数学建模培训题 航空货运问题(改编自美赛倒煤台问题)点评解析汇报
航空运输相关问题及解答（完美版）
航空运输相关问题及解答（完美版）第一篇：航空运输相关问题及解答(完美版)Air transport一.含义：用飞机或其他航空器作为载体的一种运输方式.也叫空中运输。
也称为air transport, airfreight, airlift, air transportation.书上解释：it isone of the most youngest forms of distribution.二.特点：航空运输常被看作是其他运输方式不能运用时，用于紧急服务的一种极为保险的方式。
它快速及时，价格昂贵，但对于致力于全球市场的厂商来说，当考虑库存和顾客服务问题时，空运也许是成本最为节约的运输模式。
三.优点：A.高速直达性,速度快。
详解：因为空中较少受条件限制，航线一般来取两点间的最短距离。
飞机的飞行时速大约都在每小时600公里到800公里每小时。
比其他的交通工具要快得多。
航空货运的这个特点适应了一些特种货物的需求，例如海鲜、活动物等鲜活易腐的货物，由于货物本身的性质导致这一类货物对时间的要求特别高，只能采用航空运输；另外，在现代社会，需要企业及时对市场的变化作出非常灵敏的反应，企业考虑的不仅仅是生产成本，时间成本成为成本中很重要的一项因素，例如产品的订单生产、服装及时上市而获取更高的利润等情况，这都需要航空运输的有力支持才可以实现。
B.安全性能高。
随科技进步，飞机不断地进行技术革新使其安全性能增强，事故率低,保险费率相应较低。
C.包装要求低。
因为空中航行的平稳性和自动着陆系统减少了货换的比率，所以可以降低包装要求。
而且在避免货物灭失和损坏后还有明显优势。
D.库存水平低。
E.可节省生产企业的相关费用。
由于航空运输的快捷性，可加快生产企业商品的流通速度，从而节省产品的仓储费、保险费和利息支出等，另一方面产品的流通速度加快，也带来了资金的周转速度，可大大地增加资金的利用率。
四.缺点：A 受气候条件的限制，在一定程度上影响了运输的准确性和正常性。
最优送货路线设计问题_数学建模[1]
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《数学模型与数学软件综合训练》论文202311281796812112284210201212212422715344315训练题目：最优送货路线设计问题学生学号：07500124 姓名：呼德计通院信息与计算科学专业 指导教师：黄灿云 （理学院）2010年春季学期目录前言 (1)摘要 (2)关键字 (2)一、问题重述 (3)二、基本假设 (4)三、符号说明 (4)四、问题的分析 (5)五、模型的建立 (5)问题1： (5)问题2： (6)六、模型的优缺点 (8)1、优点： (8)2、缺点： (8)七．模型的推广 (8)八、参考文献 (9)数学模型与数学软件综合训练是信息与计算科学等数学类专业的一门重要的必修实践课程，是对学生的抽象思维能力、逻辑推理能力、运算能力、分析和解决实际问题能力进行综合培养的关键课程。
数学模型与数学软件综合训练是以问题为载体，应用数学知识建立数学模型，以计算机为手段，以数学软件为工具，以我们学生为主体，通过实验解决实际问题。
数学模型与数学软件综合训练是数学模型方法的实践，而数学模型方法是用数学模型解决实际问题的一般方法，它是根据实际问题的特点和要求，做出合理的假设，使问题简化，并进行抽象概括建立数学模型，然后研究求解所建的数学模型方法与算法，利用数学软件求解数学模型，最后将所得的结果运用到实践中。
数学模型与数学软件综合训练将数学知识、数学建模与计算机应用三者融为一体。
通过本次课程，可提高我们学习数学的积极性，提高我们对数学的应用意识，并培养我们用所学的数学知识、数学软件知识和计算机技术去认识问题和解决实际问题的能力。
我们自己动手建立模型，计算体验解决实际问题的全过程，了解数学软件的使用，也培养了我们的科学态度与创新精神。
