决策成本投入优化模型
投资决策模型的构建与优化
投资决策模型的构建与优化投资决策是指在投资领域中，根据不同的投资对象、投资方式、投资目的、投资所得、投资期限等多方面因素来确定和选择最优的投资计划，以达到投资者所预期的投资目标。
而投资决策模型就是为了辅助投资者进行科学决策而设计的一个数学模型。
一、投资决策模型的构建投资决策模型是一个由多个因素构成的决策机制，其核心是把多种因素进行综合评估，进而作出投资决策。
在构建投资决策模型时，需要考虑以下几个因素：1.分析投资目标首先要明确投资目标，是长期投资，还是短期投资，是稳健型，还是高风险高回报型，以便后续的数据分析及模型构建。
2.数据收集除了根据自己的经验、感觉和猜测，投资者可以通过各种方式来收集数据，如微信公众号文章、社交媒体评论、财经新闻等等。
3.建立数学模型投资决策模型类似于一件黑匣子，输入多种因素，经过数学计算后，输出一个投资决策。
同时，该模型需要具备高精度、可预测性和可复制性等特点。
4.验证模型的有效性可以通过将实际投资数据输入自己建立的模型，然后比较实际收益和模型预测收益是否一致来验证模型的有效性。
二、投资决策模型的优化投资决策模型是一个不断优化的过程，随着投资经验的不断积累，可以不断调整模型中各种参数的值，以达到更好的投资效果。
以下是一些常见的投资决策优化技巧：1. 模型参数优化在建立数学模型时，所采用的参数可能不是最优的。
可以通过回测及实时的更新，不断调整模型中各个参数，以逐渐优化整个模型的预测能力。
2. 数据挖掘和分析尽可能地收集足够的数据并将它们分析，可以更好地理解投资市场的各种特征和变化趋势，而这会有助于模型的优化和改进。
3. 风险管理和控制在投资决策过程中，应对投资的风险进行全面的考虑，比如建立资金流控制体系、建立风险管理预警机制等，以此来保护投资者的本金。
4. 模型的灵活性和适应性模型的建立和使用应该具备足够的灵活性和适应性，随时可以根据实际情况进行调整和改进，以保证模型的实用性。
管理决策模型与方法投入产出分析
风险评估
通过投入产出分析，可以对识别 出的风险进行量化和评估，为决 策者提供风险大小的参考。
风险应对策略
在风险评估的基础上，决策者可 以制定相应的风险应对策略，包 括风险规避、风险转移、风险控 制等。
04 案例研究
案例一
总结词
ERP实施效益评估
详细描述
对企业资源计划（ERP）系统的投入进行全面分析，包括软硬件成本、培训成本、实施成本等，并对其产 生的经济效益进行评估，如提高生产效率、降低库存成本、优化供应链管理等。
律，为管理决策提供更加精准的依据。
社会责任考虑
将社会责任纳入投入产出分析中，评估企 业的经济、环境和社会效益，推动可持续 发展目标的实现。
提高投入产出分析有效性的建议
强化理论基础
深入研究投入产出分析的理论 基础，完善相关概念、方法和 模型，提高分析的理论水平。
注重数据质量
加强数据收集和整理工作，确 保数据的准确性和完整性，提 高投入产出分析的可靠性。
详细描述
决策树模型通常用于分类和回归问题，通过递归地将数据集分割成更小的子集， 直到达到终止条件。决策树模型具有直观易懂的特点，可以用于解释和预测结 果，并且在处理复杂和非线性问题时表现良好。
模拟模型
总结词
模拟模型是一种通过建立数学模型来模 拟现实系统的动态行为的方法。
VS
详细描述
模拟模型可以对现实世界中的各种系统进 行建模和仿真，如经济系统、生态系统、 交通系统等。通过模拟模型的运行，可以 预测系统的未来状态和评估不同方案的效 果，为决策者提供参考依据。模拟模型的 建立需要充分了解系统的结构和动态特性 ，并选择合适的数学方法和工具进行建模 。
3
编制方法
投入产出表的编制需要收集大量数据，并进行整 理、分析和计算，以构建完整的经济系统模型。
不同投资决策的最优化模型
不同投资决策的最优化模型随着经济发展，投资成为人们追求财富增值的重要途径之一。
不同的投资决策对应不同的风险和收益。
