多阶段配置问题

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多阶段均值方差模型下动态资产配置问题的最优策略

多阶段均值方差模型下动态资产配置问题的最优策略
资产配置的重要性
资产配置是投资者在投资组合中分配资产的过程,对于降低风险和 提高收益具有重要意义。
多阶段均值方差模型的应用
多阶段均值方差模型是一种广泛应用于资产配置的数学工具,可以 综合考虑不同阶段的投资目标和风险偏好。
国内外研究现状及发展趋势
国内外研究现状
国内外学者在多阶段均值方差模型下 进行了广泛的研究,提出了多种资产 配置策略和算法。
发展趋势
随着金融市场的不断发展和变化,多 阶段均值方差模型的研究也在不断深 入,未来将更加注重实际应用和算法 优化。
研究目的和主要内容
研究目的
本研究旨在探讨多阶段均值方差模型 下动态资产配置问题的最优策略,为 投资者提供更加科学、有效的资产配 置方案。
主要内容
本研究将从以下几个方面展开研究: 多阶段均值方差模型的建立、动态资 产配置问题的建模、最优策略的求解 方法、实证分析和结论。
02
多阶段均值方差模型概述
均值方差模型定义及特点
均值方差模型定义
均值方差模型是一种在金融领域广泛应用的投资组合优化模型,它通过最小化投资组合的风险(方差)和最大化 投资组合的收益(均值)来选择最优的投资组合。
均值方差模型特点
该模型以资产的历史收益数据为基础,通过统计方法计算出资产的预期收益和风险,并以此为依据进行投资组合 的优化。它具有简单易懂、易于操作等优点,但也存在一定的局限性,如无法准确预测未来市场走势、对历史数 据依赖较重等。
多阶段均值方差模型下动态 资产配置问题的最优策略
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目录
• 引言 • 多阶段均值方差模型概述 • 基于多阶段均值方差模型的动
态资产配置问题建模 • 实证分析:最优策略在某股票
市场中的应用 • 结论与展望

多阶段装备保障过程的资源配置模型

多阶段装备保障过程的资源配置模型
0, )将从两个 弹药供应点 运 出资源进 行保 障的过程 视为装 备保 障的两个阶段【 . 么两个 阶段 作战 任务点对 资源 的 3那 3 需求量是两个 弹 药供 应点 到着 作 战任务 繁 重点 距离 的增
有描述装备保 障过 程 的模型 一 般认 为各 保 障点 所 配置 的
资源十分充足 , 论那 个 作 战方 向 的保 障任 务 多么 繁重 , 无
装 备保 障计 划 的效用 中很 重要 的一 点就 是保 障 资源
保 障时 , 各保 障点 的资 源配 置 问题 , 而 为战 时装备 保 障 从 资源 的配置提出改进建议 [1 2.
1 问题 描 述
把某一 作战方 向作为 一个研 究 区域 . 其划 分为多个 将 待保 障的小 区域 . 并把 这些小 区域抽 象为一个 个不 同 的保 障资源需求 点 . 每个 点的作 战任 务量 对保 障资源 的需求 显 然取决 于资源的供应效率 . 假设 每个 可能待 保障 点的资 源
需求 函数可 以根 据历 次作 战 的历史 资 料 的数据 统计 给 出 ( 这里笔者 只针 对一 种 资源 进行 分 析 . 比如 : 弹药 ) 而在 整
的配置是 否 合理 , 否能 够 在保 障资 源 总 量 有 限 的情 况 是
下, 通过进行配置 , 最大程 度地满 足各个 作 战方 向的需求 .
函数 . 而在两个 弹药供应点位置 已确定 的情况 下 . 2阶段 第 弹药供 应点对资源 的需求量将 是第 1 阶段弹药供应点对其
资源供 应量 的减 函数 . 此关系如 图 1 其 最近 的一个 保障 点负 责保 都 障即可 . 而事实 上 , 然 目前 一般装 备 保 障资 源是 以维 修 分
需要做 的工作 是 对 保 障点 的位 置 、 源 配 置状 况 进 行 评 资 估, 进而 优化 、 改进 , 使其 最大 程度 地满 足作 战 的需要 . 现