当今社会，网购已成为一种常见的消费方式.随着物流行业的兴盛，如何用最短的时间，最节约成本的方案，完成送货任务显得尤为重要.针对本案例，我们采用了大量的科学分析方法，并进行了多次反复验证，得出如下结果：1：根据所给问题及有关数据，我们将题目中给出的城市，及其之间的线路可看成一个赋权连通简单无向图，采用了求这个图最小生成树的办法，求出最优线路.在此基础上，我们通过观察分析计算对上述结果进行修正，得出最终结果.2：根据所给问题，我们发现当货物不能一次送完时，中途需返回取货，而返回路径当然越短越好，可通过求途中两点最短路径的方法求出.关键字：送货线路优化，赋权连通简单无向图，Excel，最小生成树.一、问题重述现今社会网络越来越普及，网购已成为一种常见的消费方式，随之物流行业也渐渐兴盛，每个工厂为了自身的发展需要以最快的速度及时将产品送达所需单位，现有实业公司，该实业公司生产专业生产某专用设备产品，专用设备产品该每件重达5吨（其长5米，宽4米，高6米），该实业公司库房设在北京，所有货物均由一货机送货，该机种飞机翼展88.40米（机身可用宽20米），机长84米（可用长50米），机高18.2米（可用14米），最多可装载250吨货物，起飞全重达600吨，平均速度为900公里/小时）将货物送至全国各个省辖市（图1所示红色圆点，除北京之外共19个省辖市），假定货机只能沿这些连通线路飞行，而不能走其它任何路线；但由于受重量和体积限制，货机可中途返回取货.经过的各个省市都要一定的停靠费用和停靠时间（停靠时间为常量2小时），假设经过某个省市的停靠费用为：停靠费用=5000元×该省市的消费指数；问题1：若图示中19个省辖市每个省辖市只要一件产品请设计送货方案，使所用时间最少，标出送货线路.问题2：若图示中19个省辖市需求量见表1，请设计送货方案，使所用时间最少.问题3：若该实业公司为了花费最少，针对问题1和问题2分别求出花费、标出送货线路.表202311281796812112284210201212212422715344315二、基本假设1.假设货物在存放中，货物与货物之间无空隙.2.飞机在出行送货期间，无天气突变等突发状况.3.飞机自身无任何故障，并且在空中始终以平均速度为900公里/小时.4.假定货机只能沿着图中的连通路线飞行，而不走其他的路线.三、符号说明在地图上城市可以用点表示如北京可用A4表示，详细见下表.AiAj ：点Ai到点Aj的线段权（1）：表示题目中给出的两城市之间的权，如北京—上海（A1A5）的权（1）为9. 权（2）：表示通过两城市之间路程所花费的时间，如北京—上海（A1A5）的权（2）为9*100/900+2=3（小时）权（3）：表示通过两城市之间路程的花费，如北京—上海（A1A5）的权（3）为9*2500+1.85*5000=31750（小时），1.85为两城市指数的平均值.V ：A1，A2，A3，A4，A5，A6，A7，A8，A9，A10，A11，A12，A13，A14，A15，A16，A17，A18，A19，A20的集合.E ：A1A2，A1A3，A1A5，A1A6，A2A4，A3A10，A4A10，A4A12，A4A13，A4A16，A4A5，A4A7，A5A14，A5A15，A6A14，A6A8，A7A10，A7A12，A7A19，A8A9，A9A11，A10A11，A10A19，A10A20，A11A12A，12A18，A13A16，A13A17，A17A18，A19A20的集合.W ：V中点之间的权（2）的集合，则G=（V，E，W）表示赋权连通简单无向图M ：V中点之间的权（3）的集合，则F=（V，E，M）表示赋权连通简单无向图四、问题的分析当今社会，网购已成为一种常见的消费方式.随着物流行业的兴盛，如何用最短的时间，最节约成本的方案，完成送货任务显得尤为重要.针对本案例，城市可以看成点，而他们之间的连线既可以看成是时间，也可以看成成本，那么就构成了两个赋权连通简单无向图，这个问题就转化成求这两种情况下，两种图的最小生成树问题.