企业的营销管理模型 (数学建模)
企业销售管理系统UML建模【新版精品资料】
2010 —- 2011 学年第一学期信息技术学院《软件系统建模与UML》综合设计实验企业销售管理系统的UML建模班级08级软件工程学号081164044姓名殷路辉任课教师凌风彩日期2010—12—19目录1。
需求分析 (3)1.1 功能性需求 (3)2。
系统建模 (3)2。
1 建立系统用例模型 (3)2。
1.1 分析系统角色 (3)2。
1.2 功能模块用例化及用例说明 (7)2。
2 创建系统静态模型 (13)2.2.1 提取系统实体图 (13)2。
2.2 数据模型设计 (14)2.2.3 提取系统类图和接口 (15)2。
3 创建系统动态模型 (15)2.3.1 创建序列图和协作图 (15)2.3.2 创建状态图 (16)2。
3.3 创建活动图 (17)2。
4 创建系统的部署模型 (18)2.4。
1 构件图 (18)2.4.2 部署图 (18)企业销售管理系统1.需求分析1.1 功能性需求●销售人员能够对自己的客户进行管理，包括对客户信息的添加、删除、修改、查询、查看和导出报表。
●销售人员能够实时记录与客户的售前跟踪情况。
●销售人员可以对客户的联系人信息进行管理,包括联系人信息的添加、删除、修改、查询和查看。
●销售人员能够记录在售前跟踪客户的过程中产生的竞争对手的情况●跟踪成功后，销售人员可以管理与自己客户产生的合同和订单。
●每个销售人员只能够管理和查看自己的客户信息。
●销售总监能够查看和导出所有销售人员的客户信息和销售信息，但不能够添加、删除和修改的操作。
●系统业务人员可以把离职的销售人员的客户转移给其他一个或多个销售人员。
●销售人员、销售总监和系统业务人员可以修改自己密码。
●系统业务人员可以重置销售人员、销售总监，以及自己的密码.●系统业务人员只能查看离职销售人员的客户的姓名，其他信息不可以查看和管理.●系统业务人员可以对销售人员的信息进行管理，包括对销售人员的添加、修改、删除、查询和导出报表。
企业营销管理的优化模型
i ( x) i ( x ) i ( x) i i
( x)
i ( x ) i ( x)
1 2
i
x 'i 2
i 'i 2
三、模型的建立与求解 3.1 数据处理 3.1.1 灰色预测模型 GM（1，1）
附件中给每种小家电销售额随订购量变化数据给出的订购量区间最大值为
(12.6,22.9,33.3,43.1,51.9,60.1,68,75.7,82.1,89.7,94.3)
1)数据的检验与处理 首先，为了保证建模方法的可行性，需要对已知数据列做必要的检验处理, 经检验该组数据满足级比检验。 2)对原始数据 (0) 作一次累加，即：
(1) (12.6,35.5,68.8,111.9,163.8, 223.9, 291.9,367.6,449.7,539.4,633.7)
4.1 模型优点…………………………………………………………………27 4.2 模型缺点…………………………………………………………………27 4.3 模型推广…………………………………………………………………28 五、参考文献 ……………………………………………………………………28 六、附录,…………………………………………………………………………29 6.1MATLAB 程序………………………………………………………………29 6.1.1 灰色系统预测程序 ………………………………………………29 6.1.2 图（3.2）绘图程序 ……………………………………………30 6.1.3 图（3.3）绘图程序 ……………………………………………31 6.1.4 图（3.4）绘图程序 ……………………………………………32 6.1.5 图（3.5）绘图程序 ……………………………………………32 6.1.6 图（3.6）绘图程序 ……………………………………………33 6.2LINGO 程序 ………………………………………………………………34 6.2.1 问题一程序 ……………………………………………………34 6.2.2 问题二程序 ……………………………………………………36 6.2.3 问题三程序 ……………………………………………………38 6.2.4 问题四程序 ……………………………………………………39 6.2.5 问题五程序 ……………………………………………………43 6.3 曲线拟合概要 …………………………………………………………45
