2015年线性规划与数学建模考查试卷

2015年线性规划与数学建模考查试卷
2015年线性规划与数学建模考查试卷

湖南第一师范学院数学与计算科学学院2015年《线性规划与数学建模》考查试题

考查要求:

1. 以下共有10题,任选一题撰写建模论文,题目自拟,可以一人单独完成,也可以2人一组(2人合作的需在第一页说明每个人在完成论文中的分工,成绩由论文质量与分工任务确定)。论文要求格式规范,表述清楚,结构完整。

2. 纸质文档+电子文档,纸质文档的第一页必须写好姓名、学号、所选题名。成绩评定以纸质文档为依据,电子文档主要验证作业的真实性(网上查重,没交电子文档将扣分)。电子文档名称:班级+2个人的姓名.doc,例如:595班+张三,李四.doc。

3. 纸质文档(A4纸打印)于7月6日下午5:00前以班级为单位上交到任课教师办公室,规定时间内缺交答卷(纸质文档)者以缺考论处。电子文档以班级为单位打包发送至邮箱dysfsxx@https://www.360docs.net/doc/9913524533.html,。

注意:如有雷同两份答卷同时计0分,如查实为抄袭网上已有论文计0分。

考查试题(任选一题):

一、深洞的估算

假如你站在洞口且身上仅带着一只具有跑秒功能的计算器,你出于好奇心想用扔下一块石头听回声的方法来估计洞的深度,假定你捡到一块质量是1kg的石头,并准确的测定出听到回声的时间T=5S,就下面给定情况,分析这一问题,给出相应的数学模型,并估计洞深。

1.不计空气阻力;

2.受空气阻力,并假定空气阻力与石块下落速度成正比,比例系数k1=0.05;

3.受空气阻力,并假定空气阻力与石块下落速度的平方成正比,比例系数k2=0.0025;

4.在上述三种情况下,如果再考虑回声传回来所需要的时间。

二、最佳工资预发方案

一般公司给职员发放薪金,通常按每月等额发放。某公司即将改进薪金发放方案,允许任职5年以上的职员向公司财务部门申请工资每月可变额度发放,每月工资发放额度不超过年收入20%,前半年收入不超过年收入的80%, 剩余部

分则作为年终奖在年底一次性发放. 职员们想通过调整每月的预发金额以及年终一次性发放金额,使得一年内个人的总收益最高.

针对以下各种情况.

1. 请你查阅国家个人所得税税率表,为薪金年收入分别为8万元、12万元、18万元的职员们设计个人薪金领取方案,合理避税,使得一年的税后收入最高.

2. 该公司部分职员每月可以将80%收入用于一些投资理财项目,如某些收益宝(百赚、余额宝等)、开放式基金、银行存款、债券、股票等, 请为他们设计个人薪金领取方案,使其年总收益最高。

注:计税办法请参考2015年个人所得税税率标准.

三、排课问题

某年级学生共分四个班,现需要为其安排下学期课程表(课程开设及任课教师情况见下表),具体要求如下:

1. 每星期一至星期五上午可以安排四节课,下午可以安排两节课,课程安排均为两节连上;

2. 可用排课教室数为3个(D1、D2、D3);

3. 同一课程两次课之间至少相隔一天;

4. 每位教师每天上课不超过四节;

5. 周四下午全校政治学习,不安排上课。

(1)请给出你认为比较合理的班级课程安排表;

(2)如果教师上课节数不做限制,请修改你的模型并重新求解。

(3)如果可用排课教室多于4个,请修改你的模型并重新求解。

四、合理采伐问题

为了保护人类赖以生存的自然环境,可再生资源(如渔业、林业资源)的开发必须适度,一种合理、简化的策略是,在实现可持续收获的前提下,追求最大产量或最佳效益.

现考虑一座林场,种植香樟树,其中的树木按高度划分成不同的等级,当这

些树木被采伐出售时,不同的等级有不同的经济价值。取某一适合的时间作为初始时刻,此时所有的树木,给出一个分布,称之为初始分布。经过一个生长周期后,树木按高度的分布不同了,然而为了使林场能持续存在,要求经过采伐与栽种,树木的高度恢复成原来的初始分布。

试建立模型得到既不破坏森林资源,又能给出最优收益的方案。

五、最优订货问题

太原某食品加工厂每星期食用油的消耗量为80桶,每桶食用油的价格是250元。在每次采购中发生的运输费用为500元,该费用与采购数量的大小无关,每次采购需要花费1小时的时间,工厂要为这1小时支付80元。订购的食用油可以即时送达。工厂财务成本的利率以每年15%计算,保存每包食用油的库存成本为每星期11元。

(1)目前的方案是每次采购够用两个星期的食用油,计算这种方案下的平均成本。

(2)试建立数学模型计算最优订货量及相应的平均成本。

(3)若食用油供应商为推出促销价格:当食用油的一次购买量大于500桶时,为2200元/桶。建立数学模型计算最优订货量及相应的平均成本。

六、酒后驾车

据报载,2003年全国道路交通事故死亡人数为10.4372万,其中因饮酒驾车造成的占有相当的比例。

针对这种严重的道路交通情况,国家质量监督检验检疫局2004年5月31日发布了新的《车辆驾驶人员血液、呼气酒精含量阈值与检验》国家标准,新标准规定,车辆驾驶人员血液中的酒精含量大于或等于20毫克/百毫升,小于80毫克/百毫升为饮酒驾车(原标准是小于100毫克/百毫升),血液中的酒精含量大于或等于80毫克/百毫升为醉酒驾车(原标准是大于或等于100毫克/百毫升)。

大李在中午12点喝了一瓶啤酒,下午6点检查时符合新的驾车标准,紧接着他在吃晚饭时又喝了一瓶啤酒,为了保险起见他呆到凌晨2点才驾车回家,又一次遭遇检查时却被定为饮酒驾车,这让他既懊恼又困惑,为什么喝同样多的酒,两次检查结果会不一样呢?

