车辆调度问题
汽车调度管理工作中存在的问题及改进方法分析
汽车调度管理工作中存在的问题及改进方法分析汽车调度管理工作是指对一定数量的汽车进行有效的调度与管理，以满足不同需求的运输任务，确保运输任务的高效完成。
汽车调度管理工作中存在一些问题，如车辆调度不灵活、信息交流不畅等，影响了调度工作的效率与质量。
为了解决这些问题，我们需要对汽车调度管理工作进行深入分析，找出存在的问题，并提出相应的改进方法。
1.问题分析1.1 车辆调度不灵活车辆调度不灵活是指在处理运输任务时，无法根据实时情况对车辆进行灵活、快速的调度，导致调度效率低、运输成本高。
这可能是由于调度人员没有及时、准确地获取车辆的实时位置或状态信息，无法对车辆进行有效调度。
1.2 信息交流不畅信息交流不畅是指调度人员之间、车辆司机之间、车辆与运输需求方之间的信息交流存在不畅的情况，导致信息不对称、信息传递不及时等问题。
这可能会导致运输任务无法按时完成，影响客户满意度。
1.3 调度决策不科学在实际调度工作中，可能存在一些调度决策过于主观、不够科学的情况，导致调度结果不能最大化地满足运输任务的需求。
这可能是由于调度人员缺乏有效的调度决策支持系统或决策依据不充分、不准确导致的。
2.改进方法分析2.1 引入智能定位技术引入智能定位技术，可以实时获取车辆的位置、状态信息，为调度人员提供准确的数据支持，使他们能够更准确、灵活地对车辆进行调度。
通过智能定位技术，可以实现对车辆位置的实时监控、路径规划等功能，提高调度效率，降低运输成本。
2.2 建立信息共享平台建立信息共享平台，可以实现调度人员与车辆司机之间、车辆与运输需求方之间的信息共享与交流，确保信息传递的及时、准确。
信息共享平台也可以为调度人员提供历史运输数据、统计分析报表等信息，支持调度决策的科学性与准确性。
2.3 发展调度决策支持系统发展调度决策支持系统，可以根据实际运输任务的需求与车辆的状态信息，为调度人员提供科学的调度决策建议。
调度决策支持系统可以采用数据挖掘、人工智能等技术，分析历史数据、预测未来需求，帮助调度人员制定更加科学、合理的调度决策。
汽车调度管理工作中存在的问题及改进方法分析
汽车调度管理工作中存在的问题及改进方法分析汽车调度是指根据客户需求和公司资源情况，对公司车辆进行合理的安排和调度，以便更好地满足客户需求，提高运输效率和降低成本。
在汽车调度管理工作中常常存在着一些问题，如车辆调度不合理、信息不准确、沟通不畅等。
本文将就汽车调度管理工作中存在的问题进行分析，并提出改进方法。
一、汽车调度管理工作存在的问题1. 车辆调度不合理在汽车调度管理工作中，很多时候由于对客户需求和车辆情况的不充分了解，导致车辆调度不合理。
有时候可能会安排一辆空车或者安排不合适的车型，造成资源浪费和运输效率低下。
2. 信息不准确汽车调度管理涉及到大量的信息传递和处理工作，如果信息不准确，很容易导致错车、错货、错位的情况发生，影响到客户的满意度和公司的声誉。
3. 沟通不畅汽车调度管理工作涉及到多个部门和岗位的协作和沟通，如果沟通不畅，就会导致信息传递不及时、不完整，影响到调度工作的顺利进行。
二、改进方法分析1. 提高信息化水平为了解决信息不准确的问题，可以提高信息化水平，建立汽车调度管理系统，对车辆、货物、客户信息进行全面管理和监控，实现信息的自动化采集和传递，提高信息的准确性和及时性。
2. 加强数据分析能力通过对历史数据和实时数据的分析，可以更加准确地了解客户需求和车辆情况，从而更加合理地安排车辆调度，提高运输效率和降低成本。
3. 建立协同工作机制通过建立多部门协同工作机制，可以实现信息的共享和沟通的畅通，从而更好地协调各个部门之间的关系，提高调度工作的效率和准确性。
4. 强化员工培训对汽车调度管理工作的员工进行培训，提高他们的专业知识和操作技能，从而提高调度工作的水平和质量。
