数学建模 工厂最优生产计划模型
最优生产计划安排 数学 模型
最优生产计划安排摘要优化问题可以说是人们在工程技术、经济管理和科学研究等领域中最常遇到的一类问题。
如调度人员要在满足物质需求和装载条件下安排成从各供应点到各需求点的运量和路线，是运输总费用最低；公司负责人需根据生产成本和市场需求确定产品价格。
针对优化问题可以通过建立优化模型确定优化目标和寻求的决策。
一般讲，一个经济管理问题凡满足以下条件就能够建立线性规划模型： (1) 要求解问题的目标函数能用数值指标来反映，且为线性函数； (2) 存在多种方案及有关数据；(3) 要求达到的目标是在一定约束条件下实现的，这些约束条件可以用线性等式或不等式来描述。
问题重述某厂生产三种产品I ，II ，III 。
每种产品要经过B A ,两道工序加工。
设该厂有两种规格的设备能完成A 工序，它们以21,A A 表示；有三种规格的设备能完成B 工序，它们以321,,B B B 表示。
产品I 可在B A ,任何一种规格设备上加工。
产品II 可在任何规格的A 设备上加工，但完成B 工序时，只能在1B 设备上加工；产品III 只能在2A 与2B 设备上加工。
已知在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设备的费用如下表，要求安排最优的生产计划，使该厂利润最大。
附表一基本假设与符号说明基本假设：每一类产品在A 工序加工的产品总量等于B 工序加工产品的总量，即每一件产品都经过完整的程序成为真正的成品而不是半成品。
符号说明：设产品I 在21,A A 321,,B B B 上加工的数量分别为11x 、12x 、13x 、14x 、15x；产品II 在21,A A ，1B 上加工的数量分别为212223,,x x x；产品III 在21,A B 上加工的数量分别为3234,x x 。
问题的分析运用数学建模方法处理一个优化问题，首先应确定优化的目标是什么，寻求的决策是什么，决策受到哪些条件的限制，然后用数学工具（变量、常量、函数等）表示它们。
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0.4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2.4—4.8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0.4*50（第二年）+0.4*50（第三年）+（0.4+0.6）*50（第四年）+（0.4+0.6）*50（第五年）=（4*0.4+2*0.6）*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。
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。
企业最优生产的数学模型
企业最优生产的数学模型第九组：张乐 康倩妮 罗少梅 (西安航空学院，西安 710077)摘要本文针对企业及工厂应该怎样合理安排生产计划而获得最大利润做了简单分析，主要用于解决企业及工厂在各种互相矛盾，互相排斥的约束条件下如何安排生产获取最大利润，建立了生产量对利润影响的线性规划模型。
对于问题一，根据对影响利润的因素的初步分析，综合得出其主要因素有：每种产品的单件利润、生产单位各种产品所需的有关设备台时、生产量、最大需求量、库存量、每月的工作时间、设备维修。
综合考虑多种因素，利用线性规划来建立模型解决问题，即将每月各种产品的最大需求量、一月初无库存、任何时候每种产品的存储量均不能超过100件、六月末各种产品各储存50件作为约束条件，最大利润作为目标函数，利用lingo11.0软件求解，得出最大利润为：93.71518万元。
对于问题二，要求重新安排维修，并以最大利润作为前提，类比于问题一，并在问题一模型的基础上，添加ij b ，ij z 分别为第i 种设备在第j 个月工作的台数和第i 种设备在第j 个月维修的台数。
并定义ij p 为在不进行维修的情况下工作的台数，则ij p =ij z +ij b ；表示第i 种设备在第j 月维修的台数等于每种设备可以维修的台数s 。
关键词：线性规划、lingo 软件、最大利润问题的提出每个企业都希望在成本最低，工作时间最短的条件下获得最大利润，但各种约束条件总是互相制约，这就需要我们在考虑到实际情况时，酌情筛减。
已知某企业要生产7种产品，以，Ⅰ，Ⅱ，Ⅲ，Ⅳ，Ⅴ，Ⅵ，Ⅶ来表示，并给出了每种产品的单件利润，生产单件每种产品的设备所耗费的时间及每种产品在各个月的最大需求量。
产品当月销售不了的每件每月存储费为5元，且任何时候每种产品的存储量均不能超过100件。
一月初无库存，要求六月末各种产品各存储50件，并且每月均有设备参与维修：一月维修1台磨床，二月维修2台水平钻，三月维修1台镗床，四月维修1台立钻，五月维修1台磨床和1台立钻，六月维修1台刨床和1台水平钻。
关于工厂生产进度的计划安排的数学建模
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数学建模——生产计划的制定