请你参考下面给出的数据(或自己收集资料)建立饮酒后血液中酒精含量的数学模型,并讨论以下问题:

1. 对大李碰到的情况做出解释;

2. 在喝了3瓶啤酒或者半斤低度白酒后多长时间内驾车就会违反上述标准,

在以下情况下回答:

1)酒是在很短时间内喝的;

2)酒是在较长一段时间(比如2小时)内喝的。

3. 怎样估计血液中的酒精含量在什么时间最高。

4. 根据你的模型论证:如果天天喝酒,是否还能开车?

5. 根据你做的模型并结合新的国家标准写一篇短文,给想喝一点酒的司机如何驾车提出忠告。

参考数据

1. 人的体液占人的体重的65%至70%,其中血液只占体重的7%左右;而药物(包括酒精)在血液中的含量与在体液中的含量大体是一样的。

2. 体重约70kg的某人在短时间内喝下2瓶啤酒后,隔一定时间测量他的血液中酒精含量(毫克/百毫升),得到数据如下:

七、购买电脑问题

现在有四大电脑品牌:联想,清华同方,惠普,戴尔。你要从上面的四大品牌中购置一台个人电脑。

(1) 考虑功能、价格、质量、售后服务等方面因素,如何作出决策;

(2) 如果你比较支持国产品牌,但也不排除选择国外品牌,那么你将如何作出决策。

功能:联想、戴尔、同方、惠普

价格:戴尔、惠普、联想、同方

质量:惠普、戴尔、联想、同方

售后:联想,同方,戴尔,惠普

八、紧急救援问题

一西部乡镇医院接到一个求救电话,该乡镇比较偏远的一个村庄发生事故,需要紧急救援。上级领导要求该医院:派12名医护人员前往救援,并且要求医护人员在3小时内赶到。该乡镇距离医院40公里。该医院只有1辆小汽车,连同司机一次最多拉5人(司机不是医护人员),汽车的速度为60公里/小时,试研究以下问题:

1.一次一次接送,12名医疗人员能否全部按时赶到?

2.为了节省时间,在汽车拉着4人走的时候,其余医护人员步行往前赶,这种方式能否赶到?假定人步行的速度为5公里/小时。

3.在没有其它辅助条件的前提下,有没有更快、更保险的方案?

九、地震灾后的物资分配问题

近年来,我们生活的地球发生了多次大地震,虽然地震的预测目前比较困难,但如果在灾后能及时援救,可以很大程度减少伤亡,其中救援物资的分配非常关键。在我国汶川大地震中,由于物资调配及时,在很大程度上降低了灾害的影响。香港《大公报》报道,智利地震后在救援物资的分配上出现了严重不均,最先得到救援物资的是有钱人和军人家属,穷人因根本分不到物资而苦等或索性抢劫。而在最近的日本大地震中,还有一些已经躲过地震及海啸灾难的民众,却因为生活物资没有分配到位而在避难所死亡。

为研究地震灾害后的物资分配问题,请考虑以下问题:

1. 考虑灾区、受灾者和物资等的不同,建立数学模型制定分配原则并给出合理的分配方法。

2. 收集各类实际数据,给出一个符合题意的数值算例。

3. 通过以上分析,给出你的量化优化方案及建议。

4.针对今年这次尼帕尔8.1级地震波及到西藏等地,请您就西藏的救灾物资分配给出一个物资分配的意见来支持西藏的救援。

考虑本问题时,你需要注意:

1. 各受灾者的灾情不同,对每种生活类物资的急需程度和需求量不同。而且各地的灾情在不断发生变化,如何优化方案应对这种变化。

2. 抗震救灾生活类物资应当根据受灾区域大、小受灾程度、人口密度、灾区群众需求进行分配,保证重点,确保及时、快捷、高效、公开、公平、公正发放。严禁物资发放中的优亲厚友、性别歧视、年龄歧视和孤残歧视行为,在保障需求的同时,避免浪费。

3. 数值算例最好采用实际数据,并且请尽量提高数据容量。

4. 可以考虑线性规划、整数规划、多目标规划等各类优化模型。

5. 物资分配中很多主观因素,例如接受意愿、歧视等问题,这些因素能否考虑到模型中?

十、交通信号灯中黄灯应亮多长时间?

