离散数学模型与实验优秀课件
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离散完整ppt课件7.2-3

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有向图的连通性
设有向图D=<V,E> u可达v: u到v有通路. 规定u到自身总是可达的. 可达具有自反性和传递性
D弱连通(连通): 基图为无向连通图 D单向连通: u,vV,u可达v 或v可达u D强连通: u,vV,u与v相互可达
强连通单向连通弱连通
11
有向图的连通性(续)
定理(强连通判别法) D强连通当且仅当D中存在经过 每个顶点至少一次的回路
点割集(续)
例 {v1,v4}, {v6}是点割集, v6是割点. {v2,v5}是点割集吗?
9
边割集
定义 设无向图G=<V,E>, E E, 若p(GE )>p(G)且E E , p(GE )=p(G), 则称E 为G的边割集. 若{e}为边割集, 则称e 为割边或桥. 在上一页的图中,{e1,e2},{e1,e3,e5,e6},{e8}等是边割集, e8是桥,{e7,e9,e5,e6}是边割集吗? 几点说明: Kn无点割集 n阶零图既无点割集,也无边割集. 若G连通,E 为边割集,则p(GE )=2 若G连通,V 为点割集,则p(GV )2
性质: d<u,v>0, 且d<u,v>=0 u=v d<u,v>+d<v,w> d<u,w>
注意: 没有对称性
13
7.3 图的矩阵表示
▪ 无向图的关联矩阵 ▪ 有向图的关联矩阵 ▪ 有向图的邻接矩阵 ▪ 有向图的可达矩阵
14
无向图的关联矩阵
定义 设无向图G=<V,E>, V={v1, v2, …, vn}, E={e1, e2, …, em}, 令mij为vi与ej的关联次数,称(mij)nm为G 的关联矩阵,记为M(G).
有向图的连通性
设有向图D=<V,E> u可达v: u到v有通路. 规定u到自身总是可达的. 可达具有自反性和传递性
D弱连通(连通): 基图为无向连通图 D单向连通: u,vV,u可达v 或v可达u D强连通: u,vV,u与v相互可达
强连通单向连通弱连通
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有向图的连通性(续)
定理(强连通判别法) D强连通当且仅当D中存在经过 每个顶点至少一次的回路
点割集(续)
例 {v1,v4}, {v6}是点割集, v6是割点. {v2,v5}是点割集吗?
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边割集
定义 设无向图G=<V,E>, E E, 若p(GE )>p(G)且E E , p(GE )=p(G), 则称E 为G的边割集. 若{e}为边割集, 则称e 为割边或桥. 在上一页的图中,{e1,e2},{e1,e3,e5,e6},{e8}等是边割集, e8是桥,{e7,e9,e5,e6}是边割集吗? 几点说明: Kn无点割集 n阶零图既无点割集,也无边割集. 若G连通,E 为边割集,则p(GE )=2 若G连通,V 为点割集,则p(GV )2
性质: d<u,v>0, 且d<u,v>=0 u=v d<u,v>+d<v,w> d<u,w>
注意: 没有对称性
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7.3 图的矩阵表示
▪ 无向图的关联矩阵 ▪ 有向图的关联矩阵 ▪ 有向图的邻接矩阵 ▪ 有向图的可达矩阵
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无向图的关联矩阵
定义 设无向图G=<V,E>, V={v1, v2, …, vn}, E={e1, e2, …, em}, 令mij为vi与ej的关联次数,称(mij)nm为G 的关联矩阵,记为M(G).
