数学建模论文-肥猪最佳销售时机问题
数学建模论文猪的最佳销售时期的数学模型 猪的最佳销售时期的数学模型 猪的最佳销售时期的数学模型 猪的最
数学建模论文课题：猪的最佳销售时期的数学模型问题重述：一般从事猪的商业性饲养和销售总是希望获得利润，因此，饲养某种猪是否获利，怎样获得最大利润，是饲养者必须首先考虑的问题。
如果把饲养技术水平、猪的类型等因素视为不变的，且不考虑市场的需求变化，那么影响获利大小的一个主要因素是如何选择猪的售出时机。
也许有人认为，猪养得越大，售出后获利越大。
其实不然，因为随着猪的生长，单位时间消耗的饲养费用也就越多，但同时其体重增长的速度却不断下降，所以饲养时间太长是不合算的。
试作适当的假设，引入相应的参数，建立猪的最佳销售时机的数学模型。
一、模型假设1、猪的市场价格的变化是连续的，即市场猪肉价格随时间变化的函数可以视为连续函数。
2、饲料市场价格的变化是连续的，即饲料价格随时间变化的函数可以视为连续函数。
3、成本主要由猪苗价格与饲料消耗组成，不考虑其他因素。
4、饲养技术水平、猪的类型等因素视为不变的，且不考虑市场的需求变化。
二、符号说明1、市场猪肉价格为q(t) 元/公斤2、饲料价格为p(t) 元/公斤3、猪苗价格为r 元/公斤4、猪苗重量为m 公斤5、饲养了t 时间后，猪的重量为M(t)公斤6、t 时刻，单位时间增加重量为a(t)公斤7、t 时刻，每消耗1公斤饲料增加的重量为d(t)公斤8、t 时刻，单位时间消耗的饲料为c(t)公斤9、0~t 内消耗饲料的总花费为Z(t)元10、在t 时刻出售可获的利润为Q(t)元三、模型建立1、饲养了t 时间后，猪的重量M(t)的估计由上述符号说明可知：a(t)=c(t)d(t)当时间很短时，即：t~t +⊿t 内增加的重量可由下式表示：M(t~t +⊿t)-M(t )≈a(t) *⊿t= c(t)d(t) *⊿t 即为：()()()dM t c t d t dt =——————————①初值条件：M(0)=m故：0()()()tM t m c s d s ds =+⎰——————————②2、0~t 内消耗饲料的总花费Z(t)的估计当时间很短时，即：t~t +⊿t 内的总花费可由下式表示：Z(t~t +⊿t)-Z(t )≈c(t)p(t) *⊿t 即为：()()()dZ t c t p t dt=——————————③ 初值条件：Z(0)=0故：0()()()t Z t c s p s ds =⎰———————————④3、在t 时刻出售可获利润Q(t)的估计由于：利润=t 时刻售价*猪重量-饲料总花费-猪苗单价*猪苗重量即为：()()*()()*Q t q t M t Z t r m =--——————————⑤ 将②④式代入可得：00()*(())()*()()()()t tQ t m q t r q t c s d s ds c s p s ds =-+-⎰⎰————————————⑥4、在t 时刻出售可获利润Q(t)最大值的估计由⑥式：要求时刻t ，使得Q(t)最大，必须令()0d Q t d t =即： 0()()*[()()]()*[()*()()]0t dQ t dq t m c s d s ds c t q t d t p t dt dt =++-=⎰———————————⑦由⑦式的方程即可解出使Q(t)达到最大的时间,记为T则最大利润为：00()*(())()*()()()()T TQ T m q T r q T c s d s ds c s p s ds =-+-⎰⎰———————————⑧（模型中的函数p(t)、q(t)、c(t)、d(t)均可由统计数据回归得出）四、模型简化与模型求解如果市场猪肉价格与饲料价格取为长期价格水平的平均值(即为常数)，分别为p 元/公斤与q 元/公斤。
猪的最佳销售时机问题1
