2021年数学建模 截断切割的优化设计
数学建模第二讲简单的优化模型

数学建模第二讲简单的优化模型数学建模是利用数学方法对实际问题进行建模、分析和求解的过程。
在实际问题中,常常需要针对一些指标进行优化,以达到最优的效果。
本讲将介绍一些简单的优化模型。
一、线性规划模型线性规划是一种重要的数学优化方法,广泛应用于工程、经济、管理等领域。
其数学模型可以表示为:\begin{aligned}&\text{max} \quad c^Tx \\&\text{s.t.} \quad Ax \leq b, \quad x \geq 0\end{aligned}\]其中,$x$为决策变量,$c$为目标函数系数,$A$为约束条件系数矩阵,$b$为约束条件右端向量。
线性规划模型指的是目标函数和约束条件都是线性的情况。
通过线性规划模型,可以求解出使得目标函数取得最大(或最小)值时的决策变量取值。
二、非线性规划模型非线性规划模型指的是目标函数或约束条件中存在非线性部分的情况。
非线性规划模型相对于线性规划模型更为复杂,但在实际问题中更为常见。
对于非线性规划问题,通常采用数值优化方法进行求解,如梯度下降法、牛顿法等。
这些方法通过迭代的方式逐步靠近最优解。
三、整数规划模型整数规划模型是指决策变量必须为整数的规划模型。
整数规划在实际问题中应用广泛,如物流配送问题、工程调度问题等。
整数规划模型通常难以求解,因为整数规划问题是一个NP难问题。
针对整数规划问题,常用的求解方法有枚举法、分支定界法、遗传算法等。
四、动态规划模型动态规划模型是指将问题划分为子问题,并通过求解子问题最优解来求解原问题最优解的方法。
动态规划通常用于求解具有重叠子问题和最优子结构性质的问题。
动态规划模型具有递推性质,通过递归或迭代的方式求解子问题的最优解,并保存中间结果,以提高求解效率。
五、模拟退火模型模拟退火是一种用来求解组合优化问题的随机优化算法。
模拟退火算法基于固体退火过程的模拟,通过温度的控制和随机跳出来避免陷入局部最优解。
国赛历届数学建模赛题题目与解题方法

历届数学建模题目浏览:1992--20091992年 (A) 施肥效果分析问题(北京理工大学:叶其孝)(B) 实验数据分解问题(华东理工大学:俞文此; 复旦大学:谭永基)1993年 (A) 非线性交调的频率设计问题(北京大学:谢衷洁)(B) 足球排名次问题(清华大学:蔡大用)1994年 (A) 逢山开路问题(西安电子科技大学:何大可)(B) 锁具装箱问题(复旦大学:谭永基,华东理工大学:俞文此)1995年 (A) 飞行管理问题(复旦大学:谭永基,华东理工大学:俞文此)(B) 天车与冶炼炉的作业调度问题(浙江大学:刘祥官,李吉鸾)1996年 (A) 最优捕鱼策略问题(北京师范大学:刘来福)(B) 节水洗衣机问题(重庆大学:付鹂)1997年 (A) 零件参数设计问题(清华大学:姜启源)(B) 截断切割问题(复旦大学:谭永基,华东理工大学:俞文此)1998年 (A) 投资的收益和风险问题(浙江大学:陈淑平)(B) 灾情巡视路线问题(上海海运学院:丁颂康)1999年 (A) 自动化车床管理问题(北京大学:孙山泽)(B) 钻井布局问题(郑州大学:林诒勋)1999年(C) 煤矸石堆积问题(太原理工大学:贾晓峰)(D) 钻井布局问题(郑州大学:林诒勋)2000年 (A) DNA序列分类问题(北京工业大学:孟大志)(B) 钢管订购和运输问题(武汉大学:费甫生)(C) 飞越北极问题(复旦大学:谭永基)(D) 空洞探测问题(东北电力学院:关信)2001年 (A) 血管的三维重建问题(浙江大学:汪国昭)(B) 公交车调度问题(清华大学:谭泽光)(C) 基金使用计划问题(东南大学:陈恩水)(D) 公交车调度问题(清华大学:谭泽光)2002年 (A) 车灯线光源的优化设计问题(复旦大学:谭永基,华东理工大学:俞文此)(B) 彩票中的数学问题(解放军信息工程大学:韩中庚)(C) 车灯线光源的优化设计问题(复旦大学:谭永基,华东理工大学:俞文此)(D) 赛程安排问题(清华大学:姜启源)2003年 (A) SARS的传播问题(组委会)(B) 露天矿生产的车辆安排问题(吉林大学:方沛辰)(C) SARS的传播问题(组委会)(D) 抢渡长江问题(华中农业大学:殷建肃)2004年 (A) 奥运会临时超市网点设计问题(北京工业大学:孟大志)(B) 