让我们来考虑这样一个问题:红绿灯在亮红灯之前黄灯应该亮多长时间?在交通管理中,定期地亮一段时间的黄灯是为了让那些正行驶在交叉路口上或距交叉路口太近以致无法停下的车辆通过路口。这样,红绿灯应保持足够长时间的黄

灯,便于使那些无法停止的车辆有机会在黄灯期间通过路口。对于一位驶近交叉路口的驾驶员来说,万万不可处于这样的进退两难的境地:要安全停车,离路口太近,而要在红灯亮之前通过路口又显得太远。

因此,当车辆驶近交叉路口时,驾驶员看到黄灯亮后,要做出决定:是停车还是通过路口。如果决定停车,他必须有足够的停车距离;如果决定通过路口,他必须有足够的时间使他能够安全通过路口,这包括做出停车决定的时间(反应时间)。那么,为了保证交通安全,黄灯应亮多长时间呢?

黄灯亮的时间或许与下列因素有关——车辆的行驶速度、交通路口的宽度、车辆自身的长度、汽车的重量、驾驶员的反映时间和刹车距离。

刹车是一个复杂的过程,为简化计算,可将刹车过程看成抵抗摩擦力(摩擦力等于摩擦系数乘上汽车的重量),将刹车效果用模型来反映。

1.建立一个黄灯亮的时间与上述因素(或部分因素)有关的数学模型,将亮黄灯的时间长度表示成上述因素(或部分因素)的函数。

2. 如果反应时间是1s,车辆的平均长度是4.5m,路口的宽度是15m,摩擦系数为0.2,试分析车辆的行驶速度与亮黄灯时间长度之间的关系。

3. 如果车辆的行驶速度分别为20km/h、30km/h、40km/h和50km/h,黄灯分别应亮多长时间?

4. 如果轮胎和制动器比较好,可以看成摩擦系数增加,如果摩擦系数从0.2增加到0.4时,请给出问题3中亮黄灯的时间长度。

5. 考虑交通状况的不同、驾驶员习惯的不同,假设通过路口的车速在20~50 km/h之间,且服从均匀分布,请计算亮黄灯的平均时间长度。

2015全国大学生数学建模竞赛B题

“互联网+”时代的出租车资源配置 摘要 随着“互联网+”时代的到来,针对当今社会“打车难”的问题,多家公司建立了打车软件服务平台,并推出了多种补贴方案,这无论是对乘客和司机自身需求还是对出租车行业发展都具有一定的现实意义。本文依靠ISM解释结构、AHP-模糊综合评价、价格需求理论、线性规划等模型依次较好的解决了三个问题。 对于问题一求解不同时空出租车资源“供求匹配”程度的问题,本文先将ISM模型里的层级隶属关系进行改进,将影响出租车供求匹配的12个子因素分为时间、空间、经济、其它共四类组合,然后使用经过改进的AHP-模糊综合评价方法建立模型,提出了出租车空载率这一指标作为评价因子的方案,来分析冬季某节假日市南岗区出租车资源“供求匹配”程度。通过代入由1-9标度法确定的各因素相互影响的系数,得出各个影响因素的权重大小,利用无量纲化处理各影响因素,得出最终评判因子为0.3062,根据“供求匹配”标准,得出市南岗区出租车资源“供求匹配”程度处于供需合理状态的结论。同理,也得到了市不同区县、不同时间的供求匹配程度,最后作出市出租车“供求匹配”程度图。 对于问题二我们运用价格需求理论建立模型,以补贴前后打车人数比值与空驶率变化分别对滴滴和快的两个公司的不同补贴方案进行求解,依次得到补贴后对应的打车人数及空驶率的变化,再和无补贴时的状态对比,最后得出结论:当各公司补贴金额大于5元时,打车容易,即补贴方案能够缓解“打车难”的状况;当补贴小于5元时,不能缓解“打车难”的状况。 对于问题三,在问题二的模型下,建立了一个寻找最优补贴金额的优化模型,利用lingo软件[1]进行求解算出最佳补贴金额为8元,然后将这个值带入问题二的模型进行验证,经论证合理后将补贴金额按照4种分配方案分配给司机乘客。关键词:ISM解释结构模型;AHP-模糊综合评价;价格需求理论;线性规划

西南大学2016年春《数学建模》作业及答案(已整理)(共5次)