猪的最佳销售时机问题分析：设g(t)为一头猪在t 时刻的重量，则有g(0)=0x ,g(t)≤X 其中X 为该品种住的最大体重，猪生长速度随着体重的增加就会减慢下来，到达最大体重X 时，生长速度为零，依此可设： dg/dt =α(1-g(t)/X)g(0)=0x ,t≥0 ① 其中，α是反映住的生长速度快慢的常数又设f(t)为一头猪饲养到t 时刻共消耗的饲养费用（饲养费+人员工薪）s x 为猪可上市销售的最小体重；ts 为猪从体重0x 增至s x 所需饲养时间C(t,x)为t 时刻体重为x 的猪的单位售价，t 时刻将猪售出则:纯利润 :W(t)=C(t,x)×g(t)-f(t)-C00x ② 0<ts≤t②为问题的主模型，g(t)由①确定，只需求出 f(x)与C(t,x)即可。
假设模型（1）该模型只对某一品种猪进行讨论，涉及猪的性质的其他有关参数均视为常数；（2）猪随着体重的增长,生长速度不断减慢；（3）猪随着体重的增加饲养费用越来越多，达到最大体重后，单位时间消耗的饲养费为一常数 ；（4）C(t,x)为常数C依假设（3），单位时间消耗的饲养费可分为两部分： 一部分与体重有关（如饲料费用）记为β另一部分为固定费用（如饲养员薪金）为r-β由平衡原理，单位时间间隔[t,t+Δt]为饲养费用的增加量为f(t+Δt)-f(t)=(r-β)Δt+⎰∆+tt t m x z g )(βdz其中右端第一项为固定费总值，第二项为与体重有关费用 由积分中值定理可得这一部分结果为：t t t x x m ∆∆+)(θβ,(0<θ<1)于是f(t+Δt)-f(t)=(r-β)Δt+mx βx(t+θΔt)Δt 两边同除以 Δt 且Δt 0→得：])(1[)()(mm x t g r t g x r dt df--=+-=βββ 由f(0)=0，另得)1(m x x r dt df--=β 及))(1(m x t g dt dg -=αY(0)=0 ③ x(0)=0x t≥0的方程是一阶线性非齐次微分方程： g(t)’+)(t g x m α=α带入一阶线性非其次微分方程的求解公式可解得： g(t)=)()(m m m m x t m t x dt x dt x e x e c dt ke e αααα----=+⎰⎰⎰又 g(0)=0x 即得①的解为：g(t)=m x +(0x －m x )t x m eα- 由④可解出：1-g(t)/m x =(1-t x m m e x x α-)0代入方程③，便有其变形m x t m e x x r dt dfαβ---=)1(0直接积分而获得 f(t)=rt-)1)((0m x t m e x x ααβ---易见，α越大，f(t)越小，即增长速度越大，饲养费越小，符合实际。
养猪策略数学模型
论文：数学建模养猪策略(一)摘要本文根据养猪场某头猪的重量增长数据建立数学模型对该地区未来猪的体重作出相应的预测，首先我们建立了Logistic模型，通过matlab数据拟合并求解出第25天的体重预测,通过数据检验和误差分析，发现相对误差较大。
通过拟合求解,根据利润公式, 获得最大利润时的天数，所以取得最大利润.(二)关键字猪重量预测，阻滞增长模型（Logistic模型），误差分段加权(三)问题重述：三．问题分析问题1：初步判断，猪的体重与饲养时间成正比例关系，我们可以对比指数模型、二次模型和阻滞增长模型寻找他们最适合的关系。
把第25天带入关系式中求解出25天时猪的体重。
问题2：投入资金可使生猪体重随时间增加，但预测生猪出售的市场价格随时间下降，应该存在一个最佳的出售时机，使获得的利润最大。
实际上，在较短的时段内，成本大致不会改变，而生猪的体重较容易得到准确的估计值，但是生猪的出售的市场价格会经常发生波动。
根据题意，可以先假设农场每天投入的成本、生猪每天增加的体重和生猪出售的市场价格的每天的降幅都是常数，建立和求解数学模型，得到生猪出售的最佳时机，然后讨论参数变化对模型解答的影响，最后讨论模型解答对模型假设的依赖性。
四.建模过程问题一：模型建立模型一：指数增长模型模型假设、模型变量和函数定义1.猪的体重增长率r 其中)0(>r2.t 时间时，猪的体重为x （t ）符号说明1．r 猪的体重增长率2．x 当前猪体重模型分析与模型建立已假定猪的体重增长率为一常数r ，则由指数增长模型，可以得到猪体重的指数增长公式，由此预测未来猪的体重。
