电器公司生产计划案例分析报告书(运筹学作业)
运筹学案例分析报告
运筹学案例分析报告班级：姓名：学号：完成日期：问题一、一、问题描述京成畜产品有限公司计划在市区的东、南、西、北四区建立销售部部门市场，拟议中有10个位置A j(j=1,2,3,4,...,10)可供选择，考虑到各地区居民的消费水平及居民居住密集度，规定：在东区由A1,A2,A3三个点至多选择两个；在西区由A4,A5两个点中至多选一个；在南区由A6,A7两个点中至少选一个；在北区由A8,A9,A10三个点中至少选两个。
A j各点的设备投资及每年可获利润由于地点不同而不同，预测情况如下表（单位：万元）。
但投资总额不超过720万元，问应选择哪几个销售点，可使年利润最大？二、模型建立设0-1变量X i=1（点被选用)或0（A i点没被选用）。
建立数学模型：目标函数:maxZ=36X1+40X2+50X3+22X4+20X5+30X6+25X7+48X8+58X9+61X10约束条件:100X1+120X2+150X3+80X4+70X5+90X6+80X7+149X8+160X9+180X10<=720X1+X2+X3<=2X4+X5>=1X6+X7>=1X8+X9+X10>=2X i>=0,且X i为0-1变量，i=1,2,3,...,10其lingo程序为：model:sets:row/1..5/:b;col/1..10/:c,x;links(row,col):a;endsetsdata:b=720 2 -1 -1 -2;c=36 40 50 22 20 30 25 48 58 61;a=100 120 150 80 70 90 80 140 160 1801 1 1 0 0 0 0 0 0 00 0 0 -1 -10 0 0 0 00 0 0 0 0 -1-1 0 0 00 0 0 0 0 0 0 -1 -1 -1;enddatamax=@sum(col(j):c(j)*x(j));@for(row(i):@sum(col(j):a(i,j)*x(j))<=b(i));@for(col(j):@bin(x));end三、模型求解与分析通过lingo程序的求解，我们可以获得如下数据：Global optimal solution found.Objective value: 245.0000 Objective bound: 245.0000 Infeasibilities: 0.000000Extended solver steps: 0Total solver iterations: 0Variable Value Reduced CostB( 1) 720.0000 0.000000B( 2) 2.000000 0.000000B( 3) -1.000000 0.000000B( 4) -1.000000 0.000000B( 5) -2.000000 0.000000C( 1) 36.00000 0.000000C( 2) 40.00000 0.000000C( 3) 50.00000 0.000000C( 4) 22.00000 0.000000C( 5) 20.00000 0.000000C( 6) 30.00000 0.000000C( 7) 25.00000 0.000000C( 8) 48.00000 0.000000C( 9) 58.00000 0.000000C( 10) 61.00000 0.000000X( 1) 1.000000 -36.00000X( 2) 1.000000 -40.00000X( 3) 0.000000 -50.00000X( 4) 0.000000 -22.00000X( 5) 1.000000 -20.00000X( 6) 1.000000 -30.00000X( 7) 0.000000 -25.00000X( 8) 0.000000 -48.00000X( 9) 1.000000 -58.00000X( 10) 1.000000 -61.00000A( 1, 1) 100.0000 0.000000A( 1, 3) 150.0000 0.000000 A( 1, 4) 80.00000 0.000000 A( 1, 5) 70.00000 0.000000 A( 1, 6) 90.00000 0.000000 A( 1, 7) 80.00000 0.000000 A( 1, 8) 140.0000 0.000000 A( 1, 9) 160.0000 0.000000 