水资源综合规划配置阶段若干问题讨论

水资源综合规划配置阶段若干问题讨论

细则》以下简称《 术细 则》进行全省 水资源综 合规划 配置 ( 技 )
阶段 工作 中, 对频 率 和频率 曲线 的组 合 、 系列 法 和典 型年 长
法的应用 、 长系列灌 溉用水资料 的计 算 、 河道外用 水的界定 、 灌溉用水保证程度 的分析等技术问题 , 做初步探讨 。
1 频 率 和 频 率 曲线 的 组 合
工程量或 工程投 资可汇总相加成某省 的总工程 量和总投 资。 与各地 发生设计洪水大多数不会 同时出现一 样 , 区域缺 水 各 大多数也不会同一年发生 。
2 长 系 列法 和 典 型年 法 的 应 用
制工作 。我们 在根据《 国水 资源综合 规划技术 大纲与技术 全
根据《 技术 细则》 “ 则上 供需 分析 应 采用 长系 列调 节 ,原
维普资讯
20 年 第 3 ・ E R IE 06 期 P A LRV R 人 民 珠 江
水 资源 综 合规 划 配 置 阶段 若 干 问题 讨 论
陈 斌
( 建 省 水 利 规 划 院 , 建 福 州 300 ) 福 福 50 1

要 : 合 福 建 省 水 资 源 综合 规 划 配 置 阶 段 工 作 , 频 率 和 频 率 曲 线 的 组 合 、 系 列 法 和 典 型 年 法 的 应 用 、 系 结 对 长 长
点是 : 要收集大量 的来 用水资料 , 用水计算 工作量大 , 来 而对
于中小型工程及引 提工程 , 长系 列资 料是 无法得 到的 , 硬性 地要求长 系列法 , 其பைடு நூலகம்果精度也是难 以把握 的。 典型年法 的 主要 优点 是 资料 较 易取 得 , 算 工作 量 较 计
众所 周知 , 根据 水文 数理统 计学 理论 , 率和 频 率 曲线 频 的组 合计 算常采用频率组合公式法 、 图解法和理论 分析 法进 行。不同水资源分 区需水 预测 和供需 平衡 分 析成果 不 能简 单地按 同频率相 加而 得。 同一 水 资源分 区各 变量 因 同频率

关于义务教育阶段教师资源均衡配置问题的思考

关于义务教育阶段教师资源均衡配置问题的思考
绩效 分析 既可 用 于教 师 个 人 , 可 用 于 学 校 个 案 , 可 在 一 又 也
义务教育不均衡发展既有 区域经济文化发展差异长期积 累而成的原 因, 也有 国家和地方 政府政策倾斜 的原 因。义务
教育的不均衡 发展导致 城乡 间、 际之 间的发展 差距拉 大。 校
优质学校生 源好 , 优秀教师多 , 教育质量 高, 教师收入 和附加
教师资源是教育资源重 要且特 殊的组成 部分 , 许 多 实 “ 证研究表明 , 高质量 的师 资是 高质量教 学 的关 键 , 但是 其他 物 质 要 素 投 人 与产 出 之 间 并 没 有 直 接 的 必 然 的 联 系 。 L 义 ”1 务教育的均衡发展 必然要求 教师资源配置的均衡化 : 但在 目 前义 务教育非均衡 化发 展的背景下 , 教师资源 的均衡 配置是
教师 资源均衡 配置操作机 制非常困难。笔 者以为 , 种困难 这 与我们 在认识 上的局 限性有 关。要解决好 这一问题 , 需要对
几 个 问题 进行 深 人 思 考 。