西南大学2014年春《数学建模》作业及答案(已整理) 第一次作业 1:[填空题] 名词解释: 1.原型 2.模型 3.数学模型 4.机理分析 5.测试分析 6.理想方法 7.计算机模拟 8.蛛网模型 9.群体决策 10.直觉 11.灵感 12.想象力 13.洞察力 14.类比法 15.思维模型 16.符号模型 17.直观模型 18.物理模型19.2倍周期收敛20.灵敏度分析21.TSP问题22.随机存储策略23.随机模型24.概率模型25.混合整数规划26.灰色预测 参考答案: 1.原型:原型指人们在现实世界里关心、研究或者从事生产、管理的实际对象。2.模型:指为某个特定目的将原形的某一部分信息简缩、提炼而构造的原型替代物。3.数学模型:是由数字、字母或其它数字符号组成的,描述现实对象数量规律的数学公式、图形或算法。4.机理分析:根据对客观事物特性的认识,找出反映内部机理的数量规律,建立的模型常有明显的物理意义或现实意义。5.测试分析:将研究对象看作一个"黑箱”系统,通过对系统输入、输出数据的测量和统计分析,按照一定的准则找出与数据拟合得最好的模型。6.理想方法:是从观察和经验中通过想象和逻辑思维,把对象简化、纯化,使其升华到理状态,以其更本质地揭示对象的固有规律。7.计算机模拟:根据实际系统或过程的特性,按照一定的数学规律用计算机程序语言模拟实际运行情况,并依据大量模拟结构对系统或过程进行定量分析。8.蛛网模型:用需求曲线和供应曲线分析市场经济稳定性的图示法在经济学中称为蛛网模型。9.群体决策:根据若干人对某些对象的决策结果,综合出这个群体的决策结果的过程称为群体决策。10.直觉:直觉是人们对新事物本质的极敏锐的领悟、理解或推断。11.灵感:灵感是指在人有意识或下意识思考过程中迸发出来的猜测、思路或判断。12.想象力:指人们在原有知识基础上,将新感知的形象与记忆中的形象相互比较、重新组合、加工、处理,创造出新形象,是一种形象思维活动。13.洞察力:指人们在充分占有资料的基础上,经过初步分析能迅速抓住主要矛盾,舍弃次要因素,简化问题的层次,对可以用那些方法解决面临的问题,以及不同方法的优劣作出判断。14.类比法:类比法注意到研究对象与以熟悉的另一对象具有某些共性,比较二者相似之处以获得对研究对象的新认识。15.思维模型:指人们对原形的反复认识,将获取的知识以经验的形式直接储存于人脑中,从而可以根据思维或直觉作出相应的决策。16.符号模型:是在一定约束条件或假设下借助于专门的符号、线条等,按一定形式组合起来描述原型。17.直观模型:指那些供展览用的实物模型以及玩具、照片等,通常是把原型的尺寸按比例缩小或放大,主要追求外观上的逼真。18.物理模型:主要指科技工作者为一定的目的根据相似原理构造的模型,它不仅可以显示原型的外形或某些特征,而且可以用来进行模拟实验,间接地研究原型的某些规律。19.2倍周期收敛:在离散模型中,如果一个数列存在两个收敛子列就称为2倍周期收敛。20.灵敏度分析:系数的每个变化都会改变线性规划问题,随之也会影响原来求得的最优解。为制定一个应付各种偶然情况的全能方法,必须研究以求得的最优解是怎样随输入系数的变化而变化的。这叫灵敏性分析。21.TSP问题:在加权图中寻求最佳推销员回路的问题可以转化为在一个完备加权图中寻求最佳哈密顿圈的问题,称为TSP问题。22.随机存储策略:商店在订购货物时采用的一种简单的策略,是制定一个下界s和一个上界S,当周末存货不小于s时就不定货;当存货少于s 时就订货,且定货量使得下周初的存量达到S,这种策略称为随机存储策略。23.随机模型:如果随机因素对研究对象的影响必须考虑,就应该建立随机性的数学模型,简称为随机模型。24.概

数学建模优秀论文模板(全国一等奖模板)

Haozl觉得数学建模论文格式这么样设置 版权归郝竹林所有,材料仅学习参考 版权:郝竹林 备注☆ ※§等等字符都可以作为问题重述左边的。。。。。一级标题 所有段落一级标题设置成段落前后间距13磅 图和表的标题采用插入题注方式题注样式在样式表中设置居中五号字体 Excel中画出的折线表字体采用默认格式宋体正文10号 图标题在图上方段落间距前0.25行后0行 表标题在表下方段落间距前0行后0.25行 行距均使用单倍行距 所有段落均把4个勾去掉 注意Excel表格插入到word的方式在Excel中复制后,粘贴,word2010粘贴选用使用目标主题嵌入当前 Dsffaf 所有软件名字第一个字母大写比如E xcel 所有公式和字母均使用MathType编写 公式编号采用MathType编号格式自己定义