电力市场的输电阻塞管理问题(浙江大学:刘康生)(C) 酒后开车问题(清华大学:姜启源)(D) 招聘公务员问题(解放军信息工程大学:韩中庚)2005年 (A) 长江水质的评价和预测问题(解放军信息工程大学:韩中庚)(B) DVD在线租赁问题(清华大学:谢金星等)(C) 雨量预报方法的评价问题(复旦大学:谭永基)(D) DVD在线租赁问题(清华大学:谢金星等)2006年 (A) 出版社的资源配置问题(北京工业大学:孟大志)(B) 艾滋病疗法的评价及疗效的预测问题(天津大学:边馥萍)(C) 易拉罐的优化设计问题(北京理工大学:叶其孝)(D) 煤矿瓦斯和煤尘的监测与控制问题(解放军信息工程大学:韩中庚)2007年 (A) 中国人口增长预测(B) 乘公交,看奥运(C) 手机“套餐”优惠几何(D) 体能测试时间安排2008年(A)数码相机定位,(B)高等教育学费标准探讨,(C)地面搜索,(D)NBA赛程的分析与评价2009年(A)制动器试验台的控制方法分析(B)眼科病床的合理安排(C)卫星和飞船的跟踪测控(D)会议筹备历年全国数学建模试题及解法归纳赛题解法93A非线性交调的频率设计拟合、规划93B足球队排名图论、层次分析、整数规划94A逢山开路图论、插值、动态规划94B锁具装箱问题图论、组合数学95A飞行管理问题非线性规划、线性规划95B天车与冶炼炉的作业调度动态规划、排队论、图论96A最优捕鱼策略微分方程、优化96B节水洗衣机非线性规划97A零件的参数设计非线性规划97B截断切割的最优排列随机模拟、图论98A一类投资组合问题多目标优化、非线性规划98B灾情巡视的最佳路线图论、组合优化99A自动化车床管理随机优化、计算机模拟99B钻井布局 0-1规划、图论00A DNA序列分类模式识别、Fisher判别、人工神经网络00B钢管订购和运输组合优化、运输问题01A血管三维重建曲线拟合、曲面重建赛题解法01B 公交车调度问题多目标规划02A车灯线光源的优化非线性规划02B彩票问题单目标决策03A SARS的传播微分方程、差分方程03B 露天矿生产的车辆安排整数规划、运输问题04A奥运会临时超市网点设计统计分析、数据处理、优化04B电力市场的输电阻塞管理数据拟合、优化05A长江水质的评价和预测预测评价、数据处理05B DVD在线租赁随机规划、整数规划06A出版社书号问题整数规划、数据处理、优化06B Hiv病毒问题线性规划、回归分析07A 人口问题微分方程、数据处理、优化07B 公交车问题多目标规划、动态规划、图论、0-1规划08A 照相机问题非线性方程组、优化08B 大学学费问题数据收集和处理、统计分析、回归分析赛题发展的特点:1. 对选手的计算机能力提出了更高的要求:赛题的解决依赖计算机,题目的数据较多,手工计算不能完成,如03B,某些问题需要使用计算机软件,01A。
数学建模最优化模型

或[x,fval]= fminsearch(...) (4)[x,fval,exitflag]= fminunc(...);
或[x,fval,exitflag]= fminsearch (5)[x,fval,exitflag,output]= fminunc(...);
用MATLAB解无约束优化问题
1. 一元函数无约束优化问题: min f (x) x1 x x2
常用格式如下: (1)x= fminbnd (fun,x1,x2) (2)x= fminbnd (fun,x1,x2 ,options)
(3)[x,fval]= fminbnd(…) (4)[x,fval,exitflag]= fminbnd(…) (5)[x,fval,exitflag,output]= fminbnd(…)
1、无约束极值问题的求解
例1:求函数y=2x3+3x2-12x+14在区间[-3,4]上的最 大值与最小值。
解:令f(x)=y=2x3+3x2-12x+14
f’(x)=6x2+6x-12=6(x+2)(x-1) 解方程f’(x)=0,得到x1= -2,x2=1,又 由于f(-3)=23,f(-2)=34,f(1)=7,f(4)=142, 综上得, 函数f(x)在x=4取得在[-3,4]上得最大值f(4)=142,在 x=1处取得在[-3,4]上取得最小值f(1)=7
或[x,fval,exitflag,output]= fminsearch(...)