如 何 确 定 教 师 资 源 配 置 的 均 衡 性
教师 资源 的均衡配 置, 指在一定区域 内保持校际之 间教 师整体水平 的相 当。之所以要强调在一定 区域 内 , 因为在 是 同一 区域 内社 会支 持 系统具 有协 同性 , 于 教育 资 源 的判 便 断、 调配和流动。要想 实现教 师资 源的均衡 配置 , 要有 可 就 行的办法对教师资源配置均衡与否做 出判 断, 即我们依据 什 么来说这个学校 比那个 学校 教师整体水 平高 ?或就 此认 定 两个学校教师资源水平差 异显 著?我们依 据哪些 指 标来 建 立一个禁得起推敲的测评系统或工具模型? 在教育管理实 践中 , 通常通过两种方式来判 断教师资 源 的优劣 , 一种是资质 分析 , 种是 绩效分 析。资 质分 析是 对 一

《2024年北京市义务教育阶段人口与资源配置分析》范文

《2024年北京市义务教育阶段人口与资源配置分析》范文

《北京市义务教育阶段人口与资源配置分析》篇一一、引言随着北京市经济社会的持续发展,其义务教育阶段的人口与资源配置问题愈发受到广泛关注。

作为中国的首都,北京市人口众多,教育资源丰富,但人口流动与教育资源分配的均衡性之间仍存在诸多挑战。

本文旨在分析北京市义务教育阶段的人口与资源配置现状,揭示其中存在的问题,并据此提出有效的资源配置策略建议。

二、北京市义务教育阶段人口现状分析1. 人口分布特征北京市人口分布不均,东城区、西城区等老城区人口密度高,而远郊区县如延庆、怀柔等地区人口密度相对较低。

此外,随着城市化的推进,人口流动日益频繁,城乡之间、区域之间的教育需求差异显著。

2. 人口变化趋势近年来,北京市义务教育阶段的人口变化呈现出明显的趋势。

一方面,随着二孩政策的放开和家庭观念的转变,学龄儿童数量有所增加;另一方面,由于城市发展带来的就业机会吸引,外来务工人员子女就读需求不断增长。

三、北京市义务教育阶段资源配置现状分析1. 教育资源概况北京市拥有丰富的教育资源,包括各级各类学校、教学设施、师资力量等。

然而,由于各区县经济发展水平、政策支持力度等方面的差异,导致教育资源在各区域之间的分布不均。

2. 资源配置方式目前,北京市义务教育阶段的资源配置主要由政府主导,通过政策引导、财政投入等方式实现资源的合理配置。

然而,随着教育需求的日益增长,政府在资源配置方面仍面临诸多挑战。

四、北京市义务教育阶段人口与资源配置问题及挑战1. 城乡之间、区域之间教育资源配置不均由于历史、地理、经济等多方面原因,北京市城乡之间、区域之间的教育资源配置存在较大差异。

优质教育资源过度集中在中心城区,而远郊区县的教育资源相对匮乏。

2. 人口流动对教育资源的需求变化随着城市化进程的推进,人口流动日益频繁,尤其是外来务工人员子女的就读需求不断增长。

这给北京市义务教育阶段的资源配置带来了新的挑战。

五、优化北京市义务教育阶段人口与资源配置的策略建议1. 强化政府主导作用政府应继续发挥在义务教育阶段资源配置中的主导作用,加大财政投入力度,优化教育资源配置政策,推动城乡之间、区域之间的教育均衡发展。