五、模型的建立问题1：根据题目意思，两城市之间的时间=权（1）*100/速度+2（单位：小时）例如北京到上海A4A5权（1）是17，则定义V为A1，A2，A3，A4，A5，A6，A7，A8，A9，A10，A11，A12，A13，A14，A15，A16，A17，A18，A19，A20的集合，定义E为A1A2，A1A3，A1A5，A1A6，A2A4，A3A10，A4A10，A4A12，A4A13，A4A16，A4A5，A4A7，A5A14，A5A15，A6A14，A6A8，A7A10，A7A12，A7A19，A8A9，A9A11，A10A11，A10A19，A10A20，A11A12A，12A18，A13A16，A13A17，A17A18，A19A20的集合，定义W为V中点之间的权（2）的集合，则G=（V，E，W）表示图.根据最小生成树的求法可以求出改图G的最小生成树如图沿着最小生成树的路线相对较短，为：A4—A5—A15—A5—A14—A6—A8—A9—A11—A10—A20—A10—A19—A10—A11—A12—A18—A17—A13—A16—A4—A7—A4—A2—A1—A3—A1—A2—A4经过观察上面下划线的部分A11—A10—A20—A10 —A19—A10—A11并不是最短的，经计算这个路线A11—A10—A20—A19—A10—A11比上一个段，所以用之替换，得到最短的线路为：A4—A5—A15—A5—A14—A6—A8—A9—A11—A10—A20—A19—A10—A11—A12—A18—A17—A13—A16—A4—A7—A4—A2—A1—A3—A1—A2—A4可以将相邻两点的权（2）相加，和即为花费，经过计算上述线路所花时间是76.44444小时，为最短时间.问题2：根据题目意思，两城市之间运输的价格=权（1）*2500+平均指数*5000（单位：价格）例如北京到上海A4A5权（1）是17，北京的指数为1.9，上海为1.8，则先求出平均指数（1.9+1.8）/2=1.85，根据公式可得北京到上海A4A5关于时间的运输价格的权为9*2500+1.85*5000=31750（小时），其定义M 为V 中点之间的权（3）的集合，则P=（V ，E ，M ）表示图，根据最小生成树的求法可以求出改图P 的最小生成树如图同样的，沿着最小生成树的路线相对较短，为：A4—A5—A15—A5—A14—A6—A8—A9—A11—A10—A20—A10—A19—A10—A11—A12—A7—A12—A18—A17—A13—A16—A4—A2—A1—A3—A1—A2—A4经过观察上面下划线的部分A11—A10—A20—A10—A19—A10—A11并不是最短的，经计算这个路线A11—A10—A20—A19—A10—A11比上一个段，所以用之替换，得到最短的线路为：A4—A5—A15—A5—A14—A6—A8—A9—A11—A10—A20—A10 —A19—A10—A11—A12—A7—A12—A18—A17—A13—A16—A4—A2—A1—A3—A1—A2—A4可以将相邻两点的权（3）相加，和即为花费，经过计算上述线路所花运输花费是687000元，为最少花费.六、模型的优缺点1、优点：⑴、本文总共有三个问题，给出了在各种约束条件下的最短时间以及最少花费的计算方法，具有较强的实用性和通用性，在日上生活中经常可以用到。
2013年数学建模竞赛练题目港口物流问题
2013年数学建模竞赛训练题目港口物流问题随着我国国民经济的持续增长和对外开放政策的实施，上海、深圳、宁波、青岛、天津等港口货运吞吐量逐年呈不断上升趋势，在运输高峰期，港口货物装卸繁忙，大量货物堆积在码头，由于场地、到货时间以及货物本身等因素，交货期比较早且先期到达的集装箱可能被后送来的集装箱压在下层或堵在相对不方便出货的地方，造成某些批次货物运输的不畅；另一方面，各批次货物又有各自的运输期限要求，物流部门如果处理不当未能在规定期限内将货物运送到客户指定地点，则须向客户付出一定的赔偿。
