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本次实验聚焦于数学建模中的最短路问题研究。

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简介:
实验作业:生产策略问题——在现代化的生产流程中,生产部门经常会面临一个重要的挑战,即如何确定合适的生产效率水平。如果生产效率过高,会导致产品大量堆积,从而阻碍流动资金的及时收回;反之,如果生产效率过低,则无法满足市场需求,使得生产部门错失盈利的机会。因此,生产部门在整个生产过程中必须密切关注市场需求的动态变化,并据此及时调整生产效率,以最大化收益。某生产厂家年初已经预知到其产品年初的需求量为a=6万单位,并且以b=1万单位/月递增的速度进行增长。若工厂生产出的产品数量超过市场需求,则需要支付单位产品单位时间(月)的库存保管费用C2=0.2元;而若产品供应不足,则会产生单位产品单位时间的短期损失费C3=0.4元。此外,假定每次调整生产率都需要付出固定的调整费用C1=1万元。基于以上条件,请问:工厂应该如何制定当年的详细的生产策略方案,从而使工厂的总损失达到最小值?

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客服
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  • 作业——
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    本作业为数学建模课程中的实验任务,专注于解决实际场景下的最短路径问题。通过运用图论和算法知识,结合Dijkstra或Floyd等方法,旨在探索不同条件下的最优解策略,并应用编程技术实现模型计算与分析。 在现代化生产过程中,生产部门面临的一个重要问题是确定合理的生产率。如果生产率过高,则会导致产品大量积压,使流动资金无法及时回笼;反之,如果生产率过低,则可能无法满足市场需求,导致失去获利的机会。因此,在整个生产流程中,必须密切关注市场动态并适时调整生产策略以实现最大收益。 某制造企业在年初计划制定其年度生产方案时了解到:产品的初始需求量为a=6万单位,并且每月将以b=1万单位的速度递增。如果产品产量超过市场需求,则每单位库存的保管费用是C2 = 0.2元/月;若出现短缺情况,那么每一单位未满足的需求将产生短期损失费C3 = 0.4元/月。此外,每次调整生产率还会带来固定的成本支出C1=1万元。 基于上述条件,请问该制造企业应如何制定年度的生产策略以使总的经济损失最小化?
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    本篇文章探讨了在数学建模中如何解决最短路径问题,通过分析不同算法的应用场景与优势,为实际问题提供高效解决方案。 有很多经典的算法例子值得这些分数的。
  • 优质
    本文章探讨了在数学建模中如何解决最短路径问题,介绍常用算法如Dijkstra和Floyd,并分析其应用场景与优化策略。 这段文字详细介绍了数学建模中的最短路问题,对于参加数学建模的同学来说非常有帮助。
  • 课件第8讲:(含源程序)14讲版.zip
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    本资料为《数学建模与数学实验》课程中的第8讲内容,专注于讲解最短路径问题,并附带相关源代码。包含总计14讲的完整课件包,适合深入学习和实践应用。 【项目资源】:涵盖前端开发、后端编程、移动应用开发、操作系统管理、人工智能技术、物联网工程、信息化管理系统设计与实施、数据库架构及优化、硬件研发(如STM32, ESP8266)、大数据处理以及课程教育资源等众多领域的源代码。所涉及的技术语言包括PHP, QT, Linux系统操作,iOS平台构建,C++编程,Java应用开发,Python脚本编写,Web前端设计,C#软件工程及EDA工具使用、Proteus仿真器和RTOS实时操作系统项目。 【项目质量】:所有提供的源码均经过严格的功能测试与验证,在确认无误且能够正常运行后才予以发布。确保用户获取到的每个代码片段都能直接执行。 【适用人群】:无论是初学者还是希望进一步深入学习的技术爱好者,都可以从中找到适合自己的资源来提升技能水平或完成特定项目需求(如毕业设计、课程作业、工程实训等)。此外,对于具备一定技术基础的研究人员而言,则可以在此基础上进行修改与扩展以实现更多功能。 【附加价值】:这些项目的代码不仅具有较高的学习参考意义,同时也为实际应用提供了便利条件。用户可以根据自身需要对其进行调整并加以利用,从而创造出新的作品或解决方案。 【沟通交流】:如果您在使用过程中遇到任何问题,请随时向博主寻求帮助,博主将尽力提供解答和支持。我们鼓励下载和实践这些资源,并希望每位使用者都能够积极参与到技术分享与讨论中来,共同推动彼此的成长与发展。