考虑量测冗余度的多阶段PMU优化配置

考虑量测冗余度的多阶段PMU优化配置

考虑量测冗余度的多阶段PMU优化配置吴霜;卫志农;孙国强;郑玉平【摘要】Due to the high price of phasor measurement units ( PMUs) , all PMUs needed in a system cannot be installed at one time. Meanwhile, the power system network undergoes multistage dynamic development. To deal with these problems, this paper presents a multistage optimal placement method considering redundancy for a PMU. Based on the proposed calculation of system redundancy, this method maximizes the system redundancy at each stage and takes existent PMUs into consideration. On this basis, the optimal placement of PMUs are divided into two stages. In the first stage, the observability of all buses in the system is guaranteed. In the second stage, the overall system is observed under the N-l fault of the transmission line. An improved genetic and tabu search algorithm is used to solve this problem. Through the simulation of a New England 39-bus and IEEE 118 system, reasonable schemes for the multistage PMU optimal placement considering redundancy were obtained. Meanwhile, the feasibility and effectiveness of the proposed method were verified.%针对电力系统网架难以一次性全部安装所需的相量测量单元PMU的问题,提出考虑量测冗余度的多阶段PMU优化配置方法.首先给出系统量测冗余度的计算方法,在保证每一阶段最大限度地提高系统量测冗余度及考虑已有PMU配置的基础上,将PMU优化配置分为2个阶段:第1阶段保证系统全局可观测;第2阶段保证在线路N-1故障情况下不丧失对系统的观测能力.接着采用改进遗传禁忌搜索算法,对新英格兰39节点和IEEE 118系统进行算例仿真,得到多阶段PMU优化配置方案.结果表明:考虑冗余度的多阶段PMU优化配置方法在保证每一阶段安装的PMU都能发挥最大效用的同时,很好地协调了PMU配置的经济性和可靠性.【期刊名称】《河海大学学报(自然科学版)》【年(卷),期】2013(041)002【总页数】5页(P184-188)【关键词】相量测量单元;优化配置;多阶段配置;冗余度;改进遗传禁忌搜索算法【作者】吴霜;卫志农;孙国强;郑玉平【作者单位】国网电力科学研究院,江苏南京210003【正文语种】中文【中图分类】TM711相量测量单元(phasor measurement unit,PMU)是广域测量系统的重要组成部分,已在电力系统的实时分析和监控[1-3]中得到应用。

项目施工阶段的资源配置管理

项目施工阶段的资源配置管理

项目施工阶段的资源配置管理摘要:项目建设过程中如何合理地配置项目资源,提高施工效率,是多数施工企业在项目实施中面临的实际问题,本文作者通过研究资源配置模型和实现过程,找出了资源配置和施工效率之间关系,并对资源配置优化和施工效率评价体系的建立进行了研究。

关键词:资源配置,优化资源,施工效率1 建设项目资源配置项目的建设过程,是各类资源的消耗过程,在项目的不同阶段,消耗的资源各有不同,开展项目资源研究,应针对不同时期项目管理的特点和组织目标,进行资源配置的研究。

1.1 资源配置概念及其影响资源是工程项目建设的基本要素,工程项目通常都需要消耗大量的资源,一般把项目的资源分为人力资源和物力资源,但是在做项目管理时,习惯上把资源按照费用类别进行分类,如人工费对应人力资源、材料费对应材料资源以及机械费对应机械资源。

资源并不是在任何时候都有效,要通过合理的组织和配置才能达到资源效用的最大化,通常讲的资源配置是指根据组织目标和产出物内在结构要求,在量、质等方面进行不同的配比,并使之在产出过程中始终保持相应的比例,从而使产出物成功产出[2]。

资源配置对项目的影响,一方面是对组织目标的影响,项目各干系人之间的目标不仅相同,近年来国内人力资源、物力资源成本上涨巨大,必然对项目执行效率提出更高的要求,通过对资源进行有效配置、提高资源利用率,来降低投资和建设成本。

另一方面,与项目的特点有关。

“项目是一种临时性、创造唯一产品和服务的任务” [1] ,世界上没有一模一样的项目,同样的项目采用不同资源来实施,得出的结果是不一样的,各干系人对项目的资源配置结果非常关心。

1.2 资源配置的模式及分类由于项目资源的配置随组织目标、产出物不同而调整,因此需要确定各类资源在各作业及项目各时间段内的需求情况。

在项目计划的初始阶段,可以根据项目工作范围确定一个初始的目标计划(Master Schedule),该目标计划是按照各作业的最早开工时间进行安排的计划(最早开工-完工计划)。