例 用fminsearch函数求解 输入命令:
f='100*(x(2)-x(1)^2)^2+(1-x(1))^2'; [x,fval,exitflag,output]=fminsearch(f,[-1.2 2])
数学建模的最优化方法

8
x1
,
ห้องสมุดไป่ตู้
25 x2
x1 0
815
x2
1800
运用最优化方法解决最优化问题的一般 方法步骤如下:
①前期分析:分析问题,找出要解决的目标,约束条件, 并确立最优化的目标。
②定义变量,建立最优化问题的数学模型,列出目标函 数和约束条件。
③针对建立的模型,选择合适的求解方法或数学软件。
④编写程序,利用计算机求解。
目标函数:获得的总收益最大。 总收益可表示为:R 10x1 5x2 受一级黄豆数量限制:0.3x1 0.4x2 9
受二级黄豆数量限制:0.5x1 0.2x2 8
综上分析,得到该问题的线性规划模型
max R 10x1 5x2
0.3x1 0.4x2 9
s.t.
0.5x1 0.2x2 8
1、无约束极值问题的数学模型
min f (x) x
2、约束条件下极值问题的数学模型
min f (x) x
s.t. gi (x) 0, i 1, 2,..., m hi (x) 0, i 1, 2,..., n
其中,极大值问题可以转化为极小值问题来
进行求解。如求: max f (x) x 可以转化为:min f (x) x
ans = 175
ans = 10 15
线性规划
设某工厂有甲、乙、丙、丁四个车间,生产 A、B、C、D、E、F六种产品。根据机床性能 和以前的生产情况,得知每单位产品所需车间的 工作小时数、每个车间在一个季度工作小时的上 限以及单位产品的利润,如下表所示(例如,生产
一个单位的A产品,需要甲、乙、丙三个车间分别工作1
其中等式(3)、(4)、(5)的右边可选用(1)或(2) 的等式右边.
数学建模优秀论文(精选范文10篇) 2021

根据实际问题来建立数学模型,对数学模型来进行求解,然后根据结果去解决实际问题,这就是数学建模,本篇文章主要是向大家介绍几篇数学建模优秀论文得范文,希望对有这方面参考得学者有所帮助。
数学建模优秀论文精选范文10篇之第一篇:培养低年段学生数学建模意识得微课教学---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------感谢使用本套资料,希望本套资料能带给您一些思维上的灵感和帮助,个人建议您可根据实际情况对内容做适当修改和调整,以符合您自己的风格,不太建议完全照抄照搬哦。
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------摘要:本文阐述了录制微课对培养学生建模意识得必要性和可行性,认为在小学数学教学中,鼓励低年段学生录制微课有积极意义,主张提高小学生建模语言表达能力,通过任务驱动和学生自主录制微课,逐步深入学习建模内容,培养并增强学生得建模意识。
关键词:低年段数学; 微课; 建模意识;当今社会,信息技术高速发展使教学资源高度丰富。
广大教师纷纷探讨如何利用信息技术更好地为教学服务,有效地改进教与学得方式,提高学生学习兴趣。
一、录制微课对培养学生建模意识得必要性和可行性“三年级现象”备受关注,很多人认为小学三年级是道坎,有得学生一、二年级数学成绩很好,到了三年级就断崖式下降。
如果真得出现这种现象,那么学生一、二年级数学成绩好只是表象。
一、二年级是学生初步感知数学得重要时期。
低年段数学知识是基础,对于低年段数学教学包括建模教学必须引起广大教育工作者得重视,让学生从小接受正确得教学模式,真正掌握学习数学得思想方法,避免出现短暂成绩好得现象。
优化设计的数学模型

—— —— —— —— —— —— ——
机械优化设计数学模型的一般形式: 机械优化设计数学模型的一般形式: 数学模型的一般形式 设 X =[x1,x2 ,…,xn]T ,x min. f(x) = f(x1, x2 ,…,xn ) ,x X∈Rn 不等式约束) (不等式约束) 1,2,…,m s.t. gu(x) ≤ 0 u = 1,2, ,m 等式约束) 1,2,…, hv(x) = 0 v = 1,2, , p< n (等式约束