A( 1, 10) 180.0000 0.000000 A( 2, 1) 1.000000 0.000000 A( 2, 2) 1.000000 0.000000 A( 2, 3) 1.000000 0.000000 A( 2, 4) 0.000000 0.000000 A( 2, 5) 0.000000 0.000000 A( 2, 6) 0.000000 0.000000 A( 2, 7) 0.000000 0.000000 A( 2, 8) 0.000000 0.000000 A( 2, 9) 0.000000 0.000000 A( 2, 10) 0.000000 0.000000 A( 3, 1) 0.000000 0.000000 A( 3, 2) 0.000000 0.000000 A( 3, 3) 0.000000 0.000000 A( 3, 4) -1.000000 0.000000 A( 3, 5) -1.000000 0.000000 A( 3, 6) 0.000000 0.000000 A( 3, 7) 0.000000 0.000000 A( 3, 8) 0.000000 0.000000 A( 3, 9) 0.000000 0.000000 A( 3, 10) 0.000000 0.000000 A( 4, 1) 0.000000 0.000000A( 4, 3) 0.000000 0.000000A( 4, 4) 0.000000 0.000000A( 4, 5) 0.000000 0.000000A( 4, 6) -1.000000 0.000000A( 4, 7) -1.000000 0.000000A( 4, 8) 0.000000 0.000000A( 4, 9) 0.000000 0.000000A( 4, 10) 0.000000 0.000000A( 5, 1) 0.000000 0.000000A( 5, 2) 0.000000 0.000000A( 5, 3) 0.000000 0.000000A( 5, 4) 0.000000 0.000000A( 5, 5) 0.000000 0.000000A( 5, 6) 0.000000 0.000000A( 5, 7) 0.000000 0.000000A( 5, 8) -1.000000 0.000000A( 5, 9) -1.000000 0.000000A( 5, 10) -1.000000 0.000000Row Slack or Surplus Dual Price1 245.0000 1.0000002 0.000000 0.0000003 0.000000 0.0000004 0.000000 0.0000005 0.000000 0.0000006 0.000000 0.000000 由此我们可以分析得出最优目标函数值为245.最优解为：X1=1,X2=1,X3=0,X4=0,X5=1,X6=1,X7=0,X8=0,X9=1,X10=1.四、结论当选择A1，A2，A5，A6，A10几个销售点时可获得最大利润245万元。
运筹学应用在生产计划的案例
运筹学应用在生产计划的案例咱来唠唠运筹学在生产计划里的一个超有趣的案例。
就说有个小饼干厂吧。
这个饼干厂啊，有好多款饼干要生产，什么奶油味的、巧克力味的、还有蔬菜味的（给那些想健康点又嘴馋的人准备的）。
老板之前那叫一个头疼啊，为啥呢？因为生产饼干需要考虑老多事儿了。
比如说原料吧，面粉、糖、油这些东西，仓库里的存货就那么多，每次进货还得花钱花时间。
而且啊，不同口味的饼干需要的原料比例还不一样，就像巧克力味饼干那肯定得用不少巧克力原料不是？再就是生产线的事儿。
厂里有几条生产线，但是每条生产线的效率不太一样，有的生产奶油味饼干特别快，但是生产蔬菜味的就老是出小故障，速度慢得像乌龟爬。
这时候，运筹学就闪亮登场啦。
首先呢，运筹学专家来分析原料这块。
他把仓库里的原料库存、进货成本、不同饼干的原料需求比例啥的都列出来，就像整理一个超级详细的购物清单一样。
然后通过一种叫线性规划的神奇方法，算出在现有的原料库存和进货计划下，怎么分配原料能生产出最多的饼干，还不会让某种原料突然不够用。
比如说，发现这段时间面粉库存有点紧张，那就少生产一些特别费面粉的那种厚饼干，多生产薄一点的饼干，这样就能多做几种口味，还不浪费原料。
接着就是生产线的安排了。
专家根据每条生产线生产不同饼干的效率和成本，给老板出主意。