依照上面的定义和假设，有： 指数增长模型：rx dtdx =，0)0(x x = 可解得：rt e x t x 0)(=把1.10)1(=x 代入上述方程二式解之得：)(r 00)(t t e x t x -= 其中（10=t ）模型求解及检验通过对模型的求解，我们得到0.074916=r /1天。
小组作业之售猪问题分析
售猪问题的讨论分析摘要本文针对猪的日增重量和出售价格及养猪成本随时间的变化，建立了出售猪的时间和收益的函数模型。
并分析了猪的饲养成本对最佳售猪时间的灵敏度。
由于题目中未明确说明猪的日增重量及价格的日减少率是否相同，我们在建模时假定猪的日增重量和价格的日减少率保持不变，并且假设猪在待售期间不再有其他花费。
做出模型后再对相关变量做灵敏度分析。
我们令继续饲养的时间的天数为t，猪的日增重量为g(KG)，生猪的初始售价为p0，生猪价格的日减少量为r，饲养生猪不到前期投入为k0，每天饲养的花费为k,在继续饲养期间生猪的重量变化为w(t)=w0+gt，令在继续饲养期间生猪的出售价格变化P(t)=p0-rt，令在继续饲养期间生猪的饲养的总花费为C(t)=k0+kt，令在继续饲养期间生猪的总收益为R(t)=p(t)w(t)。
则可得到饲养天t后售猪得到的净收益的模型为为：P(t)=R(t)-C(t)=(p0-rt)(w0+gt)-(k0+kt)关键词：售猪收益收益最大化日增重量养猪成本价格减少率一，问题的重述在售猪问题中，1. 对每天的饲养花费做灵敏性分析，分别考虑饲养花费对最佳售猪时间和相应收益的影响。
2. 进一步考虑，如果有新的饲养方式，每天的饲养花费为8元，会使猪按2.2 公斤/天增重，那么是否值得改变饲养方式？求出使饲养方式值得改变的最小的增重率。
二，问题的分析1.1：问题一的分析：第一题是求解饲养花费对最佳售猪时间和相应收益的影响，求出最佳销售时间和净收益对每天的饲养花费的灵敏度在每天的饲养花费估计值附近的值，进行最佳销售时间和净收益对每天的饲养花费的灵敏度分析。
关键是要建立最佳销售时间和净收益对每天的饲养花费的灵敏度的表达式。
.2：问题二的分析第二题中需要考虑当生猪的每天的饲养花费为8元，会使猪按2.2 公斤/天增重时是否值得改变饲养方式并且求出使饲养方式值得改变的最小的增重率。
要知道是否值得改变饲养方式就需要先算出饲养花费为8元，增重为2.2公斤每天饲养方式的最大收益及出售的最佳时机。
数学实验与数学建模课程的作业2_生猪的出售
生猪的出售时机二、问题分析投入资金使生猪体重随时间增加，出售单价随时间减少，故存在最佳出售时机，使利润最大。
一、问题描述饲养场每天投入4元资金，用于饲料、人力、设备，估计可使80千克重的生猪体重增加2公斤。
市场价格目前为每千克8元，但是预测每天会降低0.1元，问生猪应何时出售。
如果估计和预测有误差，对结果有何影响。
三、问题求解设生猪每天增重为r=2，市场价格每天下降为g=0.1。
若当前出售，利润为80×8=640（元）t 天出售,生猪体重：w=80+rt出售价格：p=8-gt 销售收入：R=pw资金投入：C=4t 利润：Q=R-C=pw -C则Q(t)=(8-gt)(80+rt)-4t；求t，使Q(t)最大。
用mathematica求解：D[(8-g*t)*(80+r*t)-4t,t]-4+r (8-g t)-g (80+r t)Solve[-4+r (8-g t)-g (80+r t) 0,t]即敏感性分析研究 r, g 变化时对模型结果的影响 估计r=2，g=0.1 1、 设g=0.1不变 , 4060, 1.5r t r r-=≥ 用mathematica 画图： Plot[(40*r-60)/r, {r,1.5,3},Frame->True,PlotLabel->"t 对r", PlotStyle->{RGBColor[0,0,1]}]t 对r 的（相对）敏感度Δ/(,)Δ/t t S t r r r = dt r dr t ≈ 60(,)34060S t r r ≈=- 即：生猪每天体重增加量r 增加1%，出售时间推迟3%。