如何在风险和收益之间做出最优化的投资决策，成为投资者必须要面对的难题。
本文将介绍不同投资决策的最优化模型及其应用。
基本概念在讨论最优化模型之前，我们需要了解一些基本概念。
收益收益是指投资所获得的盈利。
在同等投入下，收益越高，投资者的利润就越大。
风险风险是指投资所面临的不确定性，包括市场波动、政策变化、经济形势等各种因素的影响。
风险越大，投资者面临的亏损就越多。
风险收益比风险收益比是衡量投资风险和收益之间关系的重要指标。
风险收益比越高，代表投资者在相同投入下能获得更高的收益，但风险也随之增加。
均值-方差模型均值-方差模型是最早应用于投资决策的模型之一。
它通过计算投资组合的期望收益和方差，来确定最优的投资组合。
均值-方差模型的基本思路是，投资者希望在一定的投入下，获得最高的收益，并且避免风险。
因此，投资者需要在不同的投资品种之间做出选择，以获得最优的投资组合。
该模型通常假设所有的投资品种之间都是相互独立的，并且各自服从正态分布。
同时，该模型依据Markowitz提出的理论，将投资决策问题转化为一个求解二次规划问题的过程。
均值-方差模型的数学形式如下：minimize 1/2 x' * Σ * x - μ' * xsubject to x >= 0, sum(x) = 1其中，x表示投资组合向量，Σ表示协方差矩阵，μ表示期望收益向量。
通过求解上述优化问题，可以得到最优的投资组合，同时满足各种约束条件。
例如，假设我们有两种投资品种，它们的期望收益分别为μ1和μ2，协方差为σ12，σ21，那么该模型的答案可以表示为：x* = (μ1 - μ2) / σ12 /(σ12^2 + σ21^2)y* = (μ2 - μ1) / σ21 / (σ12^2 + σ21^2)其中x和y分别表示将资金投入不同投资品种的比例。
公共事业管理的决策分析模型研究
公共事业管理的决策分析模型研究公共事业管理是指政府或非营利组织负责提供公共服务和管理公共资源的活动。
在公共事业管理中，决策分析模型起着重要的作用，通过科学的定量分析和决策模型的构建，可以帮助管理者更好地进行决策，提高公共事业的效益和绩效。
决策分析模型是指对决策问题进行分析和求解的数学模型。
在公共事业管理中，决策分析模型可以用于预测和评估公共事业的投入与产出，帮助决策者制定合理的政策和决策方案。
以下是几种常见的决策分析模型及其在公共事业管理中的应用。
1. 成本效益分析模型成本效益分析模型是一种衡量投入和产出之间关系的决策模型。
在公共事业管理中，成本效益分析模型可以帮助决策者评估不同项目或政策方案的成本和效益，从而选择最佳方案。
例如，政府要决定在某地修建新的水利工程，可以利用成本效益分析模型比较不同基建方案的投入与产出，以确定最具经济效益的方案。
2. 层次分析模型层次分析模型是一种用于多目标决策的定量分析方法。
在公共事业管理中，往往存在多个决策因素和多个目标，层次分析模型可以帮助决策者对这些因素进行权重分配和优先排序，以做出合理的决策。
例如，政府要确定某项教育政策的重点方向，可以利用层次分析模型对教育资源、师资队伍、教育质量等因素进行评估和权重分配，以确定最重要的改进方向。
3. 供需平衡模型供需平衡模型是一种描述供需关系的决策模型。
在公共事业管理中，供需平衡模型可以用于预测和评估公共服务的供应与需求的平衡情况，以帮助政府规划公共资源的配置。
例如，政府需要对某地区的医疗资源进行规划，可以利用供需平衡模型对医疗服务的供应与需求进行预测和优化，以保障医疗资源的合理分配。
4. 模拟模型模拟模型是一种通过模拟实验来评估不同决策方案的决策模型。
在公共事业管理中，模拟模型可以用于模拟不同政策或方案的实施效果，帮助决策者选择最佳方案。
例如，政府要制定一项环境保护政策，可以利用模拟模型模拟不同政策措施的实施效果，从而选择最具环境效益的方案。
供应链管理中的成本优化模型建立与应用研究
供应链管理中的成本优化模型建立与应用研究摘要：供应链管理是指通过优化供应链各环节的运作，以降低成本、提高效率和增加利润。