像那个生产蔬菜味饼干老是出故障的生产线，就少安排点蔬菜味饼干的生产任务，多让它去生产相对比较稳定的奶油味饼干。
而对于生产巧克力味饼干特别拿手的生产线呢，就可着劲儿让它多生产巧克力味的，这样整体的生产速度就提上去了。
还有啊，市场需求这块也得考虑进去。
要是最近奶油味饼干在市场上特别火，订单像雪花一样飞过来，那在生产计划里就得把奶油味饼干的产量比重加大。
但是又不能一下子加太多，得看看其他口味的饼干老顾客会不会不高兴。
运筹学就能通过分析市场销售数据，找到一个最佳的产量分配比例，既能满足市场上最热门的需求，又能照顾到其他口味的忠实粉丝。
运筹学实践教学报告范文(3篇)
第1篇一、引言运筹学作为一门应用数学分支，广泛应用于经济管理、工程技术、军事决策等领域。
本报告旨在通过运筹学实践教学，验证理论知识在实际问题中的应用效果，提高学生的实践能力和创新能力。
以下是对本次实践教学的总结和反思。
二、实践教学内容1. 线性规划问题本次实践教学选择了线性规划问题作为研究对象。
通过建立线性规划模型，我们尝试解决生产计划、资源分配等实际问题。
- 案例一：生产计划问题某公司生产A、B两种产品，每单位A产品需消耗2小时机器时间和3小时人工时间，每单位B产品需消耗1小时机器时间和2小时人工时间。
公司每天可利用机器时间为8小时，人工时间为10小时。
假设A、B产品的利润分别为50元和30元，请问如何安排生产计划以获得最大利润？- 建模：设A产品生产量为x，B产品生产量为y，目标函数为最大化利润Z = 50x + 30y，约束条件为：\[\begin{cases}2x + y \leq 8 \\3x + 2y \leq 10 \\x, y \geq 0\end{cases}\]- 求解：利用单纯形法求解该线性规划问题，得到最优解为x = 3，y = 2，最大利润为240元。
- 案例二：资源分配问题某项目需要分配三种资源：人力、物力和财力。
人力为50人，物力为100台设备，财力为500万元。
根据项目需求，每种资源的需求量如下：- 人力：研发阶段需20人，生产阶段需30人；- 物力：研发阶段需30台设备，生产阶段需50台设备；- 财力：研发阶段需100万元，生产阶段需200万元。
请问如何合理分配资源以满足项目需求？- 建模：设人力分配量为x，物力分配量为y，财力分配量为z，目标函数为最大化总效用U = x + y + z，约束条件为：\[\begin{cases}x \leq 20 \\y \leq 30 \\z \leq 100 \\x + y + z \leq 500\end{cases}\]- 求解：利用线性规划软件求解该问题，得到最优解为x = 20，y = 30，z = 100，总效用为150。
运筹学课堂作业——生产与销售计划
运筹学-机械产品生产与计划摘要：机械产品的生产与计划问题，是我们经常讨论的整数线性规划问题；在厂家各种资源有限的条件下，如何确定生产、销售、存储方案，使得预期获得的利润最大，是本文所需要解决问题。
文中，我们着重讨论产品生产的设备分配、与产品市场销售数量的问题。
首先，我们对问题进行分析、提出假设，然后建立数学模型，求解模型，分析并验证结果最后得出结论。
通过LINGO11进行编程求解。
关键字：整数线性规划；数学模型；LINGO11编程一、问题的提出合理利用现有的人力，资源，时间等，使获利最大，这就是生产计划的线性优化问题。
例:某机械加工厂拥有车床、立钻、水平钻、镗钻、刨床5种设备，设备台数如表1所示生产5种产品（产品编号为产品1~产品5）。
每件产品的利润（元/件），以及在生产单位产品时需要占用各设备的加工工时（小时）如表2所示，：表1 设备台数设备名称车床立钻水平钻镗钻刨床台数10 4 5 4 2表2每件产品的利润（元/件）和生产单位产品需要占各设备加工工时（小时）产品设备1 2 3 4 5利润60 100 30 40 50车床0.5 0.7 - - 0.3 立钻0.1 0.2 - 0.3 - 水平钻0.2 0.6 0.08 - -镗钻0.05 0.03 - 0.07 0.1 刨床- - 0.01 - 0.05注释：表中短划线表示这种产品不需要相应的设备加工。
为了保障设备的正常运行，该厂制订了一个一月份到六月份的设备检修计划如表3所示；任何一台设备在某个月被检修，该设备全月不能用于生产。
表3 设备检修计划月份一月二月三月四月五月六月设备检修台数1台车床1台车床1台车床1台车床1台立钻1台水平钻1台水平钻1台立钻1台镗床1台水平钻一台刨床此外，经过对往年的数据分析，已大致预测出每个月每件产品的市场销售量上限如表4所示。
