农业生产规划模型数学建模

农业生产规划模型数学建模
农业生产规划模型数学建模

长江学院

课程设计报告课程设计题目:农业生产规划模型

姓名1:袁珍珍学号: 08354230 姓名2:倪美丹学号: 08354213 姓名3:阮鹏娟学号: 08354216 专业土木工程

班级083542

指导教师邱淑芳

2010年4月11号

摘要:

通过对题目的分析可以看出本题是关于线性规划的问题,解决此类问题要找出决策变量,目标函数,约束条件等,在解题中我们建立了两种模型,通过比较来使问题更加的具有科学性。

中国是一个农业大国,农民的生产生活可以直接影响到国家的经济,优化农业生产模型是一个不可忽视的问题。本题就是研究了农民在农业生产中种植农作物和养殖畜牧业的生产规划问题。以现有标准为参考,采用假设分析法提出了优化模型,计算出农民在农业生产中合理规划农作物的种植和畜牧业养殖的分配问题。让拥有有限经济实力和有限土地的农民,在有限的投资和有限的土地限制下,可以按照不同季节合理安排种植业和畜牧业的劳动时间,更可用赋予时间进行多项劳动,从而可以在规定的劳动力和劳动时间内收获最大净收益。这不仅可以发展我国的农业,更可使农民富裕起来,从而缩小了我国的贫富差距,对我国的经济发展有着重大促进作用。本文根据题目给出的数据和条件,假设出必要未知量,再列出必要方程式,运用Lingo等数学软件分析提出合理的数学模型。

关键字:

线性规划、数学建模、Lingo、农业生产、合理分配、最大净收益

阐述题目

某农户拥有100亩土地和25000元可供投资,每年冬季(9月份中旬至来年5月中旬),该家庭的成员可以贡献 3500h的劳动时间,而夏季为4000h。如果这些劳动时间有赋予,该家庭中的年轻成员将去附近的农场打工,冬季每小时元,夏季每小时元。

现金收入来源于三种农作物(大豆、玉米和燕麦)以及两种家禽(奶牛和母鸡)。农作物不需要付出投资,但每头奶牛需要400元的初始投资,每只母鸡需要3元的初始投资,每头奶牛需要使用亩土地,并且冬季需要付出100h劳动时间,夏季付出50h劳动时间,该家庭每年产生的净现金收入为450元;每只母鸡的对应数字为:不占用土地,冬季,夏季,年净现金收入元。养鸡厂房最多只能容纳3000只母鸡,栅栏的大小限制了最多能饲养32偷奶牛。

根据估计,三种农作物每种植一亩所需要的劳动时间和收入如下表所示。建立数学模型,帮助确定每种农作物应该种植多少亩,以及奶牛和母鸡应该各蓄养多少,使年净现金收入最大。

模型条件假设

1)只有在劳动力有剩余时才能出去在农场打工,即追求在土地和资金资源充分利用下获取最大年净现金收入,同时在这基础上如果还有劳动力剩余则出去打工,保证土地的利用;

2)上述数据能正确反映实际生产,在养殖和种植过程中成本能够保持不变,同时最后的年净收入能保持不变;

3)养殖奶牛和母鸡的数量是整数只;种植大豆、玉米和燕麦每项的土地是整数亩;而打工时间也是整数个小时;

4)在生产过程中不考虑物价起落、自然灾害和流行性动物流感等无法估计的灾害;

分析数据

年净现金收入来源A:家禽的养殖和农作物的种植;B:剩余劳动力在附近农场打工所得。

1)为了便于A项的年净现金收入的分析,现在将一只奶牛、一只母鸡、一亩大豆、一亩玉米、一亩燕麦生产需要的土地,资金投入,冬季劳动时间,夏季劳动时间,年净现金收入列表如下(表1):

2)A 项收入的约束条件: a .土地使用不超过100亩; b 资金投入不超过25000元; c .奶牛养殖数量不超过32只; d .母鸡的养殖不超过3000只; e .冬季劳动时间不超过3500h ; f .夏季劳动时间不超过4000h ;

3)现在B 项收入的相应数据(表2)

4)B 项收入的约束条件:

a .只有在A 项收入满足最大的情况下,如果有劳动力剩余则出去打工,获取额外收入。

建立模型

1)

i

A 代表养殖家禽和种植农作物的项目编号,0A

为养殖奶牛的项目,1

A 为养殖母鸡的项目,2A 为种植大豆的项目,3A

为种植玉米的项目,4A 为种植燕

麦的项目。

i B 代表冬季和夏季打工的项目编号,

B 为冬季打工的项目,1B 为夏

季打工的项目。设总的年净收入为R ,家禽和农作物的总年净收入1R ,剩余劳动力打工所得总年净收入2R ,建立总模型如下:

max R =1R +2R

2)设xi 为项目

i

A 的养殖数量或种植亩数,H 为资金总数,L 为土地总数,

Tw 为冬季总共劳动时间,Ts 为夏季总共劳动时间,i l 为项目i A 所需的土地,i s 为

项目i A 的所需的夏季劳动时间,i w 为项目i A

的所需冬季劳动时间,mi 表示项目

Ai 的投资数量上限,i c 为项目i A 的投入资金、i b 为项目i A

的所获得年净收入

则家禽和农作物的总年净收入:1R =∑=4

i i

i x b ,资金总额约束:H

x

c i i

i

≤∑=4

,土地

总数约束:L

x

l i i

i

≤∑=4

,冬季劳动时间约束:Tw

x

w i i

i

≤∑=4

,夏季劳动时间约束:Ts

x

s i i

i ≤∑=4

,各项目的养殖和种植上限:

)

4,3,2,1,0(=≤i m x i i ,从而建立关于1

R 的模型:

max 1R =∑=4

i i

i x b

H

x

c i i

i ≤∑=4

0 L

x

l i i

i ≤∑=4

Tw

x

w i i

i ≤∑=4

Ts

x

s i i

i

≤∑=40

4

,3,2,1,0,=

4

,3,2,1,0,=∈i N x i

3)再设有一组)4,3,2,1,0(=i X i (i X 为i

A 的养殖数量或种植亩数)能使家禽

和农作物的总年净收入1R 达到最大,则可设w t

表示冬季总剩余劳动时间,s t 表

示夏季总剩余劳动时间,w f 为冬季劳动一小时的收入,s f

为夏季打工一小时的

收入,i y 为i B 的投入时间,则一年后出去打工所得总年净收入:2R =1

0y f y f s w +,冬季总剩余劳动时间约束:

∑=-=4

i i

i w X w Tw t ,夏季总剩余劳动时间约束:

∑=-=4

0i i

i s X s Ts t 。冬季劳动时间约束:w t y ≤≤00,夏季劳动时间约束:

s

t y ≤≤10则可建立关于2R 的模型: max 2R =1

0y f y f s w +

∑=-=4

0i i

i w X w Tw t

∑=-=4

0i i

i s X s Ts t

w t y ≤≤00

s

t y ≤≤10

1

,0,=∈i N y i

4)综上所述:故总的年净收入R=1R+2R达到最大

当1R和2R都达到最大时,农户所获得的年净收入最大。

模型求解

1)应用Lindo软件,所编程序如下:

max=450*x0+*x1+175*x2+300*x3+120*x4; !土地上的家禽养殖和农作物的种

植的年净收入目标函数;