5. 完善绩效考核机制建立健全的汽车调度员工绩效考核机制，激励员工提高工作效率和质量。
通过考核结果，对员工进行奖惩，激发员工的积极性和责任感。
6. 实施巡检制度制定巡检车辆的制度，定期对车辆进行检查和维护，保证车辆的正常使用，避免因车辆故障导致调度不合理的问题发生。
汽车调度管理工作中存在的问题及改进方法分析
汽车调度管理工作中存在的问题及改进方法分析汽车调度管理是指利用现代信息技术手段，合理规划汽车的行车路线，达到最大化利用车辆运营效益的管理工作。
在现代物流行业中，汽车调度管理被广泛应用，但是随着企业规模和业务量的不断扩大，汽车调度管理也面临着各种问题和困难。
一、存在的问题（一）调度效率低汽车调度管理中，需要考虑路况、时间、货物种类、客户需求等多个因素来进行合理的调度，但现有的调度系统难以满足企业及客户的需求。
现有的调度系统无法及时地处理多种情况，例如突发的道路交通堵塞、车辆故障以及紧急的客户需求，难以平衡车辆的利用率和客户的服务质量。
（二）信息传递不及时汽车调度管理中需要关注若干方面的信息，包括车辆位置、路况、货物状态等，这些信息需要及时准确地传递给调度员，以便做出正确的决策。
但是因为系统缺陷和技术原因，调度系统和车载终端之间的信息传递存在延迟和不准确的情况，这会导致调度决策的错误和车辆利用率的下降。
（三）安全隐患大汽车调度管理中，车辆行驶的安全问题是重中之重。
但是由于调度员对车辆状态的掌控不充分，有时候车辆的保养需要临时调整，这样就会增加车辆出现故障的概率，从而导致安全隐患。
二、改进方法（一）优化调度系统为了提高调度效率，企业可以考虑借助大数据、云计算等现代信息技术手段，建立智能化调度系统。
智能化调度系统可以根据车辆的实时位置、道路实时路况、货物状态等因素，进行实时调度和优化，能够有效减少调度时间和提升车辆利用率。
（二）建立信息共享平台建立信息共享平台，将车载终端的信息和调度系统的信息实现即时共享，可以保证信息传递的及时性和准确性。
同时，优化信息共享平台可以实现对企业内部、客户和合作伙伴的监管和评估，加强企业内部管理和成本监控，提升企业的竞争力。
（三）加强车辆保养管理建立严格的保养管理制度，进行定期的维护和保养，及时处理车辆故障，可以有效减少车辆的故障率，提高车辆的安全性和稳定性，增强企业的安全保障。
物流管理中的配送车辆调度问题
物流管理中的配送车辆调度问题在物流管理中，配送车辆调度是一个至关重要的环节。
有效的配送车辆调度可以提高物流运作的效率和准确性，减少成本和资源浪费。
本文将探讨物流管理中的配送车辆调度问题，并提供一些解决方案。
一、车辆调度的重要性在物流管理中，配送车辆调度直接关系到货物的准时送达、运输路线的优化和物流成本的降低。
合理的车辆调度可以避免重复运输、减少空载率，提高车辆的利用率，进而提高整体物流运作的效率。
二、配送车辆调度问题1. 车辆调度任务分配不均：在物流管理中，不同车辆可能有不同的任务和运输需求。
对于任务分配不均的情况，需要根据车辆的特点和货物的要求进行合理的任务分配，避免出现某些车辆任务过重，而有些车辆任务过轻的情况。
2. 路线规划不科学：物流配送中，合理的路线规划可以减少行驶距离和时间，提高送货的效率。
而如果路线规划不科学，可能导致车辆走冤枉路、多次绕行等情况，增加运输时间和成本。
3. 时效性要求高：在某些物流配送中，对时效性要求较高，需要在有限的时间内准时送达。
这就对车辆调度提出了更高的要求，需要根据时效性要求和交通状况等因素，进行精准的车辆调度和路线规划。
三、解决方案1. 车辆调度系统的应用：通过使用车辆调度系统，可以实时监控车辆的位置和任务情况，根据货物的需求和车辆的特点进行智能的任务分配和调度。
车辆调度系统可以提高调度的准确性和效率，降低人工成本和错误率。