数学建模(6离散概率模型)

的概率为α。
的概率为 95%
如果要求控制y值,适合 解方程组:
怎么办? 即可
数学建模(6离散概率模型).pptx(3/3)
R2(t)
子系统2推进
可控宇宙火箭推进点火系统
检查每个子系统,子系统1(通讯系统)是并联的,可靠 性为0.998,子系统2(推进系统)是串联的,可靠性为0.8208。 这两个子系统是串联的,所以整个系统的可靠性是两个子系统 可靠性的乘积: Rs(t)=R1(t)*R2(t)=0.998*0.8208=0.8192
pptx13人的健康状况分为健康和疾病两种状态设对特定年龄段的人今年健康明年保持健康状态的概率为08而今年患病明年转为健康状态的概率为07健康与疾病人的健康状态随着时间的推移会随机地发生转变保险公司要对投保人未来的健康状态作出估计订保险金和理赔金的数额若某人投保时健康问10年后他仍处于健康状态的概率n1只取决于x
奥兰多 0.6 坦帕 0.3
0.4
0.6
奥兰多P
坦帕q
0.3 汽车租赁例中奥兰多和坦帕的马尔可夫链
4.模型求解
n 0 1 2 奥兰多 1 0.6 0.48 0.444 0.4332 0.42996 0.428988 0.428696 0.428696 0.428696 0.428696 0.428696 0.428696 0.428696 0.428696 坦帕 0 0.4 0.52 0.556 0.5668 0.57004 0.571012 0.571012 0.571012 0.571012 0.571012 0.571012 0.571012 0.571012 0.571012
对每个状态从当前状态向下一个状态的转移概率之和为1。
例1:汽车租赁
离散信源的数学模型及其信息测PPT课件

息熵,也叫信源熵或香农熵,简称熵。
H (X ) E[I (xi )] E[log
1] p(xi )
n
i1
p(xi ) log
p(xi )
• 熵函数的自变量是X表示信源整体,实质上是离散无记忆信源平均不确 定度的度量。与自信息不同,自信息表示某一消息所含有的信息量,它是 一个随机变量,不能用它来作为整个信源的信息测度。
q1
其中,ai A a0, a1,, aq1 且 P(ai ) 1
i0
第7页/共50页
离散无记忆信源 N次扩展信源
• 由离散无记忆信源输出N长的随机序列构成的信源。
X N
P(
i
)
0 , P(0
),
1, P(1),,
qN 1
P(qN 1)
N
其中i (ai1ai2 aiN ), i ik q ,k1 (i1, i2 ,iN 0,1,, q 1) k 1
第3页/共50页
信源的分类
不同的信源输出的消息的随机性质不同,可以根 据消息的不同的随机性质来对信源进行分类:
➢按照某时刻信源输出消息的取值集合的离散性和 连 续性, 信源可分为离散信源和连续信源。
➢按照信源输出消息的所对应的随机序列中随机变 量 前后之间有无依赖关系, 信源可分为无记忆信源和有 记忆信源。
• 数学模型:
X (a,b)
p(
x)
p(x)
并满足
b
a p(x)dx 1
注:这里的p(x)代表概率 密度函数。
第6页/共50页
离散无记忆信源
离散信源在不同时刻发出的符号之间是无依赖的
彼此统计独立的。
X P(
x)
a0 ,
离散完整ppt课件5.2-3共23页文档

代数系统定义与实例
定义 非空集合 S 和 S 上 k 个一元或二元运算 f1, f2, … , fk 组成的系统称为一个代数系统, 简称代 数,记做 V=<S, f1, f2, … , fk>.
S 称为代数系统的载体, S 和运算叫做代数系 统的成分. 有的代数系统定义指定了S中的特殊 元素,称为代数常数, 例如二元运算的单位元. 有时也将代数常数作为系统的成分.
6
积代数
定义 设 V1=<S1,o>和 V2=<S2,>是代数系统,其中 o 和 是二元运算. V1 与 V2 的 积代数 是V=<S1S2,∙>,
<x1,y1>, <x2,y2>S1S2 , <x1,y1> ∙ <x2,y2>=<x1ox2, y1y2>
例3 V1=<Z,+>, V2=<M2(R), ∙ >, 积代数< ZM2(R),o> <z1,M1>, <z2,M2>ZM2(R) , <z1,M1> o <z2,M2> = <z1+z2, M1∙M2>
单同态、满同态、同构 自同态
同态映射的性质
9
同态映射的定义
定义 设 V1=<S1,∘>和 V2=<S2,>是代数系统,其中 ∘ 和 是二元运算. f: S1S2, 且x,yS1, f (x∘y) = f(x) f( y), 则称 f 为V1到 V2 的同态映射,简称同态.
10
更广泛的同态映射定义
f (x∘y)=f(x)f(y), f (x∙y)=f(x)◊f(y), f (∆ x)=∇f(x) 则称 f 为V1到 V2 的同态映射,简称同态.
定义 非空集合 S 和 S 上 k 个一元或二元运算 f1, f2, … , fk 组成的系统称为一个代数系统, 简称代 数,记做 V=<S, f1, f2, … , fk>.