农业化肥公司的生产与销售优化方案 摘 要 要求总分总 本文针对储油罐的变位识别与罐容表标定的计算方法问题,运用二重积分法和最小二乘法建立了储油罐的变位识别与罐容表标定的计算模型,分别对三种不同变位情况推导出的油位计所测油位高度与实际罐容量的数学模型,运用matlab 软件编程得出合理的结论,最终对模型的结果做出了误差分析。 针对问题一要求依据图4及附表1建立积分数学模型研究罐体变位后对罐容表的影响,并给出罐体变位后油位高度间隔为1cm 的罐容表标定值。我们作图分析出实验储油罐出现纵向倾斜 14.时存在三种不同的可能情况,即储油罐中储油量较少、储油量一般、储油量较多的情况。针对于每种情况我们都利用了高等数学求容积的知识,以倾斜变位后油位计所测实际油位高度为积分变量,进行两次积分运算,运用MATLAB 软件推导出了所测油位高度与实际罐容量的关系式。并且给出了罐体倾斜变位后油位高度间隔为1cm 的罐容标定值(见表1),最后我们对倾斜变位前后的罐容标定值残差进行分析,得到样本方差为4103878.2-?,这充分说明残差波动不大。我们得出结论:罐体倾斜变位后,在同一油位条件下倾斜变位后罐容量比变位前罐容量少L 243。 表 1.1 针对问题二要求对于图1所示的实际储油罐,试建立罐体变位后标定罐容表的数学模型,即罐内储油量与油位高度及变位参数(纵向倾斜角度α和横向偏转角度β)之间的一般关系。利用罐体变位后在进/出油过程中的实际检测数据(附件2),根据所建立的数学模型确定变位参数,并给出罐体变位后油位高度间隔为10cm 的罐容表标定值。进一步利用附件2中的实际检测数据来分析检验你们模型的正确性与方法的可靠性。我们根据实际储油罐的特殊构造将实际储油罐分为三部分,左、右球冠状体与中间的圆柱体。运用积分的知识,按照实际储油罐的纵向变位后油位的三种不同情况。利用MATLAB 编程进行两次积分求得仅纵向变位时油量与油位、倾斜角α的容积表达式。然后我们通过作图分析油罐体的变位情况,将双向变位后的油位h 与仅纵向变位时的油位0h 建立关系表达式01.5(1.5)cos h h β=--,从而得到双向变位油量与油位、倾斜角α、偏转角β的容积表达式。利用附件二的数据,采用最小二乘法来确定倾斜角α、偏转角β的值,用matlab 软件求出03.3=α、04=β α=3.30,β=时总的平均相对误差达到最小,其最小值为0.0594。由此得到双向变位后油量与油位的容积表达式V ,从而确定了双向变位后的罐容表(见表2)。 本文主要应用MATLAB 软件对相关的模型进行编程求解,计算方便、快捷、准确,整篇文章采取图文并茂的效果。文章最后根据所建立的模型用附件2中的实际检测数据进行了误差分析,结果可靠,使得模型具有现实意义。 关键词:罐容表标定;积分求解;最小二乘法;MATLAB ;误差分

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。

数学建模上机练习习题及答案

练习1基础练习 一、矩阵及数组操作: 1.利用基本矩阵产生3×3和15×8的单位矩阵、全1矩阵、全0矩阵、均匀分布随机矩阵([-1,1]之间)、正态分布矩阵(均值为1,方差为4)。 A=eye(3) B=eye(15,8)C=ones(3)D=ones(15,8)E=zeros (3) F=zeros(15,8) G=(-1+(1-(-1))*rand(3)) H=1+sqrt(4)*randn(5) 2.利用fix及rand函数生成[0,10]上的均匀分布的10×10的整数随机矩阵a,然后统计a中大于等于5的元素个数 a=fix(0+(10-0)*rand(10)); K=find(a>=5); Num=length(K)或者num=sum(sum(a>=5)) num = 53 3.在给定的矩阵中删除含有整行内容全为0的行,删除整列内容全为0的列。 如已给定矩阵A在给定的矩阵中删除含有整行内容全为0的行 在命令窗口中输入A(find(sum(abs(A'))==0),:)=[]; 删除整列内容全为0的列。A(:,find(sum(abs(A'))==0))=[];

二、绘图: 4.在同一图形窗口画出下列两条曲线图像: y1=2x+5; y2=x ^2-3x+1, 并且用legen d标注 x=0:0.01:10; y1=2*x+5; y 2=x.^2-3*x+1; plot(x,y 1,x,y2,'r') leg en d('y 1', 'y2') 12345678910 -1001020304050607080 5.画出下列函数的曲面及等高线: z=x^2+y^2+sin(xy). 在命令窗口输入:

LINGO线性规划数学建模论文-工作人员的最优时间分配问题的研究

工作人员的最优时间分配问题的研究 【摘要】 由于每个人的工作效率不同,导致不同的分配方式会有不同的时间开销。本文建立了0-1规划模型对最少时间成本下的工作人员分配问题进行了研究。 本问题中首先确定第i人做或者不做第j工作将问题定量化,再以全部的工作时间为目标函数,最后使用Lingo对目标函数求最优解得出最终结果。 关键词:最少时间最优解时间分配 0-1模型 Lingo 线性规划

一、问题重述 设有人员12个,工作10件,且一人做一个工作,第i人做第j件工作的时间(或费用)c(取值见表1.1),问:如何分派可使工作时间(或总费用)最少。 为 ij 表1.1 c ij 二、问题假设 1.每个人都能在自己的花销时间内完成工作。 2.每个人只能做一个工作,即既不能同时做两个工作,也不能在一个工作做完后再做其他工作。 3.每件工作都必须有人做,且只能由一个人独立完成。 4.各个工作之间没有相互联系。即一个工作的完成与否,不受另一个工作的制约。 三、符号说明 z:完成所有工作的总时间 x:第i人做第j件工作的时间 ij 四、问题分析、模型的建立与求解 1.问题的分析 最少时间(即人力资源成本)是最大利润一个很有参考价值的数据,往往需要利用数学建模的方法对其进行定量的分析,首先确定第i人做或者不做第j工作将问题定量化,再以全部的工作时间为目标函数,最后对目标函数求最优解得出最终结果。 2.模型的建立 设:

10...3,2,112...3,2,1{.1.0=== j i x ij j i j i ,件工作 人做第第件工作人不做第第 则工作时间为: ∑∑===12110 1z i ij j ij x c 限定条件为: 12...3,2,11101=≤∑=i x j ij ,(即每个人只能做一个工作(假设2) ,可以小于1是因为人比工作多,允许有人空闲) 10...3,2,11121i ==∑=j x ij ,(即每个工作都要有人做,且只能由一个人做 (假设3)) 10or x ij = 不能完成任务的人: ,, , ,,,,, , ,, ,,,, 4 ,122,129,1099989610,77865575110,448474326=x x x x x x x x x x x x x x x x 3.模型的求解 化为标准形式如下: ∑∑===12110 1 z Min i ij j ij x c s.t. 12...3,2,11101=≤∑=i x j ij , 10...3,2,11121i ==∑=j x ij , 10or x ij =