销售管理数学建模
销售管理数学建模销售漏斗是科学反映机会状态以及销售效率的一个重要的销售管理模型。
借助销售漏斗，整个销售流程变得更加清晰可控。
度爷觉得不错，给网友推荐一下！销售管理的关键节点主要有：·销售线索：指未经任何验证和过滤的客户联系信息·目标识别：销售人员通过各类信息识别，找出对产品或服务有潜在需求的客户·客户意向：确认客户需求，并判断成交意愿度·初步认可：对于有意向的客户，销售人员需要开展进一步的交流谈判，看是否能促成订单·覆盖关键人物：客户侧的决策组由多人组成，正确识别不同成员的不同角色有利于最后订单的促成·商务谈判：对于成交可能性较大的用户，销售人员进行相关的谈判，双方围绕利益点进行价格、产品等洽谈·成交：谈判顺利的客户最终成功达成交易一些小技巧：【标签】区分客户价值、客户来源等信息【关联】关联文档中的客户资料及合同信息【详情】备注客户拜访、沟通记录如何运用TAPD项目看板搭建销售漏斗【使用案例截图】一、销售线索：记录线索名称及接口人详情：记录客户的基本信息，便于后续跟进。
一般而言客户信息主要包含：公司基本情况、接口人基本信息及联系方式二、目标识别：从销售线索中识别出值得投入资源跟踪的线索三、客户意向20%：经过沟通，筛选出存在需求的客户「描述」记录客户拜访信息及成交意向「标签」区分客户价值四、初步认可40%：对于存在需求的客户，销售人员需要开展进一步的洽谈，推动转化为订单五、覆盖关键人物70%除接口人认可外，还需要赢得决策组其他成员尤其是核心成员的认可六、商务谈判90%：围绕利益点开展商业谈判七、成交合作100%：度爷在这里祝你成交愉快！销售不一定是打电话，抓住机遇把握时机，成为杰出的市场销售人才。
营销定量决策模型—第二章 数学模型与建模
结构分析
方案评价
结构分析
研究和分析变量之间的内在联系 检验管理理论 例如,需求的交叉弹性:
Q E
p
(B , A ) =
A
Q
PB
A
dQ = dQ
A B
其中: Q代表需求量; P代表产品的价格;
PB
PB × PA
A和B分别代表两种产品.
预测与决策
预测是在对市场进行调研的基础上,根据调研对 象过去和现在的发展规律,运用科学的方法和技术 手段,对行业和市场的未来发展趋势和状况进行描 述,从而形成科学的假设和判断,以便为企业制定 有效的营销决策 . 帮助决策者认识和控制不确定性,把对未来的无 知降到最低的限度; 使计划的预期目标更为切合实际; 事先了解计划实施后可能产生的结果.
方案评价
方案评价是指决策者从众多决策中通过比较和 分析,选择一种最优的方案来执行,这一过程 就是方案评价. 方案评价是决策模型的最终目的,也是对决策 模型最重要的应用. 方案评价本身就是一种分析与选择. 对所建立的模型运用统计分析方法,以确定模 型参数的估计值,并根据这些估计值,对可控 制的其他因素进行"模拟试验",以便做出最后 的决策.
数据与模型
通常情况下,在建模过程中获取数据时要注意 如下两个问题: 模型需要什么样的数据类型?
– 首先应考虑所建模型需要什么类型的数据. – 需要什么类型的数据对模型中的参数进行估计,通 过数据给出模型参数的估计值. – 需要什么类型的数据来检验模型的效果,判断数据 对所建模型的适用性.
如何获得数据?
三,销售额预测 销售额是反映不同时期产品销售的变动趋势和变动程度 的数值. 下表是某公司从1990年到1999年间的销售额,试根据这 些数据的变化势态预测公司未来几年的销售额.