*x0+x2+x3+x4<=100; !总的土地约束; 400*x0+3*x1<=25000; !总的资金的约束;

100*x0+*x1+20*x2+35*x3+10*x4<=3500; !冬季总共劳动时间约束;

50*x0+*x1+30*x2+75*x3+40*x4<=4000; !夏季总共劳动时间约束;

x0<=32; !奶牛养殖限制;

x1<=3000; !母鸡养殖限制;

@gin(x0); !奶牛数取整;

@gin(x1); !母鸡数取整;

@gin(x2); !大豆亩数取整;

@gin(x3); !玉米亩数取整;

@gin(x4); !燕麦亩数取整;

f1=3500-(100*x0+*x1+20*x2+35*x3+10*x4); !冬季剩余劳动力时间;

f2=4000-(50*x0+*x1+30*x2+75*x3+40*x4); !夏季剩余劳动力时间;

s0=450*x0; !奶牛净收入;

s1=*x1; !母鸡净收入;

s2=175*x2; !大豆净收入;

s3=300*x3; !玉米净收入;

s4=120*x4; !燕麦净收入;

r2=*y0+7*y1; !剩余劳动力获得的年净收入;

y0<=f1; !限制冬季打工时间;

y0>f1-1; !;

y1<=f2; !限制夏季打工时间; y1>f2-1; !;

z=r2+450*x0+*x1+175*x2+300*x3+120*x4; !一年总的净收入;

@gin(y0); !冬季打工时间取整;

@gin(y1); !夏季打工时间取整;

end !结束;

2)程序输入运行所得结果

Global optimal solution found.

Objective value:

Objective bound:

Infeasibilities:

Extended solver steps: 18

Total solver iterations: 1101

Variable Value Reduced Cost

X0

X1

X2

X3

X4

F1

F2

S0

S1

S2

S3

S4

R2

Y0

Y1

Z Row Slack or Surplus Dual Price

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

17

18

19

20

3)求得结果,如表3所示

过高的和养殖时间过长,所以没有养殖奶牛。虽然每只母鸡的年净收入是最小的,但它不需要土地,投入成本低,养殖时间短,所以母鸡的养殖数量相当大,相对来说在同样的资源下家禽的的养殖价值小于弄农作物的种植价值,,所以农作物的种植土地,能种植100亩,而在三种农作物中,花费同样的时间,大豆的净收入最大,因此93亩全部种植大豆,其次为玉米。为了最大的利用劳动力剩余时间创造收入,可将冬季和夏天剩余劳动时间都去打工。

2)如果劳动力不是束缚在土地上,即去打工的优先级等同于土地上的家禽养殖和农作物的种植,打工的劳动力不是剩余劳动力。

则模型可改为如下所示

总的年净收入为R =∑=4

0i i

i

x

b +

1

0y f y f s w +

H

x

c i i

i ≤∑=4

L

x

l i i

i ≤∑=4

Tw

x

w i i

i

≤∑=4

0 Ts

x

s i i

i ≤∑=4

∑=-≤4

0i i

i x w Tw y

∑=-≤4

1i i

i x s Ts y

4

,3,2,1,0,=

4

,3,2,1,0,=∈i N x i

1

,0,=∈i N y i

应用Lindo 软件包,以题中所给数据为例,所编程序为:

max=450*x0+*x1+175*x2+300*x3+120*x4+r2; !一年总净收入目标函数;

*x0+x2+x3+x4<=100; !总的土地约束;

400*x0+3*x1<=25000; !总的资金的约束; 100*x0+*x1+20*x2+35*x3+10*x4<=3500; !冬季总共劳动时间约束;

50*x0+*x1+30*x2+75*x3+40*x4<=4000; !夏季总共劳动时间约束;

x0<=32; !奶牛养殖限制;

x1<=3000; !母鸡养殖限制;

@gin(x0); !奶牛数取整;

@gin(x1); !母鸡数取整;

@gin(x2); !大豆亩数取整;

@gin(x3); !玉米亩数取整;

@gin(x4); !燕麦亩数取整; y0<=3500-(100*x0+*x1+20*x2+35*x3+10*x4); !冬季剩余劳动力时间;

y1<=4000-(50*x0+*x1+30*x2+75*x3+40*x4); !夏季剩余劳动力时间;

s0=450*x0; !奶牛净收入;

s1=*x1; !母鸡净收入;

s2=175*x2; !大豆净收入;

s3=300*x3; !玉米净收入;

s4=120*x4; !燕麦净收入;

r2=*y0+7*y1; !剩余劳动力获得的年净收入;

@gin(y0); !冬季打工时间取整;

@gin(y1); !夏季打工时间取整;

s5=*y0; !冬季打工净收入;

s6=7*y1;

end !结束

程序输入运行所得结果为:

Global optimal solution found.

Objective value:

Objective bound:

Infeasibilities:

Extended solver steps: 0

Total solver iterations: 6

Variable Value Reduced Cost

X0

X1

X2

X3

X4

R2

Y0

Y1

S0

S1

S2

S3

S4

S5

S6

Row Slack or Surplus Dual Price

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

17 求的结果如表4:

结果分析

比较表4和表3,我们知道养殖家禽和农作物的种植收入远不如出去打工,因此现在的农村的青年人大多数都是出去打工。同时我们也应该看到尽管打工相对农业生产来说收入较高,但是如果所有的农村青年都出去打工的话我们的土地将荒芜,我国是一个农业大国,如果像这个样子我国的经济必然会受到影响,因此国家应采取三农政策等措施,提高各种农作物和各种家禽的价格,使农民对自己的土地具有强烈的归属感,在不耽误农业生产的同时利用赋予时间进行另外的劳动,这样可以增加农民的经济收入,就等于促进我国的经济发展,对缩小我国贫富差距也是有非常大的促进作用的。

模型评价

优点:a 解题思路清晰,采用的模型合理。

b能够与生产生活联系,从另一个侧面反映中国的国情,从而运用到国家的政策法规中。

c 在解答的时候有自己特殊的见解,从题目所给的条件中挖出一些隐含的条件。

缺点:问题的分析都是在理想的条件中进行的,还不能真正的反映事实,只能是提供一个参考。

参考文献:

[1]《数学建模论文》

Denjinxiao 2010年4月10日

[2]《目前我国农民收入的特点、成因及对策分析》

佚名年4月10日

东华理工大学长江学院

课程设计评分表

学生姓名:袁珍珍、倪美丹、阮鹏娟班级: 083542 学号: 08354230 、 08354213 、 08354216

课程设计题目:农业生产规划模型

数学建模之减肥问题的数学模型

数学建模之减肥问题的 数学模型 Document serial number【KKGB-LBS98YT-BS8CB-BSUT-BST108】

东北大学秦皇岛分校 数学模型课程设计报告 减肥问题的数学建模 学院数学与统计学院 专业信息与计算科学 学号5133117 姓名楚文玉 指导教师张尚国刘超 成绩 教师评语: 指导教师签字: 2016年01月09日