《2024年北京市义务教育阶段人口与资源配置分析》范文

《2024年北京市义务教育阶段人口与资源配置分析》范文

《北京市义务教育阶段人口与资源配置分析》篇一一、引言北京市作为中国的首都,其义务教育阶段的人口与资源配置问题一直是社会关注的焦点。

随着城市化进程的加快,北京市的人口结构发生了显著变化,对义务教育阶段的资源配置提出了新的挑战。

本文旨在分析北京市义务教育阶段的人口与资源配置现状,探讨存在的问题,并提出相应的优化策略。

二、北京市义务教育阶段人口分析1. 人口总量与结构北京市的义务教育阶段人口总量庞大,且呈现出明显的城乡差异。

随着城市化的推进,农村人口向城市转移,城市内部人口流动性增强,导致城市地区的学生数量持续增长。

此外,随着生育政策的调整,北京市的学龄儿童数量也在发生变化。

2. 人口分布特点北京市的人口分布呈现出明显的区域性特点。

东部和西部地区的人口密度较高,而北部和南部地区的人口密度相对较低。

这种分布特点对义务教育的资源配置带来了挑战。

一方面,人口密度高的地区学校资源相对紧张;另一方面,人口密度低的地区可能存在学校资源浪费的现象。

三、北京市义务教育阶段资源配置现状1. 资源投入近年来,北京市政府在义务教育阶段的资源投入不断加大,包括师资力量、教学设施、教育经费等方面的投入。

然而,由于人口分布不均和城乡差异,导致资源分配不均的问题依然存在。

2. 资源配置方式北京市的义务教育资源配置主要采取政府主导、多部门协作的方式。

政府通过制定政策、投入资金、配置师资等方式,确保义务教育阶段的资源供给。

同时,各相关部门如教育、财政、规划等部门也积极参与资源配置工作,共同推动义务教育的发展。

四、存在的问题及挑战1. 资源分配不均尽管北京市在义务教育阶段的资源投入不断加大,但依然存在资源分配不均的问题。

一方面,城乡之间的教育资源差距较大;另一方面,不同区域之间的学校资源也存在差异。

这导致一些地区的学校资源紧张,而另一些地区的学校则存在资源浪费的现象。

2. 师资力量不足随着学生数量的增长,北京市的师资力量面临较大的压力。

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多阶段配置问题设有数量为x 的某种资源,今要投资到两个项目A 与B 中去。

若第一次以数量y )0(x y ≤≤投资于A ,设其经济效益为)(y g ;以数量y x -投资于B ,设其经济效益为)(y x h -;并称此为活动的第一阶段,在第—阶段可得总经济效益为)()(y x h y g -+假定0)0()0(==h g (这是合理的,因为不投资其经济效益即为0)。

显然,对不同的y (即不同的投资方案)第一阶段的经济效益一般也不同。

又设以数量y 及y x -分别投资于A 与B 两项生产后,可以回收一定的资源,并再投入生产。

设其回收率分别为a )10(<≤a 及b )10(<≤b .设第一阶段投资后,回收的总资源为1x ,则有)(1y x b ay x -+=我们将1x 再投资于A 与B 中去,称之为第二阶段。

若第二阶段以资源1y )0(11x y ≤≤投资于A ,设其经济效益为)(1y g ;以资源11y x -投资于B ,设其经济效益)(11y x h -,则第二阶段的总效益为)()(111y x h y g -+因此,前两个阶段的总经济效益为)()(y x h y g -+)()(111y x h y g -++又设第二阶段回收的总资源为2x ,即有)(1112y x b ay x -+=如此继续下去。

假定第1-n 阶段回收的总资源为1-n x ,并假定第n 阶段以资源1-n y )0(11--≤≤n n x y 投资于A ,经济效益为)(1-n y g ;而以资源11---n n y x ,投资于B ,其经济效益为)(11---n n y x h 。