数学模型在经济管理中的应用
数学模型在经济管理中的应用近年来，随着科技的快速发展和数据的增长，数学模型在经济管理中的应用越来越广泛。
数学模型是一种用数学语言描述经济问题的方法，它可以帮助我们理解复杂的经济现象，分析经济变量的关联和相互影响，并制定出科学的经济管理方案。
本文将分别从市场营销、财务分析和风险管理三个方面，探讨数学模型在经济管理中的重要作用。
A. 市场营销市场营销是企业的重要组成部分，如何制定科学的市场推广策略是每个企业管理者都需要思考的问题。
数学模型在市场营销中被广泛应用，它可以通过数据分析、模拟实验等方法，为企业提供大量的决策支持。
以下是数学模型在市场营销中的应用：1.统计模型统计模型是市场营销中常用的一种数学模型，它通过搜集大量的市场数据，通过统计学方法来分析市场趋势以及消费者需求。
在市场策略制定过程中，统计模型可以帮助企业预测市场变化，制定合理的定价策略、销售策略，从而提高企业市场份额。
2.预测模型预测模型是另一种市场营销中常用的数学模型，在市场营销中，企业需要预测市场需求、销售额以及产品的受欢迎程度。
预测模型可以通过历史数据来预测未来市场的走势，为企业制定市场策略提供依据。
B.财务分析财务分析是企业管理中非常重要的一环，通过对财务数据的深入分析，企业可以了解到当前企业的财务状况，从而制定合理的财务策略和决策。
以下是数学模型在财务分析中的应用：1.线性规划模型线性规划模型是一种常用的数学模型，在财务管理中主要运用于预算方面。
企业需要制定合理的预算方案，以满足各项业务的需求。
线性规划模型可以帮助企业对有限的资金进行分配，最大化资金的利用效益，从而优化企业的财务状况。
2.回归分析模型回归分析模型是用来研究因变量与自变量之间相互关系的数学模型。
在财务分析中，回归分析模型可以通过对历史财务数据的分析，预测企业财务指标，如收入增长率、利润率等，帮助企业制定更优质的财务策略。
C.风险管理风险管理是企业管理中不可或缺的一项工作，企业需要面对的风险是多种多样的，如供应链风险、市场风险等。
建模——商品销售增长模型
对下面是实际问题建立相应的数学模型，并用数学软件包Matlab 对模型在M=1万，2()a t t t =+，a=5万，τ=10天时进行求解。
根据经验当一种新商品投入市场后，随着人们对它的拥有量的增加，其销售量)(t s 的增长与以购买者和潜在消费者成正比为k1。
广告宣传可给销量添加一个增长速度，它与广告费)(t a 成正比为k2，但广告只能影响这种商品在市场上尚未饱和的部分（设饱和量为M ）。
建立一个销售)(t s 的模型。
若广告宣传只进行有限时间τ，且广告费为常数a ，问)(t s 如何变化？商品销售增长模型摘要：（略）问题陈述：（略）模型假设1. 假设每个人只购买一件商品；2. 假设销售量的固有增长率为常数；3. 假设广告引起的销售量增长率为常数；4. 假设广告宣传从0时刻开始持续τ时间；5. 假设在0时刻销售量为0；6. 假设销售量的增长仅与题目中给出的已购买者、潜在消费者和广告宣传有关。
符号说明1、)(t s 为t 时刻的销售量；2、λ为销售量的固有增长率；3、μ为广告引起的销售量增长率；4、M 为该商品市场饱和量且10000=M ；5、)(t a 为t 时刻的广告费且2)(t t t a +=；6、τ为广告宣传进行的有限时间且10=τ天；7、a 广告宣传进行的τ时间内广告费用且50000=a 元。
模型分析：（略）模型建立问题一模型：()()()(1)()(1)(0)0ds s t s t s t a t dt M M s λμ⎧=-+-⎪⎨⎪=⎩问题二模型⎪⎩⎪⎨⎧=-+-=0)0(s )M )t (s 1(10at )M )t (s 1)(t (s dt ds μλ其中：⎩⎨⎧<≥=0001)(t t t u模型求解模型一求解取λ=0.01，μ=0.02 2)(t t t a +=050100150200250300020004000600080001000012000模型二求解取λ=0.01，μ=0.02 50000=a 10=τ050100150200250300010002000300040005000600070008000900010000结果分析：（略）附录：1、程序一函数文件func1.mfunction dy=func1(t,s);lm=0.01;mu=0.02;M=10000;dy=lm*s*(1-s/M)+mu*(t+t^2)*(1-s/M);主程序文件model1.mclear,clct0=[0 300];s0=0;[t,s]=ode45('func1',t0,s0);plot(t,s)2、程序二函数文件func2.mfunction dy=func2(t,s);lm=0.01;mu=0.02;a=50000;ta=10;M=10000;if t<tady=lm*s*(1-s/M)+mu*a*t/10*(1-s/M);elsedy=lm*s*(1-s/M);end主程序文件model2.mclear,clct0=[0 300];s0=0;[t,s]=ode45('func2',t0,s0);plot(t,s)。