延误不但给物流公司造成直接经济损失，同时也影响港口的工作效率。
因此，如何组织安排各批次货物的运送时间和运送顺序，提高货运能力和效率，是当前港口物流的一个重大研究课题。
考虑以下物流运送问题：设有货物批次集合I={1, 2,···,n}，其中第j批货物的客户重要性等级为wj，无障碍装货时间为pj，第i批货的阻碍造成的装货时间损失为sij,i,j=1,2,···, n。
如果第j批货物完成装货任务的时间为cj，第j批货物在时刻c j<=dj之前完成装货，则该批货物可以按期到达，否则就要延误，延误时间为Lj=Cj-dj，j=1,···,n。
设当前时刻为t=0，建立以下问题的数学模型：问题一：当sij=0,i,j=1,2,···,n时，如何制订各批次货物的装货顺序，才能使最大装货延误时间Lmax=max(1<=j<=n)Lj达到最小？问题二：当Sij=0,j=1,2···,n时，如何制订各批次货物的装货顺序，才能使延误的货物批次总数达到最小？问题三：货物之间的阻碍随时间的变化而发生变化，因此，物流公司需要分时段动态考虑货物阻碍问题。
考虑在Sij不全为零的情况下讨论总装货时间Cmax=max(1<=j<=n)Cj最小化的装货顺序。
数学建模 飞机运输问题
设4个月飞行员中教练为u1, u2, u3, u4人，新 飞行员数量分别为w1, w2, w3, w4人。其它 符号不变。飞行员的数量限制约束为 第1个月：300+u1+v1=330 第2个月：450+u2+v2= u1+v1+w1， w1<=20u1 第3个月：450+u3+v3= u2+v2+240+w2， w2<=20u2 第4个月：600+u4+v4= u3+v3+360+w3， w3<=20u3
优化目标是:
Min
200x1+195x2+190x3+185x4+10u1+9.9 u2+9.8u3+9.7u4+7v1+6.9v2+6.8v3+6.7 v4
新购买的飞机数量：x1, x2, x3, x4 飞行员中教练和新飞行员数量：u1, u2, u3, u4 闲置的的熟练飞行员数量：v1, v2, v3, v4
约束条件
1）飞机数量限制：4个月中执行飞行任务的飞 机分别为100, 150, 150, 200架，但只有80, 120, 120, 160架能够返回供下个月使用。 第1个月：100+ y1=110 第2个月：150+ y2=80+ y1+ x1 第3个月：150+ y3=120+ y2+ x2 第4个月：200+ y4=120+ y3+ x3 闲置的飞机数量：y1, y2, y3, y4 新购买的飞机数量：x1, x2, x3, x4
用LINDO求解得到： VARIABLE VALUE X1 60.000000 X2 30.000000 X3 80.000000 X4 0.000000 U1 460.000000 U2 220.000000 U3 240.000000 U4 0.000000 V1 7.000000 V2 6.000000 V3 4.000000 V4 4.000000 Y1 10.000000 Y2 0.000000 Y3 0.000000 Y4 0.000000
数学建模大赛-货物运输问题
货物配送问题【摘要】本文是针对解决某港口对某地区8个公司所需原材料A、B、C的运输调度问题提出的方案。
我们首先考虑在满足各个公司的需求的情况下，所需要的运输的最小运输次数，然后根据卸载顺序的约束以及载重费用尽量小的原则，提出了较为合理的优化模型，求出较为优化的调配方案。
针对问题一，我们在两个大的方面进行分析与优化。
第一方面是对车次安排的优化分析，得出①~④公司顺时针送货，⑤~⑧公司逆时针送货为最佳方案。
第二方面我们根据车载重相对最大化思想使方案分为两个步骤，第一步先是使每个车次满载并运往同一个公司，第二步采用分批次运输的方案，即在第一批次运输中，我们使A材料有优先运输权；在第二批次运输中，我们使B材料有优先运输权；在第三批次中运输剩下所需的货物。
最后得出耗时最少、费用最少的方案。