* X 是极小点。 2) = (1,1,−
x1 =, 1
* 。
, x2 = 1
代入原函数,得函数的极小 x = −2
3
f (X ) = 0
例2-3 MATLAB 2-3 MATLAB实现,用M文件求函数的极值点: M
%例2-3 求函数的极值 syms x1 x2 x3 %定义函数f中的符号变量 f=2*x1^2+5*x2^2+x3^2+2*x2*x3+2*x1*x3-6*x2+3; %函数f的表达式 disp( '函数f的表达式:' ) pretty(simplify(f)); %按数学形式显示函数f latex(f); %符号表达式按LaTeX格式输 出 %计算函数的1阶偏导数
解:在MATLAB命令窗口输入主函数
syms t f=t^4-t^2-2*t+5; [x1,x2]=minJT(f,0,0.1)
第3章 一维搜索方法与MATLAB实现
各阶主子式的值为
a11 = 4 > 0
a11 a12
a12 4 0 = = 40 > 0 a22 0 10
a11 a12 a21 a22 a31 a32
21年全国数学建模竞赛c题

21年全国数学建模竞赛c题摘要:一、全国数学建模竞赛C 题简介二、2021 年全国数学建模竞赛C 题内容三、题目分析与解题思路四、竞赛对学生能力的锻炼与提升五、总结正文:【一、全国数学建模竞赛C 题简介】全国数学建模竞赛是由中国数学会主办的一项面向全球高校大学生的竞技活动,旨在通过对现实问题进行抽象、建模和求解,培养学生的创新意识、团队协作精神和实际问题解决能力。
该竞赛自1992 年创办以来,已发展成为全球范围内最具影响力的数学建模竞赛之一。
【二、2021 年全国数学建模竞赛C 题内容】2021 年全国数学建模竞赛C 题的具体题目为:“共享单车的投放策略与调度优化”。
题目要求参赛选手在规定的时间内,对某一城市的共享单车投放策略进行优化设计,并在有限的调度资源下,实现共享单车的高效调度,以满足用户需求。
【三、题目分析与解题思路】此题涉及多个方面的知识,如运筹学、图论、线性规划等。
参赛选手需要从实际问题出发,进行抽象、建模,并利用数学方法求解。
具体解题思路如下:1.题目分析:首先要对题目进行深入分析,理解共享单车投放策略与调度优化的背景和意义。
通过分析题目,可以将问题归纳为:在有限的资源下,如何合理分配共享单车的投放,以及如何实现高效的调度。
2.建立模型:根据题目分析,可以建立一个数学模型来描述共享单车的投放和调度问题。
模型应包括共享单车的投放策略、调度优化等方面的内容。
3.求解模型:利用数学方法求解建立的模型,得到最优解或次优解。
常用的求解方法有线性规划、图论、动态规划等。
4.结果分析:对求解结果进行分析,检验其合理性和可行性,并撰写论文阐述整个解题过程。
【四、竞赛对学生能力的锻炼与提升】参加全国数学建模竞赛对学生的能力锻炼与提升具有重要意义。
首先,通过竞赛,学生可以提高自己的抽象思维和建模能力;其次,竞赛可以锻炼学生的团队协作和沟通能力;最后,竞赛对学生解决实际问题的能力也具有很好的锻炼作用。
【五、总结】全国数学建模竞赛C 题作为一项面向全球高校大学生的竞技活动,对提高学生的综合素质和实际问题解决能力具有重要意义。
数学建模最优化模型

或[x,fval]= fminsearch(...) (4)[x,fval,exitflag]= fminunc(...);
或[x,fval,exitflag]= fminsearch (5)[x,fval,exitflag,output]= fminunc(...);
41m外点法sutm内点法障碍罚函数法1罚函数法2近似规划法罚函数法罚函数法基本思想是通过构造罚函数把约束问题转化为一系列无约束最优化问题进而用无约束最优化方法去求解这类方法称为序列无约束最小化方法简称为sumt法其一为sumt外点法其二为sumt内点法其中txm称为罚函数m称为罚因子带m的项称为罚项这里的罚函数只对不满足约束条件的点实行惩罚
曲线不一定通过那m个测量点,而要产生“偏差”.