数学建模论文 最优产销方案
题目最优产销方案的建模与分析摘要本文研究的是手工产品产销的最优化问题，根据所给信息中，我们假定：（1）如果当月的需求不能得到满足，顾客愿意等待该需求在后续的某个月内得到满足，但公司需要对产品的价格进行打折，用缺货损失来表示。
（2）对新招聘的工人进行培训，对解聘的工人给予一定的补助金。
在此基础上根据产品需求和各项成本费用，以“利润=总产值-总成本”为依据建立使利润最大化的最优产销方案，即模型一。
继而，根据该公司的销售情况预测，在某个月进行降价促销，对此方案运作下，求出使公司利润最大化的最优产销方案。
我们假设，如果公司选择在销售量较少的一月份进行促销，那么一月份的产品需求增加，但同时二、三月份的产品需求会受到影响，即有相应的降低，根据假设我们建立了模型二——一月份（淡季）的促销方案；同理，如果公司选择在销售量较大的四月份进行促销，则四月份的产品需求也相应增加，但五、六月份的产品需求就降低，从而我们建立了模型三——四月份（旺季）的促销方案。
上述三个模型均为线性规划模型，我们采用LinGo软件进行编程，并对所得的程序结果进行了分析，然后将模型二，三分别与模型一进行比较分析，从而得到最优的产销规划方案，并得出一定的结论。
最后，通过对最优产销方案的选取，我们发现不进行促销，那么公司将获得最大的效益。
关键字：最优产销方案线性规划降价促销合理价格 linGo软件一、问题重述某企业主要生产一种手工产品，在现有的营销策略下，年初对上半年6个月的产品需求预测如表1所示。
月加班时间不得超过10个小时。
1月初的库存量为200台。
产品的销售价格为240元/件。
该产品的销售特点是，如果当月的需求不能得到满足，顾客愿意等待该需求在后续的某个月内得到满足，但公司需要对产品的价格进行打折，可以用缺货损失来表示。
6月末的库存为0（不允许缺货）。
各种成本费用如表2所示。
（1）若你是公司决策人员，请建立数学模型并制定出一个成本最低、利润最大的最优产销方案；（2）公司销售部门预测：在计划期内的某个月进行降价促销，当产品价格下降为220元/件时，则接下来的两个月中6%的需求会提前到促销月发生。
数学建模在商业分析中有哪些应用案例
数学建模在商业分析中有哪些应用案例数学建模在商业分析中的应用案例在当今竞争激烈的商业世界中，数据驱动的决策已成为企业取得成功的关键。
数学建模作为一种强大的工具，能够帮助企业从海量的数据中提取有价值的信息，预测市场趋势，优化运营流程，从而制定更加明智的商业策略。
以下将为您介绍一些数学建模在商业分析中的应用案例。
一、库存管理对于任何企业来说，库存管理都是至关重要的。
过多的库存会占用大量资金，增加仓储成本；而库存不足则可能导致缺货，影响客户满意度和销售业绩。
数学建模可以帮助企业确定最佳的库存水平。
例如，一家电子零售商通过建立数学模型来预测不同产品的需求。
该模型考虑了历史销售数据、季节性因素、市场趋势、促销活动等多个变量。
通过模型的分析，企业能够准确地预测每种产品在未来一段时间内的需求量，从而合理安排采购和库存，既避免了库存积压，又降低了缺货的风险。
此外，数学建模还可以用于确定再订货点。
当库存水平降至再订货点时，企业及时下达采购订单，以确保库存的持续供应。
通过精确计算再订货点，企业能够减少订货次数，降低订货成本，同时提高库存的周转率。
二、市场细分与客户关系管理数学建模在市场细分和客户关系管理方面也发挥着重要作用。
企业可以利用聚类分析等数学方法，将客户根据其购买行为、消费偏好、地理位置等因素进行细分。
例如，一家银行通过建立数学模型，将客户分为不同的群体，如高价值客户、潜在流失客户、新客户等。
针对不同的客户群体，银行可以制定个性化的营销策略和服务方案。
对于高价值客户，提供专属的理财顾问和优惠政策；对于潜在流失客户，及时采取挽留措施，如提供个性化的服务和优惠；对于新客户，设计有吸引力的开户奖励和入门产品。
通过数学建模进行客户细分和精准营销，企业能够提高客户满意度和忠诚度，增加客户的生命周期价值，从而提升市场竞争力。
三、定价策略合理的定价策略对于企业的盈利能力有着直接的影响。