成本优化是供应链管理的重要目标之一，通过建立成本优化模型可以帮助企业降低供应链成本、提高利润。
本文将从供应链成本优化模型的建立和应用两个方面进行研究。
一、供应链成本优化模型的建立1.1供应链成本的组成供应链成本包括采购成本、运输成本、库存成本、加工成本、包装成本、售后成本等。
根据供应链的特点和企业的实际情况，可以确定适宜的成本结构。
1.2成本优化目标成本优化的目标是使供应链的总成本最小化，可以通过降低单个环节的成本、优化供应链的布局和流程等方式实现。
1.3成本优化模型的建立成本优化模型是通过数学建模的方式来描述供应链成本的变化规律，并根据数学模型的求解结果进行优化决策的一种方法。
常用的成本优化模型包括线性规划模型、整数规划模型、动态规划模型等。
二、供应链成本优化模型的应用2.1供应链布局优化供应链布局优化是指通过改变供应链中仓库和工厂的位置，使得供应链的成本最小化。
通过建立供应链布局模型，可以确定最佳的仓库和工厂位置，降低运输和仓储成本。
2.2供应链协调优化供应链协调优化是指通过协调供应链各环节的运作，使得供应链的成本最小化。
通过建立供应链协调模型，可以优化供应链中的物流、生产、采购等环节，实现供应链成本的最小化。
2.3供应链库存优化供应链库存优化是指通过优化供应链中的库存水平和库存管理策略，使得供应链的成本最小化。
通过建立库存优化模型，可以确定最佳的安全库存水平和订货策略，降低库存持有成本和缺货成本。
2.4供应链运输优化供应链运输优化是指通过优化供应链中的运输方式和运输路径，使得供应链的成本最小化。
通过建立运输优化模型，可以确定最佳的运输方式和运输路径，降低运输成本和运输时间。
2.5供应链合作优化供应链合作优化是指通过多个企业之间的合作，共同降低供应链的成本。
通过建立合作优化模型，可以确定最佳的合作方式和合作伙伴，实现成本共享和风险共担。
管理学常用的五种决策模型
管理学常用的五种决策模型在管理学中，决策是领导者和管理者们必须掌握的基本能力，因为制定明智的决策是推动组织成功的关键因素之一。
然而，不同的决策情况需要使用不同的决策模型来帮助领导者做出最佳决策。
本文将总结管理学中常用的五种决策模型。
1. 线性决策模型线性决策模型同时也被称为规划决策模型，它是最常用的决策模型之一。
该模型的核心思想是将决策过程分解为多个有序的步骤，每个步骤都有确定的输入和输出。
每个步骤的输出都成为下一个步骤的输入。
在线性决策模型中，决策者需要通过执行一系列有序的活动来达到目标，这些活动可能涉及资源投入、时间规划、人员配备等。
2. 分支决策模型分支决策模型主要用于解决选择性问题，这种问题通常有多个解决方案可供选择。
在分支决策模型中，决策者首先要确定所有可供选择的方案，然后评估每种方案的优缺点，最后选择最优方案。
这种模型可以用来解决一些困难且需要综合考虑多种因素的决策问题。
3. 计算决策模型计算决策模型是依靠科学和技术方法去制定和执行决策。
该模型主要涉及收集、处理和分析数据，从而为决策者提供决策建议。
这种模型适用于一些数据量大或同类型数据分析的决策情况，例如投资风险评估、市场预测等。
4. 主观决策模型主观决策模型与计算决策模型相反，这种决策模型依赖于决策者的主观判断和经验，比如在一些复杂且信息不完全的情况下。
主观决策模型可能有一定的风险，因为人们的判断有时可能会被主观因素所影响。
5. 场景决策模型场景决策模型是用于制定策略和在变化环境中做出决策的模型。
它涉及分析和预测特定场景下可用的信息，然后以此为基础制定策略和计划。
场景决策模型通常用于研究未来可能的事件和趋势，并尽可能准确地推测出它们的影响。
总结以上五种决策模型中，每一种模型都有其独特的应用场景。
在进行决策的过程中，考虑到这些模型的特点和优势，可以帮助领导者制定出最佳的决策方案。
最后，一个好的领导者应该能够有效利用这些决策模型，以获得更好的决策结果。