4402r g t rg--=2、设r=2不变，320,00.15g t g g -=≤≤用mathematica 画图：Plot[(3-20*g)/g, {g,0.06,0.15},Frame ->True, PlotLabel->"t 对r", PlotStyle ->{RGBColor[0,0,1]}]t 对g 的（相对）敏感度Δ/(,)Δ/t t dt g S t g g g dg t =≈ 3(,)3320S t g g =-=-- 即：生猪价格每天的降低量g 增加1%，出售时间提前3%。
生猪的出售时机数学建模样板
题目：基于NOTEBOOK的生猪最优出售时机的建模与分析 一． 问题思维视图：1.系统要素：投入资金、生猪体重增量、猪肉出售价格2.要素关联：纯利润=收入-投入-成本=生猪现在的体重*生猪现在的售价-每天成本的投入*时间-生猪的初始体重*生猪的初始售价3.问题脉络形象化：该饲养场什么时候出售这样的生猪会使利润最大？一饲养场每天投入4元资金用于饲料、设备、人力，估计可使一头80kg重量的生猪每天增加2kg。
目前市场生猪出售价格为8元/kg，但是预测每天会下降0.1元。
由下图可知：二． 数学刻画：1.给定每天投入4元资金使生猪体重每天增加常数r（=2kg）；生猪出售的市场价格每天降低常数g(=0.1)。
2.给出如下符号列表：符号 t w p C Q R含义 时间 生猪体重单价 t天资金投入纯利润出售收入单位 天 kg 元/kg 元 元 元三． 模型推演：假设r=2，g=0.1，t天后出售，则：生猪体重：w=80+r*t（r=2）; 出售单价：p=8-g*t;出售收入：R=p*w； 资金投入: C=4*t;于是利润为：Q=R-C-8*80.从而得到目标函数(纯利润)：Q(t)=（8-g*t）(80+r*t)-4*t-640 （1）其中，求t（>=0）使Q(t)最大。
这是二次函数最值问题，而且是个现实中的优化问题，故Q(t)的一阶导数为零的t（t>=0）值可使Q（t）取最大值。
先求Q(t)一阶导数：syms t;Q(t)=(8-g*t)*(80+r*t)-4*t-640;y=diff(Q(t),t)y =- r*(g*t-8) - g*(r*t + 80) - 4[g,t,r]=solve('-r*(g*t-80)-g*(r*t+80)=4','g=g','r=r')g =z1t =( 40*z1 + 2)/(z*z1)r =z即： t=(4*r-40*g-2)./(r*g ) (2)在这个模型中：取r=2，g=0.1，则：Q（t）=（8-0.1*t)*(80+2*t)-4*t-640）目标函数MATLAB作图如下：ezplot('(8-0.1*t)*(80+2*t)-4*t-640',[0,20])hold onxlabel('t坐标'); ylabel('Q(t)坐标');从图象可知t=10时，Q（t）max=10。
猪的出栏时机与销售渠道选择
猪的出栏时机与销售渠道选择猪的养殖是当前农业养殖业中非常重要的一部分，而猪的出栏时机和销售渠道的选择更是养殖业者需要考虑的重要问题。
作为一名兽医专家，我深知这些问题对于养殖业者来说至关重要。
在本文中，我将从猪的出栏时机和销售渠道两个方面进行深入探讨。
首先，猪的出栏时机对于养殖业者来说至关重要。
猪出栏的时机需要根据猪的品种、饲养环境、饲料配方、饲养技术等因素进行合理决策。
一般来说，猪的出栏时间应该在猪达到市场重量的同时，也要考虑到猪肉市场的需求情况。
在市场需求旺盛的时候，出栏的时间可以稍微提前，以获取较高的销售价格。
而在市场需求相对较低的时候，可以适当延迟出栏时间，以避免价格下跌对养殖业者的影响。
其次，选择合适的销售渠道是猪养殖业者不可忽视的问题。
不同的销售渠道在市场定价和客户群体方面都有所不同。
养殖业者可以选择直接销售给个体户或者肉类加工厂，也可以通过合作社、批发市场甚至是电商平台进行销售。
在选择销售渠道时，养殖业者需要考虑自身实力和资源，并根据市场需求和竞争情况进行合理决策。
同时，养殖业者还需要了解销售渠道的政策规定和相关法律法规，确保自己的销售行为符合规范。
在选择销售渠道时，养殖业者还需要考虑交通条件和销售环境。
交通条件好的地方可以选择远离养殖场的地方进行销售，以获得更好的销售价格和更广阔的销售市场。