数学建模可以帮助企业确定最优的产品价格。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
j 1 i 1 i 1 i 1 i 1 i 1 i 1 10 8 5 8 5 8 6
a y
7
1
2
3
4
5 0
6 0
7 0
8 0
9 0
10 0
2 3 4 5 计划外 此时有：
1.5 0 0 0 0
2 0 0 0 0
1 0 0 .5 3.5 0 4
0 0 0 0 3
0 0 0 0 4
4 0 0 0 5
0 0 0 0 3
0 0 0 0 3
Q 2 max 427.7472(万元) Q1 543.2075(万元) Q 3 970.9547(万元)
1
二． 问题重述
任何一个企业都面临着将产品推向市场，销售出去。一般的，企业下设营销部，企 业生产的产品要通过营销部进行销售。由于企业生产能力的制约，因此需要在满足已签 约的销售合同量的基础上，对意向签约量有选择的安排生产。一方面，企业会组织安排 生产，完成已签约的销售合同；另一方面，企业希望营销部门尽力争取与意向签约的客 户签订正式销售合同； 除此之外， 企业还希望销售部门努力再多销售一些产品 （计划外） 。 对于所签约的销售合同和意向签约量（计划内） ，企业根据销售量向营销部发放经 费（包括工资以及宣传费用等） ；对于计划外销售的产品，实行承包制，营销部向企业 缴纳利润。产品的生产费用由企业承担，与销售有关的费用（如产品的宣传费用等）由 营销部承担。宏宇电器公司 2011 年计划生产三类 10 种小家电，其中包括：热水壶（1.5 升，1.8 升，2 升） 、豆浆机（0.9 升，1.1 升，1.3 升） 、电饭煲（2 升，2.5 升，3 升，3.5 升） 。三类小家电的年最大生产能力分别为：热水壶：5 万个；豆浆机：6.5 万个；电饭 煲 6.2 万个分别按以下要求为宏宇电器公司制定相应的生产、销售方案： （1）使公司的利润达到最大； （2）使营销部的总收入极大化； （3）兼顾公司和营销部二者的利益； （4）兼顾公司、营销部的利益以及客户的需求，尽量做到均衡销售； （5）公司为了调动营销部的积极性，为公司多创利润，规定对于计划外销售的产 品，营销部可以自行定价。统计数据显示，自行定价后每单位产品的销售价格上涨或下 降 5％，则三类小家电的可能销售量相应的减少或增加 10％。试确定使营销部总收入最 大的定价、生产及销售方案。
三． 问题的分析
本题是在公司生产产品，销售部负责宣传销售的模式基础上，为满足不同需求，使 利润或综合满意度最大化，分别建立模型，求出最优值。 根据题中所给数据，对各个表中的数据加以分析，利用 MATLAB 进行数据拟合，可 以分别得出宣传费用与销售量、销售额与订购量、经费与销售量、成本与产量、销售部 上缴利润与销售量的的函数关系。 考虑公司的最大利润问题时，涉及产品的成本、订购量、发放给营销部的经费、宣 传费、销售额等均有关系，对相应因素进行综合分析，列出公司利润的目标函数，以及 约束变量，利用 LINGO 软件进行求解以及检验。对于 2、3 问中所要考虑的使销售部及 公司和销售部两者的最大利润问题，与公司利润最大问题类似，只需对目标函数做相应 调整可得最优解。 当要兼顾公司、营销部的利益以及客户的需求时，引入公司和销售部的满意度以及 客户的满意度概念，对两者设置不同的权重，并以综合满意度为目标函数，求出使其值 最大时的生产销售方案。 当销售部对计划外产品可自行定价后，根据题中所给单价与销售量的变化关系，根 据已求得的结果，对每种计划外销售的家电设置价格变化量，再对第 2 问中的目标函数 作相应调整，可求得出最佳的生产和销售方案。
2
四． 基本假设
1. 2. 3. 4. 5. 假设企业生产的产品都是合格的，并且能够全部售出； 假设生产的各家电的量都看作是连续变化的； 假设该企业至少能完成已签约客户的订购量； 假设各类家电价格相对稳定，在销售期内无显著变化； 假设不考虑税收等其他费用因素；
五． 符号说明
xj aij 各种家电的产量（ j 1 ~ 10 ，下同） 第 i 家已签约客户对第 j 件产品的订购量（ i 1 ~ 8 ） 第 i 家意向签约客户对第 j 件产品的订购量( i 1 ~ 5 ) 计划外的客户对第 j 件产品订购量 第 i 家意向签约客户对第 j 件产品的订购量的期望值 第 i 家意向签约客户对第 j 件产品的订购量的最大可能值 某一大类家电的实际销售量 每种小家电相应产量下的总成本函数 每种小家电在相应订购量下的销售额函数 每种小家电在相应销售量下的宣传费用函数 营销部发放计划内销售产品的经费函数 计划外销售部分营销部向企业缴纳利润函数 常数函数，取值为 1 企业的利润 销售部的利润