数学模型在经济中的应用
数学模型在经济中的应用数学模型是指用数学语言和数学符号来描述现实问题和规律的工具。
在经济学领域，数学模型被广泛应用于经济分析、预测和决策等方面，起到了重要的作用。
本文将探讨数学模型在经济中的应用，并介绍一些常见的数学模型。
一、供求模型供求模型是经济学中应用最广泛的数学模型之一。
它通过建立供给曲线和需求曲线来描述市场上商品的供求关系。
供求模型可以用来分析价格变动对市场的影响，如价格上升会导致需求下降，供给增加等。
供求模型也可以预测市场均衡价格和数量，为政府部门和企业提供决策依据。
二、成本效益模型在经济中，企业需要对不同的投资决策进行评估，而成本效益模型可以帮助企业进行经济分析。
成本效益模型可以将投资成本和预期收益进行量化，从而评估不同项目的可行性和优先级。
通过使用成本效益模型，企业可以更加科学地进行投资决策，提高资源的利用效率。
三、风险模型风险模型是用于评估风险和不确定性的数学模型。
在经济中，风险是无法避免的，但可以通过建立风险模型来进行评估和控制。
风险模型可以根据历史数据和概率理论来计算风险的可能性和影响程度，从而帮助企业和个人制定风险管理策略。
四、优化模型优化模型是在经济中常用的数学模型之一。
优化模型可以帮助企业和个人在有限的资源下，寻找最优的决策方案。
在生产计划、供应链管理等领域，优化模型可以帮助企业确定最佳的生产数量、配送方案等，从而提高效率和降低成本。
五、经济增长模型经济增长模型是用来描述经济发展和增长的数学模型。
通过对经济各要素和参数的建模，经济增长模型可以预测经济的长期趋势和发展方向。
经济增长模型对于政府决策和宏观经济政策的制定具有重要意义，可以帮助政府制定合理的产业政策和税收政策，促进经济的可持续发展。
综上所述，数学模型在经济中发挥了重要的作用。
供求模型、成本效益模型、风险模型、优化模型和经济增长模型等，都为经济分析、预测和决策提供了有力工具。
通过合理应用数学模型，可以提高经济管理的科学性和有效性，促进经济的发展和进步。
工程项目决策模型的构建与优化方法研究
工程项目决策模型的构建与优化方法研究一、背景介绍工程项目决策是指在项目生命周期中，根据各种约束条件和目标要求，选择最佳的方案以实现项目目标。
为了提高项目决策的效率和准确性，需要构建合适的决策模型，并优化模型以获得最优决策结果。
二、决策模型的构建方法1. 确定决策模型的目标：首先需要明确项目决策的目标是什么，例如成本最小化、资源利用最优化、风险最小化等。
2. 收集项目数据：收集项目相关的数据，包括项目需求、资源限制、时间约束等。
3. 确定决策变量：根据项目的特点和目标，确定需要考虑的决策变量，例如设备配置、人员分配、进度安排等。
4. 构建数学模型：根据收集到的数据和确定的决策变量，构建数学模型来描述工程项目决策问题。
常用的数学模型包括线性规划模型、整数规划模型、动态规划模型等。
5. 模型验证和调整：对构建的数学模型进行验证和调整，确保模型能够准确地描述工程项目决策问题。
三、决策模型的优化方法1. 线性规划优化：对于满足线性规划条件的决策模型，可以使用线性规划算法进行求解，得到最优决策结果。
2. 整数规划优化：当决策变量需要取整数值时，可以使用整数规划算法来求解最优解。
整数规划算法有分枝定界法、割平面法等。
3. 启发式算法优化：对于复杂的工程项目决策问题，常常无法使用传统的优化算法求解，此时可以采用启发式算法，如遗传算法、蚁群算法等，通过模拟自然界的现象来进行搜索和优化。
4. 多目标优化：针对存在多个目标的工程项目决策问题，可以采用多目标优化方法。
常用的多目标优化方法有加权和法、Pareto优化等。
5. 模拟仿真优化：对于工程项目较为复杂且存在不确定性的决策问题，可以使用模拟仿真方法。
通过建立工程项目模型，引入随机变量，进行多次仿真来评估不同决策方案的效果。
四、案例分析以某大型建筑工程项目为例，介绍工程项目决策模型的构建与优化方法的应用。