摘要 肥胖已成为公众日益关注的卫生健康问题. 肥胖是与目前严重危害人类健康疾病,如糖尿病、高血压、冠心病、血脂异常、胆囊疾病、痛风、骨关节病、阻塞性睡眠呼吸暂停、某些癌症等的发病有明显相关的危险因素之一. 但是实际情况却是人们不会理性的对待自己的身体状况,经常使用一些不健康的方式减肥,到最后适得其反,给自己的身体造成很大的伤害. 本文特别的从数学模型的角度来考虑和认识问题,通过该模型的建立,科学的解释了肥胖的机理,引导群众合理科学的减肥. 本文建立了减肥的数学模型,从数学的角度对有关身体肥胖的规律做进一步的探讨和分析. 在研究此问题时,体重的实时变化数据是我们研究的核心数据,这就会使我们联系到变量的变化率或导数,这样所得到变量之间的关系式就是微分方模型. 微分方程模型反映的是变量之间的间接关系,因此,在研究体重,能量与运动之间的关系时,得到直接关系就得求解微分方程. 本文利用了微分方程模型求解减肥的实际问题,根据基本规律写出了平衡关系式 [()()][()()]t t t D A B R t t ωωω+?-=-+? 再利用一定的转换条件进行转化为简单明了的式子,求解出模型关系式 然后根据建立的模型表达式来解决一些实际的减肥问题,给出数学模型所能解答的一些实际建议. 关键字: 微分方程模型 能量守恒 能量转换系数 1 问题重述 课题的背景 随着社会的进步和发展,人们的生活水平在不断提高,饮食营养摄入量的改善和变化、生活方式的改变,使得肥胖成了社会关注的一个问题. 为此,联合国世界卫生组织曾颁布人体体重指数(简记BMI ):体重(单位:kg )除以身高(单位:m )的平方,规定BMI 在至25为正常,大于25为超重,超过30则为肥胖.据悉我国有关机构针对东方人的特点,拟将上述规定中的25改为24,30改为29.无论从健康的角度,是从审美的角度,人们越来越重视减肥,大量的减肥机构和商品出现,不少自感肥胖的

减肥问题的数学模型

减肥问题的数学模型 一、 问题的提出 现今社会,随着物质生活水平的提高,肥胖已成为困扰人们身体健康的一大疾病,减肥已日趋大众化。如何有效地,健康地减肥成为一个亟待解决的问题。下面本文从减肥机理的角度出发建立合理的数学模型来解决这个问题。 二、 问题的分析 肥胖困扰着很大一部分人群。如何耗去多余的脂肪,提高身体健康质量,成为人们的共识。本题要求我们从减肥的机理角度出发说明怎样有效地减肥。 根据生物知识,减肥就是要消耗体内多余的脂肪,也即把多余的脂肪转化为能量释放出来。实际上,我们吃的食物都是以能量的形式被人体吸收,当摄入能量为λE 时,减肥效果取决于能量的消耗E 。若E λE ?,他的能量消耗大于摄入,将达到减肥的目的;若E λE =,他的体重将维持原状;若E λE ?,则他不但不能减肥,反而会增胖。 每日摄入能量的来源有:碳水化合物、蛋白质和脂肪,设它们被消化后产生的热量为Q i =i i m λ(i=1,2,3)(其中i i m ,λ分别为上述三种物质的燃烧值和摄入质量)。则摄入的总能量为E λ=∑=3 1i i i m λ 每日消耗的能量E=1.1×(Q 0+Q P ),而Q 0=W Q ω,Q P =Q 0k ,k =∑=4 1 j j j k ω 故E=1.1×WQ ω(1+∑=4 1 j j j k ω) 从而,我们比较λE 与E 的大小,可以得出体重的变化。 三、 问题的假设: (1) 燃烧相同质量的人体各部位脂肪产生的热量相同。 (2) 同一人在一段时间内每天各种强度活动所占比例一定。

(3) 人体健康状况良好,体内的生理活动稳定。 四、 符号说明: E ——— 每天消耗的能量 E λ———正常人体每天摄入的能量 m i ————每天摄入的碳水化合物、蛋白质、脂肪的质量 i λ(I=1,2,3)——单位质量的碳水化合物、蛋白质、脂肪燃烧放出的热量。 W ——减肥前的体重(单位:斤) Q 0——人体基础代谢需要的基本热量 Q p ——体力活动所需要的热量 Q ω——人体单位体重基础代谢需要的基本热量 k j (j=1,2,3,4)——各类型活动的活动强度系数(极轻、轻、中、重) j ω(j=1,2,3,4)——每天各强度活动所占比例(∑=4 1 j j w =1) m ? ——自身脂肪变化的质量 五、 模型的建立与求解 在问题的分析中我们已得出: E λ= ∑=3 1i i i m λ (i=1,2,3) E=1.1×Q ωW (1+∑=4 1j j j k ω) (j=1,2,3,4) 因而我们有 m ? = 3 λλE E -= 3 4 1 3 1 ) 1(1.1λλ∑∑==+-j j j w i i i w k Q m 下面我们分三种情形: (1) 0??m 即E E ?λ时,结果是人体增胖 (2) 0=?m 即E=E λ时,维持原状不变。

数学建模 线性规划模型

数学建模线性规划模型 数学建模教案,线性规划模型 一、问题的提出 在生产管理和经营活动中经常提出一类问题,即如何合理地利用有限的人力、物力、财力等资源,以便得到最好的经济效果。 例1 若需在长为4000mm的圆钢上,截出长为698mm和518mm两种毛坯,问怎样截取才能使残料最少, 初步分析可以先考虑两种“极端”的情况: (1)全部截出长为698mm的甲件,一共可截出 EQ F(4000,698) ?5件,残料长为510mm。 (2)全部截出长为518mm的乙件,一共可截出 EQ F(4000,518) ?7件,残料长为374mm。由此可以想到,若将 x个甲件和y 个乙件搭配起来下料,是否可能使残料减少,把截取条件数学化地表示出来就是: 698 x + 518y ? 4000 x ,y都是非负整数 目标是使:z = EQ F(698x + 518y,4000) (材料利用率)尽可能地接近或等于1。(尽可能地大) 该问题可用数学模型表示为: 目标函数 : max z = EQ F(698x + 518y,4000) 满足约束条件: 698 x + 518y ? 4000 , (1) x ,y都是非负整数 . (2) 例2 某工厂在计划期内要安排生产I 、II两种产品,已知生产单位产品所需的设备台数及A、B两种原料的消耗,如下表所示。

I II 设备 1 2 8台数 原材料A 4 0 16kg 原材料B 0 4 12kg 该工厂每生产一件产品I可获利 2 元,每生产一件产品II可获利 3 元,问应如何安排生产计划使工厂获利最多, 这问题可以用以下的数学模型来描述:设 x, x分别表示在计划期内产品I、II 的产量。 1 2 因为设备的有效台数为8 ,这是一个限制产量的条件,所以在确定I 、II的产量时,要考虑不超过设备的有效台数,即可用不等式表示为: x + 2x ? 8 . 1 2同理,因原材料A 、B的限量,可以得到以下不等式: 4 x ? 16 1 4 x ? 12. 2 该工厂的目标是在不超过所有资源限量的条件下,如何确定产量x、x以得到最大 1 2的利润。若用 z 表示利润,这时z = 2x + 3 x。综上所述,该计划问题可用数学模型表 1 2 示为: 目标函数 : max z = 2x + 3 x 1 2 满足约束条件: x + 2x ? 8 1 2 4 x ? 16 1 4 x ? 12. 2