耗时为40.5007小时，费用为4685.6元。
针对问题二，加上两个定理及其推论数学模型与问题一几乎相同，只是空载路径不同。
我们采取与问题一相同的算法，得出耗时最少，费用最少的方案。
耗时为26.063小时，费用为4374.4元。
针对问题三的第一小问，我们知道货车有4吨、6吨和8吨三种型号。
我们经过简单的论证，排除了4吨货车的使用。
题目没有规定车子不能变向，所以认为车辆可以掉头。
然后我们仍旧采取①~④公司顺时针送货，⑤~⑧公司逆时针送货的方案。
最后在满足公司需求量的条件下，采用不同吨位满载运输方案，此方案分为三个步骤：第一，使8吨车次满载并运往同一公司；第二，6吨位车次满载并运往同一公司；第三，剩下的货物若在1~6吨内，则用6吨货车运输，若在7~8吨内用8吨货车运输。
最后得出耗时最少、费用最省的方案。
耗时为19.6844小时，费用为4403.2。
一、问题重述某地区有8个公司(如图一编号①至⑧)，某天某货运公司要派车将各公司所需的三种原材料A,B,C从某港口(编号⑨)分别运往各个公司。
路线是唯一的双向道路(如图１)。
货运公司现有一种载重6吨的运输车，派车有固定成本20元/辆，从港口出车有固定成本为10元/车次(车辆每出动一次为一车次)。
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。
全国大学生数学建模竞赛——运输问题(参考答案)
2003高教社杯全国大学生数学建模竞赛B 题参考答案注意：以下答案是命题人给出的，仅供参考。
各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。
问题分析：本题目与典型的运输问题明显有以下不同： 1． 运输矿石与岩石两种物资； 2． 产量大于销量的不平衡运输； 3． 在品位约束下矿石要搭配运输； 4． 产地、销地均有单位时间的流量限制； 5． 运输车辆每次都是满载，154吨/车次； 6． 铲位数多于铲车数意味着最优的选择不多于7个产地； 7． 最后求出各条路线上的派出车辆数及安排。
运输问题对应着线性规划，以上第1、2、3、4条可通过变量设计、调整约束条件实现；第5条使其变为整数线性规划；第6条用线性模型实现的一种办法，是从120710 C 个整数规划中取最优的即得到最佳物流；对第7条由最佳物流算出各条路线上的最少派出车辆数（整数），再给出具体安排即完成全部计算。
对于这个实际问题，要求快速算法，计算含50个变量的整数规划比较困难。
另外，这是一个二层规划，第二层是组合优化，如果求最优解计算量较大，现成的各种算法都无能为力。
于是问题变为找一个寻求近优解的近似解法，例如可用启发式方法求解。
调用120次整数规划可用三种方法避免：（1）先不考虑电铲数量约束运行整数线性规划，再对解中运量最少的几个铲位进行筛选；（2）在整数线性规划的铲车约束中调用sign 函数来实现；（3）增加10个0－1变量来标志各个铲位是否有产量。
这是一个多目标规划，第一问的目标有两层：第一层是总运量（吨公里）最小，第二层是出动卡车数最少，从而实现运输成本最小。
第二问的目标有：岩石产量最大；矿石产量最大；运量最小，三者的重要性应按此序。
合理的假设主要有：1. 卡车在一个班次中不应发生等待或熄火后再启动的情况；2. 在铲位或卸点处因两条路线（及以上）造成的冲突时，只要平均时间能完成任务即可，不进行排时讨论；3. 空载与重载的速度都是28km/h ，耗油相差却很大，因此总运量只考虑重载运量；4. 卡车可提前退出系统。
专题二 运输规划问题建模精品名师资料
运筹学
销地 产地 A1 A2
B1 c11 c21
B2 c12 c22
Bn c1n c2n
产量 a1 a2
Am 销量
cm1 b1
cm2 b2
cmn bn
am
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运筹学
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运筹学