该建筑工程项目的目标是在满足特定质量要求的前提下，最小化成本和缩短工期。
优化问题的数学模型
优化问题的数学模型在现代社会中，优化问题是数学领域中非常重要的一个研究方向。
优化问题的数学模型可以帮助我们更好地理解和解决现实中的各种问题，例如最小化成本、最大化利润、最优化生产、最优化调度、最优化投资等。
本文将从优化问题的定义、数学模型及其应用等方面进行阐述和探讨。
一、优化问题的定义优化问题是指在给定的限制条件下，寻找能使某一目标函数取得最优值的决策变量的问题。
这个目标函数可以是最大化、最小化或其他形式的函数。
优化问题的求解过程可以通过数学方法来实现，例如线性规划、非线性规划、整数规划、动态规划等。
二、优化问题的数学模型优化问题的数学模型通常由目标函数、约束条件和决策变量三个部分组成。
1. 目标函数目标函数是优化问题中的一个重要概念，它描述了我们想要优化的目标，可以是最大化、最小化或其他形式的函数。
在数学模型中，目标函数通常表示为：$$max f(x)$$或$$min f(x)$$其中，$x$ 是决策变量，$f(x)$ 是关于 $x$ 的目标函数。
2. 约束条件约束条件是指限制决策变量的取值范围，使其满足一定的条件。
在数学模型中，约束条件通常表示为：$$g_i(x) leq b_i$$或$$g_i(x) geq b_i$$其中，$g_i(x)$ 是关于 $x$ 的约束条件，$b_i$ 是约束条件的上限或下限。
3. 决策变量决策变量是指我们需要优化的变量，其取值范围受到约束条件的限制。
在数学模型中，决策变量通常表示为：$$x = (x_1, x_2, ..., x_n)$$其中，$x_i$ 表示第 $i$ 个决策变量的取值。
三、优化问题的应用优化问题的应用非常广泛，包括工业、经济、管理、军事等领域。
下面我们将以几个具体的例子来说明优化问题的应用。
1. 最小化成本在生产过程中，我们希望以最小的成本来生产产品。
这时，我们可以将生产成本作为目标函数，约束条件可以是生产量的限制、材料的限制等。
通过数学模型，我们可以求出最小化成本的生产方案，从而实现成本控制的目的。
企业成本与产量决策的优化模型
企业成本与产量决策的优化模型随着市场竞争的不断加剧，企业在制定产量决策时，需要综合考虑成本因素，以实现最佳的经济效益。
本文将介绍一种优化模型，帮助企业在确定产量时降低成本，提高产能利用率，从而提升盈利能力。
一、成本与产量之间的关系成本与产量之间存在着密切的关联关系。
一方面，企业产出的数量与成本之间通常存在着正相关关系，即产量增加时，相应的成本也会随之增加。
这是因为增加产量通常需要增加生产要素的使用，如原材料、劳动力等，这些要素的增加会导致成本的上升。
另一方面，成本对于企业产量决策也具有一定的限制作用。
企业在制定产量决策时，需要考虑成本是否能够覆盖所需投入，以确保生产是可行的。
二、固定成本与可变成本的区分在成本与产量决策中，我们常常将成本分为固定成本和可变成本。
固定成本是指在一定时间范围内不随产量变化而变化的成本，如租金、折旧费用等。
可变成本是指随着产量的增加而增加或减少的成本，如原材料成本、直接人工成本等。
了解固定成本和可变成本的区别，有助于企业在产量决策中更好地管理成本。
三、优化模型的建立为了实现成本与产量的优化，我们可以建立一个最优化模型。
该模型的目标是使得企业在给定的产能条件下，最大化利润或最小化成本。
因此，我们需要考虑到企业的收入、成本以及产量之间的关系。
在优化模型中，我们可以采用如下的数学表达式：总成本 = 固定成本 + 可变成本总成本= Σ（固定成本 + 可变成本）总成本 = 固定成本 + 可变成本 * 产量其中，固定成本是已知的，可变成本与产量之间的关系需要根据实际情况进行研究和分析。
我们可以通过数据分析或统计模型来确定可变成本与产量之间的数学关系，进而计算出在不同产量水平下的总成本。
四、优化决策的实施在建立了优化模型后，我们可以利用该模型来制定最佳的产量决策。
