系,把问题化为数学问题,注意要尽量采用简单的数学工具。 ?模型求解:利用已知的数学方法来求解上一步所得到的数学问题,此时往往还要作出进一步的简化或假设。 ???模型分析:对所得到的解答进行分析,特别要注意当数据变化时所得结果是否稳定。 ???模型检验:分析所得结果的实际意义,与实际情况进行比较,看是否符合实际,如果不够理想,应该修改、补充假设,或重新建模,不断完善。 ???模型应用:所建立的模型必须在实际应用中才能产生效益,在应用中不断改进和完善。 .( ?分)试建立不允许缺货的生产销售存贮模型。 设生产速率为常数k ,销售速率为常数r ,k r <。 在每个生产周期T 内,开始一段时间(00T t ≤≤) 边生产边销售,后一段时间(T t T ≤≤0)只销售不 生产,存贮量)(t q 的变化如图所示。设每次生产开工 费为1c ,每件产品单位时间的存贮费为2c ,以总费用最小为准则确定最优周期T ,并讨论k r <<和k r ≈的情况。 单位时间总费用k T r k r c T c T c 2)()(21-+=,使)(T c 达到最小的最优周期 )(2T 21*r k r c k c -=。

当k r <<时,r c c 21*2T =,相当于不考虑生产的情况;当k r ≈时,∞→*T ,因为产量被售量抵消,无法形成贮存量。 .( ?分)设)(t x 表示时刻t 的人口,试解释阻滞增长(????????)模型 ?????=-=0)0()1(x x x x x r dt dx m 中涉及的所有变量、参数,并用尽可能简洁的语言表述清楚该模型的建模思想。 t ——时刻; )(t x ——t 时刻的人口数量; r ——人口的固有增长率; m x ——自然资源和环境条件所能容纳的最大人口数量; 0x ——初始时刻的人口数量 人口增长到一定数量后,增长率下降的原因:资源、环境等因素对人口增长的阻滞作用。 且阻滞作用随人口数量增加而变大,从而人口增长率)(x r 是人口数量)(t x 的的减函数。 假设)(x r 为)(t x 的线性函数: )0,0()(>>-=s r sx r x r , 其中,r 称为人口的固有增长率,表示人口很少时(理论上是0=x )的增长率。 当m x x =时人口不再增长,即增长率0)(=m x r ,代入有m x r s =,从而有 ???? ? ?-=m x x r x r 1)(, 根据 ?●??◆?人口模型,有

数学建模例题及解析

。 例1差分方程—-资金的时间价值 问题1:抵押贷款买房——从一则广告谈起 每家人家都希望有一套(甚至一栋)属于自己的住房,但又没有足够的资金一次买下,这就产生了贷款买房的问题。先看一下下面的广告(这是1991年1月1日某大城市晚报上登的一则广告),任何人看了这则广告都会产生许多疑问,且不谈广告中没有谈住房面积、设施等等,人们关心的是:如果一次付款买这栋房要多少钱呢?银行贷款的利息是多少呢?为什么每个月要付1200元呢?是怎样算出来的?因为人们都知道,若知道了房价(一次付款买房的价格),如果自己只能支付一部分款,那就要把其余的款项通过借贷方式来解决,只要知道利息,就应该可以算出五年还清每月要付多少钱才能按时还清贷款了,从而也就可以对是否要去买该广告中所说的房子作出决策了。现在我们来进行数学建模。由于本问题比较简单无需太多的抽象和简化。 a。明确变量、参数,显然下面的量是要考虑的: 需要借多少钱,用记; 月利率(贷款通常按复利计)用R记; 每月还多少钱用x记; 借期记为N个月。 b.建立变量之间的明确的数学关系。若用记第k个月时尚欠的款数,则一个月后(加上利息后)欠款 , 不过我们又还了x元所以总的欠款为 k=0,1,2,3, 而一开始的借款为.所以我们的数学模型可表述如下 (1) c. (1)的求解。由