2. 数据分析和优化：通过对历史运输数据进行分析和优化，可以找出运输过程中的问题和不足之处，进而提出改进方案。
例如，根据历史数据可以找出运输时间较短的路段、拥堵情况较轻的时间段等，从而优化路线规划和车辆调度。
3. 引入智能技术：现代物流管理中，智能技术的应用越来越广泛。
例如，利用人工智能和大数据技术，可以对交通状况进行预测和实时监控，及时调整车辆的行驶路径和调度计划。
同时，智能技术还可以进行车辆的自动导航和自动驾驶，提高车辆的运输效率和安全性。
车辆调度准时率改进方案报告
车辆调度准时率改进方案报告一、调度准时率现状分析当前，公司车辆调度准时率存在一些问题，主要表现在以下几个方面：1. 调度流程不够规范：调度人员对于车辆的调度流程和时间节点掌握不够准确，导致调度准时率下降。
2. 信息传递不及时准确：调度人员与驾驶员之间的信息传递存在滞后或不准确的情况，导致无法及时解决问题，影响调度准时率。
3. 调度资源分配不合理：车辆分配不均，某些时间段车辆过剩，而在其他时间段车辆不足，不能满足客户需求，造成准时率下降。
综上所述，我公司车辆调度准时率亟需改进。
下面，我将提出一些具体的改进方案。
二、调度准时率改进方案1. 规范调度流程建议制定详细的车辆调度流程，并对调度人员进行培训，确保每个环节的准确性和时效性。
在流程中明确各个时间节点的任务和完成时限，确保调度工作能够有序进行。
2. 引入信息化管理系统建议引入车辆调度信息化管理系统，实现信息的及时传递和准确记录。
通过系统平台，调度人员与驾驶员可以共享车辆信息、客户需求等数据，提高信息的传递效率和准确性。
3. 加强监督与考核机制建议建立严格的监督与考核机制，对调度工作进行实时监控和评估。
根据考核结果，奖惩分明，激励调度人员提高准时率。
4. 优化调度资源分配建议通过对历史数据的分析，合理配置调度资源。
根据客户需求和车辆运行情况，科学调配车辆，避免在某些时间段车辆过剩或不足的情况，提高准时率。
5. 加强调度人员培训建议加强调度人员的培训，提高其专业素养和应变能力。
培训内容包括业务知识、应急处理能力以及与驾驶员协作的技巧等，使调度人员具备更好的调度能力，提高准时率。
三、预期效果及实施计划1. 预期效果经过以上改进方案的实施，预计可以达到以下效果：（1）调度流程更加规范，时间节点更加准确，确保调度工作有序进行；（2）信息传递更加及时准确，问题可以得到及时解决，提高调度准时率；（3）调度资源分配更加合理，减少车辆过剩或不足的情况，满足客户需求；（4）调度人员的培训提升了他们的专业素养和应变能力，提高调度准时率。
汽车调度管理工作中存在的问题及改进方法分析
汽车调度管理工作中存在的问题及改进方法分析汽车调度管理是现代物流运输体系中的重要环节，它直接关系到货物的运输效率和成本控制。
在汽车调度管理工作中，存在着一些问题，比如信息不对称、调度效率低、资源浪费等，这些问题严重影响了物流运输的效率和质量。
本文将对汽车调度管理工作中存在的问题进行分析，并提出改进方法。
一、问题分析1.信息不对称在汽车调度管理过程中，信息的不对称一直是一个棘手的问题。
由于各个环节的信息共享不畅，导致调度中心很难及时准确地获取到各种信息，比如车辆的实时位置、货物的装载情况等。
这样一来，调度中心很难做出科学合理的调度安排，不能充分发挥车辆的利用率，也容易导致车辆资源的浪费。
2.调度效率低汽车调度管理中存在的另一个问题是调度效率低。
由于信息不对称、调度安排不科学，导致调度时间长，效率低。
调度中心需要花费大量的时间和人力物力资源来完成一次调度，这不仅增加了企业的运营成本，还影响了货物的准时送达。
3.资源浪费由于信息不对称、调度效率低，导致资源浪费是汽车调度管理工作中的一个严重问题。
有些车辆可能因为未及时得到调度指令而长时间处于空闲状态，浪费了宝贵的资源；另一些车辆可能因为调度不当而频繁往返，增加了油耗和车辆磨损，也造成了资源的浪费。