企业的营销管理模型
一． 摘要
本文是求企业在不同情形下的最优生产销售方案的问题。首先分析题中所给的 数据，用 MATLAB 拟合出宣传费用与销售量、销售额与订购量、经费与销售量、成本 与产量、销售部上缴利润与销售量的的函数关系。 对于问题一、二、三，在产销平衡的状态假设下，根据具体情况列出相应地目 标函数和约束条件，用 Lingo 求解，得到最佳的生产与销售量，并对结果进行比较 与分析，挖掘出内在的机理与联系。 对于问题四，兼顾公司、营销部的利益以及客户的需求，引入公司和销售部的 满意度以及客户的满意度概念，对两者设置不同的权重，并以综合满意度为目标函数，求出
ij
8
5
ij
a y
ij i 1 i 1
i 1 8
i 1 6
]
ij
约束条件为：
5
y 11 y 12 y 13 y 17 y 18 y 19 y 21 y 22 y 23 y 27 y 28
1 .5 1 1 1 2 .5 2 1 .5 2 1 1 4
y 29 1 y 210 2 y 34 3 y 35 1 .5 y 36 1 y 44 2 y 45 3 .5 y 46 1 y 57 2 y 58 3 .5 y 510 2 y 61 y 62 y 63 y 64 y 65 4 4 4 4 4
y 66 3 y 67 4 y 68 5 y 69 3 y 610 3 y 11 y 21 y 61 y 12 y 22 y 62 y 13 y 23 y 63 1 2 y 34 y 44 y 64 y 35 y 45 y 65 y 36 y 46 y 66 2 0 y 17 y 27 y 57 y 67 y 18 y 28 y 58 y 68 y 19 y 29 y 69 y 210 y 510 y 610 1 9
6
对意向签约客户及计划外产品的销售量，分别如下表所列： 编号 客户 1 2 3 4 5 计划外 此时有：
Q1 max 922.7843(万元) Q 2 126.2017(万元) Q 3 1048.986(万元)
1 0 0 0 0 0 1.37
2 1 1.63 0 0 0 4
3 0 0 0 0 0 4
公司的利润问题，涉及产品的成本、订购量、发放给营销部的经费、宣传费、销售 额等，所以首先要确定各个变量之间的函数关系。分析题中表 2 的数据，可得产品的总 生产量与总成本并不是简单的线性关系。先画出家电 1 的产量与成本的散点图，用 MATLAB 进行数据拟合，比较后发现用二次多项式较好。具体如下图所示：
y6 j
a y
ij i 1 i 1
8
6
]
ij
约束条件同问题一。 6.2.2 问题二模型的求解 同问题一的求解方法，得目标函数取得最大值时的各家电产量如下表： 编号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 8
产量（千件） 11 23 12 18 29 18 15 26 13 对意向签约客户及计划外产品的销售量，分别如下表所列： 编号 客户 1 1.5 1 1 0
4 0 0 3 2 0 2.47
5 0 0 1.5 3.5 0 4
6 0 0 1 1 0 1.53
7 1 1 0 0 1.96 0
8 2.5 3.90 0 0 3.5 0
9 2 1 0 0 0 0
10 0 1.07 0 0 1.07 0
6.2.1 问题二
销售部利润最大的优化模型
销售部的收入来源有两个，一是企业根据销售额所发放的经费，二是销售计划外的 产品所得的销售额， 销售部的支出有三个， 分别为向企业上缴的利润、 产品的宣传费用、 相应的生产成本， 所以销售部的利润=计划外销售额+企业发放的经费-宣传费用-上缴给 企业的利润-生产成本，即：
Q 2 [ fj ( y 6 j ) hj ( aij yij ) kj ( y 6 j ) gj ( aij yij ) cj ( aij yij )
j 1 i 1 i 1 i 1 i 1 i 1 i 1 10 8 5 8 6 8 6
6.3.1 问题三
公司和销售部两者利润最大的优化模型
当公司和营销部作为一个整体考虑时， 发放给营销部的利润就可看作内部的资金流 动，不考虑进利润的计算，所以公司和营销部的总利润=总销售额-总成本-宣传费用
Q 3 [ fj (aij ) fj ( yij ) gj ( aij yij ) cj ( aij yij )]
得函数关系式为：
c1 0.0603 x12 7.5807 x1 2.4845 。
对于其余九种家电的成本与产量的关系，以及每种小家电在相应订购量下的销售额函 数、每种小家电在相应销售量下的宣传费用函数等具体函数关系式，拟合方法都类似。