将测量点沿垂线方向到曲线的距离的
y
平方和作为这种“偏差”的度量.即
2
x
S
m i 1
yi
a1
1 a3
a2 ln 1 exp
xi a4 a5
显然偏差S越小,曲线就拟合得越好,说明参数值就选择得越好,从而 我们的问题就转化为5维无约束最优化问题。即:
一下是否达到了最优。 (比如基金人投资)
• 在各种科学问题、工程问题、生产管理、社会 经济问题中,人们总是希望在有限的资源条件 下,用尽可能小的代价,获得最大的收获。
(比如保险)
数学家对最优化问题的研究已经有很多年的 历史。
以前解决最优化问题的数学方法只限于古典 求导方法和变分法(求无约束极值问题),拉格 朗日(Lagrange)乘数法解决等式约束下的条件 极值问题。
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工业中截断切割的优化设计
欧阳光明(2021.03.07)
一摘要
本文讨论了加工业中截断切割的优化排序策略我们对于不同的切割方式总数用穷举法得到720 种所可行解及其费用并对于原问题建立了决策
并对所给出的算法进行了分析和检验
1.当e=0时我归纳出解决问题的最优法则, 从而提出了将面间距统
一成判断权重来作为排序准则的算法,同时证明
了 e = 0 的情况下根据这种最优准则能够实现题目所要求的优化目标
2.对于e ¹0 时我们提出了实用准则
最后我结合实际问题将本问题进行了拓展讨论了当最终产品(成品)在毛坯(待加工长方体)中位置不预定时应如何实施加工方案以达到节省费用
和节约资源的目的,使我们的方案适用于更为广阔的领域
二问题的重述、
在工业生产中,常需要采取将物理一分为二的截断切割方式从一块长方体材料中切出一个小长方体,其加工费用取决于水平切割和垂直切割的截面面积,以及调整刀具时的额外费用。
对本题所给出的
问题我们首先面临的对加工次序的排序策略然后我们考虑当毛坯和产品位置不预定的时候如何采取策略以达到我们的优化目的
问题:
1> 需考虑的不同切割方式的总数。
2> 给出上述问题的数学模型和求解方法。
3> 试对某部门用的如下准则做出评价,每次选择一个加工费用最少的切割面进行切割。
4> 对于 e=0 的情况有无简明的优化准则。
5> 用以下实例验证你的方法:
待加工长方体和成品长方体的长,宽,高分别为10,14.5,19 和3,2,4,两者左侧面,正面,
底面之间的距离分别为6,7,5(单位为厘米,垂直切割费用为每平方厘米1 元,r 和e 的数据有
4 组:
1) r=1,e=0;
2) r=1.5,e=0;
3) r=8,e=0;
4) r=1.5, 2 £e £15 ;
三模型的假设和符号说明
1 切割刀具为两个一个水平放置一个为垂直放置
2 目标长方体所在位置不与毛坯任一表面重合
3水平方向只需平行移动水平刀具垂直方向只平行移动或调整后再平行
移动刀具因此调整费用 e 是否付出仅取决于先后两次垂直切割是否平行而
不记是否穿插着水平切割
4毛坯与工作台接触的底面是事先指定的
5毛坏、成品均为长方体,且这两个长方体的对应面是平行的,如下图
a,b, c 毛坯的长宽高单位厘米
aa,b b,c c 最终产品的长宽高单位厘米
毛坯的左表面右表面前表面后表面上表面下
表面
最终产品的左表面右表面前表面后表面上表面
下表面(有时我们为了叙述问题的方便将其依次记为5,6,3,4,1,2)
d j 最终产品与毛坯的对应表面的距离j = 1,2,,,,6
r 水平切割单位面积费用与垂直切割单位面积费用之比
e 调整一次垂直刀具的额外费用
p 垂直切割单位面积费用
ti 加工过程中的第i 刀切割第ti 个面
wi 第i 次切割的切割费用单位元
vi 第i 次切割被切割掉部分的体积单位立方厘米
si 第i 次切割时切割面积
分别表示在切割第侧面时的费率,依题意:
其它变量如果出现则在使用时另行说明
四模型的建立
(2,3,4,5,6) (3,4,5,6) (4,5,6) (5,6) (6)
(1,3,4,5,6) (2,4,5,6) (3,5,6) (4,6) (5)
(1,2,4,5,6) (2,3,5,6) (3,4,6) (4,5) (4)
(1,2,3,4,5,6,)
(1,2,3,5,6) (2,3,4,6) (3,4,5) (3)