而交通条件相对较差的地方，可以选择找寻附近的加工厂和批发市场进行销售，以减少运输成本和销售经验。
另外，大型超市和电商平台也是一些养殖业者选择的销售渠道，这些渠道拥有更广泛的销售网络和稳定的销售市场，但需要注意与平台合作的合同和规则。
此外，养殖业者在选择销售渠道时还需要考虑金融服务、物流配送和售后服务等方面的支持。
一些市场较大的销售渠道可以为养殖业者提供贷款、保险和售后服务等支持，这有助于提高养殖业者的销售能力和竞争力。
同时，养殖业者也需要与物流公司合作，确保猪肉能够按时安全送达目的地。
综上所述，猪的出栏时机和销售渠道选择是养殖业者需要认真考虑的问题。
利用数学模型求解生猪的最佳销售时机问题
ｂ・
由
于红 （９ ０一） 女 ， １７ ， 河北唐 山人 ， 师， 事数 学教 育方面的 讲 从
工作 。
２０ －３３ ０ ９０ －１
安徽 农业科 学
２０ ０ ９盎
Ａ ￡ Ａｔ （ ） ， ０＜０ ） ＜１ 。
个 主要 因素就是 如何选择生猪 的售 出时机 ， 即何时 卖 出获 利
才最 大。可能 会 有人 认 为 ， 养得 越 大 ， 出 后 获 利越 大。 猪 售
其实 不然 ， 精明 的饲 养者 都知道 ， 随着 猪的生 长 ， 位时 间消 单 耗的饲料 费用也会越来 越多 ， 同时其体 重的增 加速 度却 不 但 断下 降 ， 销售 价格 不会 随体 重 的增加 而增 加 ， 以饲 养 时 而 所 间过 长是不合算 的 。下 面就做 出适 当的假设 ， 建立 猪 的最佳 销售 时机 的数 学模 型 。 利用平衡 原理是 建立 微 分方 程模 型 的一 个 常被 选 用 的 且 不考虑市 场需求 ， 即可视 Ｐ ｔ 为常数 Ｐ （， ） 。
‰， 若 （） ｔ 为一 头猪在 ｔ 刻 的重 量 ， 有 （ ）＝ 。 时 则 ０ 。又 设
性 、 论 的明确性 和体 系 的完 整性 ， 结 而且 在 于它 应用 的广 泛
性 。经 济发展 的全球 化 、 计算 机 的迅 猛 发展 ， 学理 论 与 方 数 法 的不 断扩充使得数 学 已经 成 为 当代 高科 技 的一个 重 要组 成部 分 和思想 库 ， 数学 已经成 为 一种 能够 普遍 实施 的技 术 。 应用数学去解 决各类 实际 问题 时 ， 需要 建立数 学模 型 。建 就 立教 学模 型 的过程 ， 把错综 复 杂 的实际 问题 简化 、 象 为 是 抽 合理 的数学 结构 的过 程 。要 通 过 调查 、 集数 据 资料 ， 收 观察 和研究实际对象 的 固有特 征和 内在 规律 ， 抓住 问题 的 主要 矛 盾 ， 立起 反映实 际 问题 的数 量关 系 ， 建 然后 利用 数学 的理 论 和方 法去分折和 解决 问题 。数 学 建模 是联 系 数学 与 实际 问 题 的桥 梁 ， 是数学 在各 个领 域 广泛 应用 的媒介 ， 是数 学科 学 技术转化 的主要途径 ， 数学 建模在科 学技术 发展 中的重要 作 用也越来 越受到数学 界和工程 界的普遍 重视 ， 已成 为现 代 它
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数学建模论文肥猪的最佳销售时机作者:摘要：人们通过对猪的饲养和销售，总希望获阿得最大收益。
因此建立与此相关的数学模型来求解最大收益与最佳销售时间就有着重要的实际意义。
对于收入部分，由于市场价格受多种不确定因素的影响且变化较大，我们假设价格保持不变，所以收入正比于猪的体重；猪的体重与时间的关系可以用Gompertz模型来模拟。
对于成本部分，认为由饲料成本和猪仔价格组成。
通过对饲料消耗量和体重的实际数据的分析，发现线性拟合的效果较理想，由此利用该关系确定饲料的消耗。
至此问题转化为建立猪的生长模型和饲料消耗模型。
对于最优化模型，我们从两个方面进行了考虑，一是总利润的最大值，二是日均利润最大值。
通过以上分析，较好地解决了肥猪最佳销售时机问题，对养殖户有一定参考意义。
肥猪的最佳销售时机关键词：数学建模；肥猪最佳销售时机；饲料消耗模型；Gompertz模型问题的叙述与分析：一般从事猪的饲养和销售总希望获得利润，因此饲养某种猪是否获利，怎样获得最大利润，是饲养者必须考虑的问题。