(2)这就是之间的显式关系。 d.针对广告中的情形我们来看(1)和(2)中哪些量是已知的。N=5年=60个月,已知;每月还款x=1200元,已知A.即一次性付款购买价减去70000元后剩下的要另外去借的款,并没有告诉你,此外银行贷款利率R也没告诉你,这造成了我们决策的困难.然而,由(2)可知60个月后还清,即,从而得 (3) A和x之间的关系式,如果我们已经知道银(3)表示N=60,x=1200给定时0 A。例如,若R=0.01,则由(3)可算得行的贷款利息R,就可以算出0 53946元。如果该房地产公司说一次性付款的房价大于70000十53946=123946元的话,你就应自己去银行借款。事实上,利用图形计算器或Mathematica这样的 数学软件可把(3)的图形画出来,从而可以进行估算决策。以下我们进一步考虑下面两个问题。 注1问题1标题中“抵押贷款”的意思无非是银行伯你借了钱不还,因而要你用某种不动产(包括房子的产权)作抵押,即万一你还不出钱了,就没收你的不动产。 例题1某高校一对年青夫妇为买房要用银行贷款60000元,月利率0.01,贷款期25年=300月,这对夫妇希望知道每月要还多少钱,25年就可还清。假设这对

数学建模的介绍

一、数学建模的意义 数学建模是一种数学的思考方法,是运用数学的语言和方法,通过抽象、简化建立能近似刻画并"解决"实际问题的一种强有力的数学手段。 数学建模就是用数学语言描述实际现象的过程。这里的实际现象既包涵具体的自然现象比如自由落体现象,也包涵抽象的现象比如顾客对某种商品所取的价值倾向。这里的描述不但包括外在形态,内在机制的描述,也包括预测,试验和解释实际现象等内容。 我们也可以这样直观地理解这个概念:数学建模是一个让纯粹数学家(指只懂数学不懂数学在实际中的应用的数学家)变成物理学家,生物学家,经济学家甚至心理学家等等的过程。 数学模型一般是实际事物的一种数学简化。它常常是以某种意义上接近实际事物的抽象形式存在的,但它和真实的事物有着本质的区别。要描述一个实际现象可以有很多种方式,比如录音,录像,比喻,传言等等。为了使描述更具科学性,逻辑性,客观性和可重复性,人们采用一种普遍认为比较严格的语言来描述各种现象,这种语言就是数学。使用数学语言描述的事物就称为数学模型。有时候我们需要做一些实验,但这些实验往往用抽象出来了的数学模型作为实际物体的代替而进行相应的实验,实验本身也是实际操作的一种理论替代。 应用数学去解决各类实际问题时,建立数学模型是十分关键的一步,同时也是十分困难的一步。建立教学模型的过程,是把错综复杂的实际问题简化、抽象为合理的数学结构的过程。要通过调查、收集数据资料,观察和研究实际对象的固有特征和内在规律,抓住问题的主要矛盾,建立起反映实际问题的数量关系,然后利用数学的理论和方法去分析和解决问题。这就需要深厚扎实的数学基础,敏锐的洞察力和想象力,对实际问题的浓厚兴趣和广博的知识面。数学建模是联系数学与实际问题的桥梁,是数学在各个领械广泛应用的媒介,是数学科学技术转化的主要途径,数学建模在科学技术发展中的重要作用越来越受到数学界和工程界的普遍重视,它已成为现代科技工作者必备的重要能力之。为了适应科学技术发展的需要和培养高质量、高层次科技人才,数学建模已经在大学教育中逐步开展,国内外越来越多的大学正在进行数学建模课程的教学和参加开放性的数学建模竞赛,将数学建模教学和竞赛作为高等院校的教学改革和培养高层次的科技人才的个重要方面,现在许多院校正在将数学建模与教学改革相结

数学建模-不允许缺货的贮存模型

不允许缺货的贮存模型 摘要:本文通过建立两个模型,解决在及时满足市场需求的前提下如何设置贮存周期和贮存量使一次性订购费最少问题. 第一个模型是建立在一边生产一边销售的条件下. 第二个模型在建立只销售不生产条件下. 通过模型的建立及微分法求解可知,当生产周期满足T =. 关键词:微分法 不允许缺货 总费用 正文 1 问题的复述 建立不允许缺货的生产销售贮存模型.设生产速率为常数k ,销售速率为常数r ,k>r.在每个生产周期T 内,开始的一段时间(0>r 和k r ≈的情况. 2 模型假设 生产能力有限大,当贮存量降为零时,立即再生产 产品的市场需求量不变 产品每天需求量为常数r ~ 每次生产准备费为1C ,每天每件产品贮存费为2 C 一周期的总费用为C ,每天的平均费为C