根据实际情况，有两种常见的决策方法：一是利用模型计算出不同产量水平下的总成本，然后选择总成本最低的产量作为最佳产量；二是利用模型计算出不同产量水平下的总利润，然后选择总利润最高的产量作为最佳产量。
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摘要本课题是在一定的市场条件、规则下，探讨一个小型自由市场唯一的两位瓜农成本投入策略。
两位瓜农分别在不同的前提下制定成本投入量，而研究自己获得的最大利润。
首先根据题目信息，根据相关经济学原理【1】可以得到市场大利润与供应量为*(1.5)........(0,)1600q L q q q Z =-≥∈ 的规则。
通过MATLAB 软件【2】可以求得市场最佳状态值：(,)(1200,900)j j q L =→ 1.25j p =(元/个)。
其次在接下来的所有分析求解过程中，都要基于市场最佳状态值来进行讨论，对于所有的讨论建立了两个模型模型（3）：1*()z w j jC L L p x x=--，模型（4）：22222*(1.5)......(0,)1600w zw www q q L q q q Z+=-≥∈分别用于z j C C <，z j C C ≥两个情况下的讨论。
最后在第二问中王婆采用“诱敌深入，迷惑对手”的计策使自己在最后的市场销售中取得了投资种植334棵西瓜，获得410元的纯利润，然而牛仔只种植了325棵西瓜，获得400元的纯利润。
这样的结果与最后商定二人平均向市场提供产量，每人只投入600个产量，却获得了450元的纯利润的情况下进行比较，当然二人一定会遵守他们的协议。
关键字： 策略 经济学原理 MATLAB 软件 最佳状态值诱敌深入，迷惑对手 遵守协议一、 问题重述引言在市场经济蓬勃发展的年代，对各行各业采取以最少牺牲换取最大利益的剩余价值增长模式已成为必然，决策的最优化，目标值的最优化也是各企、事业单位的首选条件。
在小小的市场竞争中也同样存在相关的最优化问题的建立。
问题重述本课题研究的只是一个的西瓜种植数量决策问题，在一定的条件限制下，优化决策模型。
题目中根据多年的研究成果显示，已经给出本地市场的西瓜平均成本值0.5（元/个），平均卖价值21600q p=-（元/个）。
本市场只有王婆和牛仔两个出售西瓜的农民，为此本市场供应西瓜总数为w z q q q =+（个）。
根据目前的市场条件，分别对王婆和牛仔两位农民采用一系列的种植方案对彼此带来利润进行分析，最后得出最优的方案策略。
(1)问题一是在彼此二人都了解市场需求具有完全信息及对方的成本的条件下，求解二人各自的产量和利润；(2)问题二是在王婆比牛仔早播种一个星期，即使二人对彼此的信息不了解，但是牛仔可以采用多种渠道了解到王婆的播种量（商业竞争——间谍）。
接下来，牛仔根据收集到的信息以及目前的市场条件，使自己的利润最大为前提，选择种植量；既然存在间谍，当然王婆也会留一手（使后期的利润不低于前期的利润），她也会在牛仔做出决定之后，启动第二套方案，那么她的第二套方案中应该选择怎样的种植数量呢？这样的市场竞争，彼此算计着对方，不断的改变市场形式（价格）而增加自己利益，通过以上的分析，究竟对谁最为有利呢？(3)市场竞争，必然可能导致价格下降，有利的是消费者，不利的是销售者，为此在只有共同经营的市场条件下，应该好好商量两者的种植量的确定，既然存在竞争必定是利益的关系引起，为了公平起见两者约定各自有提供市场需求量的一半权利。
那请问他们两人会遵循这个协议吗？二、问题分析本课题是一个根据市场需求情况，研究成本投入的决策问题。
首先要明确题目的最终结论——最大利益，其次研究本题涉及的相关因素，根据分析，涉及到因素有成本、数量、单价，最后根据相关经济学原理【1】来建立利润函数。
带入相关数据通过MATLAB 软件【2】绘图可以直观的看到相关数据显示，便于分析。
然而现在在同一个市场内存在了王婆和牛仔两个农民销售西瓜，必然就导致数量这个因素存在了两个变量。