如果把饲养技术水平，猪的性质等因素看成不变的，且不考虑市场的需求变化，那么影响获利大小的一个主要因素是如何选择猪的售出时机，即何时把猪卖出获利最大。
也许有人认为，猪养的越大，售出后获利愈大，其实不然，因为随着猪的生长，单位时间消耗的饲养费用也就愈多，但同时其体重的增长速度却不断下降，所以饲养时间过长是不合算的。
考虑某个品种猪的最佳销售时机的数学模型。
要求猪的最佳销售时机，目标是寻求最大利润的取得，由此实际上需要找出收入和支出分别是什么，受什么影响。
为了简化问题，我们只考虑一头猪的利润，并且做了一系列的理想化的假设，比如生猪价格固定等，所以收入与猪的体重成正比，而成本则由固定成本（如猪仔价格，防疫费用）和变化成本（主要是饲料的消耗）组成，最终问题转化成建立猪的生长模型和饲料消耗模型。
通过查阅大量相关资料，我们选择了用Gompertz模型来模拟猪的生长情况，而对于后者，我们对实际原始数据进行了分析，建立了较理想的模型。
而对于最优化的出售时机，可以有两种考虑，一种是最大总利润的时间，一种是获得最大日均利润的时间，而后者于长期优于前者。
模型的假设:生猪的价格固定，且其销售不受市场供求关系影响在养猪期间，猪正常生长，不考虑猪生病或其他因素造成的损失成本主要由饲料和猪仔价格决定模型的建立与求解:猪的生长模型实际中猪的生长变化规律是很复杂的，为了简化模型，我们查阅了相关资料，选用Gompertz模型来模拟猪的体重随时间的变化规律，其模型如下：其中，Wt为t日龄的体重，A是成熟体重，k和b分别为生长系数。
查找相关资料后我们取其拟合结果：A=141.7，k= 0.0115 b= 4.0483.用Matlab软件画出体重随时间的变化曲线为饲料消耗模型比较理想，由此把该拟合的线性关系作为体重和饲料消耗量的关系。
数据拟合图线如下线性拟合关系函数为日饲料消耗量=⨯+csi0.0307w0.2965最优化模型获得了计算利润的两个关键因素的模型后，剩下的便是求解该最大利润了。
记生猪价格每千克1D 元，饲料价格每千克2D 元，猪仔成本为piggy ,猪的体重为()w t ,饲料总消耗量为时间的函数cos ()t t t ,天数记为t ，利润为时间的函数()profit t ，则易知12()()cos ()profit t D w t t t t D piggy =⨯-⨯-则该函数的最大值及对应的天数即为总利润最大值和该考虑下的最佳销售时机；记日均利润为profitperday ，则profitperday profit /t =该函数的最大值及对应的天数即为日均利润最大值和该考虑下的最佳销售时机。
如果近期想要取得最大利润可以采用前者，而从长远角度考虑，后者更为合理。
通过上网搜索大量的实际数据，我们确定以下参数的数值：1D 16=，2D 3.5=，piggy 150=，而后通过matlab 编程对问题进行了求解，结论为当t 158=时，猪的体重72.83w =,可以获得最大的总利润()profit 158322.88=当t 132=时，57.76w =,可以获得最大日均利润()profitperday 132 2.2312=函数profit(t )和()profitperday t 的图像分别如下模型的检验经过上网查找资料以及对养殖户的咨询，我们得知，一般情况下生猪从出生到出栏大约需要六个月的时间，此时猪的体重大概在80kg左右，如果按近期市场价即每公斤16元估算，一头生猪所能获得的利润能够达到370元,这与本次实验的最大利润模型的结果接近，说明本模型能较准确地反映现实，所以具有一定的参考价值。
模型评价:本次论文的模型和结论大体上是符合实际情况的，但是不足之处也十分明显。
简要分析如下：1、仅仅讨论一头猪的利润是不太确切的，因为很多成本都无法准确估算，比如说养猪场的场地，饲养员的人力付出，这些因素也会导致养一头猪可以获得的利润缩水。
实际生活中猪是群养的，所以各种综合的费用均摊到一头猪上也是不确定的，这也是养猪场规模选取的一个重要考虑因素。
2、在日均利润这个模型中，通过图线可以发现t趋于0时，日均利润趋近负无穷，这显然不符合实际情况。