(1,2,3,4,6) (2,3,4,5) (2)
(1,2,3,4,5) (1,2,3,4) (1,2,3) (1,2) (1)
e=0
={1,2,3,4,5,6}表示初态,即没有进行任何加工;
对应一个完整的加工策略事实上为={1,2,3,4,5,6}的一个全排列;而={1,2,3,4,5,6}的任一子集S应某个策略在对毛坯加工过程中某个中间状态;
3)在对毛坯加工过程中某个中间状态S它仅与在它之前截掉了那些面的组合有关,而与过程(即排列)无关;
4)={1,2,3,4,5,6}的 64 个子集构成方体切割的所有可能的状态(包括初始状态,终态):
以的64个子集构造有向图G,,以S为起点,以为终点连边,且, 使得
对有向图G边赋权:任取有向图G边,不设其以S起点,以为终点,,w (
或记为)w(,)表示在状态S,截去i所需费用
这些集合按照其包含元素数目的多少可分为7组,从多到少排序,相邻两组间构成一个决策阶段;
1因此得如下“6”阶段动态规划问题:
Min ,)
S.t ={1,2,3,4,5,6}
….为的一全排列
=\{}
w(,)的表述:
记分别表示方体的长、宽、高(这1面到2面、3到4、5到6的距离),可得:
)=(A,B,C)
=
w ,)=
五.模型求解
定理(最优准则):设e=0,若策略….满足:,则策略….必为截断切割的最优策略。
证明:某截断切割策略….,若满足,且,即称构成策略….的一逆序对(逆序数?);
(以下证明对任一策略….,若策略….中存在逆序对,则总可以构造某截断切割策略,其逆序数小于策略….的逆序数,但总的切割费用不比策略….的多)
设某截断切割策略….的逆序数大于0,则必存在相邻的“两刀”(k,k+1)(成策略…..
的一逆序对,交换、的次序,此时…与…比较,前者的逆序数比后者的减少“1”,而在下面证明前者的切割费用不比后者的多:
1当面、相对时,仅仅交换相邻两刀(k,k+1)次序对切割费用没有影响;
2当面、相邻时,不妨设、
此时,…与…切割费用之差等于:=
其符号与相同假设,即…的切割费用比…的少。
可用mathematics编程求解,程序见附件。
d r=1.5 e=2~15
e取值最少费用最优切割方案
e=2 445.5
e=2.1 445.9
e=2.2 446.3
e=2.3 446.7
e=2.4 447.1
e=2.5 447.5
e=3 448.5
e=3.5 449.5
e=4 450.5
e=4.5 451.5
e=5 452.5
e=5.5 453.5
e=6 454.5
e=6.5 455.5
e=7 456.5
e=7.5 457.5
e=8 458.5
e=8.5 459.5
e=9 460.5
e=9.5 461.5
e=10 462.5
e=10.5 463.5
e=11 464.5
e=11.5 465.5
e=12 466.5
e=12.5 467.5
e=13 468.5
e=13.5 469.5
e=14 470.5
e=14.5 471.5
e=15 472.5
其中1,2,3,4,5,6,代表切割的面如下图: 2
3 5 4
1
由此可见对于不同的e值,会有不同的最优切割方式,当e大于2.5却只有唯一的最优切割方式。
下图为e取不同值时最少切割费用的图像
画出最可能是最优切割方式的三种切割方式切割费用随e的取值而变化的图像:
可知当e等于2.5时为突变拐点
综上对于e不同取值时对应的最优方案为
对此我们可以提出一个很实用的准则:当e较小时,换刀的费用很小,对于切割方式可以不考虑换刀的影响,选择单纯切割费用最少的方式即可;当e’较大时,则必须主要考虑换刀的次数,在单纯切割费用尽量小的前提下,尽量选择换刀次数少的切割方式。
六结果分析及讨论
由以上的计算与分析可知,r以及e是在毛坯与成品要求已固定情
况下影响费用和切割方式的重要因素,当e=0时,根据优化准则,可以找到最优的切割方式,当e不等于零时,可以根据实用的准则来找到最优切割方式。
七模型拓展
对于成品位置不固定,成品表面可以无限靠近毛坯表面这个模型,则可以将此问题看做为选择毛坯的八个角中的一个,也即选择普通模型的六刀中的前三刀的费用,成品未切割的也即靠近毛坯表面的三个面的补刀费用,以及换刀的费用,三者之和就是总费用。
此模型亦可以用最优准则及实用准则来取得较好的优化效果。