数学建模(教案)第一章--线性规划

数学建模 第一章 线性规划 §1 线性规划 在人们的生产实践中,经常会遇到如何利用现有资源来安排生产,以取得最大经济效益的问题。此类问题构成了运筹学的一个重要分支—数学规划,而线性规划(Linear Programming 简记LP)则是数学规划的一个重要分支。自从1947年G. B. Dantzig 提出求解线性规划的单纯形方法以来,线性规划在理论上趋向成熟,在实用中日益广泛与深入。特别是在计算机能处理成千上万个约束条件和决策变量的线性规划问题之后,线性规划的适用领域更为广泛了,已成为现代管理中经常采用的基本方法之一。 1.1 线性规划的实例与定义 例1 某机床厂生产甲、乙两种机床,每台销售后的利润分别为4000元与3000元。生产甲机床需用B A 、机器加工,加工时间分别为每台2小时和1小时;生产乙机床需用C B A 、、三种机器加工,加工时间为每台各一小时。若每天可用于加工的机器时数分别为A 机器10小时、B 机器8小时和C 机器7小时,问该厂应生产甲、乙机床各几台,才能使总利润最大? 上述问题的数学模型:设该厂生产1x 台甲机床和2x 乙机床时总利润最大,则21,x x 应满足 (目标函数) 2134m ax x x z += (1) s.t. ( 约 束 条 件 ) ?????? ?≥≤≤+≤+0 ,781022122 121x x x x x x x (2) 这里变量21,x x 称之为决策变量,(1)式被称为问题的目标函数,(2)中的几个不等式是问题的约束条件,记为s.t.(即subject to)。

上述即为一规划问题数学模型的三个要素。由于上面的目标函数及约束条件均为线性函数,故被称为线性规划问题。 总之,线性规划问题是在一组线性约束条件的限制下,求一线性目标函数最大或最小的问题。 在解决实际问题时,把问题归结成一个线性规划数学模型是很重要的一步,但往往也是困难的一步,模型建立得是否恰当,直接影响到求解。而选取适当的决策变量,是我们建立有效模型的关键之一。 1.2 线性规划的Matlab 标准形式 线性规划的目标函数可以是求最大值,也可以是求最小值,约束条件的不等号可以是小于号也可以是大于号。为了避免这种形式多样性带来的不便,Matlab 中规定线性规划的标准形式为 b Ax x c x T ≤ that such min 其中c 和x 为n 维列向量,b 为m 维列向量,A 为n m ?矩阵。 例如线性规划 b Ax x c x T ≥ that such max 的Matlab 标准型为 b Ax x c x T -≤-- that such min 1.3 线性规划问题的解的概念 一般线性规划问题的标准型为 ∑==n j j j x c z 1min (3) ∑==≤n j i j ij m i b x a 1,,2,1 s.t.Λ (4) 可行解 满足约束条件(4)的解),,,(21n x x x x Λ=,称为线性规划问题的可行解,而使目标函数(3)达到最小值的可行解叫最优解。

关于减肥计划的数学模型

2011第一学期数学建模选修课期末作业 名称:减肥计划 学号:1008054311 系别:计算机系 姓名:宛笛 上课时间:周四晚上 是否下学期上课:是

减肥计划 摘要:近年来,随着人们生活水平的提高,肥胖现象也日趋普遍,越来越多的人开始关注和解决肥胖问题,与此同时,各类减肥食品充斥市场,却达不到好的效果,或者不能维持,有的还会对消费者的身体带来一定损害. 本文中,我们建立了节食与运动的模型,通过控制饮食和适当的运动,在不伤害身体的前提下,达到减轻体重并维持下去的目标. 关键字:肥胖节食运动不伤害减轻体重 1问题重述 当今社会,人们对于健康越来越重视,而肥胖也成为困扰很多人的健康问题,肥胖者通过各种方式减肥,但很多人收效甚微,本文通过制定合理的节食和运动计划科学的直到肥胖者减肥. 2 问题分析 (1) 体重变化由体内能量守恒破坏引起; (2)人体通过饮食(吸收热量)引起体重增加; (3)代谢和运动(消耗热量)引起体重减少 3符号说明 1)K: 表示第几周; 2)ω(k):表示第k周的体重; 3)C(k):表示第k周吸收的热量; 4)α:表示热量转换系数[α =1/8000(kg/kcal)]; 5)β:表示代谢消耗系数(因人而异); 6) β’:表示通过运动代谢消耗系数在原有的基础上增加,即可表为β’=β+β1, β1有运动形式和时间决定. 4模型假设 1)体重增加正比于吸收的热量——每8000千卡增加体重1千克; 2)代谢引起的体重减少正比于体重——每周每公斤体重消耗200千卡 ~ 320千卡(因人而异),相当于70千克的人每天消耗2000千卡 ~ 3200千卡; 3)运动引起的体重减少正比于体重,且与运动形式有关; 4)为了安全与健康,每周体重减少不宜超过1.5千克,每周吸收热量不要小于10000千卡。 5 减肥计划 事例:某甲体重100千克,目前每周吸收20000千卡热量,体重维持不变。现欲减肥至75千克。 1)在不运动的情况下安排一个两阶段计划。 第一阶段:每周减肥1千克,每周吸收热量逐渐减少,直至达到下限(10000千卡); 第二阶段:每周吸收热量保持下限,减肥达到目标 2)若要加快进程,第二阶段增加运动,试安排计划。 3)给出达到目标后维持体重的方案。

数学建模线性规划

线性规划 1.简介: 线性规划是运筹学中研究较早、发展较快、应用广泛、方法较成熟的一个重要分支,它是辅助人们进行科学管理的一种数学方法.在经济管理、交通运输、工农业生产等经济活动中,提高经济效果是人们不可缺少的要求,而提高经济效果一般通过两种途径:一是技术方面的改进,例如改善生产工艺,使用新设备和新型原材料.二是生产组织与计划的改进,即合理安排人力物力资源. 线性规划所研究的是:在一定条件下,合理安排人力物力等资源,使经济效果达到最好.规划问题。一般地,求线性目标函数在线性约束条件下的最大值或最小值的问题,统称为线性线性约束条件的解叫做可行解,由所有可行解组成的集合叫做可行域。 (x)都是线性函数,则该模型称为在优化模型中,如果目标函数f(x)和约束条件中的g i 线性规划。 2.线性规划的3个基本要素 (1)决策变量 (2)目标函数f(x) (x)≤0称为约束条件) (3)约束条件(g i 3.建立线性规划的模型 (1)找出待定的未知变量(决策变量),并用袋鼠符号表示他们。 (2)找出问题中所有的限制或者约束,写出未知变量的线性方程或线性不等式。