表4 产品的市场销售量上限（件/月）产品月份 1 2 3 4 5一月 2000 5000 1500 1500 4000 二月 3000 2500 1000 500 2000 三月 1500 3000 500 500 2500 四月 1000 1500 2000 2500 1000 五月 500 500 2500 500 5000 六月 2500 2500 500 1500 5500 生产过程中，为了避免货物堆积，假定每种产品的最大库存量为100件，库存费用为每件每月5元，，在一月初，所有产品都有50件库存；而在六月底，每种产品要求仍保留50件库存；工人每天开两班，每班8个小时；（1）如何制定一个包含这五类产品六个月的生产-库存-销售计划，使获得利润最大？其中对利润影响最大的销售量是哪些？在保持最优化生产计划不变的前提下，这些市场销售上限提高的幅度是多大？如何采用促销手段来提高市场销售量，促销费用应如何控制?（2）哪几个月种哪些产品的最大库存量对增加利润构成限制？库存费用的变化是否会导致最优化生产-库存-销售计划变化？（3）哪几个月哪些设备的能力是紧缺的，哪些设备的能力是冗余的？列出增加设备能力的优先顺序。
运筹学生产计划案例
运筹学生产计划案例咱就说有这么一家面包店啊，老板叫老王。
这老王的面包店在小镇上那可是相当有名气，每天来买面包的人那是络绎不绝。
可是最近呢，老王有点发愁。
为啥呢？因为随着生意越来越好，这生产计划有点乱套了。
有时候面包做少了，顾客来晚了就买不到，那是一个个气呼呼地走，老王瞅着就心疼啊，这可都是潜在的回头客啊。
有时候又做多了，到了晚上还剩一堆，只能打折处理，这利润就少了不老少。
于是呢，老王就请来了他那学过运筹学的侄子小李来帮忙。
小李这小伙子，那可是信心满满，就像个带着锦囊妙计的小军师。
小李首先做的事呢，就是收集数据。
他在面包店待了好几天，记录每天不同时间段来买面包的人数，还把不同种类面包的受欢迎程度也摸得一清二楚。
比如说啊，早上的时候，那些要赶去上班上学的人，就特别喜欢买那种可以拿着就走的三明治面包，而到了下午，一些家庭主妇们就会来买些甜面包当下午茶。
然后啊，小李就开始分析这些数据，这就像是在解一个神秘的谜题。
他发现，周一到周五早上的顾客流量相对稳定，但是周末就会多出好多睡懒觉起来吃早午餐的人，这时候对那种大个的、能填饱肚子的面包需求就猛增。
根据这些发现，小李就开始制定生产计划啦。
他把面包的制作分成了几个批次。
比如说，对于早上那些需求量大又稳定的三明治面包，他建议每天固定先做一个基础量。
这个基础量啊，就像是保底的，能满足大部分平时工作日早上的顾客。
然后呢，再根据当天的实际情况，像如果是周末，就额外增加一个特殊的批次来做那些适合早午餐的面包。
对于那些甜面包呢，因为下午的需求波动比较大，小李就告诉老王可以先做一小部分放着，然后根据上午销售的情况来预估下午的量。
要是上午三明治面包卖得特别好，那下午甜面包可能也会跟着好，因为这说明今天人多啊，那就可以多做点儿甜面包。
而且啊，小李还考虑到了原材料的供应问题。
他发现面粉有时候会供应不及时，就建议老王和供应商签个新的合同，保证每周固定的量，并且多找一家备用的供应商，以防万一。
运筹学应用在生产计划的案例
运筹学应用在生产计划的案例英文回答：Operations research, also known as operations management or management science, is a field that uses mathematical modeling and optimization techniques to solve complex problems and make informed decisions. It has various applications in different industries, including production planning.In production planning, operations research techniques can be used to optimize the allocation of resources, minimize costs, and maximize efficiency. For example, a manufacturing company may use operations research to determine the most