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 ⎪ ⎩
数学建模-工厂生产安排问题
问题一的程序：
min=500*x1+800*x2+200*x3+400*x4+500*x5+800*x6+200*x7+600*x8+1000*x9;
x1<=275;
x2<=100;
x5<=200;
x6<=50;
x8<=100;
x9<=50;
x1+x2-x3-x4=150;
x5+x6+x3-x7=250;
起点
止点
单位货物的运输单价/元
一号
市场
500
三号
200
五号
300
二号
市场
800
四号
200
六号
200
三号
市场
500
五号
100
四号
市场
800
六号
0
五号
市场
600
六号
市场
1000
求满足运输条件的最低运输成本。
200元 500元
300元 600元
问题二、三、四的求解：
问题二是设计一个线性规划模型，用来安排后3个月常态下的生产和超时加班的生产。
问题求解
问题一的求解
要求把这个问题设计成一个运输问题，则根据题中条件可设计为：
现有6个仓库（起始节点），它们的存货量分别为275，100，200，50，100，50个单位，其中一、二号仓库需向市场（终止节点）运送150个单位的货物，三、四号仓库需向市场运送250个单位的货物，五、六号仓库需向市场运送300个单位的货物，每个仓库的单位运输成本如下表：
对于问题二，我们要求考虑每个月的实际生产能力和每生产单位产品所需要的成本价的变化，在满足订货需求的条件下合理的安排生产，使总成本最小。所以设出每月生产的产品的量，其中：
数学建模-工厂最优生产计划模型
数学建模与数学实验课程设计报告学院数理学院专业数学与应用数学班级学号学生姓名指导教师2015年6月工厂最优生产计划模型【摘要】本文针对工厂利用两种原料生产三种商品制定最优生产计划的问题，建立优化问题的线性规划模型。
在求解中得到了在不同生产计划下收益最优化的各产品的产量安排策略、最大收益，以及最优化生产计划的灵敏度分析。
对于问题一，通过合理的假设，首先根据题中所给的条件找出工厂收益的决定条件，利用线性规划列出目标函数MAX。
由题目中所得，工厂原料及价格的约束条件下运用lingo软件算出最优生产条件下最大收益为1920元，其次是不同产品的产量。
对于问题二，灵敏度分析是研究当目标函数的费用系数和约束右端项在什么范围变化时，最优基保持不变。
对产品结构优化制定及调整提供了有效的帮助。
根据问题一所给的数据，运用lingo软件做灵敏度分析。
关键词：最优化线性规划灵敏度分析 LINGO一、问题重述某工厂利用两种原料甲、乙生产A1、A2、A3三种产品。
如果每月可供应的原料数量（单位：t），每万件产品所需各种原料的数量及每万件产品的价格如下表所示：（1）试制定每月和最优生产计划，使得总收益最大；（2）对求得的最优生产计划进行灵敏度分析。
二、模型假设（1）在产品加工时不考虑排队等待加工的问题。
（2）假设工厂的原材料足够多，不会出现原材料断货的情况。
（3）忽略生产设备对产品加工的影响。
（4）假设工厂的原材料得到充分利用，无原材料浪费的现象。
三、符号说明Xij（i=1,2,；j=1,2,3；）表示两种原料分别生产出产品的数量（万件）；Max为最大总收益；A1，A2，A3为三种产品。
四、模型分析问题一分析：对于问题一的目标是制定每月和最优生产计划，求其最大生产效益。
由题中所给的条件找出工厂收益的决定条件，利用线性规划列出目标函数MAX。
由题目中所得，工厂原料工厂原料及价格的约束，列出约束条件。
问题二分析：研究当目标函数的费用系数和约束右端项在什么范围变化时，最优基保持不变。
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数学建模与数学实验
课程设计报告
学院数理学院专业数学与应用数学
班级学号
学生姓名指导教师
2015年6月
工厂最优生产计划模型
【摘要】本文针对工厂利用两种原料生产三种商品制定最优生产计划的问题，建立优化
问题的线性规划模型。
在求解中得到了在不同生产计划下收益最优化的各产品的产量安排策略、最大收益，以及最优化生产计划的灵敏度分析。
对于问题一，通过合理的假设，首先根据题中所给的条件找出工厂收益的决定条件，利用线性规划列出目标函数MAX。
由题目中所得，工厂原料及价格的约束条件下运用lingo 软件算出最优生产条件下最大收益为1920元，其次是不同产品的产量。
对于问题二，灵敏度分析是研究当目标函数的费用系数和约束右端项在什么范围变化时，最优基保持不变。
对产品结构优化制定及调整提供了有效的帮助。
根据问题一所给的数据，运用lingo软件做灵敏度分析。
关键词：最优化线性规划灵敏度分析 LINGO
一、问题重述
某工厂利用两种原料甲、乙生产A1、A2、A3三种产品。
如果每月可供应的原料数量（单位：t），每万件产品所需各种原料的数量及每万件产品的价格如下表所示：（1）试制定每月和最优生产计划，使得总收益最大；
（2）对求得的最优生产计划进行灵敏度分析。
、模型
假设
（
产品加工时不考虑排队等待加工的问题。
（2）假设工厂的原材料足够多，不会出现原材料断货的情况。