S 称为代数系统的载体, S 和运算叫做代数系 统的成分. 有的代数系统定义指定了S中的特殊 元素,称为代数常数, 例如二元运算的单位元. 有时也将代数常数作为系统的成分.
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积代数
定义 设 V1=<S1,o>和 V2=<S2,>是代数系统,其中 o 和 是二元运算. V1 与 V2 的 积代数 是V=<S1S2,∙>,
<x1,y1>, <x2,y2>S1S2 , <x1,y1> ∙ <x2,y2>=<x1ox2, y1y2>
例3 V1=<Z,+>, V2=<M2(R), ∙ >, 积代数< ZM2(R),o> <z1,M1>, <z2,M2>ZM2(R) , <z1,M1> o <z2,M2> = <z1+z2, M1∙M2>
单同态、满同态、同构 自同态
同态映射的性质
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同态映射的定义
定义 设 V1=<S1,∘>和 V2=<S2,>是代数系统,其中 ∘ 和 是二元运算. f: S1S2, 且x,yS1, f (x∘y) = f(x) f( y), 则称 f 为V1到 V2 的同态映射,简称同态.
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更广泛的同态映射定义
f (x∘y)=f(x)f(y), f (x∙y)=f(x)◊f(y), f (∆ x)=∇f(x) 则称 f 为V1到 V2 的同态映射,简称同态.
数学建模离散优化模型与算法设计PPT课件

实例均可用贪婪算法求出最优解,则称M为一拟阵。(注:γ被称为独立系 统)。
现以矩阵拟阵为例,对定义9.1作一说明。 对矩阵拟阵的每一实例,E={e1,…en}为矩阵列向量的集合,γ为E的线性无 关子集构成的系统,称为独立系统,其元素被称为独立子集。由于E的任一 线性无关子集的子集也是E的线性无关子集,故独立系统γ是封闭的。又由 于这一离散优化问题的任一实例都可用贪婪法求解,故构成一拟阵,被称 为矩阵拟阵。例9.1被称为图拟阵,例9.3被称为划分拟阵。
现在可以看出,找最大匹配的关键在于找增广路。读者不难用顶点标号 的办法(由未盖点出发),作出一个求解两分图匹配的增广路算法。此 算法稍加改动,还可以用于非两分图的情况。
三、网络流问题
网络流问题是又一类具有广泛应用前景的P问题,本节将介绍一些有关 网络流问题的基本理论与算法。
1、最大流问题(MFP)
得如下的约束条件,i ,有
v 若 is
(i,j) (i,j) 0 若 is.t
(i,j)Ai
(i,j)Ai
v 若 it
其(9中.1是)式A表i 指示As发中出以流顶为点i为,起t点收的入孤的集流,为
A
i
是指A中以 i为终点的孤集, ,其余各点只起中转作用,
既不增加也不消耗流量。根据边容量限止,还应有
(注:| ·|表示元素个数)
(条件2) AE 若I、I‘均为A的两个极大独立集,则|I|=|I’|。
二、两分图匹配问题与增广路算法
在上一小节中我们已经看到,有些P问题可以用极为简单的贪婪法求解。 但对绝大多数的P问题来说,这一结果并不成立,只能根据其本身的结构, 去寻找求解它的独特算法。下面,我们将介绍几个这样的P问题。
拟阵问题(或称拟阵结构)有一个明显而又本质的特性,其任一极大独立 子集中包含着相同个数的元素,从而可以引入基的概念。例如,矩阵列向 量的所有线性无关极大组均具有相同的向量个数,这就导出了基——即矩 阵列秩的概念。对于图拟阵,每一极大独立集均为一生成树,其边数均为 |V|-1。对于划分拟阵,孤集被划分成个|V|个子集,每一子集由指向同一 顶点的孤组成。显然,任一极大独立集应在每一子集中取一条孤,故其基 数为顶点个数。
现以矩阵拟阵为例,对定义9.1作一说明。 对矩阵拟阵的每一实例,E={e1,…en}为矩阵列向量的集合,γ为E的线性无 关子集构成的系统,称为独立系统,其元素被称为独立子集。由于E的任一 线性无关子集的子集也是E的线性无关子集,故独立系统γ是封闭的。又由 于这一离散优化问题的任一实例都可用贪婪法求解,故构成一拟阵,被称 为矩阵拟阵。例9.1被称为图拟阵,例9.3被称为划分拟阵。