efficient production schedule, taking into account factors such as machine capacities, labor availability, and customer demand. By using mathematical models and optimization algorithms, the company can find the best combination of production orders and resources, ensuring that production targets are met while minimizingcosts.Another application of operations research in production planning is inventory management. By using mathematical models, companies can determine the optimal inventory levels to minimize costs while meeting customer demand. For example, a retail company may use operations research techniques to determine the optimal reorder point and order quantity for each product, considering factors such as lead time, demand variability, and holding costs. This helps the company maintain adequate inventory levels without excessive stockouts or overstocking.Furthermore, operations research can be used to optimize production scheduling and sequencing. This involves determining the best order in which to process jobs or tasks, taking into account factors such as processing times, setup times, and machine availability. By using operations research techniques, companies can minimize idle time, reduce makespan, and improve overall production efficiency. For example, a job shop may use operations research models to determine the optimalsequence of jobs on different machines, ensuring that the production process flows smoothly and efficiently.中文回答：运筹学，也被称为运营管理或管理科学，是一门利用数学建模和优化技术来解决复杂问题和做出明智决策的领域。
运筹学案例
运筹学案例（第一部分）案例1 高压电器强电流试验计划的安排某高压电器研究所属行业归口所，是国家高压电器试验检测中心，每年都有大量的产品试验、中试、出口商检等任务.试验计划安排及实施的过程一般如下：·提前一个月接受委托试验申请·按申请的高压电器类别及台数编制下月计划·按计划调度,试验产品进入试验现场·试验检测，出检测报告·试验完成,撤出现场高压电器试验分强电流试验和高压电试验两部分，该研究所承担的强电流实验任务繁重,委托试验的电器量很大，因此科学地计划安排试验计划显得非常重要。
高压电器分十大类，委托试验的产品有一定随机性,但是试验量最多的产品(占85%以上)是以下八类：1．35KV断路器2．10KV等级断路器3．35KV开关柜4．10KV等级开关柜5．高压熔断器6．负荷开关7．隔离开关8．互感器这八类产品涉及全国近千个厂家，市场广阔，数量庞大。
当前的强电流产品试验收费标准见表1—1。
