优化建模案例

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数学建模案例之多变量无约束最优化

数学建模案例之多变量无约束最优化

数学建模案例之多变量无约束最优化多变量无约束最优化问题是指在变量间没有限制条件的情况下,求解目标函数的最优值。

这类问题在数学建模中非常常见,实际应用非常广泛。

下面以一个实际案例说明多变量无约束最优化的建模过程。

假设地有几个旅游景点,现在需要制定一个旅游路线,使得游客的游玩时间最长,同时经济成本最低。

已知每个旅游景点之间的距离和游玩时间,以及游客每次游玩每公里所需的成本。

目标是找到一条旅游路线,使得游客在游览所有景点后,花费的经济成本最少。

首先,我们需要定义问题的数学模型。

假设有n个旅游景点,用x1, x2, ..., xn表示每个景点的游玩时间(单位:小时),用dij表示第i个景点和第j个景点之间的距离(单位:公里),用c表示游客游玩每公里所需的成本。

为了定义问题的数学模型,我们需要明确如下几个关键部分:1. 决策变量:定义一个n维向量X,其中每一个分量xi表示游客在第i个景点的游玩时间。

2. 目标函数:定义一个目标函数f(X),表示游客花费的经济成本。

在本例中,目标函数可以定义为:f(X) = ∑dij * xi * c。

3.约束条件:由于是无约束最优化问题,这里没有额外的约束条件。

有了以上几个关键部分,我们可以将问题的数学模型表达为如下形式:最小化:f(X) = ∑dij * xi * c其中,i=1,2,...,n下一步是求解这个最优化问题。

可以使用各种数值优化算法,比如梯度下降法、牛顿法、遗传算法等。

具体的求解过程会涉及到算法的具体细节,这里不再详述。

最后,根据求解结果,我们可以得到游玩时间最长且经济成本最低的旅游路线。

这条路线就是我们需要制定的旅游路线。

总结起来,多变量无约束最优化问题在数学建模中的应用非常广泛。

通过定义合适的决策变量、目标函数和约束条件,可以将实际问题转化为数学模型,并通过数值优化算法求解这个模型,得到最优解。

在实际应用中,对于复杂的问题,可能需要结合多种算法和技巧来求解。

1优化建模案例

1优化建模案例


利用MATLAB软件,我们将数据画成等势图和三维视 图,可以看出: 1.从起点到居民点须经过一条小谷,雨季形成溪流。 2.从居民点到矿区,有一山峰阻挡,且高度很高, 坡度很陡。 因此,设置控制点: A0 :起始点(0,800) A1 :峡谷西岸(待定) A2 :峡谷东岸(待定)
min

k 0
N 1
A0 AN R ( A0 AN )
min
{cost( Ak Ak 1 )}

k 0
N 1
Ak Ak 1R ( Ak Ak 1 )
min
{length( Ak Ak 1 )}


由上式,我们可以分段讨论,可在整条路上取几个 N 控制点{ Ai }i 0。设定T (k ) T ( Ak Ak 1 ) 与 Ak Ak 1 的具体 线路无关。控制点 Ai 的选择是根据具体情况分析得 到的。 对本题,考虑到桥梁和隧道成本远高于一般公路, 因此在线路设计时往往为节省成本而让一般公路多 绕几个弯。
山口湖
公路起 点
山谷
居民点
工程种类 工程成本(元/m)
一般路段 300
桥梁 2000
隧道
对坡度α的限制
α<0.125
α=0
α<0.100