现在可以看出,找最大匹配的关键在于找增广路。读者不难用顶点标号 的办法(由未盖点出发),作出一个求解两分图匹配的增广路算法。此 算法稍加改动,还可以用于非两分图的情况。
三、网络流问题
网络流问题是又一类具有广泛应用前景的P问题,本节将介绍一些有关 网络流问题的基本理论与算法。
1、最大流问题(MFP)
得如下的约束条件,i ,有
v 若 is
(i,j) (i,j) 0 若 is.t
(i,j)Ai
(i,j)Ai
v 若 it
其(9中.1是)式A表i 指示As发中出以流顶为点i为,起t点收的入孤的集流,为
A
i
是指A中以 i为终点的孤集, ,其余各点只起中转作用,
既不增加也不消耗流量。根据边容量限止,还应有
(注:| ·|表示元素个数)
(条件2) AE 若I、I‘均为A的两个极大独立集,则|I|=|I’|。
二、两分图匹配问题与增广路算法
在上一小节中我们已经看到,有些P问题可以用极为简单的贪婪法求解。 但对绝大多数的P问题来说,这一结果并不成立,只能根据其本身的结构, 去寻找求解它的独特算法。下面,我们将介绍几个这样的P问题。
拟阵问题(或称拟阵结构)有一个明显而又本质的特性,其任一极大独立 子集中包含着相同个数的元素,从而可以引入基的概念。例如,矩阵列向 量的所有线性无关极大组均具有相同的向量个数,这就导出了基——即矩 阵列秩的概念。对于图拟阵,每一极大独立集均为一生成树,其边数均为 |V|-1。对于划分拟阵,孤集被划分成个|V|个子集,每一子集由指向同一 顶点的孤组成。显然,任一极大独立集应在每一子集中取一条孤,故其基 数为顶点个数。
离散数学-公开课一等奖优质课大赛微课获奖课件

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第13页
小结
本小节中p, q, r, … 均表示命题. 联结词集为{, , , , },p, pq, pq, pq, pq为
基本复合命题. 其中要尤其注意理解pq涵义. 重复使用{, , , , }中联结词构成更为复杂复合命题.
设 p: 2 是无理数,q: 3是奇数,
r: 苹果是方, s: 太阳绕地球转 则复合命题 (pq) ((rs) p) 是假命题.
比如 公式 A=p, B=p, C=pq, D=(pq)r,
E=((pq) r) (rs)
分别为0层,1层,2层,3层,4层公式.
17
第17页
公式赋值
定义1.8 设p1, p2, … , pn是出现在公式A中所有命题变项, 给p1, p2, … , pn各指定一个真值, 称为对A一个赋值或解释. 若使A为1, 则称这组值为A成真赋值; 若使A为0, 则称这组
定义1.6 合式公式(简称公式)递归定义: (1) 单个命题变项和命题常项是合式公式, 称作原子命题公式 (2) 若A是合式公式,则 (A)也是 (3) 若A, B是合式公式,则(AB), (AB), (AB), (AB)也是 (4) 只有有限次地应用(1)—(3) 形成符号串是合式公式
几点阐明: 归纳或递归定义, 元语言与对象语言, 外层括号能够省去
第一部分 数理逻辑
主要内容 命题逻辑基本概念 命题逻辑等值演算 命题逻辑推理理论 一阶逻辑基本概念 一阶逻辑等值演算与推理
1
第1页
第一章 命题逻辑基本概念
主要内容 命题与联结词
命题及其分类 联结词与复合命题 命题公式及其赋值
2
第2页
1.1 命题与联结词
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(3)至于p为0即“我期终考了年级不是前 10”时,无论q为1或为0,即无论"我老妈 奖励1000元"或不奖励,都不能说老妈的 话是假的,故善意的认为pq为1均为1
1.1 命题及联结词
定义1.5双条件:当p与q值相同时,pq为1,不同 为0。 称p当且仅当q
“普通老师赚了100万当且仅当他 中了100万的彩票”, 普通老师赚了100万 普通老师买彩票中了100万大奖
故pq为0
1.1 命题及联结词
定义1.4条件式当p是1 ,q是0时,pq为0,即 10为0,其他情况为1。 p称为前件,q称为后件
(1)当p为1即“我期终考了年级前10”