3 模型的建立 在开始的一段时间(0>r 时,1 22C T C r = 当k r ≈时,T →∞此时产量与销售互相抵消,无法形成周期

关于允许不允许缺货问题 数学建模

关于允许不允许缺货问题 1、问题分析 工厂生产需要定期地订购各种原料,商家销售要成批地购进各种商品。无论是原料或商品,都是一个怎样存贮的问题。存得少了无法满足需求,影响利润;存得太多,存贮费用就高。因此说存贮管理是降低成本、提高经济效益的有效途径和方法。根据存贮管理原理以及存贮费、订货费和缺货费的意义可知,为了保持一定的库存,要付出存贮费;为了补充库存,要付出订货费;当存贮不足发生缺货时,要付出缺货损失费。这三项费用之间是相互矛盾、相互制约的。存贮费与物资的数量和时间成正比,如降低存贮量,缩短存贮周期,自然会降低存贮费;但缩短存贮周期,就要增加订货次数,势必增大订货费支出;为了防止缺货现象的发生,就要增加安全库存量,这样在减少缺货损失费的同时,增大了存贮费的开支。 2、模型假设 为使研究模型简便,本文作如下假设: 1)在商品销售过程中,因为32C C ≤,则首先销售租借仓库中的商品,待被销售完后,再销售自己仓库中的商品,这样可以降低存贮费用。 2)每次到货补充商品的过程是瞬间完成的,不考虑交货时间的影响[1]。 3)商品间的销售不存在相关性,互不影响。 4)在计划时段初(0t =时刻),各种商品的总库存量为Q 。 基于以上假设,本存贮模型的总损失费用包括每次订货的定货费[2]、库存存贮费和因缺货而减少销售要造成损失费。 3、符号说明 表1 变量定义表

4、模型建立与求解 4.1问题1的解决 问题1允许商品缺货,所以单位周期内存在缺货和不缺货两种基本情况,如图1所示,因此分两种情况进行分析求解,最后进行综合讨论。 模型一:当 L x r 时,如图2所示,商品缺货的周期存贮费用 通过对图2的分析,建立在0~T 时间段内的总损失费用的模型: t 存贮量 Q 0Q L t 存 贮量 Q 0Q L

数学建模题目及其答案(疾病诊断)

数学建模疾病的诊断 现要你给出疾病诊断的一种方法。 胃癌患者容易被误诊为萎缩性胃炎患者或非胃病者。从胃癌患者中抽 取5人(编号为1-5),从萎缩性胃炎患者中抽取5人(编号为6-10),以及非胃病者 中抽取5人(编号为11-15),每人化验4项生化指标:血清铜蓝蛋白( X)、 1 蓝色反应( X)、尿吲哚乙酸(3X)、中性硫化物(4X)、测得数据如表1 2 所示: 表1. 从人体中化验出的生化指标 根据数据,试给出鉴别胃病的方法。

论文题目:胃病的诊断 摘要 在临床医学中,诊断试验是一种诊断疾病的重要方法。好的诊断试验方法将对临床诊断的正确性和疾病的治疗效果起重要影响。因此,对于不同疾病不断发现新的诊断试验方法是医学进步的重要标志。传统的诊断试验方法有生化检测、DNA检测和影像检测等方法。而本文则通过利用多元统计分析中的判别分析及SPSS软件的辅助较好地解决了临床医学中胃病鉴别的问题。在临床医学上,既提高了临床诊断的正确性,又对疾病的治疗效果起了重要效果,同时也减轻了病人的负担。 判别分析是在分类确定的条件下,根据某一研究对象的各种特征值判别其类型归属问题的一种多变量统计分析方法。 其基本原理是按照一定的判别准则,建立一个或多个判别函数,用研究对象的大量资料确定判别函数中的待定系数,并计算判别指标。 首先,由判别分析定义可知,只有当多个总体的特征具有显著的差异时,进行判别分析才有意义,且总体间差异越大,才会使误判率越小。因此在进行判别分析时,有必要对总体多元变量的均值进行是否不等的显著性检验。 其次,利用判别分析中的费歇判别和贝叶斯判别进行判别函数的建立。 最后,利用所建立的判别函数进行回判并测得其误判率,以及对其修正。 本文利用SPSS软件实现了对总体间给类变量的均值是否不等的显著性检验并根据样本建立了相应的费歇判别函数和贝叶斯判别函数,最后进行了回判并测得了误判率,从而获得了在临床诊断中模型,给临床上的诊断试验提供了新方法和新建议。 关键词:判别分析;判别函数;Fisher判别;Bayes判别 一问题的提出 在传统的胃病诊断中,胃癌患者容易被误诊为萎缩性胃炎患者或非胃病患者,为了提高医学上诊断的准确性,也为了减少因误诊而造成的病人死亡率,必须要找出一种最准确最有效的诊断方法。为诊断疾病,必须从人体中提取4项生化指标进行化验,即血