表1-1 强电流产品试验收费标准由于强电流试验用的短路发电机启动时，会给城市电网造成冲击,严重影响市网质量，故只能在中午1点用电低谷时启动，从而影响全月连续试验工时只有约108小时,任务紧张时只能靠加班调节。
正常情况下各种试验所需试验工时见表8—2。
表1—2 各类产品试验所需工时强电流试验特点是开机时耗电量大,而每次实验短路时,只持续几秒钟,虽然短路容量在“0”秒时达2500 MVA,但瞬时耗电量却很小.每天试验设备提供耗电量限制为5000千瓦,每月135千千瓦，那麽每种产品耗量如表8-3所示。
各类产品的冷却水由两个日处理能力为14吨的冷却塔供给.每月按27天计，冷却水月供给量为14×27=378吨.每月各类产品冷却水处理量见表8-3。
表1—3 各类产品试验耗电量与冷却水处理量根据以往的经验和统计报表显示第一类产品和第二类产品每月最多试验台数分别为6台和4台，第三类和第四类产品则每月至少需分别安排8台和10台。
GK电子产品运筹学案例
得出结果不满足要求，从松弛变量中可以看 出不满足约束条件3、4、5、6；分析得出可 能若要满足生产存储需求，需要增大资源量。 于是在约束条件3、4、5、6的右端分别加入 对应的松弛变量2666,210，226，12134 ， 又考虑到库存资源，设备资源是共用的，所 以实际情况下约束条件3,6，9均增加12500； 约束条件5,8增加226重新得到方程后计算机 求解得到
设Xij——i型号产品j期的生产量； Sij——i型号产品j期的存储量； V1j——j期产品生产量相对上期的增长量； V2j——j期产品生产量相对上期的减少量
分 析
成本分析：GK公司的总成本，可 分为生产成本、库存成本和生产 力改变成本三种，这三种成本构 成数学模型中的目标函数。
约束条件分析：GK公司生产需要受到劳 动力资源、设备资源、库存资源的限制； 同时也需要满足这一期生产力减去上期 的生产力等于生产力改变的量，若再乘 与增加或减少的单位生产力成本，则为 生产力改变的总成本；生产与库存限制， 上期的库存加上这期的生产等于这期的 库存。
约束条件： 0.1X11+0.08X21<=400 0.05x11+0.07x21<=300 2x11+3x21<=10000 0.1x12+0.08x22<=500 0.05x12+0.07x22<=300 2x12+3x22<=10000 0.1x13+0.08x23<=600 0.05x13+0.07x23<=300 2x13+3x23<=10000 s10=500 s10+x11-1000=s11 s11+x12-3000=s12 s12+x13-5000=400 s20=200 s20+x21-1000=s21 s21+x22-5000=s22 s22+x23-3000=200 x11-1500+x21-1000=z11v11-z21v21 x12-x11+x22-x21=z12v12-z22v22 x13-x12+x23-x22=z13v13-z23v23 x11、x12……v22、v23>=0且为整数 zij=0或1(i=1,2;j=1,2,3)
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WORD资料下载可编辑《数据模型与决策》电器公司成产计划案例分析报告工商管理学院MBA学习中心班级：2017级MBA全日制1班******学号：**********电器公司产品计划1 案例描述1）问题背景某公司从事电脑配件的生产销售业务，主要产品的市场需求和市场价格如表1所示。
表1 产品市场需求及价格产品电源线硬盘线软盘线打印机线CD线最低销售数量200000 70000 45000 30000 35000单价 6.5 15.3 12.2 14.5 3.2 单位产品生产需要的成品材料或元件如表2所示。
表2 单位产品生产需要的成品材料或元件成品材料或元件单位主要产品电源线硬盘线软盘线打印机线CD线塑料包皮克60 120 80 100 20 1#铜芯线克120 180 160 150 60 2#铜芯线克—30 20 30 10 触头个 4 48 36 48 8 塑胶卡壳克10 40 30 40 5 合金插头根 4 48 36 48 8 合金螺丝根——— 4 —各种产品单位成品材料（或元件）所需要的原材料情况如表3所示。