闭回路计算检验数的经济解释为： 在已给出初始解的表中，可以从任一空格出发，如从 (A1 , B1) 出发，若让 A1 的产品调 1 吨给B1，为了保持 产销平衡，就要依次作调整：在 (A1 , B3) 处减少 1 吨 ，(A2 , B3) 处增加 1 吨，(A2 , B1) 处减少 1 吨，即构成 了以(A1 , B1)空格为起点，其它为有数字格的闭回路。 可见这一调整方案使运费增加了： (+1)3 + (-1) 3 + (+1)2 + (-1) 1 = 1 (元)，这表明若这样调整运输方式将 增加运费。将“1” 填入(A1 , B1) 格，就是检验数。
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运筹学
销地 产地 A1 A2 A3 销量 销地 产地 A1 A2
B1
B2
B3 4
B4 3
产量 7 4
3
3 2 10 5
4
10 8 5 7
供应 7 4 9
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运筹学
（2）最优解的判别 判别的方法是计算非基变量即空格的检验数。当所有的非基 变量检验数全都大于等于 0 时为最优解。 ① 方法一：闭回路法
在给出调运方案的计算表上，从每一空格出发， 找一条闭回路。 它是以空格为起点，用水平线或垂直线向前划， 每碰到一数字格就转 90 度后继续前进。直到回到 起始空格处为止，(A1 , B1) 空格与(A1 , B4) 、 (A2 , B4) 和 (A2 , B1) 三个有数字的格构成一闭回路，如 此等等。 每个空格都存在唯一的闭回路。
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点评：航空货运问题一、基本参数1、货机：假设均匀分布每天三架货机。
2、工作时间5：00—20：00设置为 t ：[0，15]？每天货机到达时间：5：00—20：00；一工作组装满装卸场：6小时；一货机装满：3小时； 装卸台的容量：1.5货机；3、费用系数：停机费（等待装货）：15000元/小时架一工作组：每小时9000元；二工作组：每小时12000元 4、服务原则：假设先来先服务二、模型建立：概率计算模型 （一）概率分布1、三架货机到达的时刻3,2,1,=it i 服从[0，15]上的均匀分布，则：密度函数：()1,01515f t t =≤≤ 分布函数：(),01515tF t t =≤≤ 2、设τ,δ,ε分别是首架货机到达时刻、第一架与第二架间隔、第二架与第三架间隔，（1）τ的分布函数331321321321321321))(1(1))(1(1)()()(1),,(1)()()},,(min{)()(1t F t t P t t P t t P t t P t t t t t t P t t t t t t P t t t t t t P t t t t P t P t F t --=≤--=>>>-=>>>-=≤⋃≤⋃≤-Ω=≤⋃≤⋃≤=≤=≤=τττ的密度函数：()()()112515151)151(3]1[3)(')(22211-=-=-==t t t f t F t F t f t t ττ ]15,0[∈t （2）其余两货机到达与第一个到达的货机的间隔21,t t ∆∆在0到15-τ之间是均匀分布的于是：τ-=∆151)(t f i t , τ-≤≤150t ；τ-=∆15)(t t F i t , τ-≤≤150t ，i =1,2 δ 的密度函数/121212()()()1()1()()F t P t P t t t t P t t t t P t t P t t δτδ=≤=∆≤∆≤=-∆>∆>=-∆>∆>221)](1[1)](1[11t F t t P t ∆--=≤∆--=()()2//15152)()](1[2)(')(11---=-==∆∆τττδτδt t f t F t F t