数学建模课程简介

《数学建模》课程简介 20053025 数学建模 4.5 Mathematical Modeling 4-1 预修要求:微积分、线性代数 面向对象:竺可桢学院工程高级班 内容简介: 本课程以物理、生态、环境、医学、管理、经济、信息技术等领域的一些典型实例为背景,阐述如何通过建立数学模型的方法来研究、解决实际问题的基本方法和技能。开设本课程的目的是,在传授知识的同时,通过典型建模实例的分析和参加建模实践活动,培养和增强学生自学能力、创新素质。参加数学建模课的学习,应自己动手解决一、二个实际问题,以求在实际参与中获取真知。 本课程包括一定学时的讨论班,学生可利用课外时间自己参与建模实践活动并自愿参加由指导教师组织的讨论班活动。选修本课程的本科生经双向选择还有机会参加全国大学生数学建模竞赛(每年约90人)和美国大学生数学建模竞赛(每年为21人)。 推荐教材或参考书: “数学建模”,杨启帆、谈之奕、何勇编著,浙江大学出版社出版,2006年7月 《数学建模》教学大纲 20053025 数学建模 4.5 Mathematical Modeling 4-1 预修要求:微积分、线性代数 面向对象:竺可桢学院工程高级班 一、教学目的与基本要求: 通过典型数学模型分析和课外建模实践,使学生基本掌握运用数学知识建立数学模型来研究科研问题或实际课题的基本技能与基本技巧,本课程教学除传授知识外还要求学生在实际建模中注意培养和提高自身的能力,以便提高自己的综合素质与实际本领。 二、主要内容及学时分配: 1.数学建模概论,3学时 2.初等模型,8学时:舰艇的汇合,双层玻璃的功效,崖高的估算,经验模型,参数 识别,量纲分析法建模,方桌问题、最短路径与最速方案等 3.微分方程建模,14学时:马尔萨斯模型和罗杰斯蒂克模型,为什么要用三级火箭发 射人造卫星,药物在体内的分布,传染病模型,捕食系统的P-P模型,双种群生态 系统研究等

数学建模-不允许缺货的贮存模型

数学建模-不允许缺货 的贮存模型 -CAL-FENGHAI-(2020YEAR-YICAI)_JINGBIAN

不允许缺货的贮存模型 摘要:本文通过建立两个模型,解决在及时满足市场需求的前提下如何设置贮存周期和贮存量使一次性订购费最少问题. 第一个模型是建立在一边生产一边销售的条件下. 第二个模型在建立只销售不生产条件下. 通过模型的建立及微分法求解可知,当生产周期满足T =. 关键词:微分法 不允许缺货 总费用 正文 1 问题的复述 建立不允许缺货的生产销售贮存模型.设生产速率为常数k ,销售速率为常数r ,k>r.在每个生产周期T 内,开始的一段时间(0>r 和k r ≈的情况. 2 模型假设 2.1 生产能力有限大,当贮存量降为零时,立即再生产 2.2 产品的市场需求量不变 2.3 产品每天需求量为常数r 2.4 每次生产准备费为1C ,每天每件产品贮存费为2C 2.4 一周期的总费用为C ,每天的平均费为C 3 模型的建立