再根据上面建立的利润函数可以得到这样一个图形：由总体的利润函数及图形可以明显看出导致彼此的利润收入因素决定于市场及两者的种植量。
在第二大问中提出的种植方案，引用根据题目建立的模型，再确定两个变量其中一个变量的同时，根据管理运筹学【3】的目标规划及利润最大化研究求解，以及利润对比得出最优结果。
同理，在此研究方案基础上，应用博弈论【4】的超对策思想针对第三大问进行分析确定决策。
三、模型假设1、本年该自由市场销售西瓜的人就只有王婆、牛仔两个农民；2、本年该自由市场销周边的人流量变动出入不大；3、本年该自由市场在西瓜销售时期经济浮动不大；4、王婆与牛仔西瓜的种植条件出入不大（如土壤质量、品种、技术等），导致各自生产西瓜上市时间间隔不大，质量上也基本相同等；4、西瓜种子种植的成功率采用二级种子发芽率在80％以上【5】、附件1；5、西瓜种植整枝方式：采用三蔓整枝方式【6】、附件2；6、市场上的两位瓜农必须遵守市场规则，否则将受到相关部门的制裁；7、王婆种植在地里的西瓜完全属实，牛仔的估算率几乎可达95%以上。
四、符号说明五、模型建立与求解1、由题目中提供的相关信息，根据相关经济学原理【1】推到出利润函数：**L q p q x =- （p x >, 0,q q Z ≥∈） 模型（1）根据题目给出的信息：0.5x =（元/个）；21600q p =-（元/个）；推出得出：***(20.5)1600*(1.5)........(0,)1600L q p q x q q q q q q Z =-=--=-≥∈现在采用MATLAB 软件【2】绘图[图1]可得：（附件3）[图1]利润随着上市的数量增长呈现一个一元二次函数关系点图计算得到：>>q =0 2400y =900由此推出: 02400,q q Z ≤≤∈；两个最小值点为：(q,L)＝(0,0)或(q,L)＝(2400,0)；一个最佳值为(,)(1200,900)j j q L =，此时的价格为 1.25j p =(元/个)。
对模型（1）进行分析，其中题目信息可得0.5x =（元/个），21600qp =-（元/个）；w zq q q =+（个），模型（1）可变形为：**()*(1.5)1600(0,,0,)w z w z w w z z L q p q x q q q q q q z q q Z =-+=+-≥∈≥∈可以得到：1、()w z q q +是一个增函数，(1.5)1600w z q q +-是一个减函数。
通过函数图形[图1]，可以推出在最佳值点1200j q =（个）的左边()w z q q +的增长率大于(1.5)1600w z q q +-的减小率，反而在最佳值点1200j q =（个）的右边()w z q q +的增长率小于(1.5)1600w z q q +-的减小率。
2、由上面的分析可以断定w z j q q q +≥。
2、根据分析导致市场供应数量的两个因素数王婆与牛仔，为此引入相关模型（1）即可得模型（2）：**()*()*(,0,,0,)w z w z w w z z L q p q xq q p q q x p x q q z q q Z =-=+-+>≥∈≥∈ 模型（2）根据题目提供相关信息可以转化为：**()*()*()*(20.5)1600()*(1.5)1600(0,,0,)w z w z w z w z w zw z w w z z L q p q xq q p q q x q q q q q q q q q q z q q Z =-=+-++=+--+=+-≥∈≥∈ 现在上市场上唯一销售西瓜的两位瓜农都彼此了解对方的成本以及市场需求具有完全信息，但是市场的游戏，有成本不一定要全部投入市场，然而彼此也无法断定对方要投入多少成本，但是根据在问题1中对模型（1）是分析，无论怎样双方是不会单一的投入大于j C 。
现在我们考虑的是在单一的对方成本不能超过能够提供2400个西瓜的成本的前提下分析求解。