f t t（3）第三架货机到达与第二个到达的货机的间隔ε在0和15-δ-τ之间是均匀分布的， 于是：ε 的密度函数τδτδε--=151),/(f3、联合概率分布条件概率（A|B ）公式 ()()b f b a f f b ba ,/= ()τδε,,联合概率分布：()()()11252112515*1515*2*151**151**,,22//),/(=------=--==τττδτδτδτδεττδττδτδεf f f f f pdf4、另：顺序统计量前k 个(1)k n ≤≤次序统计量的联合密度为:12112![1()]() ()!(,,,) 0 kn kk i n i n n F x f x a x x x b n k f x x x -=⎧-<<<<<⎪-=⎨⎪⎩∏其他 特别地，当3k n ==时有 ……（二）优化模型模型： →只要是优化必须给个优化模型！——如何调用、调用第二班、三班② 目标——费用③——货机到达——随机——概率分布①——费用期望值③ 约束——时间关系（1）决策变量：调用工作组（一、二个） →与到达时间有关（2）目标：费用费用=工作组装装卸台+第一架停机费+第二架停机费+第三架停机费其中：第一架停机费受前一天工作状态影响，情形比较复杂，我们不直接讨论，而是用迟滞概率讨论代替。
()()()()123,,,,,,,,x C C C τδετδετδετδε=++123,,C C C 分别代表工作组装装卸台费用、第二架停机费、第三架停机费由于货机到达——随机——概率分布——费用期望值（3）模型费用期望值（每天的平均费用）最小：()()()()min ,,,,,,DE x x pdf d d d τδετδετδεεδτ=⎰⎰⎰:st ()()()()123,,,,,,,,x C C C τδετδετδετδε=++另：费用波动程度——方差： ()()()()⎰⎰⎰-=τδεεδτεδτεδτd d d pdf E x x D i i ,,),,(,,2装卸台迟滞的概率：指在一天装船工作完成后，在第二天开始之前，未能将装卸台装满货物，这样就有可能为第二天的装船工作造成损失，其计算方法为： ⎰ΩΩ-pdfd 1在Ω，无迟滞。
三、模型求解 1、决策：制定规则（1）规则的选择：为什么要制定规则？规则1：无论任何情况，只使用一个工作组，而且在装货机前，装卸台必须卸满货。
规则2：无论任何情况，都使用两个工作组，而且在装货机前，装卸台必须卸满。
规则3：只使用一个工作组，在装货机前，装卸台应有足够的货物装满一架货机，如果没有货机等待装货，装卸台应继续补充货物，直到装卸台完全装满或是下一架货机到达。
规则4：总是使用两个工作组，在装货机前，装卸台应有足够的货物装满一架货机，如果没有货机等待装货物，装卸台应继续补充货物，直到装卸台完全装满或是下一架货机到达。
规则5：如果装卸场上的贮量不足一架货机的负载，则调用两个工作组，否则只使用一个工作组。
在装货机前，装卸台应有足够的货物装满一架货机，如果没有货机等待装货物，装卸台应继续补充货物，直到装卸台完全装满或下一架货机到达。
*规则6：当货机到达时，如果装卸场上的贮量不足一架货机的负载，则调用两个工作组，否则只使用一个工作组。
在装货机前，装卸台应有足够的货物装满一架货机，如果没有货机等待装货物，装卸台应继续补充货物，直到装卸台完全装满或下一架货机到达。
*规则7：以一定的货机到达时间分布来确定是否调用两个工作组，比如三架货机很晚还未到达，则调用两个工作组…………（2）一般说明规则1、2、3一定不是最优的停机费：15000元/小时架二班费：每小时12000元规则4、5不一定规则6计算比较麻烦规则7可操作性太差注：为使讨论简单，不放弃规则1、2、3 2、模型求解 （1）（规则3）费用=工作组装装卸台+第二架停机费+第三架停机费()3123,,x C C C τδε=++假设：5：00装卸台已装满的费用公式： 工作组装装卸台：1129000C =⨯310810=⨯第二架停机费：2+3 