q为0即“我老妈没有奖励1000元” 这时老妈的话为假,即pq为0 (2)当p为1即“我期终考了年级前10” q为1即“我老妈奖励1000元” 这时妈妈的话就对了,即pq为1
由于所有内容(整数,实数,字符,汉字,图片,声 音,视频,网页,……)进入电脑后,全是01组成的字 符串,从而都可以用布尔运算即逻辑运算实现,命题逻 辑成为计算机的基础。
命题逻辑将数学由连续变到离散,由高数进入离散。
Google采用逻辑运算进行搜索:数字之美 吴军 杨圣洪 000100010001110000 两者对应位置与运算。 离散数学 100100000000100001
陈述句(6)的正确性,到2018年12月时能确定的,若届 时建成了则它是对的、为真命题,否为假命题。
1.1 命题及联结词
对错确定的陈述语句称为命题。如:
(7) x与y之和为100,其中x为整数,y为整数 (8)1加1等于10 (7)的对错不确定。当x为50、y为50时是对的,当x为 51、y为52时是错的。 (8)的对错是不确定的,为二进制时正确,当为八进制、 十进制时是错的,因此这两个陈述句不是命题。 (9)青枫峡的红叶真美呀! (10)动作快点! (11)你是杨老师吗? 这三个语句不是陈述语句,因此不是命题。
1.1 命题及联结词
定义1.5双条件:当p与q值相同时,pq为1,不同 为0。 称p当且仅当q
“普通老师赚了100万当且仅当他 中了100万的彩票”, 普通老师赚了100万 普通老师买彩票中了100万大奖
故pq为0
1.1 命题及联结词
定义1.4条件式当p是1 ,q是0时,pq为0,即 10为0,其他情况为1。 p称为前件,q称为后件
(1)当p为1即“我期终考了年级前10”
q为0即“我老妈没有奖励1000元” 这时老妈的话为假,即pq为0 (2)当p为1即“我期终考了年级前10” q为1即“我老妈奖励1000元” 这时妈妈的话就对了,即pq为1
由于所有内容(整数,实数,字符,汉字,图片,声 音,视频,网页,……)进入电脑后,全是01组成的字 符串,从而都可以用布尔运算即逻辑运算实现,命题逻 辑成为计算机的基础。
命题逻辑将数学由连续变到离散,由高数进入离散。
Google采用逻辑运算进行搜索:数字之美 吴军 杨圣洪 000100010001110000 两者对应位置与运算。 离散数学 100100000000100001
陈述句(6)的正确性,到2018年12月时能确定的,若届 时建成了则它是对的、为真命题,否为假命题。
1.1 命题及联结词
对错确定的陈述语句称为命题。如:
(7) x与y之和为100,其中x为整数,y为整数 (8)1加1等于10 (7)的对错不确定。当x为50、y为50时是对的,当x为 51、y为52时是错的。 (8)的对错是不确定的,为二进制时正确,当为八进制、 十进制时是错的,因此这两个陈述句不是命题。 (9)青枫峡的红叶真美呀! (10)动作快点! (11)你是杨老师吗? 这三个语句不是陈述语句,因此不是命题。
离散完整ppt课件3.1-3共41页

证明 X=Y
命题演算法 等式代入法 反证法 运算法
以上的 X, Y 代表集合公式
18
命题演算法证 XY
任取 x , xX … xY
例3 证明AB P(A)P(B) 任取x xP(A) xA xB xP(B) 任取x xA {x}A {x}P(A) {x}P(B) {x}B xB
13
例1
F:一年级大学生的集合
S:二年级大学生的集合
R:计算机系学生的集合
M:数学系学生的集合
T:选修离散数学的学生的集合
L:爱好文学学生的集合
P:爱好体育运动学生的集合
所有计算机系二年级学生都选修离散数学
数学系一年级的学生都没有选修离散数学
数学系学生或爱好文学或爱好体育运动 只有一、二年级的学生才爱好体育运动 除去数学和计算机系二年级学生外都不 选修离散数学3.2 集合的基本运算
集合基本运算的定义
文氏图(John Venn) 例题 集合运算的算律 集合包含或恒等式的证明
10
集合基本运算的定义
并 交 相对补 对称差
绝对补
AB = { x | xA xB } AB = { x | xA xB } AB = { x | xA xB } AB = (AB)(BA)
由已知包含式通过运算产生新的包含式 XY XZYZ, XZYZ