表3 单位成品材料（或元件）生产需要的原材料情况成品材料或元件单位原材料（克）塑胶粒铜清洗剂焊丝金精钢塑料包皮克 1.0012 0.051#铜芯线克 1.0125 0.0062#铜芯线克 1.0082 0.004触头个0.002 0.012 0.0005 0.15 塑胶卡壳克 1.005 0.002合金插头根0.025 0.005 0.005 2.05 合金螺丝根0.215 0.125 25.1产品生产需经过冲压、成型、清洗、组装、喷漆和包装6道工序，各种产品没单位生产加工工时占用情况如表4所示。
表4 单位产品生产加工工时占用情况（分钟）工序电源线硬盘线软盘线打印机线CD线冲压0. 0.365 0.28 0.38 0.45成型0.05 0.125 0.105 0.16 0.02清洗0.24 0.275 0.25 0.26 0.12组装0.152 0.125 0.105 0.185 0.喷漆0.062 0.1025 0.0985 0.0855 0.025包装0.05 0. 0. 0.06 0.025由于设备及人力等因素影响，各工序可利用的工时数量和单位工时的费用情况如表5所示。
受进口、市场供应能力、运输能力等限制，各种如表6所示。
表6 原材料供应量及市场价格原材料塑胶粒铜清洗剂焊丝金精钢单位kg kg kg kg g kg 原材料供应量限制36500 60000 1800 300 4000 21000原材料单价（元） 3.78 18.5 7.4 6.45 95.2 2.18请为该公司制定合理的生产计划，使经济效益最大。
并进行以下分析（不限于此）：1）增加原材料供应量能否提高企业收益？2）增加加工工时能否提高企业收益？2建模分析及模型求解2.1问题分析与定位基于问题的背景描述该问题可以理解为：电器公司使用塑胶粒、铜等原材料生产电源线、硬盘线等电脑配件，在满足最低销售量，满足各工序可用工时，满足原材料供应量的要群殴求下，设计一种方案，使得获得的效益最高。
模型选择：线性规划，求获得利润最高的最优解。
2.2变量设计整个电脑配件的生产需要经过2个生产过程。
1.过程1：塑胶粒等原材料加工成塑料包皮等成品材料或元件；2.过程2：塑料包皮等成品材料或元件，加工成电脑配件的主要产品。
根据表2 单位产品生产需要的成品材料或元件及表3 单位成品材料（或元件）生产需要的原材料情况，得到如下图所示的单位产品生产所需要的元材料情况。
错误！无效。
基于生产流程，设计相关变量如下：Z：代表满足要求的最高利润；x1：代表生产电源线的数量；x2：代表生产硬盘线的数量；x3：代表生产软盘线的数量；x4：代表生产打印机线的数量；x5：代表生产CD线的数量；2.3 目标函数已知：利润=收入—成本收入来自电脑配件的销售业务，已知产品的需求及价格，所以收入可表示为：6.5*x1+15.3*x2+12.2*x3+14.5*x4+3.2*x5成本来自两部分：一部分是生产过程中的6道工序，单位工时的费用；一部分是：购买原材料所需费用。
工序成本：1）冲压：3.25/60*（0.*x1+0.365*x2+0.28*x3+0.38*x4+0.45*x5）2）成型：4/60*（0.05*x1+0.125*x2+0.105*x3+0.16*x4+0.02*x5）3）清洗：2.57/60*（0.24*x1+0.275*x2+0.25*x3+0.26*x4+0.12*x5）4）组装：2.85/60*（0.152*x1+0.125*x2+0.105*x3+0.185*x4+0.*x5）5）喷漆：2.9/60*（0.062*x1+0.1025*x2+0.0985*x3+0.0855*x4+0.025*x5）6）包装：2.8/60*（0.05*x1+0.*x2+0.*x3+0.06*x4+0.025*x5）整理为：0.*x1+0.054*x2+0.*x3+0.*x4+0.*x5原材料成本：1）塑胶粒：3.78/1000*（70.122*x1+160.344*x2+110.246*x3+140.32*x4+25.049*x5）2）铜：18.5/1000*（121.6*x1+213.696*x2+183.064*x3+184.181*x4+71.032*x5）3）清洗剂：7.4/1000*（3.768*x1+7.616*x2+5.352*x3+6.936*x4+1.466*x5）4）焊丝：6.45/1000*（0.068*x1+0.816*x2+0.612*x3+0.816*x4+0.136*x5）5）金：95.2*（0.002*x1+0.*x2+0.018*x3+0.