3+4215000(5),320,5C δδδ-<+⎧=⎨≥⎩积分区域05:015015D δτδεδτ<<⎧⎪<<-⎨⎪<<--⎩5151522000215000(5)268750/91125DC C pdfdD d d d δτδδτδε---==-=⎰⎰⎰⎰⎰⎰ 第三架停机费315000(12),521215000(32),7320,(712)(75)C εδδεδεδεδεδδε--<+⋂<-⎧⎪=+-≥⋂<+⎨⎪<⋂≥-⋃≥⋂≥⎩0705:012715015015D δεεδδετδετδε<<<<⎧⎧⎪⎪<<-<<-⎨⎨⎪⎪<<--<<--⎩⎩7121533*********(12)1125DC C pdfdD d d d δδεδεεδτ---==--⎰⎰⎰⎰⎰⎰ ⎰⎰⎰----+εδετεδε15015750)5(1500011252d d d =594580/9+20750/3 matlab 求出：jisuan1.m则：()3123(,,)E x C C C τδε=++=210.84（千元） ● 方差：略 ● 装卸台迟滞概率不迟滞的围:Ω]15,0[],10,0[],3,0[δτετδτ--∈-∈∈ 迟滞概率为：⎰⎰⎰⎰---Ω-=Ω-3010********211ττδεδτd d d pdfd Matlab ：jisuan1.mp =0.5787——高！（2）规则四：类似1261=C (千元)⎩⎨⎧≥<-=404)4(150002δδδC ⎪⎩⎪⎨⎧<≥--<<--=其它045)4(1500095)9(150003εδεδεδεδ C⎰⎰⎰---=-τδτεδτ15014090072.0112521d d d （3）规则五：1081=C⎩⎨⎧≥<+-=4300043000)4(150002δδδC ⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎨⎧⎩⎨⎧<-+≥>⎩⎨⎧--<---+----≥--≤<⎩⎨⎧-≤--+->≤=4)4(150003*********)4(25.05])4(5.05[15000)]4(25.01[6000)4(25.05)]4(25.01[6000649)9(1500060009600043εεεδδεεδδδεδδδεεδδεδC 积分可以做，很麻烦：用计算机模拟简单一些迟滞概率的计算：⎰⎰⎰---=-τδτεδτ150120602640.0112521d d d （4）五种规则的结果：费用及标准差（以千元为单位）3、结果分析：（1）规则5：所需费用最少→最优?但规则5迟滞第二天的概率比规则4要高得多，那么在长时间的运转后，规则5的迟滞费用与基本费用之和将超过规则4：可讨论（2）规则4：修改即当最后一架货机装满后，若我们只使用一个工作组，可以在第二天早上5：00之前可以装满装卸台，则只使用一个工作组，这样不增加迟滞到第二天的概率，还可以相应地减少基本费用。
基本费用：(9+12)*6=126——(9+12)*3+9*6=117——9注：改进后的规则与规则四的唯一区别在于，最后一架货机走后，如果能只用一个工作组就用一个，其它的都一样。
所以，改进后的规则相比规则四，节约的费用就是少用第二个工作组的费用。
下面来计算节约的费用：当1160≤+≤≤δττ且时可以不用第二个工作组概率为：⎰⎰⎰---=δττεδτ1501006657.011252d d d 节约的费用=9*0.657=5.913（千元）——花费< 3.0870（千元） 进一步修改后的规则4：调用第二个工作组够用为度，还可以节省 计算结果表明，修改后的规则4可以是最优的 （3）据此，我们给出下面的规则：● 要使用两个工作组。
● 在一架货机装船之前，装卸场至少应存有可装满一架货机的货物。
● 若无货机等待装货，装卸场应继续装货，直到货机到达或货场已经装满。
● 当最后一架货机离开后，若一个工作组在装卸场卸货，并且在第二天早上5：00之前可以使装卸台贮货量装满一货机，则不必使用第二个工作组。