(3)找到模型的目标或判据,写成决策变量的线性函数,以便求出其最大值或最小值。以下题为例,来了解一下如何将线性规划用与实际的解题与生活中。 生产计划问题 某工厂生产甲乙两种产品,每单位产品消耗和获得的利润如表 试拟订生产计划,使该厂获得利润最大 解答:根据解题的三个基本步骤 (1)找出未知变量,用符号表示: 设甲乙两种产品的生产量分别为x 1与x 2 吨,利润为z万元。 (2)确定约束条件: 在这道题目当中约束条件都分别为:钢材,电力,工作日以及生产量不能为负的限制 钢材:9x 1+5 x 2 ≤360, 电力:4x 1+5 x 2 ≤200, 工作日:3x 1+10 x 2 ≤300, x 1≥0 ,x 2 ≥0, (3)确定目标函数: Z=7x 1+12 x 2

数学建模MATLAB算法大全第02章 整数规划

-16- 第二章 整数规划 §1 概论 1.1 定义 规划中的变量(部分或全部)限制为整数时,称为整数规划。若在线性规划模型中,变量限制为整数,则称为整数线性规划。目前所流行的求解整数规划的方法,往往只适用于整数线性规划。目前还没有一种方法能有效地求解一切整数规划。 1.2 整数规划的分类 如不加特殊说明,一般指整数线性规划。对于整数线性规划模型大致可分为两类: 1o 变量全限制为整数时,称纯(完全)整数规划。 2o 变量部分限制为整数的,称混合整数规划。 1.2 整数规划特点 (i ) 原线性规划有最优解,当自变量限制为整数后,其整数规划解出现下述情况: ①原线性规划最优解全是整数,则整数规划最优解与线性规划最优解一致。 ②整数规划无可行解。 例1 原线性规划为 21min x x z += 0,0, 5422121≥≥=+x x x x 其最优实数解为:4 5 min ,45,021===z x x 。 ③有可行解(当然就存在最优解),但最优解值变差。 例2 原线性规划为 21min x x z += 0,0, 6422121≥≥=+x x x x 其最优实数解为:2 3 min ,23,021===z x x 。 若限制整数得:2min ,1,121===z x x 。 (ii ) 整数规划最优解不能按照实数最优解简单取整而获得。 1.3 求解方法分类: (i )分枝定界法—可求纯或混合整数线性规划。 (ii )割平面法—可求纯或混合整数线性规划。 (iii )隐枚举法—求解“0-1”整数规划: ①过滤隐枚举法; ②分枝隐枚举法。 (iv )匈牙利法—解决指派问题(“0-1”规划特殊情形)。 (v )蒙特卡洛法—求解各种类型规划。 下面将简要介绍常用的几种求解整数规划的方法。 §2 分枝定界法 对有约束条件的最优化问题(其可行解为有限数)的所有可行解空间恰当地进行系统搜索,这就是分枝与定界内容。通常,把全部可行解空间反复地分割为越来越小的子集,称为分枝;并且对每个子集内的解集计算一个目标下界(对于最小值问题),这称为定界。在每次分枝后,凡是界限超出已知可行解集目标值的那些子集不再进一步分枝,

数学建模减肥计划

减肥计划——节食与运动 摘要:肥胖已成为公众日益关注的卫生健康问题。肥胖是与目前严重危害人类健康疾病,如糖尿病、高血压、冠心病、血脂异常、胆囊疾病、痛风、骨关节病、阻塞性睡眠呼吸暂停、某些癌症等的发病有明显相关的危险因素之一。但是实际情况确是违禁广告屡禁不止。之所以造成这种情况的原因很多,但是有一个重要原因就是科学素质低,不知道应该从生理机理,特别是从数学模型的角度来考虑和认识问题。数学模型的优点是科学的解释了肥胖的机理,引导群众合理科学的减肥。 关键词:减肥饮食合理运动 一、问题重述 联合国世界卫生组织颁布的体重指数(简记BMI)定义为体重(单位:kg)除以身高(单位:m)的平方,规定BMI在18.5至25为正常,大于25为超重,超过30则为肥胖。据悉,我国有关机构对东方人的特点,拟将上述规定中的25改为24,30改为29。 在国人初步过上小康生活以后,不少自感肥胖的人纷纷奔向减肥食品的柜台。可是大量事实说明,多数减肥食品达不到减肥的目标,或者即使能减肥一时,也难以维持下去。许多医生和专家的意见是,只有通过控制饮食和适当的运动,才能在不伤害身体的条件下,达到减轻体重并维持下去的目的。 肥胖是与目前严重危害人类健康疾病,如糖尿病、高血压、冠心病、血脂异常、胆囊疾病、痛风、骨关节病、阻塞性睡眠呼吸暂停、某些癌症等的发病有明显相关的危险因素之一。肥胖也是身体健康的晴雨表,反映着体内多方面的变化。很多人在心理上害怕自己变得肥胖,追求苗条,因而减肥不仅是人们经常听到的话题,更有人花很多的时间和金钱去付诸实践的活动,从而也就造成了各种减肥药、器械和治疗方法的巨大的市场。各种假药或对身体有害的药品和治疗方法、夸大疗效的虚假广告等等就应运而生了,对老百姓造成了不应有的伤害。 情况的严重使得国家广电总局、新闻出版总署等不得不发出通知,命令所有电视台自2006年8月1日起停止播出丰胸、减肥等产品的电视购物节目。但是实际情况确是违禁广告屡禁不止。之所以造成这种情况的原因很多,但是有一个重要原因就是科学素质低,不知道应该从生理机理,特别是从数学模型的角度来考虑和认识问题。 二、模型分析

数学建模实验答案数学规划模型二

实验05 数学规划模型㈡(2学时) (第4章数学规划模型) 1.(求解)汽车厂生产计划(LP,整数规划IP)p101~102 (1) (LP)在模型窗口中输入以下线性规划模型 max z = 2x1 + 3x2 + 4x3 . + 3x2 + 5x3≤ 600 280x1 + 250x2 + 400x3≤ 60000 x1, x2, x3≥ 0 并求解模型。 ★(1) 给出输入模型和求解结果(见[101]): model: TITLE汽车厂生产计划(LP); !文件名:; max=2*x1+3*x2+4*x3; *x1+3*x2+5*x3<600; 280*x1+250*x2+400*x3<60000; end (2) (IP)在模型窗口中输入以下整数规划模型 max z = 2x1 + 3x2 + 4x3 . + 3x2 + 5x3≤ 600 280x1 + 250x2 + 400x3≤ 60000 x1, x2, x3均为非负整数

并求解模型。 LINGO函数@gin见提示。 ★(2) 给出输入模型和求解结果(见[102]模型、结果):model: TITLE汽车厂生产计划(IP); !文件名:; max=2*x1+3*x2+4*x3; *x1+3*x2+5*x3<600; 280*x1+250*x2+400*x3<60000; @gin(x1); @gin(x2); @gin(x3);!将x1,x2,x3限定为整数; end 2.(求解)原油采购与加工(非线性规划NLP,LP且IP)p104~107 模型: 已知 ? ? ? ? ? ≤ ≤ + ≤ ≤ + ≤ ≤ = ) 1500 1000 ( 6 3000 ) 1000 500 ( 8 1000 ) 500 0( 10 ) ( x x x x x x x c 注:当500 ≤x≤ 1000时,c(x) = 10 × 500 + 8( x– 500 ) = (10 – 8 ) × 500 + 8x