实际上我们的模型没有考虑到这样一个实际情况，刚出生的猪仔价格为150元，而体重只有2kg左右，满月猪大概重15kg,价格则为300，这个和肥猪的价格相差甚远，所以把肥猪的售价模型用在猪仔身上是完全不适用的，所以计算利润或者日均利润时t<50都是不符合实际情况的。
3、猪的生长过程是很复杂的，比如生病或者生活条件等因素会导致体重的不确定性变化；所以说投入成本和体重增长之间的关系要比我们模型假设的要复杂许多，所以即使用与实际情况拟合程度很好的Gompertz模型也只能是一个近似的估算。
4、相比之下，本模型的优点在于：参数选取较为合理，假设和简化后的模型与实际情况也较为接近，最终的结果具有一定的参考价值；本模型创新地提出了日均利润这个概念，从长远的角度考虑了最大利润的取得，对于长时间养殖的农户有指导意义。
参考文献:[1] 孙华，彭先文，梅书棋.湖北白猪优质系生长曲线分析.湖北省农业科学院畜牧兽医研究所.2008-09-16.[2]于红.利用数学模型求解生猪的最佳销售时机问题.唐山职业技术学院.2009-03--31[3]周义仓，赫孝良.数学建模实验.西安：西安交通大学出版社，2009附录:1、本实验采用matlab软件进行数学求解和图形绘制，源代码和简要解释如下clear;clc;A=141.7;b=4.0483;k=0.0115;t=0:500;%选取500天是事先估算了Gompertz的稳定时间后的取值w=A*exp(-b*exp(-k*t));% Gompertz模型D1=16;s=D1*w;subplot(2,2,1),plot(t,s,'linewidth',2)% t2=0:500;% A2=109.5;b2=127;k2=0.024;% w=A2./(1+exp(-k2*(t2-b2)));% s=16*w;% subplot(2,2,1),plot(t,w2,'linewidth',2)%绿字部分为logistic生长模型，也可以用来估算grid on;hold oncsi=[0.25 0.65 0.9 1.4 1.8 2.0 2.2 2.7 3.0 3.2];tizhong=[6.5 13 20 30 42 53 64 76 88 100];p=polyfit(tizhong,csi,1) %最小二乘法线性拟合subplot(2,2,2),plot(tizhong,csi,'*','markersize',15)hold ongrid onx=0:0.1:100;y=p(1)*x+p(2);plot(x,y,'b-','linewidth',2)%线性拟合的图线D2=3.5costperday=D2*(p(1)*w+p(2));for i=1:501;tcost(i)=sum(costperday(1:i));end%运用循环语句求饲料总消耗量，由于不是时间的函数，所以不可以积分subplot(2,2,1),plot(t,tcost,'m-.','linewidth',2)piggy=150;profit=s-tcost-piggy;profitperday=profit./t;subplot(2,2,3),plot(t,profit,'g-')grid onsubplot(2,2,4),plot(t,profitperday,'r:')axis([0 500 -10 5])grid onfor i=1:501if profit(i)==max(profit)i,max(profit),w(i)endend %用循环语句和判断语句找出最大值和最大值对应的天数for j=1:501if profitperday(j)==max(profitperday(30:500))j,max(profitperday(30:500)),w(j)endend2、该源代码所得图线如下a饲料成本和销售额曲线 b饲料日消耗和体重线性拟合曲线c利润曲线 d 日均利润曲线3、从百度文库中寻找到的猪各生长阶段的采食量与饲料数据4、论文作者具体分工周楠：编程，资料搜集，问题分析，论文修改李超：资料搜集，问题分析，论文初稿赵瀚辰：资料搜集，问题分析，论文编排。