二、改进方法分析1.信息化建设要解决信息不对称的问题，就需要大力推进信息化建设。
建立车辆定位系统，实时获取车辆的位置信息；建立网络化的调度管理系统，实现信息共享和实时更新；建立货物装载信息管理系统，实现货物的多方共享。
这样一来，调度中心就可以通过系统获取到最新的信息，做出更科学合理的调度安排。
2.优化调度流程要提高调度效率，就需要对调度流程进行优化。
可以采用智能调度算法，根据车辆的实时位置和货物的装载情况，自动产生最佳调度方案；可以建立调度指挥中心，集中对车辆的调度发号和监控；可以建立调度自动化系统，实现调度流程的自动化处理。
这些方法都可以提高调度效率，降低调度成本。
车辆调度不合理解决方案
车辆调度不合理解决方案车辆调度是指对于一定数量的运输车辆进行合理调度和安排，以便于实现物流运输的优化。
在物流运输中，车辆调度是非常重要的一环，它直接关系到物流运输的效率和成本。
然而，在实际运输的过程中，车辆调度经常会出现不合理的情况，这不仅会导致物流运输的效率低下，还会增加企业的运营成本。
因此，为了解决车辆调度不合理的问题，需要采取一些措施和方法，以下是一些解决方案的建议。
1. 采用计算机技术进行调度和安排随着计算机技术的发展和应用，车辆调度也可以采用计算机技术进行优化和调度计划的制定。
具体来说，可以通过利用计算机程序优化调度，实现车辆调度的合理化和自动化。
例如，可以根据车辆的数量、运输的距离、运输的时间、运输的货物等信息，利用计算机程序进行数据分析和计算，制定出最优化的调度计划。
2. 引进智能物流系统智能物流系统是物流运输领域的一种集成化管理系统，它涵盖了整个物流运输流程中的各个环节，可以通过智能化的技术手段对车辆进行调度和跟踪，从而实现物流运输的优化和效率提高。
智能物流系统可以实现对车辆实时的监控和跟踪，不仅能够提高车辆的安全性和运输效率，还可以减少物流运输环节中的人为管理失误，从而提高车辆调度的合理程度。
3. 加强车辆调度人员的管理和培训车辆调度人员是物流运输环节中的重要角色，他们需要具备丰富的运输与调度经验和技能，才能够制定出合理的调度计划。
因此，加强车辆调度人员的管理和培训也是解决车辆调度不合理问题的必要手段。
对于车辆调度人员进行相关培训，可以让他们了解关于车辆调度的基本知识和技能，指导他们在制定调度计划时考虑时间、成本和货物量的权衡，从而提高车辆的运营效率。
4. 优化物流运输的路线和运输方式物流运输的路线和运输方式也是影响车辆调度不合理问题的重要因素。
优化物流运输的路线和运输方式可以有效地降低车辆的运营成本，从而实现车辆调度的合理化。
例如，可以优先选择较短的路线，减少运输中的停留时间，加快运输速度，降低车辆的油耗和维护成本。
汽车调度管理工作中存在的问题及改进方法分析
汽车调度管理工作中存在的问题及改进方法分析1. 引言1.1 引言汽车调度管理是现代交通运输领域中一个至关重要的工作，它直接影响着车辆的运营效率和客户服务质量。
随着社会的发展和交通需求的增长，汽车调度管理工作面临着诸多问题和挑战。
本文将从问题描述、调度管理工作存在的问题、改进方法分析、技术手段改进和管理模式优化等方面对汽车调度管理工作中存在的问题进行深入分析，并提出相应的改进方法。
2. 正文2.1 问题描述汽车调度管理工作中存在的问题主要包括以下几个方面：1. 车辆调度不合理：在调度管理过程中，经常出现车辆资源利用不均衡的情况，有些车辆空载或者载客率很低，导致资源浪费和成本增加。
2. 调度效率低下：传统的调度管理方式主要依靠人工操作，容易出现人为失误和信息传递不及时的情况，致使调度效率降低。
3. 调度过程不透明：由于信息不共享或者是信息更新不及时，导致调度过程中缺乏实时监控和反馈，容易出现调度失控的情况。