则前n 个阶段的总经济效益为)()(y x h y g -++-++)()(111y x h y g … )(1-+n y g )(11---+n n y x h 其中⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎨⎧-=≤≤≤≤-+=-+=-+=----)1~1(00)()()(222111121n i x y x y y x b ay x y x b ay x y x b ay x i i n n n n (1) 我们希望选择121...,,,,-n y y y y 以使n 个阶段投资的总经济效益最大,即希望选择[121...,,,,-n y y y y ]使之在条件(1)下达到)()(max{y x h y g -++-++)()(111y x h y g …)(1-+n y g )}(11---+n n y x h(2)这是一个多阶段决策问题,满足(1)及(2)的策略[121...,,,,-n y y y y ]即为最优策略。

设初始资源为x ,经过k 个阶段投资,且各阶段投资中均以最优决策投资后所得到的总经济效益为)(x f k 。

则k 个阶段决策问题可归纳为下面的递推关系:⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧-+==-++-+=≤≤-≤≤)}()({max )()~2( )]}([)()({max )(0110y x h y g x f n k y x b ay f y x h y g x f x y k x y k (3) 当)(x g ,)(x h 都是凸函数时,我们可以证明上面的多阶段配置问题的最优策略有如下的好结论。

3.4.2 多阶段配置问题在凸条件下的结论命题1 若)(x g ,)(x h 为凸集X 上的凸函数,则)(x g )(x h +也是X 上的凸函数。

命题2 若)(x g ,)(x h 为凸集X 上的凸函数,则)}(,)({max )(x h x g x F Xx ∈= 也是X 上的凸函数。

命题 3 若)(x f 为R 上的凸函数,b ax +为凸集X 上的线性函数,则)(b ax f +也为X 上的凸函数。

命题4 若X 为有界闭凸集,)(x f 为X 上的凸函数,如果)(max x f X x ∈存在,则它必在X 的边界点上达到。

以上四个命题,我们只证明命题4,其余留给读者自己证明。

命题4的证明<反证法> 假定)(x f 在X 上的最大值)(max x f Xx ∈不能在X 的边界点上达到,则对X X x ⊂∂∈∀*,有 )(max )(x f x f Xx ∈*< (1) 由于)(max x f X x ∈存在,故必有X 的内点0x ,使得)(max )(0x f x f Xx ∈=,由于0x 是X 的内点,过0x 作一线段,使其与X ∂交于两点1x ,2x X ∈,那么存在i q (i q 为权)(=i 1,2),使得22110x q x q x += )0,0,1(2121>>=+q q q q由于)(x f 是凸函数,故有)}(,)(max{ )()()()(21221122110x f x f x f q x f q x q x q f x f ≤+≤+= (2)(1)式与(2)式矛盾。

这个矛盾说明假定是不正确的。

即本命题得证。

由以上几个命题,我们就能证明下面的重要定理:定理 设)(x g ,)(x h 为凸函数,且)0(g 0)0(==h ,则多阶段配置问题的最优决策y 必在每个阶段的相应边界点上达到。

证明 (利用数学归纳法) 由于)(x g ,)(x h 为凸函数,则由命题3可知)(y x h -对于任意固定的x 都是y 的凸函数。

由命题1可知,+)(x g )(y x h -对任意固定的x 都是y 的凸函数。

又R x y y Y ∈≤≤=}0{为有界闭凸集,则由命题4可知:)}(,)(max{)]()([max )(01x h x g y x h x g x f x y =-+=≤≤ 而由命题2可知,)(1x f 也是凸函数。

设)(1x f k -为x 的凸函数,则由命题3可知,)]([1y x b ay f k -+-对于固定的x ,必是y 的凸函数,再由命题2和命题4可知)]}([)()({max )(10y x b ay f y x h y g x f k xy k -++-+=-≤≤ })()(,)()(max{11ax f x g bx f x h k k --++=也是x 的凸函数,从而最优决策必可在各阶段的相应的边界点上达到。

例 有某种机器,可以在高低两种不同的负荷下进行生产。

在高负荷下进行生产时,产品的年生产量1S 与投入生产的机器台数1m 的关系为:118m S =年(折损后)完好率为7.0=a ,在低负荷下进行生产时,产品的年生产量2S 与投入生产的机器台数2m 的关系为:225m S =年(折损后)完好率为9.0=b 。