数学建模减肥

数学建模论文 学院:理学院 专业:物理10-1 题目:运动与摄食减肥问题班级:10-1 姓名:黄首亚 2012年03月29日

1.题目:运动与摄食减肥问题 2.摘要 随着社会的进步和发展,人们的生活水平不断提高。由于饮食营养摄入量的不断改善和提高,“肥胖”已经成为全社会关注的一个重要的问题。减肥的方法也有很多。如何正确对待减肥是我们必须考虑的问题。于是了解减肥的机理成为关键。背景材料: 根据中国生理科学会修订并建议的我国人民的每日膳食指南可知: (1)每日膳食中,营养素的供给量是作为保证正常人身体健康而提出的膳食质量标准。如果人们在饮食中摄入营养素的数量低于这个数量,将对身体产生不利的影响。 (2)人体的体重是评定膳食能量摄入适当与否的重要标志。 (3)人们热能需要量的多少,主要决定于三个方面:维持人体基本代谢所需的能量、从事劳动和其它活动所消耗的能量以及食物的特殊动力作用(将食物转化为人体所需的能量)所消耗的能量。 (4)一般情况下,成年男子每一千克体重每小时平均消耗热量为4200焦耳。 (5)一般情况下,食用普通的混合膳食,食物的特殊动力作用所需要的额外的能量消耗相当于基础代谢的10%。 3.问题重述 随着人们的生活水平的日渐提高,饮食营养摄入的不断改善和提高“,

肥胖”已成为全社会关注的一个重要问题,肥胖无论从审美或健康的角度,都严重地威胁到人们,各种减肥食品、药物或是健美中心如雨后春笋般出现,现在我们也利用减肥的基本原理以及在减肥过程中应注意的问题利用科学的原理,组建一个减肥的数学模型,从数学的角度对有关的规律做进一步的探讨和分析。所以我们可以通过引入人的体重与时间的函数关系,建立了一个微分方程模型,采用离散化方法,以天为单位,从数学的角度解决了每天的饮食摄入量、运动强度与体重的关系,以探索减肥的科学方法。 4.模型假设 (1) 人体的脂肪是存储和提供能量的主要方式,而且也是减肥的主要目标。对于一个成年人来说体重主要由三部分组成:骨骼、水和脂肪。骨骼和水大体上可以认为是不变的,我们不妨以人体脂肪的重量作为体重的标志。已知脂肪的能量转换率为100%,每千克脂肪可以转换为4.2×107焦耳的能量。记D=4.2×107焦耳/千克,称为脂肪的能量转换系数。 (2)人体的体重仅仅看成是时间t的函数w(t),而与其他因素无关,这意味着在研究减肥的过程中,我们忽略了个体间的差异(年龄、性别、健康状况等)对减肥的影响。 (3)体重随时间是连续变化的,即w(t)是连续函数且充分光滑,因此可以认为能量的摄取和消耗是随时发生的。 (4)不同的活动对能量的消耗是不同的,例如:体重分别为50千克和100千克的人都跑1000米,所消耗的能量显然是不同的。可见,活

数学建模-线性规划

-1- 第一章线性规划 §1 线性规划 在人们的生产实践中,经常会遇到如何利用现有资源来安排生产,以取得最大经济 效益的问题。此类问题构成了运筹学的一个重要分支—数学规划,而线性规划(Linear Programming 简记LP)则是数学规划的一个重要分支。自从1947 年G. B. Dantzig 提出 求解线性规划的单纯形方法以来,线性规划在理论上趋向成熟,在实用中日益广泛与深入。特别是在计算机能处理成千上万个约束条件和决策变量的线性规划问题之后,线性 规划的适用领域更为广泛了,已成为现代管理中经常采用的基本方法之一。 1.1 线性规划的实例与定义 例1 某机床厂生产甲、乙两种机床,每台销售后的利润分别为4000 元与3000 元。 生产甲机床需用A、B机器加工,加工时间分别为每台2 小时和1 小时;生产乙机床 需用A、B、C三种机器加工,加工时间为每台各一小时。若每天可用于加工的机器时 数分别为A 机器10 小时、B 机器8 小时和C 机器7 小时,问该厂应生产甲、乙机床各几台,才能使总利润最大? 上述问题的数学模型:设该厂生产1 x 台甲机床和2 x 乙机床时总利润最大,则1 2 x , x 应满足 (目标函数)1 2 max z = 4x + 3x (1) s.t.(约束条件) ?? ? ?? ? ? ≥ ≤ + ≤ + ≤ , 0 7 8 2 10 1 2 2 1 2 1 2 x x x x x x x (2) 这里变量1 2 x , x 称之为决策变量,(1)式被称为问题的目标函数,(2)中的几个不等式是问题的约束条件,记为s.t.(即subject to)。由于上面的目标函数及约束条件均为线性

数学建模(整数规划)

整数规划模型

实际问题中 x x x x f z Max Min T n "),(),()(1==或的优化模型 m i x g t s i ",2,1,0)(..=≤x ~决策变量f (x )~目标函数g i (x )≤0~约束条件 多元函数决策变量个数n 和数 线性规划条件极值约束条件个数m 较大最优解在可行域学 规 非线性规划解 的边界上取得划 整数规划

Programming +Integer 所有变量都取整数,称为纯整数规划;有一部分取整数,称为混合整数规划;限制取0,1称为0‐1型整数规划。 型整数规划

+整数线性规划 max(min) n z c x =1j j j n =∑1 s.t. (,) 1,2,,ij j i j a x b i m =≤=≥=∑"12 ,,,0 () n x x x ≥"且为整数 或部分为整数

+例:假设有m 种不同的物品要装入航天飞机,它们的重量和体积分别为价值为w j 和v j ,价值为c j ,航天飞机的载重量和体积限制分别为W 和V ,如何装载使价值最大化? m 1?1 max j j j c y =∑ 1 0j j y =?被装载 s.t. m j j v y V ≤∑0 j ?没被装载1 j m =1 j j j w y W =≤∑ 0 or 1 1,2,,j y j m =="

(Chicago)大学的Linus Schrage教授于1980年美国芝加哥(Chi)Li S h 前后开发, 后来成立LINDO系统公司(LINDO Systems Inc.),网址:https://www.360docs.net/doc/d36826647.html, I)网址htt//li d LINDO: Interactive and Discrete Optimizer (V6.1) Linear(V61) LINGO: Linear Interactive General Optimizer (V8.0) LINDO——解决线性规划LP—Linear Programming,整数规划IP—Integer Programming问题。 LINGO——解决线性规划LP—Linear Programming,非线性规划NLP—Nonlinear Programming,整数规划IP—Integer Programming g g整划g g g 问题。