= (AB)(AB) A = EA
11
文氏图表示
12
关于运算的说明
运算顺序: 和幂集优先,其他由括号确定 并和交运算可以推广到有穷个集合上,即
A1A2…An= {x | xA1xA2…xAn} A1A2…An= {x | xA1xA2…xAn} 某些重要结果 ABA AB AB=(后面证明) AB= AB=A
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当e=0时(1)式成为:
6
min
xS
C(x, r)
min
xS
(xi
i 1
)
S ( x1 x2
xi
)
由于集合S为有限集,只有6! 720个元素,代表着720种
切割方式,r给定,切割顺序固定则很容易计算出加工费用。
比较出所有不同切割方式下的费用,便可得到最小费用下的切
割方式。下面给出MATLAB计算程序。
1)计算出三类可行的加工顺序及相应的切割费用表;
for j=1:6,if(j-i)~=0, for k=1:6,if(k-i)*(k-j)~=0, for l=1:6,if(l-i)*(l-j)*(l-k)~=0, for m=1:6,if(m-i)*(m-j)*(m-k)*…
(m-l)~=0, for n=1:6, if(n-i)*(n-j)*(n-k)*…
(n-l)*(n-m)~=0, p=p+1;x(p,:)=[i j k l m n];
end end end end end end
end end end end end f=[1 1 2 2 3 3]; for p=1:720 o=x(p,:);cost=0;a=a0; for i=1:6 j=o(i);aa=a;aa(f(j))=[]; if f(j)==3 cost=cost+r*aa(1)*aa(2); else cost=cost+aa(1)*aa(2); end a(f(j))=a(f(j))-d(j); end c(p)=cost; end minc=min(c),find(c==minc); minx=x(ans,:)
执行后输出
最小切割费用
minc =
374
最优切割顺序
minx =
5
3
1
6
4
2
5
3
6
1
4
2
即当r=1,e=0时最优切割顺序有两条,它们分别是“下前左上后右”和
“下前上左后右”,最小切割费用为374元。
当e≠0时,模型为(1)式,即
6
min
xS
C(x, e, r)
Hale Waihona Puke in{xS i1(
xi
)
S ( x1
1)建立可行的加工顺序表。
2)用穷举法求出720种切割方式下的费用。
3)求最小费用及其对应的切割方式。
在MATLAB编辑器中建立如下文件。 %截断切割ch711 %文件名:ch711.m a0=[10 14.5 19];a1=[3 2 4];d1=[6 7 9];r=1; d2=a0-a1-d1;d=[d1,d2];d=d([1,4,2,5,3,6]);p=0; for i=1:6
S {x (x1 x2 x3 x4 x5 x6 ) xi 1,2,3,6 , xi x j ,当i j时} 因此问题转化为求总的切割费用C在S上的最小值问题。
总的切割费用应包含二部分,一部分为加权的切割面
积之和,另一部分是刀具调整费用之和, 因此,数学模型
为:
6
min xS
C(x, e, r)
x2
xi )
q(x)e}
由于垂直切割的方向有两个,因此至少调整一次刀具, 而垂直切割共进行四次,故调整刀具的次数至多,于是额
外费用有e,2e,3e,三种可能。所以我们把全体切割顺序
按刀具的调整费用分类,共分三类,同类的刀具调整费用
是相等的,故可先分别求出在e=0时每一类的最小费用及加
工顺序,再将每一类的最小切割费用加上相应的刀具调整 费用,便得到总的加工费用,从而比较各类加工顺序求出 整体最优的加工顺序。下面给出MATLAB计算程序。
底面之间的距离分别为6;7;9(单位cm),垂直切割费用为
1元/cm2,r和e的数据有以下4组:
a)r=1;e=0;
b)r=1.5;e=0;
c)r=8;e=0;
d)r=1.5;2≤e≤15
7.1.2 模型假设及符号说明
(1)假设水平工作台接触的长方体底面是事先指定的。 (2)假设第一次切割前调整刀具的费用不计。 (3)假设加工前后,两长方体对应的表面平行。