4. 资源浪费严重：由于缺乏全面的数据统计和分析，难以科学地评估和利用车辆资源，导致资源浪费现象较为严重。
5. 安全风险增加：调度管理不科学和不规范容易导致安全隐患的增加，例如车辆超载、超速等现象频发。
以上是汽车调度管理工作中存在的主要问题描述。
解决这些问题需要采取一系列改进方法，以提高调度管理工作的效率和效果。
接下来将对这些问题进行详细的分析和探讨。
2.2 调度管理工作存在的问题1. 调度效率低下：当前汽车调度过程中存在着很多手工操作和人为干预，导致调度效率低下。
调度员需要耗费大量时间来处理订单信息、分配车辆和司机，容易出现信息传递不及时、调度错误等问题。
2. 调度质量不稳定：由于调度员经验不足、信息不准确以及软件系统功能不完善等原因，调度质量容易受到影响。
车辆的运行路径不合理、司机间配合不默契等问题频繁发生，导致客户服务质量下降。
3. 调度监控不到位：当前调度系统对车辆和司机的监控不够及时和全面，导致调度员无法实时了解车辆位置、运行状态及司机工作情况。
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车辆调度问题设某车队有8辆车，存放在不同的地点，队长要派出其中5辆到5个工地去运货。
各车从存放处调到装货地点所需费用列于下页表，问应选哪5辆车调到何处去运货，才能使各车从车所在地点调到装货地点所需的总费用最少MATLAB 程序——Kuhn-munkras 算法function sumw=kuhngong(A) n=size(A,1); w=A; l=zeros(n,2); for i=1:n for j=1:nif l(i,1)<w(i,j) l(i,1)=w(i,j); end 车地点x5y1y2y3y4 y5x1x2x3x4y6 y7 y8endendFLAG_AGL=zeros(n,n);FLAG_S=zeros(1,n);FLAG_T=zeros(1,n);FLAG_NGLS=zeros(1,n);f=zeros(n,2);for i=1:nfor j=1:nif l(i,1)+l(j,2)==w(i,j)FLAG_AGL(i,j)=i;endendendM=zeros(n,2);for i=1:nfor j=1:nif (FLAG_AGL(i,j)==i)&(~M(j,2)) &(~M(i,1))M(i,1)=i; M(j,2)=i;endendendFLAG3=1;while FLAG3FLAG3=0;u=0;for i=1:nif ~M(i,1)u=i;break;endendendwhile FLAG4for i=1:nif FLAG_S(i)for j=1:nif FLAG_AGL(i,j)==iFLAG_NGLS(j)=1;end, end, end, endFLAG_EQU=1;for i=1:nif FLAG_NGLS(i)~=FLAGT(i)FLAG_EQU=0; break;end, endFLAG4=0; al=inf;if FLAG_EQUfor i=1:nfor j=1:nif (FLAG_S(i))&(~FLAG_T(j))temp=l(i,1)+l(j,2)-w(i,j); if al>tempal=temp;end, end, end, endif ~ufprintf(1,‘二部图最大权匹配运行结果\n'); fprintf(1,‘\n\n求得最大权匹配M={');sumw=0;for i=1:nfor j=1:nif M(j,2)==ifprintf(1,'x%dy%d,',i,j);sumw=sumw+w(i,j); break;endendendfprintf(1,'}\n');fprintf(1,‘最大权W(M)=%g\n',sumw);returnelseFLAG_S=zeros(1,n); FLAG_T=zeros(1,n);FLAG_S(u)=1;f=zeros(n,2);FLAG_NGLS=zeros(1,n);endFLAG4=1;for i=1:nif FLAG_S(i)l(i,1)=l(i,1)-al;end, endfor j=1:nif FLAG_T(j)l(j,2)=l(j,2)+al;end, endFLAG_AGL=zeros(n,n);for i=1:nfor j=1:nif l(i,1)+l(j,2)==w(i,j)FLAG_AGL(i,j)=i;end, end, end, endfor x=1:nfor y=1:nif (FLAG_S(x))&(~FLAG_T(y))&(FLAG_AGL(x,y)==x)f(y,2)=x;if M(y,2) %%1startfor z=1:nif (FLAG_AGL(z,y)==z) &(M(y,2)==z) FLAG_S(z)=1; FLAG_T(y)=1;f(z,1)=y; FLAG4=1; break;end, endelse %%1endstop=0; searched=zeros(n,2);while ~stopfor i=1:nif (f(y,2)==i)M(y,2)=i;M(i,1)=i;if i==ustop=1; break;endfor k=1:nif (f(i,1)==k)M(k,2)=0; y=k; break; end, endif stop==0breakend, end, end, endFLAG3=1;break;end %%2endif FLAG4break;endendendif FLAG4break;endif FLAG3break;endend%FLAG_S,FLAG_T,Mif FLAG3break;endend, end引例的求解：车辆调度问题该问题是求一个最小权最大匹配的问题，可以用一个大数（大于所有费用）减每一个费用，把问题转化为了新的费用矩阵下求最大权匹配问题。
求解步骤：1）求新的费用矩阵：用一个大数（大于所有费用）减每一个费用；2）调用函数m a x m a t c h()求最大权匹配；3）求该匹配对应的总费用。
求出的匹配对应的车与地点的配对即为所求，其费用为第3步所得总费用。
程序：求解的M A T L A B程序（调用m a x m a t c h)：D=[30,25,18,32,27,19,22,26;29,31,19,18,21,20,30,19;…28,29,30,19,19,22,23,26;29,30,19,24,25,19,18,21;…21,20,18,17,16,14,16,18];D1=40*o n e s(5,8)-D;c o s t0=m a x m a t c h(D1);C o s t=5*40-c o s t0输出：求得最大权匹配M={x1y3,x2y4,x3y5,x4y7,x5y6,}最大权W(M)=113C o s t=87因此，最小费用的调度方案是：地点1派3号车，地点2派4号车，地点3派5号车，地点4派7号车，地点5派6号车。
总费用为87。
本文节选的是原论文中模型的分析与建立以及之前的准备工作部分;该部分通过单位钢管的最小运购费K建立了问题求解的二次规划模型K特点是思路U表述简明U清晰K尤其是第 !