对航空运输利润最大化的数学分析
运输服务行业的市场定价与利润管理揭示如何制定合理的运输服务定价策略与利润最大化方法
运输服务行业的市场定价与利润管理揭示如何制定合理的运输服务定价策略与利润最大化方法运输服务行业是一个充满竞争的市场，公司在制定运输服务定价策略和管理利润时面临着各种挑战。
合理的运输服务定价策略与利润最大化方法不仅能够帮助企业提高市场竞争力，还可以确保企业长久的发展。
一、市场定价策略的重要性在市场定价策略中，运输服务行业需要综合考虑成本、需求、竞争和价值等因素。
合理的定价策略可以吸引更多的客户并提高市场占有率，从而增加收入。
同时，市场定价策略还能够提高企业的盈利能力，实现利润最大化。
二、成本管理对于定价的影响在制定运输服务定价策略时，成本管理是至关重要的。
企业需要全面了解运输服务的成本结构，包括人力资源、燃料、车辆维护和保险等费用。
只有通过有效地管理成本，企业才能在竞争激烈的市场中制定出具有竞争力的运输服务定价策略。
三、需求分析对于定价的影响需求是制定运输服务定价策略的关键因素之一。
了解市场需求的变化趋势和客户需求的特点能够帮助企业制定差异化定价策略，满足不同客户的需求。
例如，根据客户的紧急程度和交付时间要求，可以设置不同的价格档次来提供灵活的运输服务。
四、竞争分析对于定价的影响在竞争激烈的运输服务行业，了解竞争对手的定价策略和市场占有率对于企业制定定价策略至关重要。
根据市场竞争情况，企业可以选择与竞争对手的价格相匹配，或者通过降低价格来吸引更多的客户和市场份额。
五、价值创造对于定价的影响运输服务行业的客户往往对服务的品质和价值感兴趣。
企业需要通过提供高品质的运输服务和增值服务来创造客户体验。
在价格定位上，企业可以根据服务的独特价值和竞争优势来定价。
如果企业能够提供有竞争力的运输服务和独特的附加价值，客户将更愿意为此支付更高的价格。
六、利润管理与最大化的方法为了实现运输服务行业的利润最大化，企业需要精确掌握成本控制和价格优化的平衡。
在成本管理方面，企业可以通过采取节约成本的措施，提高效率和生产力，降低经营成本。
航空运输业的航空运营数据分析
航空运输业的航空运营数据分析在现代社会中，航空运输业扮演着重要的角色。
随着全球经济的发展和人们旅行需求的增加，航空运输业的规模不断扩大，其运营数据的分析也变得至关重要。
本文将对航空运输业的航空运营数据进行分析，并探讨其对该行业的影响。
航空运营数据是航空公司和各相关机构收集和分析的关键数据指标。
通过对这些数据的综合分析，可以获得对航空运输业的全面认识，并为业内决策提供有效的依据。
首先，航空运营数据可以反映航空公司的运营情况。
通过对航空公司的运营数据进行分析，可以了解航空公司的航班数量、航线网络、运输量等情况。
这些数据不仅可以用于评估航空公司的经营状况，还可以用于比较不同航空公司之间的运营差异。
其次，航空运营数据可以揭示航空公司的收入和利润状况。
航空公司的收入主要来自于机票销售和其他服务收费，而利润则取决于航空公司的运营成本。
通过分析航空公司的收入和利润数据，可以评估航空公司的盈利能力，并为其经营战略的制定提供参考。
此外，航空运营数据还可以揭示航空公司的客户群体和市场需求。
通过对乘客的年龄、性别、收入水平等数据进行分析，可以帮助航空公司了解其客户群体的特点，从而制定针对性的营销策略。
同时，通过对航空公司的航线和航班时刻表等数据进行分析，可以了解市场需求的变化，以便在航线开通、航班调整等方面做出相应的决策。
此外，航空运营数据还对航空运输业的发展趋势进行预测具有重要意义。
通过对历史数据的回顾和分析，可以找出航空运输业的发展趋势和规律，并对未来的发展做出预测。
例如，通过分析过去几年的航空运营数据，可以发现航空运输业在亚洲地区的增长速度远高于其他地区，这可以为航空公司在市场扩张和航线规划方面提供一定的参考。
综上所述，航空运营数据分析对航空运输业具有重要的意义。
通过对航空运营数据的分析，可以更好地了解航空公司的运营情况，评估其盈利能力，制定营销策略，预测行业发展趋势。
只有充分利用航空运营数据，并将其转化为有用的信息和见解，才能更好地推动航空运输业的发展。
第9章 航空运输问题
第九章
Matlab数学建模案例分析
Variable
Value X1 X2 X3
的利润的变化。
第九章
Matlab数学建模案例分析
在问题三中，针对改造飞机是否将带来公司的利润增加的问 题。在此，只需在满足公司的每天货运能力即约束条件，将改
造飞机后公司的收益和改造前公司的收益进行对比，如果收益
增加便值得改造。得到要改造1.25架飞机使的收益最大；最终 计算可得改造一架旧飞机、改造二架旧飞机、改造三架旧飞机 、改造四架旧飞机均使公司利润提升；而改造五架旧飞机时平 每天均收益为24200美元，和不改造飞机的24218.75美元收益作 对比，可以得到改造五架飞机公司将在原来基础上亏损。故在 假设基础上，可以改装四架旧飞机，公司将盈利。但实际中很
第九章 9.5.2 模型的建立与求解
Matlab数学建模案例分析
max Q1 250x1 250x 2 250x3 s.t x1 x 2 x3 100 550x1 800x 2 400x3 50000 0 x1 30 0 x 2 40 0 x3 50
这是一个实际问题，主要针对一个航空运输公司的营业模型的分析及优化 处理，在此运用数学建模的相关理论知识可求解得到优化的市场营业模型， 以此制定最优化营业方式。 此题中，成本是未知量，我们可以不考虑成本的影响，只求出营业额的最 大值即可，由于净利润=营业额-成本，故净利润也相应的较高，也就是营业 方式的最优化。 对于问题一，主要针对求该运输公司的最大利润，我们只需将三种货物在 运输公司要求的体积和质量等的多重约束下，按照某个比例搭配得到最优化 解，得到利润的最大值，利用线性规划模型便易得到一个数学模型，并利用 LINDO 软件求解此模型。在此模型中，求得当运输货物一为 30 吨，货物二 16.875吨，货物三50吨时取得最大收益24218.75美元。
空运包舱货量、EQ和营业收入关系的数学模型浅析
ｆ（ｘ）＝ｒｆ′（ｘ）＝ｒａｘ，ｘ＞０，０＜ｒ≤１，ａ＞０
Ｆ公司需要通过利用重货和泡货拼货 ＥＱ来取得集货效
益，通过增加货量来达到规模效益，摊销并降低平均运营成本，
同时提高管理水平，控制应收账款和风险，持续的应收账款会
使经营活动产生的现金流量净额成为负数。
营业利润的模型为（以年货量 ｘ为变量）：
关键词：货量；ＥＱ；数学模型
一、绪论 据 ＩＡＴＡ２０１９年报［１］，２０１０２０１８年全球航空货运量在保持 增长，２０１８年达 ６３３０吨，但 ２０１９年同比减少 ３．３％，为 ６１２０万 吨。近年来我国航空货运量也在持续增长，据《中国民航报》报 道，２０１９年增加到 ７５２．６万吨，同比增长 １．９％。 但从利润率 来 看，２０１０２０１８年 全 球 航 空 运 输 业 的 净 利 润 率仅 １．２％５％，２０１０年为 ３．３％，２０１２最低 １．２％，之后攀升 ２０１７年达峰值 ５％，但 ２０１８年又掉到 ３．７％。２０１４２０１８年中 国航空运输业的利润率 大 致 在 ４．１％７．８％ （税 前 利 润 率）， ２０１４年从 ４．１％上涨到 ２０１６年峰值 ７．８％，２０１８年回退到 ２０１４ 年的原点 ［２］。中 国 民 航 局 指 出，２０１９年 是 全 球 航 空 货 运 特 别 艰难的一年。 ２０１９年 １１月份友和道通集团旗下的多架全货机停飞，《电 商报》专刊分析认为，２０１９年国际航空货运市场持续不景气是 造成友和道通航班停飞的因素，但并非最重要的影响因素，或 许货源和竞争的因素更加明显，友和道通没有固定的货源，没 有单就没 有 新 鲜 血 液 注 入，自 然 难 以 为 继 了［３］。《人 民 法 院 报》文章［４］提到翡翠航空先后经历了全球金融危机、欧洲债务 危机导致的经济衰退期，翡翠航空的国际订单急剧减 少，至 ２０１０年是运一单亏一单，２０１１年 １２月 ２６日负债累累，最终被 迫停航。 以上文章提到友和道通和翡翠航空停飞因素有“货运市场 不景气、经济衰退期、货源和货量，没有单，订单减少”等，诚然 外部大环境是客观原因，但是航司自身的货源和货量问题才是 根本原因。这两起货运航班停飞的案例，再次深刻提醒和警示 我们，国际航空运输的货运代理企业要时刻关注公司的货源和 货量，尤其在全球和中国航空运输业利润率低迷的当前。国际 航空货运的代理企业需要深入了解、研究和利用空运包舱运输 中的一些关键技术参数如包舱货量、舱位 ＥＱ、营业收入，以及 它们之间的关系，最大限度利用货量拼货，来获得最优的运价 成本和集货效益，并有效调节营业收入的过度增长，防止债务 危机。接下来本文将分别介绍空运包舱货量与 ＥＱ、货量与押 金、以及货量与营业收入的数学模型，帮助大家认识货 量 与 ＥＱ，货量与押金以及货量与营业收入之间的关系。 二、空运包舱运输货量与 ＥＱ的模型分析 案例 １：２０１９年末深圳 Ｆ公司与 Ａｉｒｌｉｎｅｓ签订空运包舱协 议，协议期限为 ２０２０年 １月 １日１２月 ３１日，航段 ＳＺＸＦＲＡ，规 定每月包舱货量 ３３．６吨，每周舱位 ３ＸＱ７，每月共 １２ＸＱ７板位， Ｑ７基重（ｐｉｖｏｔｗｅｉｇｈｔ）２８００ＫＧＳ，ＥＱ期为 ２个自然周，协议价格 为 ＲＭＢ２０／ＫＧ（已含燃油），处罚条款（Ｐｅｎａｌｔｉｅｓ）包括：１）如 Ｆ 公司某个 ＥＱ期内未达平衡有缺重（ｕｎｄｅｒＰｉｖｏｔＷｅｉｇｈｔ），２）如 某个月份 Ｆ公司无法完成协议货量，产生空舱（ｄｅａｄｆｒｅｉｇｈｔ），Ｆ 公司均须向 Ａｉｒｌｉｎｅｓ支付 ＥＱ缺重和未完成量的罚款，罚款标准 为 ＲＭＢ２０／ＫＧ。
运输利润分析报告
运输利润分析报告一、引言本报告旨在对运输业的利润进行分析，通过对运输公司的财务数据和运营情况进行综合分析，揭示运输业的盈利模式和影响利润的因素。
通过该报告，可为运输公司的经营决策提供参考和建议。
二、背景运输业作为经济活动的重要组成部分，扮演着货物和人员流动的桥梁角色。
然而，随着市场的竞争加剧和成本的不断增长，运输业的利润面临着一定的挑战。
因此，对运输业的利润进行分析，发现盈利模式和影响利润的关键因素，对于运输公司的发展具有重要意义。
三、数据收集与处理为了进行运输利润的分析，我们收集了运输公司三年的财务数据，包括营业额、成本、利润等指标。
通过对这些数据进行加工处理，我们得出了以下的分析结果。
四、运输利润模式分析1. 营业额与利润的关系首先，我们分析了营业额与利润之间的关系。
通过绘制散点图，我们发现了一个正相关的趋势，即随着营业额的增加，利润也有相应的增长。
这表明运输公司的盈利与其营业额密切相关。
2. 成本结构分析其次，我们对运输公司的成本结构进行了分析。
通过对财务数据的分类和加总，我们得出了以下的成本结构图表：成本项占比人工成本XX%燃油成本XX%维护成本XX%车辆折旧费XX%其他成本XX%从表中可以看出，人工成本是运输公司最主要的成本项，其次是燃油成本和维护成本。
车辆折旧费和其他成本的占比相对较小。
这些成本项的分析对于我们寻找降低成本和提高利润的方式具有重要意义。
3. 利润与价格策略的关系最后，我们分析了利润与价格策略的关系。
通过收集运输公司的价格数据和利润数据，我们绘制了价格与利润的曲线图。
从图中可以看出，价格对利润有一定的影响，但并不是线性关系。
运输公司需要根据市场需求和竞争状况制定合理的价格策略，以最大化利润。
五、运输利润的影响因素分析为了进一步探讨运输利润的影响因素，我们进行了多元回归分析，并得出了如下结论：1.营业额是运输利润的主要影响因素。
随着营业额的增加，利润也随之增加。
2.人工成本和燃油成本是运输利润的关键成本项，对利润有较大的影响。
基于杜邦分析法对航空公司盈利能力的分析--以中国南方航空公司为例
Finance and Accounting Research财会研究 | MODERN BUSINESS现代商业187基于杜邦分析法对航空公司盈利能力的分析——以中国南方航空公司为例姬士淼天津科技大学经济与管理学院 天津 300222摘要：随着我国经济与世界经济的不断沟通与融合， 航空运输业作为其中重要的关系纽带，在促进国内发展及国际合作中具有不可替代的作用，相关企业的盈利能力更加受到投资者的重视。
本文以中国南方航空公司为例，运用杜邦分析法，通过2017年～2019年中不同年度的净资产收益率等重要财务指标进行动态对比，以财务角度分析该公司的盈利能力，并分析问题原因，提出对策。
关键词：航空公司；杜邦分析法；盈利能力中图分类号：F275;F562.6 文献识别码：A 文章编号：1673-5889(2021)16-0187-03一、引言中国南方航空集团有限公司（下文简称南航），成立于20世纪90年代初，目前拥有河南、贵州、珠海等8家控股公共航空运输子公司，天津、福州、北京等16家分公司，是当前中国最大的航空公司之一。
此外南航还在国内外分别设有23和56个境内外营业部。
因此，南航作为我国民航业的杰出代表，对其进行业绩分析具有广泛的代表性和重要的现实参考意义。
截止2020年底，我国航空运输规模已十数年处于世界第二。
此外，随着居民收入水平的提高，消费结构、经济金融体制的升级优化，再加上“一带一路”倡议等跨区域经济联系政策的开展，我国航空运输业务规模得到了长足发展。
同时行业运输行业市场化不断成熟，基础设施能力不断强化，航空运输干线网络逐步完善与发展，基于数字化系统的智慧机场不断升级，中国航空运输业迎来快速发展的新时代。
但是，航空公司属于资产密集型行业，普遍具有高投入、高负债率以及高风险的特征，因而大多数航空公司都面临债务筹资风险。
同时航空公司以各种方式取得的飞机等固定资产占比很高，所以面临经营杠杆和财务杠杆双高的风险，且航空公司的经营状况对经营环境的变化敏感度十分高，存在很多不可控因素，导致航空公司经济效益反复波动，发展受到限制。
物流公司盈利最高的数学题
物流公司盈利最高的数学题
假设有一家物流公司，该公司每天进行货物运输。
假设该公司每次运输货物的成本是固定的c单位，而每次运输所获得的运费是固定的p单位，其中p > c。
假设该公司每天的运输量是固定的n单位。
我们需要计算物流公司的盈利，即每天的总运费减去每天的总成本。
每天的总运费等于每次运输的费用p乘以总运输次数，即
总运费 = p * (总运输次数)
每天的总成本等于每次运输的成本c乘以总运输次数，即
总成本 = c * (总运输次数)
因此，物流公司的盈利等于总运费减去总成本，即
盈利 = 总运费 - 总成本
将总运费和总成本的式子代入上述公式，我们可以得到
盈利 = p * (总运输次数) - c * (总运输次数)
由于每天的运输量是固定的n单位，所以每天的总运输次数也是固定的n次。
将总运输次数替换为n，我们可以得到
盈利 = p * n - c * n
进一步化简，我们可以得到
盈利 = (p - c) * n
由于p大于c，所以p-c大于0，即(p-c)为一个正数。
因此，物流公司的盈利等于每天运输量乘以正常数(p-c)。
这个数学问题的答案是：
物流公司的盈利最高的数学题是每天运输量乘以正常数(p-c)。
运输利润分析报告
运输利润分析报告1. 引言本报告旨在对运输业务的利润进行分析和评估，以帮助企业管理层了解运输业务的盈利情况和可能的改进方向。
通过对运输成本和收入的综合分析，我们将为企业提供有针对性的建议和决策支持。
2. 方法我们使用了一系列数据和指标来进行运输利润的分析，包括运输成本、收入、毛利润率等。
通过对这些指标的比较和分析，可以得出运输业务的盈利情况和问题所在。
3. 运输成本分析3.1 车辆运营成本运输业务的主要成本之一是车辆运营成本，包括燃料费用、维护费用、人工成本等。
我们通过对车辆运营成本的详细分析，可以了解企业的运输成本结构和潜在的节约空间。
3.2 物流设备成本物流设备成本是运输业务的另一个重要成本来源，包括车辆购置费用、物流设备维护费用等。
我们将对这些成本进行分析，以确定其对企业利润的影响程度。
4. 收入分析除了成本外，收入也是运输业务利润的重要组成部分。
我们将对收入来源和收入结构进行分析，以确定企业的主要盈利渠道和潜在的增长空间。
5. 毛利润率分析毛利润率是评估运输业务盈利能力的重要指标之一，它反映了运输成本和收入之间的关系。
我们将计算和分析毛利润率，以确定企业的盈利水平和潜在的改进空间。
6. 结果与讨论通过运输成本分析、收入分析和毛利润率分析，我们得出以下结论和建议：•运输成本中的车辆运营成本占比较高，企业可以考虑采取措施减少燃料费用和维护费用，例如优化车辆行驶路线、提高车辆维护效率等。
•物流设备成本也是一个较大的成本来源，企业可以考虑延长设备使用寿命、降低设备维护费用等方式来降低成本。
•收入结构方面，企业应重点关注主要盈利渠道的发展和改进，例如加强对优质客户的服务、拓展新的市场渠道等。
•毛利润率方面，企业应时刻关注毛利润率的变化，及时采取措施调整运营策略，以保持盈利能力。
7. 结论本报告对运输利润进行了综合分析，通过对运输成本、收入和毛利润率等指标的分析，为企业提供了有针对性的建议和决策支持。
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对航空运输利润最大化问题的分析摘要本文针对航空运输公司运输货物的重量和体积与利润的关系问题，建立了多个模型，采用多种方法得出正确的结论，并对结果进行分析，对模型进行改进。
过程中运用了LINGO软件。
问题一，分析使得利润最大的每天航空运输的各种货物的吨数，运用数学线性规划的方法求解该利润最大化模型。
根据每种货物的约束条件以及总的约束条件，使用单纯形法进行分析计算，数据关系式导入LINGO软件可得到结果。
货物1的运输吨数为30吨；货物2的运输吨数为16.875吨；货物3的运输吨数为50吨。
问题二，计算每个约束的影子价格，解释他们的含义。
在对影子价格了解后，再次运用线性规划的方法分析每个约束条件。
根据问题一可知:货物1的吨数为紧约束，货物2的吨数为非紧约束，货物3的吨数为紧约束。
对此，对利润函数进行灵敏度分析，即是求解每个约束的影子价格。
货物总吨数的影子价格为0美元, 货物总吨数增加一吨时利润不增加；货物总体积的影子价格为0.3125美元，货物总体积增加一立方英尺时利润增加0.3125美元；货物1运输吨数的影子价格为78.125美元，货物1吨数增加一吨时利润增加78.125美元；货物2运输吨数的影子价格为0美元，货物2吨数增加一吨时利润不增加；货物3运输吨数的影子价格为125美元，货物3吨数增加一吨时利润增加125美元。
（详见表影子价格）问题三，有多少飞机值得改装来增加运输能力。
对于这个问题，根据约束条件：每天运输量不超过100吨；每吨运费250美元；每天运输体积不超过50000立方英尺以及货物的规格和每花费200000美元可以增加飞机的容积2000立方英尺；飞机每年飞行250天；这些旧飞机剩余的使用寿命约为5年等。
采用线性规划的方法建立模型求解，将关系式导入LINGO软件计算。
得出值得改装1.25架，但从实际问题出发取整数，应该改装1架。
本文最大的特色是采用专门针对线性规划问题的数学软件对线性规划问题进行处理。
关键词：单纯形法、线性规划一问题重述一个运输公司每天有100吨的航空运输能力。
公司每吨收空运费250美元。
粗除了重量的限制外，由于飞机货场容积有限，公司每天只能运50000立方英尺的货物。
每天（1）（2）计算每个约束的影子价格，解释它们的含义。
（3）公司有能力对它的一些旧的飞机进行改装来增大货运区域的空间。
每架飞机的改造要花费200000美元，可以增加2000立方英尺的容积。
重量限制仍保持不变。
假设飞机每年飞行250天，这些旧飞机剩余的使用寿命约为5年。
在这种情况下，是否值得改装？有多少架飞机时才值得改装？二问题分析概念解释1.影子价格影子价格，影子价格指基金管理人于每一计价日，采用市场利率和交易价格，对基金持有的计价对象进行重新评估。
当基金资产净值与影子价格的偏离达到或超过基金资产净值的0.5%时，或基金管理人认为发生了其他的重大偏离时，基金管理人可以与基金托管人商定后进行调整，使基金资产净值更能公允地反映基金资产价值，确保以摊余成本法计算的基金资产净值不会对基金持有人造成实质性的损害。
2.紧约束（有效约束）在各种约束条件下，每个约束条件假设为一种“资源”。
当在线性规划问题中取得最优解时，“资源”剩余为0的称为紧约束（有效约束）。
3.航空运输航空运输，使用飞机、直升机及其他航空器运送人员、货物、邮件的一种运输方式。
具有快速、机动的特点，是现代旅客运输，尤其是远程旅客运输的重要方式；为国际贸易中的贵重物品、鲜活货物和精密仪器运输所不可缺。
[1]三模型假设1.飞机运行时不会出故障，能正常飞行；2.航班不会因外界因素停飞；3.每天有足够的货物等待运输，有足够的飞机工作；四符号说明五模型的建立与求解问题一分析使得利润最大的每天航空运输的各种货物的吨数由下列约束条件：（1）每天100吨的航空运输能力；（2）每吨收费250美元；（3）每天只能运输50000立方英尺的货物；（4）货物详情：可得到关系式：12312312355080040050000100030040050x x x x x x x x x ++≤⎧⎪++≤⎪⎪≤≤⎨⎪≤≤⎪⎪≤≤⎩最大盈利值：123max 250()Q x x x =++ 根据以上关系式，利用LINGO 软件编程可解得：1233016.87550x x x =⎧⎪=⎨⎪=⎩由LINGO 解出的数值可知要使每天利润最大，货物1需要运输30吨；货物2需要运输16.875吨；货物3需要运输50吨。
每天利润为：123m ax 250()24218.75Q x x x =++=美元问题二计算每个约束的影子价格，解释它们的含义由问题一中，LINGO 软件所导出的数据可知每个约束的影子价格。
将它们整理如下表：问题三航空公司有能力对它的一些旧的飞机进行改装来增大货运区域的空间。
每架飞机的改造要花费200000美元，可以增加2000立方英尺的容积。
重量限制仍保持不变。
假设飞机每年飞行250天，这些旧飞机剩余的使用寿命约为5年。
在这种情况下，是否值得改装？有多少架飞机时才值得改装？对于这个问题是在问题一的基础上增加了约束条件，需要对成本进行考虑 约束条件：（1）每天100吨的航空运输能力； （2）每吨收费250美元；（3）每天只能运输50000立方英尺的货物； （4）货物详情：（5） （6） 飞机每年飞行250天；（7） 飞机剩余的使用寿命约为5年； 模型的建立与求解首先，成本是个变量4200000P x =由于增加了约束条件（5），（6），（7），所以利润的关系式以及体积的约束条件会有所改变1234max 250*()*250*5200000Q x x x x =++-1234550800400500002000x x x x ++≤+所有约束条件：12341231234550800400500002000100030040050x x x x x x x x x x x ++≤+⎧⎪++≤⎪⎪≤≤⎪⎨≤≤⎪⎪≤≤⎪≥⎪⎩同样运用LINGO编程解决这个线性规划问题得：1 2 3 430 20 50 1.25x x x x =⎧⎪=⎪⎨=⎪⎪=⎩但从实际出发，飞机的架次为整数。
取1,2,3分别代入4x，运用LINGO求利润最大值得：当4x为1时1233019.3755030854690xxxQ=⎧⎪=⎪⎨=⎪⎪=⎩；当4x为2时1233023.7546.2530850000xxxQ=⎧⎪=⎪⎨=⎪⎪=⎩；当4x为3时1233028.7541.2530650000xxxQ=⎧⎪=⎪⎨=⎪⎪=⎩所以该航空公司应该改装1架飞机，此时利润达到最大值为30854690美元。
六模型的评价与推广模型的评价（1）本模型是针对线性规划问题，运用专门求解线性规划问题的LINGO软件求出最优解；（2）从实际出发，对改装飞机1.25架运用整数化方法，对邻近整数分别代入，求出最贴近实际的最优解；模型的推广本模型针对交通运输行业具有实际指导意义，航空，道路，海航运输都可以根据这个模型制定出利润最大化的经营模式七参考文献[1]姜启源谢金星叶俊编《数学模型》（第四版）八附录1.问题一和问题二的LINGO编程model:max=250*(x1+x2+x3);[milk] 550*x1+800*x2+400*x3<50000;[time] x1+x2+x3<100;[one] x1<30;[two] x2<40;[three]x3<50;End输出结果Global optimal solution found.Objective value: 24218.75Infeasibilities: 0.000000Total solver iterations: 1Variable Value Reduced CostX1 30.00000 0.000000X2 16.87500 0.000000X3 50.00000 0.000000Row Slack or Surplus Dual Price1 24218.75 1.000000MILK 0.000000 0.3125000TIME 3.125000 0.000000ONE 0.000000 78.12500TWO 23.12500 0.000000THREE 0.000000 125.0000 2.问题三的LINGO编程model:max=250*(x1+x2+x3)*250*5-200000*x4;[milk] 550*x1+800*x2+400*x3<50000+2000*x4;[time] x1+x2+x3<100;[one] x1<30;[two] x2<40;[three]x3<50;[four] x4>0;End输出结果Global optimal solution found.Objective value: 0.3100000E+08Infeasibilities: 0.000000Total solver iterations: 2Variable Value Reduced CostX1 30.00000 0.000000X2 20.00000 0.000000X3 50.00000 0.000000X4 1.250000 0.000000Row Slack or Surplus Dual Price1 0.3100000E+08 1.000000MILK 0.000000 100.0000 TIME 0.000000 232500.0 ONE 0.000000 25000.00 TWO 20.00000 0.000000 THREE 0.000000 40000.00 FOUR 1.250000 0.000000。