现在对于王婆进行分析:王婆已知道牛仔的成本z C ,再根据市场最佳状态值时进行比较有以下情况：A 、当z j C C <时，a 、1*()z w j j C L L p x x=-- 模型（3）可得 1w j z C C C =-b 、应用模型（2）得出：222222*()*(1.5)1600(0,)w w w z w w w L q p x q q q q q Z =-+=-≥∈ 模型（4）由此可以退出王婆的最佳利润2jw L ，可得 22w jw C C =。
a 与b 进行比较，当12w jw L L ≥时，那么王婆投入1w C ，利润为1w L ；反之投入的是2jw C ，利润为2jw L 。
B 、当z jC C ≥时，应用模型（4）带入z j q q = 得：33333333*()*(1.5)1600*(0.75)1600(0,)w w w j w w w w w L q p x q q q q q q q Z =-+=-=-≥∈ 模型（5）现在采用MATLAB 软件【2】绘图[图2]可得：（附件4）[图2]王婆利润随着提供数量增长呈现一个一元二次函数关系点图计算得到：>>qw3 =0 1200yw3 =225由此推出:33(,)(0,0)w w q L =；两个最小值点为：33(,)(1200,0)w w q L =或33(,)(1200,0)w w q L =；一个最佳值为33(,)(600,225)jw jw q L =，此时的价格为30.875jw p =(元/个)。
由此得到王婆投入产量为600个的投入，利润为225元。
同理分析牛仔也是一样：A 、当w j C C <时，当12z jz L L ≥时，那么牛仔投入1z C ，利润为1z L ；反之投入的是2jz C ，利润为2jz L 。
B 、当w jC C ≥时，牛仔投入产量3jz q 为600个的投入，利润3jz L 为225元。
倘若在上面的研究中，在研究对方时，确定了自己的产量，如果自己的成本有多余，那么就只投入确定的成本，假如不够，那最好是借或者全部投入。
3、在市场相关条件已经确定的原则下，然而彼此两人又不了解对方的投入信息，这时候可能就会出现“商业间谍”，虽然这不道德，但是这是彼此为了获得最大利润及减小风险必须去做的一件事情。
通过模型（1）分析可以得出结论：王婆第一套法案种植的产量不能大于j q 。
通过对第二大板块分析，可以得出只有在王婆投入得到的产量，极大引诱牛仔的投入量的产量加上自己的产量刚好等于j q 最佳。
引用模型（3）、（4）为此可得：4444*()(01200,)z j w j w w L L q p x q q Z =--≤≤∈ ， 555454455*()*(1.5)1600(01200,,01200,)z z z w z w w z z L q p x q q q q q Z q q Z =-+=-≤≤∈≤≤∈ ，当然王婆也为了自己获得更多的利润，她也希望获得更多的主动权为此只有当45z jz L L =时，主动权最大，可得转化式子为：244441.5*180006400(01200,)w w w w q q q q Z -+=≤≤∈现在采用MATLAB 软件【2】求解可得：（附件5） 由此可求得，qw4 =1.0e+003 *8.19411254969543 1.40588745030457可以得到qw4值可以为820个与141个，引用模型（3）、（4），采用MATLAB 软件【2】求解可得：（附件6） 计算结果：Lw4 =615Lz4 =285y1 =3.900625000000001e+002Lw5 =1.057500000000000e+002Lz5 =7.942500000000000e+002y2 =7.973562500000001e+002当王婆选择产量为820个时，牛仔将会采取获得利润为390元的方案；当王婆选择产量为141个时，牛仔将会采取获得利润为797元的方案。