问的模型具有较强的一般性K适用于树形结构的通常情形;值得注意的是K模型中有关铺设费的假设和表达式与常见情形略有不同;摘要Q 在铺设管道为一条线的情况下K我们建立了解决钢管订购和运输问题的非线性规划模型;由于变量较少K约束条件大都为线性的K目标函数为二次函数K所以利用 PA:J4软件K可以很快求得比较满意的订购和运输方案;我们利用 %959V软件K对所得到的数据进行拟合K得到相应的反映销价变化对总费用影响的曲线K然后比较各个钢厂钢管销价变化对总费用影响的大小;对于钢厂钢管产量上限变化对总费用和购运计划的影响K我们也作了类似的处理;如果要铺设的管道是树形图K我们对树形图的每条边定向K建立了与铺设管道为一条线时类似的数学模型K从而大大拓广了模型的使用范围;在论文中K我们还对所建立的模型的优缺点和需要改进的方向进行了讨论;1 符号说明2 基本假设根据题目的要求，并为达到简化问题的目的，我们有以下假设：3 模型建立该文建立了用于天燃气管道铺设的钢管订购和运输总费用最省的二次规划模型;总费用作为目标函数，钢管生产厂的产量限制等作为约束条件.所建模型通过定性分析与使用Lingo软件求解获得了满意的方案,并且计算量大大减少了.整篇文章理由描述充分,层次清楚,洞察力强而篇幅较短.摘要：本文研究铺设天燃气钢管的最优方案问题.我们建立了一个以总费用为目标函数的二次规划模型.1 问题的重述与分析2 模型的假设与符号说明1)基本假设:2)符号说明3 模型的建立某厂向用户提供发动机，合同规定，第一、二、三季度末分别交货40台、60台、80台．每季度的生产费用为（元），其中x是该季生产的台数．若交货后有剩余，可用于下季度交货，但需支付存储费，每台每季度c元．已知工厂每季度最大生产能力为100台，第一季度开始时无存货，设a=50、b=、c=4，问工厂应如何安排生产计划，才能既满足合同又使总费用最低．讨论a、b、c变化对计划的影响，并作出合理的解释．.问题的分析和假设：建模：总费用F=T1+T2+T3+K1+K2=9000+(x^2+ y^2)+(180-x-y) ^2+4(2x+y-140) 令F'x=0F'y=0即（180-x-y）+8=0（180-x-y）+4=0解得x=50 y=60易验证该点处令F''xx≥0F''yy≥0即为F的极小值点。
在通过和边界值的比较知其是定义域上的最小值点。
对以上问题加以整理分析，用matlab实现，m文件为：a=50;b=;c=4;H=diag(2*b*ones(1,3));C=[a+2*c,a+c,a];A1=[-1,0,0;-1,-1,0];b1=[-40,-100]';A2=[1 1 1];b2=180;v1=[0 0 0]';v2=[100 100 100]';[x,faval,exitflag,output,lambada]=quadprog(H,C,A1,b1,A2,b2,v1,v2,[]) y=x'*H*x/2+C*x-140*c求解的Matlab程序代码：a=50;b=;c=4;H=diag(2*b*ones(1,3));C=[a+2*c,a+c,a];A1=[-1,0,0;-1,-1,0];b1=[-40,-100]';A2=[1 1 1];b2=180;v1=[0 0 0]';v2=[100 100 100]';[x,faval,exitflag,output,lambada]=quadprog(H,C,A1,b1,A2,b2,v1,v2,[]) y=x'*H*x/2+C*x-140*c输出结果x =faval = 11840exitflag = 1output =iterations: 1algorithm: 'medium-scale: active-set'firstorderopt: []cgiterations: []message: 'Optimization terminated.'lambada =lower: [3x1 double]upper: [3x1 double]eqlin: -78ineqlin: [2x1 double]y =11280计算结果与问题分析讨论：问题分析：费用总量最低生产方案是：三个季度分别生产50、60、70台a,b,c对生产方案的影响：a增大或减小对生产方案完全没有影响（无论a为多少，方案都是50、60、70）。