一般线性规划数学模型

一般线性规划问题 1. 线性规划的条件: ① 决策变量有没有---------------------必须有 ② 目标函数和约束条件是不是决策变量的线性表达式------------------必须是 ③ 决策变量非负条件是否满足-------------必须满足 ④ 目标函数是否表现出极大化或极小化------必须表现 2. 线性规划的表达式 目标函数: x c x c x c n n z Max Min +???++=2211)( 约束条件: b x a x a x a n n 112 12 1 11 )(≤≥+???++ b x a x a x a n n 222 2 21 21 )(≤≥+???++ b x a x a x a n n 332 2 31 31 )(≤≥+???++ ..............

b x a x a x a n n nn n )(2 2 1 n1 ≤≥+???++ 非负性约束: 0,,0,02 1 ≥???≥≥x x x n 问题重述 某储蓄所每天的营业时间是上午9时到下午5时。根据经验,每天不同时间段所需要的服务员数量如表17所示。储蓄所可以雇用全时和半时两类服务员。全时服务员每天报酬100元,从上午9时到下午5时工作,但中午12时到下午2时之间必须安排1h 的午餐时间。储蓄所每天可以雇用不超过3名的半时服务员,每个半小时服务员必须连续工作4h ,报酬40元。(1)问该储蓄所应如何雇用全时和半时两类服务员。(2)如果不能雇用半时服务员,每天至少增加多少费用。(3)如果雇用半时服务员的数量没有限制,每天可以减少多少费用? 表16 每天不同时间段所需要的服务员数量

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

2015年全国大学生数学建模C题月上柳梢头

2015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《全国大学生数学建模竞赛章程》和《全国大学生数学建模竞赛参赛规则》(以下简称为“竞赛章程和参赛规则”,可从全国大学生数学建模竞赛下载)。 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、电子、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章程和参赛规则的,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。 我们重承诺,严格遵守竞赛章程和参赛规则,以保证竞赛的公正、公平性。如有违反竞赛章程和参赛规则的行为,我们将受到严肃处理。 我们授权全国大学生数学建模竞赛组委会,可将我们的论文以任何形式进行公开展示(包括进行网上公示,在书籍、期刊和其他媒体进行正式或非正式发表等)。 我们参赛选择的题号(从A/B/C/D中选择一项填写): 我们的报名参赛队号(12位数字全国统一编号): 参赛学校(完整的学校全称,不含院系名): 参赛队员(打印并签名) :1. 2. 3.

指导教师或指导教师组负责人(打印并签名): 日期:年月日 (此承诺书打印签名后作为纸质论文的封面,注意电子版论文中不得出现此页。以上容请仔细核对,特别是参赛队号,如填写错误,论文可能被取消评奖资格。) 赛区评阅编号(由赛区组委会填写): 2015高教社杯全国大学生数学建模竞赛 编号专用页 赛区评阅记录(可供赛区评阅时使用):

送全国评奖统一编号(由赛区组委会填写): 全国评阅统一编号(由全国组委会填写): 此编号专用页仅供赛区和全国评阅使用,参赛队打印后装订到纸质论文的第二页上。注意电子版论文中不得出现此页,即电子版论文的第一页为标题和摘要页。 月上柳梢头

数学建模线性规划论文1

红十字会善款投资优化设计 摘要 作为慈善机构,某省红十字会为救助四川灾区患病儿童,打算将救灾的剩余善款存入银行或购买国库券,为了充分利用这笔善款,必须要做出合理的分配方案来提高每年的救助金额,并且保证在n年末仍保留原有善款数额,才能最大限度使用剩余善款。 为了给红十字会提供一种最优方案,本文本着为红十字会设计一种能最大限度使用善款存款本息且n年末仍保留原有善款数额的原则,以n年内用于存款或购买国库券的利息额之和的最大值为目标函数,运用线性规划的相关知识,并通过LINGO软件对模型进行求解,递出了一种符合题目要求的最优分配方案。 关键词:线性规划,LINGO软件

某省红十字会打算将四川特大地震后全国人民捐款救灾的剩余善款存入银行或购买国库券。 红十字会计划在n年内用此剩余善款的部分本息救助患病儿童,并使每年的救助金额大致相同,且在n年内仍保留原有善款数额。 通过设计最佳的使用方案,提高每年的救助金额,帮助红十字会在如下情况下,设计这笔剩余善款的使用方案,并对5000 n=年给出具体结果。 M=万元,10 (1)只在银行存款而不购买国库券; (2)既可存款也可以购买国库券; (3)红十字会在剩余的善款到位后的第三年要举行成立30周年庆典,红十字会希望这一年的救助金额比其他年度多20%。 二、模型的假设 1、假设存款期间不出现紧急用钱的情况,只有在每年的最后一天,才从银行中取出钱用于捐款,且在整个存款周期中银行利率不变; 2、假设存款的银行采用单利的形式进行利息的结算; 3、假设每次使用于救助的金额都为投资所获得的利息,即用于各种投资类型的本金金额不变,然后再次将用于原投资类型的本金金额继续该种投资方式; 4、假设每年的救助金额大致相同; 5、红十字会在n年内的各种开支忽略不记; 6、假设投资不出现亏损状况。 三、符号的说明