数学建模_微分方程之减肥问题

摘要:在研究实际问题时,常常会联系到某些变量的变化率或导数,这样所得到变量之间的关系式就是微分方模型。微分方程模型反映的是变量之间的间接关系,因此,在研究能量与运动之间的关系时,得到直接关系,就得求微分方程。 本文利用了微分方程模型求解实际问题,根据基本规律写出了平衡关系式,再利用一定的转换条件进行转化为简单明了的式子,求解出结果,对于第一问,利用微分方程反解出时间t(天),从而得到每个人达到自己理想目标的天数,同理,对于第二和第三问,利用以上方法,加上运动所消耗的能量,也可得出确切的时间,和所要保持体重所消耗的能量。 【关键字】:微分方程转化能量转换系数 1.问题重述 现有五个人,身高、体重和BMI指数分别入下表一所示,体重长期不变,试为他们按照以下方式制定减肥计划,使其体重减至自己的理想目标,并维持下去: 题目要求如下: (1)在基本不运动的情况下安排计划,,每天吸收的热量保持下限,减肥达到目标; (2)若是加快进程,增加运动,重新安排计划,经过调差资料得到以下各项运动每小时每kg体重的消耗的热量入下表二所示: (3)给出达到目标后维持体重的方案。 2. 问题的背景与分析 随着社会的进步和发展,人们的生活水平在不断提高,饮食营养摄入量的改

善和变化、生活方式的改变,使得肥胖成了社会关注的一个问题,为此,联合国世界卫生组织曾颁布人体体重指数(简记BMI ):体重(单位:kg )除以身高(单位:m )的平方,规定BMI 在18.5至25为正常,大于25为超重,超过30则为肥胖,据悉我国有关机构针对东方人的特点,拟将上述规定中的25改为24.,30改为29。无论从健康的角度,是从审美的角度,人们越来越重视减肥,大量的减肥机构和商品出现.不少自感肥胖的人加入了减肥的行列,盲目的减肥,使得人们感到不理想,如何对待减肥问题,不妨通过组建模型,从数学的角度,对有关的规律作一些探讨和分析。 根据背景知识,我们知道任何人通过饮食摄取的能量不能低于用于维持人体正常生理功能所需要的能量,因此作为人体体重极限值的减肥效果指标一定存在一个下限1ω,当1*ωω<时表明能量的摄入过低并致使维持他本人正常的生理功能的所需,这是减肥所得到的结果不能认为是有效的,它将危机人的身体健康,是危险的,称1ω为减肥的临界指标,另外,人们认为减肥所采取的各种体力运动对能量的消耗也有一个所能承受的范围,记为0

数学建模习题——线性规划

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,市政证券的收益可以免税,其他证券的收益需按50%的税率纳税.此 表四 问:(1)若该经理有1000万元资金,应如何投资? (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? 解:设利润函数为M(x),投资A 、B 、C 、D 、E 五种类型的证券资金分别为12345,,,,x x x x x 万元,则由题设条件可知

12345123452341234512345123451234512345()0.0430.0270.0250.0220.0451000400 225 1.4()9154325(),,,,0 M x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x =++++++++≤++≥++++≤++++++++≤++++≥ 利用MATLAB 求解最优解,代码如下: c=[-0.043 -0.027 -0.025 -0.022 -0.045]; A=[1 1 1 1 1;0 -1 -1 -1 0;0.6 0.6 -0.4 -0.4 3.6;4 10 -1 -2 -3]; b=[1000;-400;0;0]; Aeq=[]; beq=[]; vlb=[0;0;0;0;0]; vub=[]; [x,fval]=linprog(c,A,b,Aeq,beq,vlb,vub) 运行结果如下:

数学建模减肥计划

. . 减肥计划——节食与运动 摘要:肥胖已成为公众日益关注的卫生健康问题。肥胖是与目前严重危害人类健康疾病,如糖尿病、高血压、冠心病、血脂异常、胆囊疾病、痛风、骨关节病、阻塞性睡眠呼吸暂停、某些癌症等的发病有明显相关的危险因素之一。但是实际情况确是违禁广告屡禁不止。之所以造成这种情况的原因很多,但是有一个重要原因就是科学素质低,不知道应该从生理机理,特别是从数学模型的角度来考虑和认识问题。数学模型的优点是科学的解释了肥胖的机理,引导群众合理科学的减肥。 关键词:减肥饮食合理运动 一、问题重述 联合国世界卫生组织颁布的体重指数(简记BMI)定义为体重(单位:kg)除以身高(单位:m)的平方,规定BMI在18.5至25为正常,大于25为超重,超过30则为肥胖。据悉,我国有关机构对人的特点,拟将上述规定中的25改为24,30改为29。 在国人初步过上小康生活以后,不少自感肥胖的人纷纷奔向减肥食品的柜台。可是大量事实说明,多数减肥食品达不到减肥的目标,或者即使能减肥一时,也难以维持下去。许多医生和专家的意见是,只有通过控制饮食和适当的运动,才能在不伤害身体的条件下,达到减轻体重并维持下去的目的。 肥胖是与目前严重危害人类健康疾病,如糖尿病、高血压、冠心病、血脂异常、胆囊疾病、痛风、骨关节病、阻塞性睡眠呼吸暂停、某些癌症等的发病有明显相关的危险因素之一。肥胖也是身体健康的晴雨表,反映着体多方面的变化。很多人在心理上害怕自己变得肥胖,追求苗条,因而减肥不仅是人们经常听到的话题,更有人花很多的时间和金钱去付诸实践的活动,从而也就造成了各种减肥药、器械和治疗方法的巨大的市场。各种假药或对身体有害的药品和治疗方法、夸大疗效的虚假广告等等就应运而生了,对老百姓造成了不应有的伤害。 情况的严重使得国家广电总局、新闻出版总署等不得不发出通知,命令所有电视台自2006年8月1日起停止播出丰胸、减肥等产品的电视购物节目。但是实际情况确是违禁广告屡禁不止。之所以造成这种情况的原因很多,但是有一个重要原因就是科学素质低,不知道应该从生理机理,特别是从数学模型的角度来考虑和认识问题。 二、模型分析

数学建模 运筹学模型(一)

运筹学模型(一) 本章重点: 线性规划基础模型、目标规划模型、运输模型及其应用、图论模型、最小树问题、最短路问题 复习要求: 1.进一步理解基本建模过程,掌握类比法、图示法以及问题分析、合理假设的内涵. 2.进一步理解数学模型的作用与特点. 本章复习重点是线性规划基础模型、运输问题模型和目标规划模型.具体说来,要求大家会建立简单的线性规划模型,把实际问题转化为线性规划模型的方法要掌握,当然比较简单.运输问题模型主要要求善于将非线性规划模型转化为运输规化模型,这种转化后求解相当简单.你至少把一个很实际的问题转化为用表格形式写出的模型,至于求解是另外一回事,一般不要求.目标模型一般是比较简单的线性规模模型在提出新的要求之后转化为目标规划模型.另外,关于图论模型的问题涉及到最短路问题,具体说来用双标号法来求解一个最短路模型.这之前恐怕要善于将一个实际问题转化为图论模型.还有一个最小数的问题,该如何把一个网络中的最小数找到.另外在个别场合可能会涉及一笔划问题. 1.营养配餐问题的数学模型 n n x C x C x C Z ++=211m i n ????? ?? ??=≥≥+++≥+++≥+++??) ,,2,1(0, ,, 22112222212111212111n j x b x a x a x a b x a x a x a b x a x a x a t s j m n mn m m n n n n 或更简洁地表为 ∑== n j j j x C Z 1 m i n ??? ??? ?==≥≥??∑=),,2,1,,2,1(01 n j m i x b x a t s j n j i j ij 其中的常数C j 表示第j 种食品的市场价格,a ij 表示第j 种食品含第i 种营养的数量,b i 表示人或动物对第i 种营养的最低需求量. 2.合理配料问题的数学模型 有m 种资源B 1,B 2,…,B m ,可用于生产n 种代号为A 1,A 2,…,A n 的产品.单位产品A j 需用资源B i 的数量为a ij ,获利为C j 单位,第i 种资源可供给总量为b i 个单位.问如何安排生产,使总利润达到最大? 设生产第j 种产品x j 个单位(j =1,2,…,n ),则有 n n x C x C x C Z +++= 2211m a x