A0 AN R ( A0 AN )
min
{cost( A0 AN )}
{ cost( Ak Ak 1 )}
k 0 N 1

A0 AN R ( A0 AN )
P5
l4
P4
l3
P3 P0
l5
P6
l6
ain
l2

优化建模实例1

优化建模实例1

10x c( x ) 1000 8 x 3000 6 x
(0 x 500) (500 x 1000) (1000 x 1500)
(1)
设原油A用于生产甲、乙两种汽油的数量分别为x11和x12(吨), 原油B用于生产甲、乙两种汽油的数量分别为x21和x22(吨), 则总的收入为4.8(x11+x21)+5.6(x12+x22)(千元)。 于是本例的目标函数(利润)为
(12)
此外,x1,x2,x3的取值范围是
0 x1 , x2 , x3 500
(13)
由于有非线性约束(11),(12),(3)~(13)构成非线性 规划模型。LINGO程序:
Model: Max= 4.8*x11 + 4.8*x21 + 5.6*x12 + 5.6*x22 - 10*x1 - 8*x2 - 6*x3; x11+x12 < x + 500; x21+x22 < 1000; 0.5*x11 - 0.5*x21 > 0; 0.4*x12 - 0.6*x22 > 0; x=x1+x2+x3; (x1 - 500) * x2=0; (x2 - 500) * x3=0; @bnd(0,x1, 500); @bnd(0,x2, 500); @bnd(0,x3,500); end
第2种解法 直接处理分段线性函数c(x)。 (1)式表示的函数c(x)如图5-1。
c( x)
12000 9000 5000
0
500
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
1000
1500
x
分段线性函数c(x)图形 可以用@if函数来解决

数学建模中的优化算法应用实例

数学建模中的优化算法应用实例

数学建模中的优化算法应用实例数学建模是一种有效的解决实际问题的方法,而优化算法则是数学建模中不可或缺的工具之一。

优化算法能够寻找最优解,最大化或最小化某个目标函数,有着广泛的应用领域。

本文将介绍数学建模中的几个优化算法应用实例,以展示其在实际问题中的作用和价值。

一、车辆路径规划优化在实际的物流配送领域中,如何合理地规划车辆路径,使得总运输成本最小、配送效率最高,是一个关键问题。

优化算法在车辆路径规划中起到了至关重要的作用。

通过建立数学模型,基于某个目标函数(如最小化总运输成本),可以采用遗传算法、模拟退火算法等优化算法,快速找到最优解,从而提高物流配送的效率和效益。

二、资源分配优化在资源分配问题中,常常需要考虑到各种限制条件,如最大化利润、最小化生产成本等。

优化算法能够帮助决策者在有限的资源下做出最优的分配决策。

例如,对于生产调度问题,可以利用线性规划等优化算法,将生产计划与订单需求进行匹配,使得生产成本最小化、交货期最短化。

三、供应链优化供应链管理中的优化问题也是实际应用中的重点关注点之一。

通过数学建模和优化算法,可以实现供应链中物流、库存、订单等多个环节的优化。

例如,在供应链网络设计中,可以使用整数规划算法来寻找最优仓储和配送中心的位置,从而降低总运输成本;在需求预测和库存管理中,可以利用模拟退火算法等优化算法,提高供应链的响应速度和利润率。

四、机器学习模型参数优化在机器学习领域,模型参数的选择对模型的性能和准确性有着重要的影响。

通过建立数学模型,可以将模型参数优化问题转化为参数寻优问题,进而采用优化算法求得最优参数。

例如,在神经网络的训练过程中,可以利用遗传算法、粒子群优化算法等进行参数调整,提高模型的预测准确性和泛化能力。

五、能源系统优化能源系统的优化是实现可持续发展的重要方向之一。

通过优化算法,可以针对能源系统进行容量规划、发电机组简化和能源分配等问题的优化。

例如,在微电网系统优化中,可以利用整数规划等算法,实现可再生能源与传统能源的协同供电,最大化清洁能源的利用率。

3.数学建模之优化模型实例[1]

3.数学建模之优化模型实例[1]

即按照模式1、2、3分别切割10、10、8根原料钢管,使用 原料钢管总根数为28根。第一种切割模式下一根原料钢管 切割成3根4米钢管和1根6米钢管;第二种切割模式下一根 原料钢管切割成2根4米钢管、1根5米钢管和1根6米钢管; 第三种切割模式下一根原料钢管切割成2根8米钢管。 如果充分利用LINGO建模语言的能力,使用集合和属性 的概念,可以编写以下LINGO程序,这种方法更具有一 般的通用性,并有利于输入更大规模的下料问题的优化模 型:
优化建模
模型建立 决策变量 由于不同切割模式不能超过3种,可以用xi 表 示按照第i种模式(i=1, 2, 3)切割的原料钢管的根数, 显然它们应当是非负整数。设所使用的第i种切割模式 下每根原料钢管生产4米长、5米长、6米长和8米长的 钢管数量分别为r1i, r2i, r3i, r4i(非负整数)。 决策目标 以切割原料钢管的总根数最少为目标,即目标为
优化建模
问题1)的求解
问题分析 首先,应当确定哪些切割模式是可行的。 所谓一个切割模式,是指按照客户需要在原料钢管上 安排切割的一种组合。例如,我们可以将19米长的钢 管切割成3根4米长的钢管,余料为7米显然,可行的 切割模式是很多的。 其次,应当确定哪些切割模式是合理的。通常假设一 个合理的切割模式的余料不应该大于或等于客户需 要的钢管的最小尺寸。在这种合理性假设下,切割 模式一共有7种,如表1所示。
Reduced Cost 1.000000 1.000000 1.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000
优化建模

数学建模 优化建模实例1

数学建模 优化建模实例1
Max z = 4.8( x11 + x21 ) + 5.6( x12 + x22 ) − (10 x1 + 8 x2 + 6 x3 )
(10)
应该注意到,只有当以 千元 千元/吨的价格购买 应该注意到,只有当以10千元 吨的价格购买 x1=500(吨)时,才能以8千元 吨的价格购买x2 ( 才能以 千元/吨的价格购买 千元 吨的价格购买 ),这个条件可以表示为 (>0),这个条件可以表示为 ),
§5.1.2建立模型 5.1.2建立模型
问题分析 安排原油采购、加工的目标是利润最大, 安排原油采购、加工的目标是利润最大,题目中给 出的是两种汽油的售价和原油A的采购价, 出的是两种汽油的售价和原油A的采购价,利润为 销售汽油的收入与购买原油A的支出之差。 销售汽油的收入与购买原油A的支出之差。这里的 难点在于原油A的采购价与购买量的关系比较复杂, 难点在于原油A的采购价与购买量的关系比较复杂, 是分段函数关系,能否及如何用线性规划、 是分段函数关系,能否及如何用线性规划、整数规 划模型加以处理是关键所在。 划模型加以处理是关键所在。
( x1 − 500) x 2 = 0
(11)
同理,只有当以8千元/ =500( 同理,只有当以8千元/吨的价格购买x2=500(吨)时, >0), ),于是 才能以6千元/ 才能以6千元/吨的价格购买x3(>0),于是
( x 2 − 500) x3 = 0
(12)
此外, 此外,x1,x2,x3的取值范围是
优化问题实例
• 例 某公司用两种原油(A和B)混合加工成两种汽 某公司用两种原油( 甲和乙)。 )。甲 乙两种汽油含原油A 油(甲和乙)。甲、乙两种汽油含原油A的最低比 例分别为50% 60%,每吨售价分别为4800 50%和 4800元和 例分别为50%和60%,每吨售价分别为4800元和 5600元 该公司现有原油A 的库存量分别为500 5600元。该公司现有原油A和B的库存量分别为500 吨和1000 1000吨 还可以从市场上买到不超过1500 1500吨 吨和1000吨,还可以从市场上买到不超过1500吨 的原油A 原油A的市场价为:购买量不超过500 500吨 的原油A。原油A的市场价为:购买量不超过500吨 时的单价为10000 10000元 购买量超过500 500吨但不超 时的单价为10000元/吨;购买量超过500吨但不超 1000吨时 超过500吨的部分8000 吨时, 500吨的部分8000元 过1000吨时,超过500吨的部分8000元/吨;购买 量超过1000吨时,超过1000吨的部分6000 1000吨时 1000吨的部分6000元 量超过1000吨时,超过1000吨的部分6000元/吨。 该公司应如何安排原油的采购和加工。 该公司应如何安排原油的采购和加工。

数学建模案例之多变量最优化

数学建模案例之多变量最优化

数学建模案例之多变量无约束最优化问题1[1]:某家液晶电视机制造商计划推出两种产品:一种47英寸液晶电视机,制造商建议零售价每台7900元。

另一种42英寸液晶电视机,零售价6500元。

公司付出的成本为47英寸液晶电视机每台4500元,42英寸液晶电视机每台3800元,再加上3200000元的固定成本。

在竞争的销售市场中,每年售出的液晶电视机数量会影响液晶电视机的平均售。

据估计,对每种类型的电视,每多售出一台,平均销售价格会下降0.08元。

而且47英寸液晶电视机的销售量会影响42英寸液晶电视机的销售,反之也是如此。

据估计,每售出一台47英寸液晶电视机,42英寸的液晶电视机平均售价会下降0.024元,而每售出一台42英寸的液晶电视机,47英寸液晶电视机的平均售价会下降0.032元。

问:(1)问每种电视应该各生产多少台,使总利润最大?(2)对你在(1)中求出的结果讨论42英寸液晶电视机的价格弹性系数的灵敏性。

1.问题分析、假设与符号说明这里涉及较多的变量:s:47英寸液晶电视机的售出数量(台);t:42英寸液晶电视机的售出数量(台);p:47英寸液晶电视机的售出价格(元/台);q:42英寸液晶电视机的售出价格(元/台);C:生产液晶电视机的成本(元);R:液晶电视机销售的收入(元);P:液晶电视机销售的利润(元)这里涉及的常量有:两种液晶电视机的初始定价分别为:339元和399元,成本分别为:195元和225元;每种液晶电视机每多销售一台,平均售价下降系数a=0.01元(称为价格弹性系数);两种液晶电视机之间的销售相互影响系数分别为0.04元和0.03元;固定成本400000元。

变量之间的相互关系确定:假设1:对每种类型的液晶电视机,每多售出一台,平均销售价格会下降1元。

假设2:据估计,每售出一台42英寸液晶电视机,47英寸的液晶电视机平均售价会下降0.3元,而每售出一台47英寸的液晶电视机,42英寸液晶电视机的平均售价会下降0.4元。

数学建模示例2优化

数学建模示例2优化

由此求出第五年末该部门所拥有的资金的本利总额为:143750 元,即部门赢利 43.75% 。 例8 :工程上马的决策问题,某部门三年内有四项工程可以考 虑上马,每项工程的期望收益和年度费用(千元)如下表所示: 假定每一项已选定的工程要在三年内完成,是确定应该上马哪 些工程,方能使该部门可能的期望收益最大。 工 程 费 用 第1年 5 4 3 8 18 第2年 1 7 9 6 22 第3年 8 10 2 10 24
求解:
例6:空气污染管理问题。 :空气污染管理问题。 诺利公司为当地的主要钢铁厂家之一,公司为钢城的繁荣 与发展作出了一定的贡献。但现在情况有所改变,由于钢厂对
数学建模示例------郭洪奇 得: ( x1 , x 2 , x 3 , x 4 , x 5 , x 6 ) = (1, 0.623, 0.343, 1, 0.048, 1) 工程造价为:
L = 1 × 8 + 0.623 × 10 + 0.343 × 7 + 1 × 6 + 0.048 × 11 + 1 × 9 = 32.159 (百万元 )
21
Max z = 1.15 x 4 A + 1.40 x 2 C + 1.25 x3 B + 1.06 x 5 D
若问题的最优解 3215.9 万元未超过公司所能承受的底限, 则该治污工程可上马,否则得另谋它法。 例 7:连续投资问题。 :连续投资问题。 某部门在今后五年内考虑给下列项目投资,已知如下条件: 项目 A,从第一年到第四年每年年初均需投资,并于次年 末回收本利 115%; 项目 B,第三年初需要投资,到第五年末回收本利 125%, 但规定最大投资额不超过 4 万元; 但规定最大投资额不超过 3 万元; 项目 D,五年内每年初可购买公债,于当年末归还,可获 利息 6%。 该部门现有资金 10 万元,问应如何确定给这些项目每年 的投资额,使到第五年末部门所拥有的资金的本利总额最大。 假设与分析:这是一个连续投资问题,能否定义好决策变量, 并使之满足线性关系,是能否用线性规划方法求最优解的关 键。 我们用
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民点
工程种类 工程成本(元/m)
一般路段 300
桥梁 2000
隧道
对坡度α的限制
α<0.125
α=0
α<0.100
A →AN∈R( A →AN ) 0 0
min
min
{cost(A →AN )} 0
{∑ cost( Ak → Ak +1 )}
k =0 N −1
=
A0 → AN ∈R ( A0 → AN )
3.隧道位置的选择 由于隧道的成本很高,且长度超过300m后成本增长一倍,因此 最好能选择长度小于300m的隧道。从等势图上可以看出,x=44 00处的山峰特别尖,在这里修隧道可能实现这一点,因此以下 计算中固定隧道位置的横坐标x=4400. 想让隧道的长度小于300m,需将路修到一定高度,如图所示, 对水平隧道 300 × 650
利用MATLAB软件,我们将数据画成等势图和三维视 图,可以看出: 1.从起点到居民点须经过一条小谷,雨季形成溪流。 2.从居民点到矿区,有一山峰阻挡,且高度很高, 坡度很陡。 因此,设置控制点: A0 :起始点(0,800) A1 :峡谷西岸(待定) A2 :峡谷东岸(待定)
A3 :居民点(4000,2000)
i j
0 1 2
n
n−1
n
如图,设 ain 位于矩形1和2的棱上,除 ain 所在棱外 的6条棱记为 l1 ~ l6 ,不妨设 ain 与 Aj 的连线交某棱 于 P0 点。可由假设1认为P3 , P4 间是直线。由此求出 P0 点的高度,从而求出 ai → P0 的坡度,设为α 0 。
n
Aj
P5
n +1
0
n
n
n
n
n
0
0
( y0 − y2 ) z1 + ( y1 − y0 ) z2 − z = γ × 0.125 2 2 [( x0 − xn ) + ( y0 − yn ) ]
z1 , z2 是( x1 , y1 ), ( x2 , y2 ) 点的高度,z是点ain 的高度。
1, α > 0.125 γ = −1, α < −0.125 (主要是考虑上下坡问题)
哈尔滨理工大学应用数学系
优化建模案例一:逢山开路 优化建模案例二:钻井布局 优化建模案例三:钢管订购和运输
优化建模案例一:逢山开路 优化建模案例二:钻井布局 优化建模案例三:钢管订购和运输
问题陈述 符号系统 问题分析 模型假设 模型一 模型二 模型三 讨论及优缺点
1) 试给出一种线路设计方案, 包括原理、方法及 比较精确的线路位置(含桥梁、隧道), 并估算该方 案的总成本. 2) 如果居民点改为3600≤x≤4000, 2000≤y≤240 0的居民区, 公路只须经过居民区即可, 那么你的 方案有什么改变.
Z C = 1500 −
即使有坡度,隧道高度也不能低于1240m,对于矿区,高度132 0m可以实现这一点。对于居民区,高度950m,上升到这个高度 相当困难。本模型采取了迂回绕道的方法达到爬高的目的,显 然这样做省下的成本远大于多修公路的成本。
650 400 × (1 + ) 600
= 1266
模型的实现 上机算出两种方案 方案一:路径总长度10.685km,总费用3704.6千元。 方案二:路径总长度10.802km,总费用4266.0千元 模型的不足 1.对地貌假设的范围,由地貌假设,每个单元矩形 近似平面,这在山两侧不成立,会影响桥的位置 2.采用迂回绕道的方法虽然最后隧道符合要求,但 拐弯过于尖锐,实际需改进。
4
4.为了得到精确结果,采用软件逐点计算,结果如 下
模型三是在模型二的基础上改进而成。 1.模型三仍采用局部优化,逐步定线的方法。 2.在河谷和山脊附近的地貌假设不合理,如 x ∈ [2800,3200], y ∈ [1200,1600] 这个区域四个顶点高 度分别为1300,700,1040,900,则(1300+900)/2(1040+700)/2=230,对这么大的差值仍将该矩形视 为平面,显然不太合理。 考虑到实际情况,可以将这类矩形近似成两个三角 平面,其公共边是地表的一条凸出或者下陷的线。 这要通过三维视图判断哪条对角线是公共边。
=∑
k =0
N −1
A0 → AN ∈R ( A0 → AN )
min
{cost( Ak → Ak +1 )}
=∑
k =0
N −1
Ak → Ak +1∈R ( Ak → Ak +1 )
min
{length( Ak → Ak +1 )}
由上式,我们可以分段讨论,可在整条路上取几个 { Ai }iN 0。设定T (k ) = T ( Ak → Ak +1 ) 与 Ak → Ak +1 的具体 控制点 = 线路无关。控制点 Ai 的选择是根据具体情况分析得 到的。 对本题,考虑到桥梁和隧道成本远高于一般公路, 因此在线路设计时往往为节省成本而让一般公路多 绕几个弯。
注: 这一方案直观、简便。缺点首先是不精确, 只能得到大概的路线,其次在坡度变化大 的地方需要等势线足够密(即 ∆h 足够小) 才能实现。
1.道路的选择(一般公路) 两个控制点之间,如何选择合适道路使长度短而坡 度满足要求,是决定成本的重要条件,也就是怎样 实现区域优化,这里选择了逐步定线的方法,原理 与模型一有相似之处。 a 先将A → A 分 ai → ai → ai → ... 若干段, in 是位于某 a 单元矩形边上的点,i → ai 是直线段,坡度小于或 等于a的最大值且方向尽可能地靠向 ai → Aj 的直线 方向。
1.地貌假设:
假设题目提供的数据是精确和充分的。在四个相邻数据点间的 单位矩形内没有太大起伏。如果两条对角线两端数据的均值的 差远小于矩形边长,则可以近似认为该矩形为平面。
2.路线假设
1)只考虑公路为一几何线而不计其宽度,忽略横向坡度对宽度 的限制。 2)设计路线时,暂不考虑路线急转弯角度、缓急的限制 3)不考虑地质情况及气候条件等的影响
l4
P4
l3
P3 P0
l5
P6
l6
ain
l2
P 1
l1
P2