3.1 在开始的一段时间(0>r 时,1 22C T C r = 当k r ≈时,T →∞此时产量与销售互相抵消,无法形成周期

线性规划与数学建模简介

第十三章线性规划与数学建模简介 【授课对象】理工类专业学生 【授课时数】6学时 【授课方法】课堂讲授与提问相结合 【基本要求】1、了解数学模型的基本概念、方法、步骤; 2、了解线性规划问题及其数学模型; 3、了解线性规划问题解的性质及图解法. 【本章重点】线性规划问题. 【本章难点】线性规划问题、线性规划问题解的性质、图解法. 【授课内容】 本章简要介绍数学建模的基本概念、方法、步骤,并以几个典型线性规划问题为例,介绍构建数学模型的方法及其解的性质。 §1 数学建模概述 一、数学建模 数学建模是构造刻划客观事物原型的数学模型并用以分析、研究和解决实际问题的一种科学方法。运用这种科学方法,必须从实际问题出发,遵循从实践到认识再实践的认识规律,围绕建模的目的,运用观察力、想象力的抽象概括能力,对实际问题进行抽象、简化,反复探索,逐步完善,直到构造出一个能够用于分析、研究和解决实际问题的数学模型。因此,数学建模是一种定量解决实际问题的创新过程。 二、数学模型的概念

模型是人们对所研究的客观事物有关属性的模拟。例如在力学中描述力、 量和加速度之间关系的牛顿第二定律F=ma就是一个典型的(数学)模型。一般地,可以给数学模型下这样的定义:数学模型是磁于以部分现实世界为一定目的而做的抽象、简化的数学结构。 通俗而言,数学模型是为了一定目的对原型所作的一种抽象模拟,它用数学式子,数学符号以及程序、图表等描述客观事物的本质特征与内在联系。 三建立数学模型的方法和步骤 建立数学模型没有固定模式。下面介绍一下建立模型的大体过程: 1.建模准备 建模准备是确立建模课题的过程。这类课题是人们在生产和科研中为了使 认识和实践过一步发展必须解决的问题。因此,我们首先要发现这类需要解决的实际问题。其次要弄清所解决问题的目的要求并着手收集数据。进行建模筹划,组织必要的人力、物力等,确立建模课题。 2.模型假设 作为建模课题的实际问题都是错综复杂的、具体的。如果不对这些实际问题进行抽象简化,人们就无法准确把握它的本质属性,而模型假设就是根据建模的目的对原型进行抽象、简化,抓住反映问题本质属性的主要因素,简化掉那些非本质的次要因素。有了这些假设,就可以在相对简单的条件下,弄清各因素之间的关系,建立相应的模型。 合理的假设是建立理想模型的必要条件和基本保证。如果假设是合理的,则模型切合实际,能解决实际问题;如果假设不合理中或过于简化,则模型与实际情况不符或部分相符,就解决不了问题,就要修改假设,修改模型。 3.构造模型

关于允许不允许缺货问题

1、问题分析 工厂生产需要定期地订购各种原料,商家销售要成批地购进各种商品。无论是原料或商品,都是一个怎样存贮的问题。存得少了无法满足需求,影响利润;存得太多,存贮费用就高。因此说存贮管理是降低成本、提高经济效益的有效途径和方法。根据存贮管理原理以及存贮费、订货费和缺货费的意义可知,为了保持一定的库存,要付出存贮费;为了补充库存,要付出订货费;当存贮不足发生缺货时,要付出缺货损失费。这三项费用之间是相互矛盾、相互制约的。存贮费与物资的数量和时间成正比,如降低存贮量,缩短存贮周期,自然会降低存贮费;但缩短存贮周期,就要增加订货次数,势必增大订货费支出;为了防止缺货现象的发生,就要增加安全库存量,这样在减少缺货损失费的同时,增大了存贮费的开支。 2、模型假设 为使研究模型简便,本文作如下假设: 1)在商品销售过程中,因为32C C ≤,则首先销售租借仓库中的商品,待被销售完后,再销售自己仓库中的商品,这样可以降低存贮费用。 2)每次到货补充商品的过程是瞬间完成的,不考虑交货时间的影响[1]。 3)商品间的销售不存在相关性,互不影响。 4)在计划时段初(0t =时刻),各种商品的总库存量为Q 。 基于以上假设,本存贮模型的总损失费用包括每次订货的定货费[2]、库存存贮费和因缺货而减少销售要造成损失费。 3、符号说明 表1 变量定义表

4、模型建立与求解 4.1问题1的解决 问题1允许商品缺货,所以单位周期内存在缺货和不缺货两种基本情况,如图1所示,因此分两种情况进行分析求解,最后进行综合讨论。 模型一:当 L x r 时,如图2所示,商品缺货的周期存贮费用 通过对图2的分析,建立在0~T 时间段内的总损失费用的模型: t 存贮量 Q Q L t 存 贮量 Q Q L

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