农业生产规划模型数学建模

长江学院 课程设计报告课程设计题目:农业生产规划模型 姓名1:袁珍珍学号: 08354230 姓名2:倪美丹学号: 08354213 姓名3:阮鹏娟学号: 08354216 专业土木工程 班级083542 指导教师邱淑芳 2010年4月11号

摘要: 通过对题目的分析可以看出本题是关于线性规划的问题,解决此类问题要找出决策变量,目标函数,约束条件等,在解题中我们建立了两种模型,通过比较来使问题更加的具有科学性。 中国是一个农业大国,农民的生产生活可以直接影响到国家的经济,优化农业生产模型是一个不可忽视的问题。本题就是研究了农民在农业生产中种植农作物和养殖畜牧业的生产规划问题。以现有标准为参考,采用假设分析法提出了优化模型,计算出农民在农业生产中合理规划农作物的种植和畜牧业养殖的分配问题。让拥有有限经济实力和有限土地的农民,在有限的投资和有限的土地限制下,可以按照不同季节合理安排种植业和畜牧业的劳动时间,更可用赋予时间进行多项劳动,从而可以在规定的劳动力和劳动时间内收获最大净收益。这不仅可以发展我国的农业,更可使农民富裕起来,从而缩小了我国的贫富差距,对我国的经济发展有着重大促进作用。本文根据题目给出的数据和条件,假设出必要未知量,再列出必要方程式,运用Lingo等数学软件分析提出合理的数学模型。关键字: 线性规划、数学建模、Lingo、农业生产、合理分配、最大净收益

阐述题目 某农户拥有100亩土地和25000元可供投资,每年冬季(9月份中旬至来年5月中旬),该家庭的成员可以贡献 3500h的劳动时间,而夏季为4000h。如果这些劳动时间有赋予,该家庭中的年轻成员将去附近的农场打工,冬季每小时元,夏季每小时元。 现金收入来源于三种农作物(大豆、玉米和燕麦)以及两种家禽(奶牛和母鸡)。农作物不需要付出投资,但每头奶牛需要400元的初始投资,每只母鸡需要3元的初始投资,每头奶牛需要使用亩土地,并且冬季需要付出100h劳动时间,夏季付出50h劳动时间,该家庭每年产生的净现金收入为450元;每只母鸡的对应数字为:不占用土地,冬季,夏季,年净现金收入元。养鸡厂房最多只能容纳3000只母鸡,栅栏的大小限制了最多能饲养32偷奶牛。 根据估计,三种农作物每种植一亩所需要的劳动时间和收入如下表所示。建立数学模型,帮助确定每种农作物应该种植多少亩,以及奶牛和母鸡应该各蓄养多少,使年净现金收入最大。

数学建模b题标准答案

2011高教社杯全国大学生数学建模竞赛 承诺书 我们仔细阅读了中国大学生数学建模竞赛的竞赛规则. 我们完全明白,在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式(包括电话、电子邮件、网上咨询等)与队外的任何人(包括指导教师)研究、讨论与赛题有关的问题。 我们知道,抄袭别人的成果是违反竞赛规则的, 如果引用别人的成果或其他公开的资料(包括网上查到的资料),必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中明确列出。 我们郑重承诺,严格遵守竞赛规则,以保证竞赛的公正、公平性。如有违反竞赛规则的行为,我们将受到严肃处理。 我们参赛选择的题号是(从A/B/C/D中选择一项填写): B 我们的参赛报名号为(如果赛区设置报名号的话): 所属学校(请填写完整的全名):北京大学 参赛队员(打印并签名) :1. 姚胜献 2. 许锦敏 3. 刘迪初 指导教师或指导教师组负责人(打印并签名):刘业辉 日期: 2011 年 9 月 12日赛区评阅编号(由赛区组委会评阅前进行编号):

2011高教社杯全国大学生数学建模竞赛 编号专用页 赛区评阅编号(由赛区组委会评阅前进行编号): 全国评阅编号(由全国组委会评阅前进行编号): 交巡警服务平台的设置与调度 摘要 本文通过建立整数规划模型,解决了分配各平台管辖范围、调度警务资源以及合理设置交巡警服务平台这三个方面的问题;通过建立线性加权评价模型定量评价了某市现有交巡警服务平台设置方案的合理性,并根据各个区对服务平台需求量的不同,提出了重新分配全市警力资源的解决方案。在计算交巡警服务平台到各个路口节点的路程时,使用了图论里的floyd算法。 针对问题一的第一个子问题,首先假设交巡警服务平台对某个路口节点的覆盖度是二元的,引入决策变量,建立了0-1整数规划模型。交巡警出警应体现时间的紧迫性,所以选择平均每个突发事件的出警时间最短作为目标函数,运用基于MATLAB的模拟退火算法进行求解,给出了中心城区A的20个服务平台的管辖范围,求得平均每个案件的出警时间为1.013分钟。 针对问题一的第二个子问题,为了实现对中心城区A的13个交通要道的快速全封锁,以最短的封锁时间为目标,建立了0-1整数规划模型,利用lingo软件编程求解,给出了该区交巡警服务平台警力合理的调度方案,并求得对13个交通要道实现全封锁最短需要8.02分钟。 问题一的第三个子问题是交巡警服务平台的选址问题。考虑到建设新的服务平台需要投入更多的成本和警务资源,还需平衡各个服务平台的工作量。因此,以增加最少的服务平台数和服务平台工作量方差最小为目标,采用集合覆盖理论,建立了双目标0-1整数规划模型,用基于MATLAB的模拟退火算法求解出增加的服务平台数为4个,新增 的服务平台具体位置为A 28,A 40 ,A 48 ,A 88 ,并得到各个服务平台的工作强度方差为2.28。 针对问题二的第一个子问题,通过建立线性加权评价模型定量评价了该市现有交巡警服务平台设置方案的合理性,结果发现全市服务平台覆盖率较低且各个区的工作量不均衡,得出全市服务平台的布局存在明显的不合理的结论。并确定各区域人口密度、各区域公路总长度以及各区域平均每天总的发案率为各区域对交巡警需求的指标,然后根据各个区对服务平台需求量的不同,提出了较为合理的分配全市警力资源的解决方案。 对于问题二的第二个子问题,以围堵范围最小和调动警力最少的原则,通过分析案发后嫌疑犯可能到达的位置,给出了围堵方案。 关键词:交巡警服务平台 0-1整数规划模拟退火法

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