*x4+0.004*x5）6）精钢：2.18/1000*（8.8*x1+105.6*x2+79.2*x3+206*x4+17.6*x5）整理为：2.752*x1+7.136*x2+5.733*x2+6.728*x2+1.839*x2则目标函数可表示为：Z=收入-工序时间成本-原材料成本整理后可得：Z= 3.715*x1+8.109*x2+6.420*x3+7.712*x4+1.323*x52.4约束条件1)需要满足产品市场的最低销售数量：电源线：x1>=200000硬盘线：x2>=70000软盘线：x3>=45000打印机线：x4>=30000CD线：x5>=350002)产品生产过程中需要经过6道工序，每道工序有工时限制：冲压：0.*x1+0.365*x2+0.28*x3+0.38*x4+0.45*x5<=1350*60成型：0.05*x1+0.125*x2+0.105*x3+0.16*x4+0.02*x5<=600*60清洗：0.24*x1+0.275*x2+0.25*x3+0.26*x4+0.12*x5<=1800*60组装：0.152*x1+0.125*x2+0.105*x3+0.185*x4+0.*x5<=1000*60喷漆：0.062*x1+0.1025*x2+0.0985*x3+0.0855*x4+0.025*x5<=650*60包装：0.05*x1+0.*x2+0.*x3+0.06*x4+0.025*x5<=500*603)原材料供应量限制：塑胶粒： 70.122*x1+160.344*x2+110.246*x3+140.32*x4+25.049*x5<=36500*1000 铜： 121.6*x1+213.696*x2+183.064*x3+184.181*x4+71.032*x5<=60000*1000清洗剂： 3.768*x1+7.616*x2+5.352*x3+6.936*x4+1.466*x5<=1800*1000焊丝： 0.068*x1+0.816*x2+0.612*x3+0.816*x4+0.136*x5<=300*1000金： 0.002*x1+0.*x2+0.018*x3+0.*x4+0.004*x5<=4000精钢： 8.8*x1+105.6*x2+79.2*x3+206*x4+17.6*x5<=21000*10002.5模型建立根据上述条件，整理之后的线性规划模型如下：Max Z= 3.716*x1+8.109*x2+6.420*x3+7.712*x4+1.323*x5S.t. 0.*x1+0.365*x2+0.28*x3+0.38*x4+0.45*x5<=1350*600.05*x1+0.125*x2+0.105*x3+0.16*x4+0.02*x5<=600*600.24*x1+0.275*x2+0.25*x3+0.26*x4+0.12*x5<=1800*600.152*x1+0.125*x2+0.105*x3+0.185*x4+0.*x5<=1000*600.062*x1+0.1025*x2+0.0985*x3+0.0855*x4+0.025*x5<=650*600.05*x1+0.*x2+0.*x3+0.06*x4+0.025*x5<=500*6070.122*x1+160.344*x2+110.246*x3+140.32*x4+25.049*x5<=36500*1000121.6*x1+213.696*x2+183.064*x3+184.181*x4+71.032*x5<=60000*10003.768*x1+7.616*x2+5.352*x3+6.936*x4+1.466*x5<=1800*10000.068*x1+0.816*x2+0.612*x3+0.816*x4+0.136*x5<=300*10000.002*x1+0.*x2+0.018*x3+0.*x4+0.004*x5<=40008.8*x1+105.6*x2+79.2*x3+206*x4+17.6*x5<=21000*1000x1>=20000x2>=70000x3>=45000x4>=30000x5>=35000 2.6模型求解录入数据：模型求解：3综合分析1)由模型结果可知：在满足各工序及原材料的要求下，可获得的最大利润为：1,820,562元。
2)在利润最高的情况下，电源线、硬盘线、软盘线、打印机线、CD线各生产数量：184,706、70000、450000、30000、35000。
3)从模型结果上看，在最优解的情况下，原材料的供应量还有剩余，且允许的最大值为正无穷，故增加原材料的供应量，不会影响最优基，即不会提高企业收益4)从模型结果上看，生产过程中的冲压技术为稀缺资源，存在影子价格，影子价格为43.7176。