min{ xS i1
(xi ) S(x1
x2
xi
)
q(x)e}
(1)
其中 S(x1 x2 xi )
x1 x2 xi1
xi
:表示
进行切割后,
加工面 (x的i ) 切割面积;
(1) :(2为) 相应(3切)割面的(4权) ,1由,题(5意) 有 :(6) r
q(x)
:为调整刀具的次数。
7.1.4 模型的分析及计算
(4)假设垂直切割费用为1元/cm2,水平切割费用为r元/cm2。 (5)假设调整一次刀具的费用为e。
(6)假设总的加工费用为C。 (7)假设待加工长方体的长、宽、高分别为a、b、c,为
常数,成品长方体的长、宽、高分别为A、B、C,也是 常数。 (8)假设待加工长方体与成品长方体的左面、前面、后面、
设水平切割单位面积的费用是垂直切割单位面积费用的r
倍,且当先后两次垂直切割的平面不平行时,因调整刀具需额
外费用e,显然,若截去各个多余小块的先后顺序不同,则加
工费用不同,试设计一种确定最优加工次序的方法,使加工费
用最少。
用以下实例验证你的方法:待加工长方体与成品长方体 的
长、宽、高分别为10;14.5;19和3;2;4二者左面,前面,
离散数学模型与实验
第七章:离散模型与实验
7.1 截断切割 7.2 锁具装箱 7.3 钻井布局 7.4 讨论题
7.1 截断切割
7.1.1 问题的提出
这是1997年全国大学生数学建模竞赛的B题,问题如下:
某些工业加工部门,经常需要从一个长方体中加工出一个 尺寸已知,位置预定的长方体(设长方体的对应表面是平面), 通常采用截断切割的加工方式,这里“截断切割”是指将物体沿 某个切割平面分成两部分,因此,一般情况下,须经过6次截 断切割,分别截去原长方体的前后、左右、上下6个方向多余 的部分。
下面、上面之间的距离为 a1, a2,b1,b2,c1,c2 且为常数。
7.1.3 问题分析及数学模型
根据所给的实际问题,从一个长方体加工出一个尺寸位置 预定的长方体,通常情况下,需要经过6次截断切割,如果我 们假定这6个切割面分别位于左、右、前、后、下、下面,那 么可将它们相应地编号为1、2、3、4、5、6。这样这6个数字 的一个全排列代表着一种切割顺序。例如,排列1 2 3 4 5 6 代表的的切割顺序为“左前后右下上”。我们将这6个数字的 所有全排列记为集合S,即:
6
min
xS
C(x, r)
min
xS
(xi
i 1
)
S ( x1 x2
xi
)
由于集合S为有限集,只有6! 720个元素,代表着720种
切割方式,r给定,切割顺序固定则很容易计算出加工费用。
比较出所有不同切割方式下的费用,便可得到最小费用下的切
割方式。下面给出MATLAB计算程序。
1)计算出三类可行的加工顺序及相应的切割费用表;
for j=1:6,if(j-i)~=0, for k=1:6,if(k-i)*(k-j)~=0, for l=1:6,if(l-i)*(l-j)*(l-k)~=0, for m=1:6,if(m-i)*(m-j)*(m-k)*…
(m-l)~=0, for n=1:6, if(n-i)*(n-j)*(n-k)*…
(n-l)*(n-m)~=0, p=p+1;x(p,:)=[i j k l m n];
end end end end end end
end end end end end f=[1 1 2 2 3 3]; for p=1:720 o=x(p,:);cost=0;a=a0; for i=1:6 j=o(i);aa=a;aa(f(j))=[]; if f(j)==3 cost=cost+r*aa(1)*aa(2); else cost=cost+aa(1)*aa(2); end a(f(j))=a(f(j))-d(j); end c(p)=cost; end minc=min(c),find(c==minc); minx=x(ans,:)
执行后输出
最小切割费用
minc =
374
最优切割顺序
minx =
5
3
1
6
4
2
5
3
6
1
4
2
即当r=1,e=0时最优切割顺序有两条,它们分别是“下前左上后右”和
“下前上左后右”,最小切割费用为374元。
当e≠0时,模型为(1)式,即