（3）忽略生产设备对产品加工的影响。
（4）假设工厂的原材料得到充分利用，无原材料浪费的现象。
三、符号说明
Xij （i=1,2,；j=1,2,3；）表示两种原料分别生产出产品的数量（万件）；
Max 为最大总收益；
A1，A2，A3为三种产品。
四、模型分析
问题一分析：对于问题一的目标是制定每月和最优生产计划，求其最大生产效益。
由题中所给的条件找出工厂收益的决定条件，利用线性规划列出目标函数MAX 。
由题目中所得，工厂原料工厂原料及价格的约束，列出约束条件。
问题二分析：研究当目标函数的费用系数和约束右端项在什么范围变化时，最优基保持不变。
通过软件数据进行分析。
五、模型建立与求解
问题一的求解：
建立模型：
题目的目标是寻求总利益最大化，而利润为两种原料生产的六种产品所获得的利润之和。
设Xij （i=1,2,；j=1,2,3；）表示两种原料分别生产出产品的数量（万件）
则目标函数:max=12(x11+x21）+5(x12+x22)+4(x13+x23)
约束条件：
1）原料供应：4x11+3x12+x13<=180;
2x21+6x22+3x23<=200
2）非负约束：x11,x12,x13,x21,x22,x23>=0
所以模型为：
max=12(x11+x21）+5(x12+x22)+4(x13+x23)
200x x 6x 2180
x x 34x 232221131211<=++<=++
0x >=ij (i=1,2;j=1,2,3且为整数)}
模型求解：
model :
max =12*x11+12*x21+5*x12+5*x22+4*x13+4*x23;
4*x11+3*x12+x13<=180;
2*x21+6*x22+3*x23<=200;
End
计算结果：
Global optimal solution found.
Objective value:
Infeasibilities:
Total solver iterations: 0
Variable Value Reduced Cost
X11
X21
X12
X22
X13
X23
Row Slack or Surplus Dual Price
1
2
3
结论：从数据表明，这个线性规划的最优解为
x11=0,x12=0,x13=180,x21=100,x22=0,x23=0 ,最优值为1920.即这个工厂的最优生产
计划为：用甲原料生产A1，A2，A3产品数量分别为0万件，0万件，180万件；用乙原料生
产A1,A2,A3产品数量分别为100万件，0万件，0万件。
问题二的求解：
用lingo软件对模型进行灵敏度分析的结果如下：
Ranges in which the basis is unchanged:
Objective Coefficient Ranges
Current Allowable Allowable
Variable Coefficient Increase Decrease
X11 INFINITY
X21 INFINITY
X12 INFINITY
X22 INFINITY
X13 INFINITY
X23 INFINITY
Righthand Side Ranges
Row Current Allowable Allowable
RHS Increase Decrease
2 INFINITY
3 INFINITY
显然可以看出：在最优值不变的条件下目标函数系数允许变化的范围：x11的系数为
（12,12+4）=（12,16）；x12的系数为（5,5+7）=（5,12）；x13的系数为（4-1,4）=（3,4）；
x21的系数为（,12）=（,12）；x22的系数为（5,5+31）=（5,36）；x23的系数为（4,4+14）
=(4,18)。
同样看出约束右端的限制数没有发生变化。
由于目标函数的系数并不影响约束
条件，所以最优解保持不变。
六、模型的优缺点
模型的优点：
（1）模型的适用性好，线性规划性比较好，能够随着市场的变化而做出相应的变动，
从而得到更大的效益，具有更强的应用指导意义。
（2）模型的建立运用线性规划的方法，可理解性强，应用广泛。
（3）Lingo软件执行速度很快，易于输入，修改，求解，分析数学规划的问题。
模型的缺点：
（1）没有考虑到机床维修的费用对工厂总体效益的影响，与实际情况有出入。
（2）模型比较单一，并没有用更好的办法去进行相应的检验其最大收益，及最优生产计划。
七、模型的推广
本文的模型是一个典型的线性规划的模型，用来求解最大或最小目标函数极值问题。
此问题有很多的推广应用价值。
优化问题可以说是人们应用科学、工程设计、商业贸易等领域中常遇到的一类问题。
这种数学建模的方法来处理优化问题，即建立和求解所谓的优化模型。
虽然，由于建模时要适当做出简化，可能是结果不一定完全可行或达到实际上的困扰，但是它基于客观规律和数据，模型的建立与求解并不需要耗费太多的时间。
如果在建模的基础上在赋予其现实的意义，就可以期望得到实际问题的一个圆满的结果。
八、参考文献
[1]赵静，但琦，数学建模与数学实验，北京，高等教育版社，
[2]姜启源，谢金星，叶俊，数学模型 [M]，北京：高等教育出版社，2003。