当 | α 0 |< 0.125 时,取 ai 为 P0 。 当 | α |> 0.125 时,再在 P0 附近棱上找 P′ ,使ai 对 P′ 的 坡度正好为0.125,且 ai → P′ 与 ai → Aj 的角度偏差 最小。设 ( x1 , y1 ), ( x2 , y2 ) 为靠近 ai → Aj 的一条棱,且这 两点中对应 ai 的坡度一个大于0.125,一个小于 0.125,那么可以知道该棱上必可找到坡度等于 0.125的点。设该点为( x , y ) 。 不妨设 x0 = x1 = x2 y0 由方程:
3.裕量假设
1)不妨假设溪流宽度已经留有桥梁高于水面的余地 2)坡度的上限也包含裕量
4.环境假设
1)假设该地区内无原公路可利用 2)新修公路应限于所给区域内
简单,只用于确定两个控制点间的最短路径。从等 势图上可以看出,两点间的坡度为高度差除以两点 间的距离。设起始点高 h0 ,等高线间高度差为∆h, 若以起始点为中心,∆h为半径作圆弧,交 h0 + ∆h 和 α h0 − ∆h 对应的等高线于A,B两点,则这两点间圆弧 上个点的高度 h′ 满足 h0 + ∆h ≥ h′ ≥ h0 − ∆h ,则从起始 点到这些点的坡度小于α 0 ,可从这些点中选取某点 为第一步的终点,例如想尽量爬高时选 h0 + ∆h 的点。
2.山谷溪流的处理和桥梁 从图和表中可以看出,谷底是直线的,谷的两侧基 本也是对称的,可以由此算出雨量最大的液面界限: 谷底方程:x + y = 4800(2400 ≤ x ≤ 4800) 西岸方程:4800 − x − y = 2 ω ( x − y + 4800 )(2400 ≤ x ≤ 4800) 2 2 东岸方程: + y − 4800 = 2 ω ( x − y + 4800 )(2400 ≤ x ≤ 4800) x
矿区
↑ 北 _______________________________________________________________________________ 4800┃1350 1370 1390 1400 1410 960 940 880 800 690 570 430 290 210 15 4400┃1370 1390 1410 1430 1440 1140 1110 1050 950 820 690 540 380 300 21 4000┃1380 1410 1430 1450 1470 1320 1280 1200 1080 940 780 620 460 370 35 3600┃1420 1430 1450 1480 1500 1550 1510 1430 1300 1200 980 850 750 550 50 3200┃1430 1450 1460 1500 1550 1600 1550 1600 1600 1600 1550 1500 1500 1550 155 2800┃ 950 1190 1370 1500 1200 1100 1550 1600 1550 1380 1070 900 1050 1150 120 2400┃ 910 1090 1270 1500 1200 1100 1350 1450 1200 1150 1010 880 1000 1050 110 2000┃ 880 1060 1230 1390 1500 1500 1400 900 1100 1060 950 870 900 930 95 1600┃ 830 980 1180 1320 1450 1420 1400 1300 700 900 850 840 380 780 75 1200┃ 740 880 1080 1130 1250 1280 1230 1040 900 500 700 780 750 650 55 800 ┃ 650 760 880 970 1020 1050 1020 830 800 700 300 500 550 480 35 400 ┃ 510 620 730 800 850 870 850 780 720 650 500 200 300 350 32 0 ┃ 730 470 550 600 670 690 670 620 580 450 400 300 100 150 25 ____┃_________________________________________________________________________ y/x ┃ 0 400 800 1200 1600 2000 2400 2800 3200 3600 4000 4400 4800 5200 560
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