6
min
xS
C(x, e, r)
Hale Waihona Puke in{xS i1(
xi
)
S ( x1
1)建立可行的加工顺序表。
2)用穷举法求出720种切割方式下的费用。
3)求最小费用及其对应的切割方式。
在MATLAB编辑器中建立如下文件。 %截断切割ch711 %文件名:ch711.m a0=[10 14.5 19];a1=[3 2 4];d1=[6 7 9];r=1; d2=a0-a1-d1;d=[d1,d2];d=d([1,4,2,5,3,6]);p=0; for i=1:6
S {x (x1 x2 x3 x4 x5 x6 ) xi 1,2,3,6 , xi x j ,当i j时} 因此问题转化为求总的切割费用C在S上的最小值问题。
总的切割费用应包含二部分,一部分为加权的切割面
积之和,另一部分是刀具调整费用之和, 因此,数学模型
为:
6
min xS
C(x, e, r)
x2
xi )
q(x)e}
由于垂直切割的方向有两个,因此至少调整一次刀具, 而垂直切割共进行四次,故调整刀具的次数至多,于是额
外费用有e,2e,3e,三种可能。所以我们把全体切割顺序
按刀具的调整费用分类,共分三类,同类的刀具调整费用
是相等的,故可先分别求出在e=0时每一类的最小费用及加
工顺序,再将每一类的最小切割费用加上相应的刀具调整 费用,便得到总的加工费用,从而比较各类加工顺序求出 整体最优的加工顺序。下面给出MATLAB计算程序。
底面之间的距离分别为6;7;9(单位cm),垂直切割费用为
1元/cm2,r和e的数据有以下4组:
a)r=1;e=0;
b)r=1.5;e=0;
c)r=8;e=0;
d)r=1.5;2≤e≤15
7.1.2 模型假设及符号说明
(1)假设水平工作台接触的长方体底面是事先指定的。 (2)假设第一次切割前调整刀具的费用不计。 (3)假设加工前后,两长方体对应的表面平行。
min{ xS i1
(xi ) S(x1
x2
xi
)
q(x)e}
(1)
其中 S(x1 x2 xi )
x1 x2 xi1
xi
:表示
进行切割后,
加工面 (x的i ) 切割面积;
(1) :(2为) 相应(3切)割面的(4权) ,1由,题(5意) 有 :(6) r
q(x)
:为调整刀具的次数。
7.1.4 模型的分析及计算
(4)假设垂直切割费用为1元/cm2,水平切割费用为r元/cm2。 (5)假设调整一次刀具的费用为e。
(6)假设总的加工费用为C。 (7)假设待加工长方体的长、宽、高分别为a、b、c,为
常数,成品长方体的长、宽、高分别为A、B、C,也是 常数。 (8)假设待加工长方体与成品长方体的左面、前面、后面、
设水平切割单位面积的费用是垂直切割单位面积费用的r
倍,且当先后两次垂直切割的平面不平行时,因调整刀具需额
外费用e,显然,若截去各个多余小块的先后顺序不同,则加
工费用不同,试设计一种确定最优加工次序的方法,使加工费
用最少。
用以下实例验证你的方法:待加工长方体与成品长方体 的
长、宽、高分别为10;14.5;19和3;2;4二者左面,前面,
离散数学模型与实验
第七章:离散模型与实验
7.1 截断切割 7.2 锁具装箱 7.3 钻井布局 7.4 讨论题
7.1 截断切割
7.1.1 问题的提出
这是1997年全国大学生数学建模竞赛的B题,问题如下:
某些工业加工部门,经常需要从一个长方体中加工出一个 尺寸已知,位置预定的长方体(设长方体的对应表面是平面), 通常采用截断切割的加工方式,这里“截断切割”是指将物体沿 某个切割平面分成两部分,因此,一般情况下,须经过6次截 断切割,分别截去原长方体的前后、左右、上下6个方向多余 的部分。
下面、上面之间的距离为 a1, a2,b1,b2,c1,c2 且为常数。
7.1.3 问题分析及数学模型
根据所给的实际问题,从一个长方体加工出一个尺寸位置 预定的长方体,通常情况下,需要经过6次截断切割,如果我 们假定这6个切割面分别位于左、右、前、后、下、下面,那 么可将它们相应地编号为1、2、3、4、5、6。这样这6个数字 的一个全排列代表着一种切割顺序。例如,排列1 2 3 4 5 6 代表的的切割顺序为“左前后右下上”。我们将这6个数字的 所有全排列记为集合S,即: