奶制品的生产与销售 数学模型
基于核心素养的数学建模课程的案例研究——以奶制品的生产与销售模型为例

基于核心素养的数学建模课程的案例研究*———以奶制品的生产与销售模型为例王天松俞芳(昌吉学院数学系新疆昌吉831100)摘要:数学建模课程是高校数学专业的基础课程之一,本文以奶制品的生产与销售模型教学设计为例,从教材分析、学情分析、教学目标、教学重难点、教学方法、教学过程等六个方面介绍数学建模课程的教学案例,最后针对案例给出相应的案例反思。
关键词:数学建模;教学案例;模型;反思中图分类号:G642文献标识码:A文章编号:1672-1578(2021)01-0001-03随着我国教育改革的不断发展,核心素养理念在高校教育改革中的地位愈显突出,逐渐成为目前高校教育改革的一项新的要求。
《数学建模》课程的开设和数学建模竞赛的开展促进了高校数学的教学教改,对学生综合素质的提高起到了积极、有效的作用[1-2]。
本文以奶制品的生产与销售模型教学设计为例,从教材分析、学情分析、教学目标、教学重难点、教学方法、教学过程等六个方面介绍数学建模课程的教学设计,最后针对案例给出相应的案例反思[3-5]。
1奶制品的生产与销售模型的教学设计1.1教材分析数学建模是高校数学专业重要的一门专业课程,通过这门课程的学习,应使学生获得数学建模的系统知识、数学思想与思维方法。
对于数学专业学生深刻理解和灵活使用数学知识解决实际问题至关重要,其内容是初步进行科学研究的重要工具,在金融、经济、社会科学等方面有着广泛的应用。
事实上,本课程是学生进行毕业论文写作及科研的阶梯,也为深入理解高等数学打下必要的基础。
本节内容选自姜启源版《数学模型》第四章第一节奶制品的生产与销售,是数学规划模型章节中的第一讲,主要是通过分析两个实际问题讲解线性规划模型(简称LP模型)的建模方法和利用LINGO的求解方法。
这节内容将为后面的模型探索打下坚实的基础,同时为了解LINGO软件的使用提供很好的平台,因此本节内容在该章节中具有重要的地位。
1.2学情分析数学系大四的学生具有一定的数学理论基础,而且具备一定的思维能力、逻辑能力以及综合运用知识的能力。
奶制品生产计划

奶制品生产计划问题分析通过制定生产计划,从而获得最大利润。
一.基本模型1.决策变量:设每周用x桶牛奶,出售x1公斤A1,x2公斤A2,x5公斤B1,x6公斤B2。
其中,是用x3公斤A1加工成x5公斤B1,x4公斤A2加工成x6公斤B2。
2.目标函数:设每周获利z元,销售收入为:30x5+20x6+10x1+9x2;原料牛奶及加工费支出为:15x+4x3+3x4;所以获利 z=30x5+20x6+10x1+9x2-(15x+4x3+3x4)。
3.约束条件:劳动时间:每周将牛奶加工成A1,A2的时间是15x,将A1加工成B1的时间是12x3,将A2加工成B2的时间是10x4,三者之和不得超过2000小时。
非负约束:x1,x2,x3,x4,x5,x6,x均为非负;且x为整数;为了实际操作过程的方便,将x3、x4设置为整数。
题目中给定的生产条件的约束:( 1 )1桶牛奶加工成2公斤A1和3公斤A2,所以x1+x3=2x,x2+x4=3x。
( 2 )1公斤A1加工成0.8公斤B1,1公斤A2加工成0.7公斤B2 , 所以x5=0.8x3,x6=0.7x4。
(3)高级奶制品的需求量占总需求量的20%—40%,所以0.2(x1+x2+x5+x6)<=x5+x6<=0.4(x1+x2+x5+x6)由此得基本模型: Max z=30x5+20x6+10x1+9x2-(15x+4x3+3x4)Subject to x5+x6-0.2x1-0.2x2-0.2x5-0.2x6>=0x5+x6-0.4x1-0.4x2-0.4x5-0.4x6<=0x1+x3-2x=0x2+x4-3x=0x5-0.8x3=0x6-0.7x4=015x+12x3+10x4<=2000 二.模型求解用LINDO软件求解:在LINDO软件中按如下输入:MAX 30x5+20x6+10x1+9x2-15x-4x3-3x4stx5+x6-0.2x1-0.2x2-0.2x5-0.2x6>=0x5+x6-0.4x1-0.4x2-0.4x5-0.4x6<=0x1+x3-2x=0x2+x4-3x=0x5-0.8x3=0x6-0.7x4=015x+12x3+10x4<2000endgin xgin x3gin x4可得如下输出:OBJECTIVE FUNCTION VALUE1) 2986.000VARIABLE VALUE REDUCED COSTX 68.000000 -32.000000X3 81.000000 -10.000000X4 0.000000 -2.000000X5 64.800003 0.000000X6 0.000000 0.000000X1 55.000000 0.000000X2 204.000000 0.000000ROW SLACK OR SURPLUS DUAL PRICES2) 0.040001 0.0000003) 64.720001 0.0000004) 0.000000 10.0000005) 0.000000 9.0000006) 0.000000 30.0000007) 0.000000 20.0000008) 8.000000 0.000000NO. ITERATIONS= 58BRANCHES= 9 DETERM.= 1.000E 0所以,最优解为x=68,x1=55,x2=204,x3=81,x4=0,x5=64.800003,x6=0,最优值为z=2986.000。
奶制品加工问题-数学建模

《数学实验》课程综合实验奶制品加工问题一、问题重述一奶制品加工厂用牛奶生产A1, A2两种初级奶制品,它们可以直接出售,也可以分别深加工成B1, B2两种高级奶制品再出售。
按目前技术每桶牛奶可加工成2公斤A1和3公斤A2,每桶牛奶的买入价为10元,加工费为 5元,加工时间为15小时。
每公斤A1可深加工成0.8公斤B1,加工费为4元,加工时间为12小时;每公斤A2可深加工成0.7公斤B2,加工费为3元,加工时间为10小时;初级奶制品A1, A2的售价分别为每公斤10元和9元,高级奶制品B1, B2的售价分别为每公斤30元和20元,工厂现有的加工能力每周总共2000小时,根据市场状况,高级奶制品的需求量占全部奶制品需求量的20%至40%。
试在供需平衡条件下为该厂制订(一周的)生产计划,使利润最大,并进一步讨论如下问题:1)拨一笔资金用于技术革新,据估计可实现下列革新中的某一项:总加工能力提高10%,各项加工费用均减少10%。
初级奶制品A1,A2的产量提高10%;高级奶制品B1,B2的产量提高10%。
问应将资金用于哪一项革新,这笔资金的上限(对于一周而言)应为多少?2)该厂的技术人员又提出一项技术革新,将原来的每桶牛奶可加工成2公斤A 1和3公斤A2,变为每桶牛奶可加工成4公斤A1或者6公斤A2。
设原题目给的其它条件都不变,问应否采用这项革新,若采用,生产计划如何。
二、问题分析在生产的过程中,往往会产生不同的生产方案,由此引起的生产费用成本也是不相同的,而且,同种原料也会产生很多不同种类、不同价格的最终产品,因此,本题以成本控制和目标利润为主导,对实际生产计划经过简化的加工方案优化设计, 这是一个可以转化的数学问题,我们可以利用线性和非线性规划并结合回归分析方法来研究。
首先我们可以将奶制品的加工和销售过程转化成以下简单而又易懂的图形:由题意可知:A1, B1, A2, B2 的售价分别为p1= 10, p2= 30, p3 = 9, p4= 20( 元/ 公斤) 。
(生产管理知识)奶制品的生产与销售

奶制品的生产与销售一、问题提出问题一:加工厂用牛奶生产A1、A2两种奶制品,1桶牛奶可以在设备甲上用12小时加工成3公斤A1,或者在设备乙上用8小时加工成4公斤A2。
根据市场需求,生产的A1、A2能全部售出,且每公斤A1获利24元,每公斤A2获利16元。
现在加工厂每天能得到50桶牛奶的供应,每天正式工人总的劳动时间为480小时,并且设备甲每天至多能加工100公斤A1,设备乙的加工能力没有限制。
试为该厂制定一个生产计划,使每天获利最大,并进一步讨论以下3个附加问题:1)若用35元可以购买到1桶牛奶,应否作这项投资?若投资,每天最多购买多少桶牛奶?2)若可以聘用临时工人以增加劳动时间,付给临时工人的工资最多是每小时几元?3)由于市场需求变化,每公斤A1的获利增加到30元,应否改变生产计划?问题二:问题1给出的A1,A2两种奶制品的生产条件、利润,及工厂的“资源”限制全都不变。
为增加工厂的获利,开发了奶制品的深加工技术:用2小时和3元加工费,可将1公斤A1加工成0.8公斤高级奶制品B1,也可以将1公斤A2加工成0.75公斤高级奶制品B2,每公斤B1能获利44元,每公斤B2能获利32元。
试为该厂制定一个生产销售计划,使每天的净利润最大,并讨论一下问题(1)若投资30元可以增加供应一桶牛奶,投资3元可以增加1小时劳动时间,应否做这些投资?若每天投资150元,可赚回多少?(2)每公斤高级奶制品B1,B2的获利经常有10%的波动,对制定的生产销售计划有无影响?若每公斤B1获利下降10%,计划应该变化吗?二、模型假设和符号说明2.1模型假设(1)假设A1,A2两种奶制品每公斤的获利是与它们各自产量无关的常数,每桶牛奶加工出A1,A2的数量和所需的时间是与它们各自的产量无关的常数;(2)假设A1,A2每公斤的获利是与它们相互间产量无关的常数,每桶牛奶加工出A 1,A2的数量和所需的时间是与它们相互间产量无关的常数;(3)假设加工A1,A2的牛奶的桶数可以是任意常数。
[数学软件及应用(Lingo)实验报告范文]lingo实验报告范文心得
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[数学软件及应用(Lingo)实验报告范文]lingo实验报告范文心得2022~2022学年第二学期短学期《数学软件及应用(Lingo)》实验报告班级数学131班姓名张金库学号成绩实验名称奶制品的生产与销售方案的制定完成日期:2022年9月3日实验名称:奶制品的生产与销售方案的制定二、实验目的及任务了解并掌握LINGO的使用方法、功能与应用;学会利用LINGO去解决实际中的优化问题。
三、实验内容问题一奶制品加工厂用牛奶生产,两种奶制品,1桶牛奶可以在甲类设备上用12h加工成3kg,或者在乙类设备上用8h加工成4kg。
根据市场的需求,生产,全部能售出,且每千克获利24元,每千克获利16元。
现在现在加工场每天能的到50桶牛奶的供给,每天正式工人总的劳动时间为480h,并且甲类设备每天至多能加工100kg,乙类设备的加工能力没有限制。
为增加工厂的利益,开发奶制品的深加工技术:用2h和3元加工费,可将1kg加工成0.8kg高级奶制品,也可将1kg加工成0.75kg高级奶制品,每千克能获利44元,每千克能获利32元。
试为该工厂制订一个生产销售方案,使每天的净利润最大,并讨论以下问题:假设投资30元可以增加供给1桶牛奶,投资3元可以增加1h的劳动时间,应否做这些投资?假设每天投资150,可以赚回多少?每千克高级奶制品,的获利经常有10%的波动,对制订的生产销售方案有无影响?假设每千克获利下降10%,方案应该变化吗?假设公司已经签订了每天销售10kg的合同并且必须满足,该合同对公司的利润有什么影响?问题分析要求制定生产销售方案,决策变量可以先取作每天用多少桶牛奶生产,,再添上用多少千克加工,用多少千克加工,但是问题要分析,的获利对生产销售方案的影响,所以决策变量取作,,,每天的销售量更为方便。
目标函数是工厂每天的净利润——,,,的获利之和扣除深加工费用。
根本模型决策变量:设每天销售kg,kg,kg,kg,用kg加工,用kg加工。
奶制品的生产与销售(数学建模)

加工奶制品的生产计划问题重述一奶制品加工厂用牛奶生产1A ,2A 两种奶制品,1桶牛奶可以在设备甲上用12小时加工成3公斤1A ,或者在设备乙上用8小时加工成4公斤2A 。
根据市场需求,生产的1A ,2A 全部能售出,且每公斤1A 获利24元,每公斤2A 获利16元.现在加工厂每天能得到50桶牛奶的供应,每天正式工人总的劳动时间为480小时,并且设备甲每天至多能加工100公斤1A ,设备乙的加工能力没有限制。
试为该厂制订一个生产计划,使每天获利最大。
问题分析这个优化问题的目标是使每天的获利最大,要作的决策是生产计划,即每天用多少桶牛奶生产1A ,用多少桶牛奶生产2A (也可以是每天生产多少公斤1A ,多少公斤2A ),决策受到3个条件的限制:原料(牛奶)供应、劳动时间、设备甲的加工能力.按照题目所给,将决策变量、目标函数和约束条件用数学符号及式子表示出来,就可得到下面的模型。
模型假设1) 1A ,2A 两种奶制品每公斤的获利是与它们各自产量无关的常数,每桶牛奶加工出1A ,2A 的数量和所需的时间是与它们各自的产量无关的常数;2) 1A ,2A 每公斤的获利是与它们相互间产量无关的常数,每桶牛奶加工出1A ,2A 的数量和所需的时间是与它们相互间产量无关的常数;3)加工1A ,2A 的牛奶的桶数可以是任意实数.模型建立设每天用1x 桶牛奶生产1A ,用2x 桶牛奶生产2A . 设每天获利为z 元.1x 桶牛奶可生产31x 公斤1A ,获利 24⨯31x ,2x 桶牛奶可生产42x 公斤2A ,获利16⨯42x ,故目标函数为:z=721x +642x .由题设可以得到如下约束条件:原料供应: 生产1A ,2A 的原料(牛奶)总量不得超过每天的供应,即1x +2x ≤50桶; 劳动时间: 生产1A ,2A 的总加工时间不得超过每天正式工人总的劳动时间,即121x +82x ≤480小时;设备能力: 1A 的产量不得超过设备甲每天的加工能力,即31x ≤100; 非负约束: 1x +2x 均不能为负值,即1x ≥0,2x ≥0.综上可得该问题的数学模型为:max 216472x x z += (1)S.t.5021≤+x x (2)48081221≤+x x (3)10031≤x (4)0,021≥≥x x (5)模型求解将(1)……(5)式代入lingo 软件进行求解:max = 72*x1+64*x2;x1+x2<=50;12*x1+8*x2<=480;3*x1<=100;得到结果如下:Global optimal solution found.Objective value: 3360.000Infeasibilities: 0.000000Total solver iterations: 2Variable Value Reduced Cost X1 20.00000 0.000000 X2 30.00000 0.000000Row Slack or Surplus Dual Price 1 3360.000 1.000000 2 0.000000 48.00000 3 0.000000 2.000000 4 40.00000 0.000000最终结果为20桶牛奶生产A ,30桶牛奶生产B ,所得利润为3360元。
lingo实验报告

2014~2015学年第二学期短学期《数学软件及应用(Lingo)》实验报告班级数学131班姓名张金库学号成绩实验名称奶制品的生产与销售计划的制定完成日期:2015年9月3日一、实验名称:奶制品的生产与销售计划的制定二、实验目的及任务1.了解并掌握LINGO 的使用方法、功能与应用;2.学会利用LINGO 去解决实际中的优化问题。
三、实验内容问题 一奶制品加工厂用牛奶生产1A ,2A 两种奶制品,1桶牛奶可以在甲类设备上用12h 加工成3kg 1A ,或者在乙类设备上用8h 加工成4kg 2A 。
根据市场的需求,生产1A ,2A 全部能售出,且每千克1A 获利24元,每千克2A 获利16元。
现在现在加工场每天能的到50桶牛奶的供应,每天正式工人总的劳动时间为480h ,并且甲类设备每天至多能加工100kg 1A ,乙类设备的加工能力没有限制。
为增加工厂的利益,开发奶制品的深加工技术:用2h 和3元加工费,可将1kg 1A 加工成高级奶制品1B ,也可将1kg 2A 加工成高级奶制品2B ,每千克1B 能获利44元,每千克2B 能获利32元。
试为该工厂制订一个生产销售计划,使每天的净利润最大,并讨论以下问题:(1)若投资30元可以增加供应1桶牛奶,投资3元可以增加1h 的劳动时间,应否做这些投资若每天投资150,可以赚回多少(2)每千克高级奶制品1B ,2B 的获利经常有10%的波动,对制订的生产销售计划有无影响若每千克1B 获利下降10%,计划应该变化吗(3)若公司已经签订了每天销售10kg 1A 的合同并且必须满足,该合同对公司的利润有什么影响问题分析 要求制定生产销售计划,决策变量可以先取作每天用多少桶牛奶生产1A ,2A ,再添上用多少千克1A 加工1B ,用多少千克2A 加工2B ,但是问题要分析1B ,2B 的获利对生产销售计划的影响,所以决策变量取作1A ,2A ,1B ,2B 每天的销售量更为方便。
奶制品的加工与生产

(P)与(D)的 对应关系:
1 约束条件的系数矩阵是转置关系 且不等号反向 2 约束右端项 3 求max Z 目标函数的系数
求 min W
注:这是对称形式的对偶规划
4.3 奶制品的生产与销售
例1 加工奶制品的生产计划 问题:一奶制品加工厂用牛奶生产A1, A2两种奶制品,1 桶牛奶在设备甲上用12小时加工3公斤A1 ,或在设备乙 上用8小时加工4公斤A2, A1获利24元/公斤 , A2获利16 元/公斤 ,每天供应50桶牛奶,每天总的工作时间480小 时,在设备甲上至多加工100公斤A1 。试制订生产计 划,使每天获利最大. 并进一步讨论以下三个问题: • 35元可买到1桶牛奶,买吗?若买,每天最多买多少? • 可聘用临时工人,付出的工资最多是每小时几元? • A1的获利增加到 30元/公斤,应否改变生产计划?
x1 + x2 ≤ 50
12 x1 + 8 x2 ≤ 480
约束条件
劳动时间 加工能力 非负约束
3x1 ≤ 100 x1 , x 2 ≥ 0
线性 规划 模型 (LP)
15
优
化
模
型
模型求解
x1 + x2 ≤ 50
图解法
约 l2 : 12 x1 + 8 x2 = 480 束 12 x1 + 8 x2 ≤ 480 l4 条 3x1 ≤ 100 l3 : 3x1 = 100 件 c l : x = 0 , l : x = 0 x1 , x 2 ≥ 0 4 1 5 2 目标 函数
y1
y2 y3 y4
⎧9 y1 + 5 y2 + 8 y3 + 7 y4 ≥ 100 ⎪ 8 y + 4 y + 3 y + 6 y ≥ 80 ⎪ 1 2 3 4 ⎨ ⎪ 6 y1 + 7 y2 + 2 y3 + 4 y4 ≥ 70 ⎪ ⎩ y1 , y2 , y3 , y4 ≥ 0 称为对偶变量
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奶制品的生产与销售数学模型
奶制品的生产与销售关系到企业的利润与市场占有率,因此建立数学模型帮助企业进行科学管理非常必要。
首先,我们假设企业每一批生产的奶制品量为x(单位:吨),销售价格为p(单位:元/吨),成本为c(单位:元/吨),则企业的利润为:
利润=(p-c)×x
其次,考虑到销售量的影响因素较多,我们可建立一元函数,将销售量y与各因素之间的关系反映出来,这里以多元线性函数举例:y=a1x1+a2x2+a3x3+…+anxn+b
其中,x1、x2、x3等为各个因素,如广告投入、市场营销、产品质量等,对应的系数a1、a2、a3等为其对销售量y的贡献度,b为常数项。
我们可以通过统计分析、回归分析等手段来确定各项因素的影响程度和系数。
最后,考虑到奶制品行业的季节性和地域性,我们可以建立区域销量模型,将销售量与产品销售区域、季节等因素联系起来,进一步分析和预测销售量。
以上是奶制品生产与销售的数学模型,企业可以根据实际情况进行调整,以达到科学管理、优化运营的目的。