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

数学建模论文基本结构

数学建模论文基本结构 一、题目(突出问题和模型,即什么问题,哪类数学模型,要反映主题思想) 最优捕鱼策略模型 零件参数的优化设计 风险投资组合的线性规划模型 投资组合方案的模糊规划模型 灾情巡视路线的图论模型 关于洗衣机节水的数学模型 二、摘要(200-300字,包括研究的意义、模型的主要思想、特点、建模方法和 主要结果) 论文特色讲清楚,让人看到论文的新意. 全国评阅时将首先根据摘要和论文整体结构及概貌对论文优劣进行初步筛选 a. 模型的数学归类(在数学上属于什么类型); b. 建模的思想(思路); c. 算法思想(求解思路); d. 建模特点(模型优点,建模思想或方法,算法特点,结果检验,灵敏度分析, 模型检验……); e. 主要结果(数值结果,结论;回答题目所问的全部“问题”)。 ▲注意表述:准确、简明、条理清晰、务必认真校对。 三、关键词(求解问题、使用的方法中的重要术语3—5个) 四、正文 1、问题重述 2、问题分析 3、模型假设与符号说明 4、模型建立与求解 ①补充假设条件,明确概念,引进参数; ②模型形式(可有多个形式的模型); 5、模型检验(使用数据计算结果,进行分析与检验) 6、进一步讨论(参数的变化、假设改变对模型的影响) 7、模型优缺点(改进方向,推广新思想) 五、参考文献 参考文献 参考文献中书籍的表述方式为:序号,作者,书名,版本(第1版不标注) ,出版地:出版社,出版年,页码。 参考文献中期刊杂志论文的表述方式为:序号,作者,论文名,杂志名,卷期号:起止页码,出版年。 参考文献中网上资源的表述方式为:序号,作者,资源标题,网址,访问时间(年月日)。 六、附录 (计算程序,框图;各种求解演算过程,计算中间结果;各种图形、表格)

2015全国大学生数学建模竞赛D题答案

2015高教社杯全国大学生数学建模竞赛D题评阅要点 [说明]本要点仅供参考,各赛区评阅组应根据对题目的理解及学生的解答,自主地进行评阅。本题的难点在于通过学习国家相关政策文件,理解真实案例中一次项目规划中的各种约束条件,以此为基础建立成本核算体系,借助各类模型或算法,衡量并调整众筹筑屋规划方案,以实现不同目标的优化问题。 评阅时请关注如下方面:建模的准备工作(对题目的正确理解,文献查询,核算模型的依据),模型的建立、求解、求解方法的灵活性和分析方法,计算程序的可运行性,结果的表述,合理性分析及其模型的拓广。 问题1:众筹筑屋规划方案Ⅰ的核算流程 需熟悉众筹筑屋的新型房地产形势,包括结合实际需求,考虑容积率约束,考虑税务和预估纯收益,这其中包括土地增值税的计算、对取得土地使用权所支付的金额、开发成本、开发费用、与之有关的税金、其它扣除项目等核算,并对核算方式进行说明,应该有文献支持。原始方案(规划方案Ⅰ)的核算: 结合附件中的数据,使用已建立的核算模型对原始开发方案进行一次核算,给出建设规划方案Ⅰ的总购房款、增值税、纯利润、容积率、总套数等计算结果。 问题2:考虑参筹者平均购买意愿最大的建设规划方案 建立模型,给出合理的约束项和目标函数,并解释。注意考虑必要的套数上下限约束和目标函数的非线性。 选取合适的算法进行求解,并对结果给出合理的解释。 问题3:项目能成功执行的建设规划方案 对问题2中的方案进行核算,得出投资回报率低于25%的结论,对方案进行改进。建立或修改得到新模型,包含投资回报率需达到25%的约束,建立单目标非线性整数优化问题,注意目标函数与约束中均存在非线性,同时目标函数中存在分段的特性,寻求算法并求解,对于求解结果进行合理解释。

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-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

2012-2015数学建模国赛题目

(请先阅读“全国大学生数学建模竞赛论文格式规范”) A题葡萄酒的评价 确定葡萄酒质量时一般是通过聘请一批有资质的评酒员进行品评。每个评酒员在对葡萄酒进行品尝后对其分类指标打分,然后求和得到其总分,从而确定葡萄酒的质量。酿酒葡萄的好坏与所酿葡萄酒的质量有直接的关系,葡萄酒和酿酒葡萄检测的理化指标会在一定程度上反映葡萄酒和葡萄的质量。附件1给出了某一年份一些葡萄酒的评价结果,附件2和附件3分别给出了该年份这些葡萄酒的和酿酒葡萄的成分数据。请尝试建立数学模型讨论下列问题: 1. 分析附件1中两组评酒员的评价结果有无显著性差异,哪一组结果更可信? 2. 根据酿酒葡萄的理化指标和葡萄酒的质量对这些酿酒葡萄进行分级。 3. 分析酿酒葡萄与葡萄酒的理化指标之间的联系。 4.分析酿酒葡萄和葡萄酒的理化指标对葡萄酒质量的影响,并论证能否用葡萄和葡萄酒的理化指标来评价葡萄酒的质量? 附件1:葡萄酒品尝评分表(含4个表格) 附件2:葡萄和葡萄酒的理化指标(含2个表格) 附件3:葡萄和葡萄酒的芳香物质(含4个表格)