若开始时拥有完好机器台数为1000台,要求制定一个5年计划,在每年年初时,应决定如何重新分配完好机器在高、低两种不同的负荷下生产,使之在5年内产品的总产量达到最高。

为建立这个问题的动态规划模型,我们可以用年度表示阶段序数k ,于是可规定第k 年度初拥有的完好机器台数为状态变量k x ,第k 年度中分配在高负荷下进行生产的机器台数为决策变量k u 。

因此,k x k u -就是该年度中分配在低负荷下进行生产的机器台数。

于是,第1+k 年度初拥有的完好机器台数,也即状态变量1+k x 为:)(9.07.01k k k k u x x x -+=+又设),(k k k u x g 为第k 年度的产量,则)(58),(k k k k k k u x u u x g -+=于是,第k 年度状态为k x 时的最优值)(k k x f ,即为)}(),({max )(110++≤≤+=k k k k k x u k k x f u x g x f kk )1~5()]}(9.07.0[)(58{max 10=-++-+=+≤≤k u x u f u x u k k k k k k k x u kk 由于不计第六年的产量,故取0)(66=x f 。

因此我们得到该问题满足逆序递推关系的数学模型如下:⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧==-++-+=+≤≤0)()1~5()]}(9.07.0[ )(58{max )(6610x f k u x u f u x u x f k k k k k k k x u k k k k由这个模型我们可以得到如下的结果:第一步:从最后一阶段开始算,即第五年度,5=k)}()(58{max )(6655505555x f u x u x f x u +-+=≤≤ )}(58{max 555055u x u x u -+=≤≤ 58x =(当55x u =时达到)即在第五年初,应把所有完好的机器全部投入高负荷下生产。

第二步:看第四年度的情况,即4=k)}()(58{max )(5544404444x f u x u x f x u +-+=≤≤ )]}(9.07.0[8)(58{max 444444044u x u u x u x u -++-+=≤≤ )}(2.126.13{max 444044u x u x u -+=≤≤46.13x =(当44x u =时达到)即在第四年初,应把所有完好的机器全部投入高负荷下生产。

第三步:看第三年度的情况,即3=k)}()(58{max )(4433303333x f u x u x f x u +-+=≤≤ )]}(9.07.0[6.13)(58{max 333333033u x u u x u x u -++-+=≤≤ )}(2.175.17{max 333033u x u x u -+=≤≤ 35.17x =(当33x u =时达到)即在第三年初,应把所有完好的机器全部投入高负荷下生产。

第四步:看第二年度的情况,即2=k)}()(58{max )(3322202222x f u x u x f x u +-+=≤≤ )]}(9.07.0[5.17)(58{max 222222022u x u u x u x u -++-+=≤≤)}(8.203.20{max 222022u x u x u -+=≤≤ 28.20x =(当02=u 时达到)即在第二年初,应把所有完好的机器全部投入低负荷下生产。

第五步:看第一年度的情况,即1=k)}()(58{max )(2211101111x f u x u x f x u +-+=≤≤ )]}(9.07.0[8.20)(58{max 111111011u x u u x u x u -++-+=≤≤ 111107.23)}(7.236.22{max 11x u x u x u =-+=≤≤(当01=u 时达到) 即在第一年初,应把所有完好的机器全部投入低负荷下生产。

归纳上述结果可列成下表1(表1)由上表可以看出,我们可选用这样的5年计划,第一年把1000台机器全部投入低负荷生产,取得效益为1000⨯5 = 5000,折损机器100台,仍完好的机器为900台;第二年再把这900台机器全部投入低负荷生产,又取得效益为900⨯5 = 4500,再折损机器90台,仍完好的机器为810台,如此继续下去,5年计划完成后,取得总效益为2370010007.237.23)(111=⨯==x x f即这样计划在5年内产品的总产量达到最高,5年后,1000台机器中仍完好的机器台数约为278台。

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