(请先阅读“全国大学生数学建模竞赛论文格式规范”) B题太阳能小屋的设计 在设计太阳能小屋时,需在建筑物外表面(屋顶及外墙)铺设光伏电池,光伏电池组件所产生的直流电需要经过逆变器转换成220V交流电才能供家庭使用,并将剩余电量输入电网。不同种类的光伏电池每峰瓦的价格差别很大,且每峰瓦的实际发电效率或发电量还受诸多因素的影响,如太阳辐射强度、光线入射角、环境、建筑物所处的地理纬度、地区的气候与气象条件、安装部位及方式(贴附或架空)等。因此,在太阳能小屋的设计中,研究光伏电池在小屋外表面的优化铺设是很重要的问题。 附件1-7提供了相关信息。请参考附件提供的数据,对下列三个问题,分别给出小屋外表面光伏电池的铺设方案,使小屋的全年太阳能光伏发电总量尽可能大,而单位发电量的费用尽可能小,并计算出小屋光伏电池35年寿命期内的发电总量、经济效益(当前民用电价按0.5元/kWh计算)及投资的回收年限。 在求解每个问题时,都要求配有图示,给出小屋各外表面电池组件铺设分组阵列图形及组件连接方式(串、并联)示意图,也要给出电池组件分组阵列容量及选配逆变器规格列表。 在同一表面采用两种或两种以上类型的光伏电池组件时,同一型号的电池板可串联,而不同型号的电池板不可串联。在不同表面上,即使是相同型号的电池也不能进行串、并联连接。应注意分组连接方式及逆变器的选配。 问题1:请根据山西省大同市的气象数据,仅考虑贴附安装方式,选定光伏电池组件,对小屋(见附件2)的部分外表面进行铺设,并根据电池组件分组数量和容量,选配相应的逆变器的容量和数量。 问题2:电池板的朝向与倾角均会影响到光伏电池的工作效率,请选择架空方式安装光伏电池,重新考虑问题1。 问题3:根据附件7给出的小屋建筑要求,请为大同市重新设计一个小屋,要求画出小屋的外形图,并对所设计小屋的外表面优化铺设光伏电池,给出铺设及分组连接方式,选配逆变器,计算相应结果。 附件1:光伏电池组件的分组及逆变器选择的要求 附件2:给定小屋的外观尺寸图

数学建模之线性规划

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2 1,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)。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 beq x Aeq =? ub x lb ≤≤ 其中c 和x 为n 维列向量,A 、Aeq 为适当维数的矩阵,b 、beq 为适当维数的列向 量。 例如线性规划 b Ax x c x T ≥ that such max

关于企业利益最大化的数学建模论文

《数学建模与数学实验综合实验》 课程设计任务书 一、设计目的 通过《数学建模与数学实验综合实验》课程设计,使学生能够将课堂上学到数学建模的理论知识与实际问题相联系,在提高学生学习兴趣的同时逐渐培养实际操作技能,强化对课程内容的了解。本课程设计不仅有助于学生提高学生的建模能力,而且也有助于培养学生门的创新意识和动手能力。 二、设计教学内容 本题要求运用数学建模知识解决人力资源管理中所遇到的问题。本论文针对各项工程对技术人员限制的实际需求,充分合理地对专业技术人员进行合理配置,最终给出了该模型下的最优解,使公司收益最大化。在模型求解过程中运用matlab软件得出模型中技术力量配置的最优解,最终解决了本题中的人力资源安排问题。 三、设计时间 2011—2012学年第1学期:第16周共计1周 教师签名: 2010年12月12日

摘要 随着现代企业的发展,企业之间的竞争力越来越大,如何尽量满足客户的要求并且符合公司的人力资源,使企业的收益最大,这就涉及人员的分配问题。 合理的人力资源配置应使人力资源的整体功能强化,使人的能力与岗位要求相对应。企业的岗位有层次与种类之分,它们占据着不同的位置,处于不同的能级水平。每个人也都具有不同水平的能力,在纵向上处于不同的能级位置。企业岗位人员的配置,应能做到能级对应,也就是说每一个人所具有的能级水平与所处的层次和岗位的能及要求相对应。 本文针对各项工程对技术人员限制的实际需求,充分合理地对专业技术人员进行合理配置,最终给出了该模型下的最优解,使公司收益最大化。 首先明确目标函数为公司最大收益,根据题目要求综合考虑了各项目客户对公司各专业技术人员人数的限制及总技术人员人数的限制,以及公司各类专业技术人员资源的限制等因素,将这些因素量化,即为本题的约束条件。再利用Matlab软件得出模型中技术力量配置的最优解,即得以解决了本题中的人力资源安排问题。 关键词:多目标规划,最优化模型,约束量化

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

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