  • 运筹
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    《运筹学中的最短路径问题》一文探讨了如何运用图论和算法解决网络中最优路径的选择,旨在最小化成本或时间。 Floyd算法是一种简单的求最短路径的方法,避免了复杂算法所需的编程基础,能够解决网络中任意两点之间的距离问题。
  • 径探讨
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    本课程聚焦于数学建模中的最短路径问题,通过理论讲解与实例分析相结合的方式,探讨并实践多种算法的应用,旨在帮助学习者掌握解决实际路径优化难题的方法。 在MATLAB中绘制最短路径时,可以将路径设置为红色,并且线宽增加到1.5毫米。
  • 蠓虫报告
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    本实验报告探讨了在数学建模中应用统计学方法解决蠓虫分类的问题,通过建立模型和数据分析,提高了蠓虫种类识别的准确性。 自己写的蠓虫问题实验报告,用MATLAB中最简单的方法解决这个问题。
  • 垃圾运输论文.doc
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    本论文深入探讨了在数学建模中如何优化城市垃圾运输的问题,通过建立合理的模型来提高效率和减少成本。文章提出了若干创新性的解决方案,并进行了实证分析。 数学建模中的垃圾运输问题论文主要探讨了如何通过建立合理的数学模型来优化城市垃圾的收集、运输以及处理过程。研究采用了多种方法和技术手段对现有垃圾管理系统进行了深入分析,并提出了一套新的解决方案,以期提高效率并减少成本。此外,还讨论了该方案在实际应用中可能遇到的问题及应对策略。 论文首先详细描述了问题背景和目标设定,随后介绍了所采用的模型构建原理与步骤。接着通过具体案例对提出的数学模型进行了验证,并对其效果进行了评估分析。最后总结了研究发现并提出了进一步工作的建议方向。 整体而言,该篇论文为解决城市垃圾管理中的运输难题提供了有价值的参考依据和技术支持。
  • 食品加工论文
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    本论文运用数学建模方法探讨食品加工中的关键问题,旨在优化工艺流程、提升产品质量与安全标准,并减少资源消耗。通过建立模型分析原料处理到成品包装全过程中的变量关系,提出创新解决方案以应对行业挑战。 原料油的采购与精炼安排直接影响食品公司的总利润。本段落针对食品加工问题建立了线性规划模型,并依据所给条件制定了一套最优采购方案和精炼方案,使公司获得最大利润,并对原料油市场价格波动对公司利润的影响进行了全面计划。 对于第一个问题,我们建立了一个线性规划模型并用LINDO和LINGO进行编程求解。结果一致,得出公司的最大利润为X元(此处具体数值未给出)。 第二个问题中考虑了价格变化方式:2月份植物油价上升Y%,非植物油上升Z%;3月份植物油价上升A%,非植物油上升B%;其余月份保持这种线性趋势。对于不同的值W(直到20),我们采用MATLAB编程计算出变动后的价格矩阵,并将这些数据代入模型1中求得相应的最大利润。 表三展示了价格波动与公司获得的最大利润之间的关系: | 价格波动 | 最大利润 | | -------- | ------- | | 1 |948222.2| | 10 |-1759.3 | | 11 |-26425.9| | 12 |-51092.6| | 13 |-70574.0| | 14 |-87074.0| | 15 |-91574.0| | 16 |-96074.1 | | 17 | -100574.1 | | 18 | -105074.1 | | 20 | -114074.1 | 对于模型Ⅱ的结果,我们进行了拟合分析。所得到的函数具有很高的可决系数,因此能够较好地反映公司总利润与原料油价格上涨之间的关系。 针对这一问题,通过拟合得到的函数为公司的生产调整提供了有价值的指导方案。
  • 下料型(2004年竞赛B
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    本论文构建了针对复杂下料问题的优化数学模型,并基于2004年研究生数学建模竞赛B题进行详细分析与求解,旨在提高材料利用率和降低生产成本。 《实用下料的数学模型》是2004年全国首届研究生数学建模竞赛的B题,主要探讨如何在工业生产过程中有效利用原材料进行切割,以减少浪费并提高效率的问题。该问题涵盖数学优化、运筹学及计算机科学等多个领域的知识。 “实用下料”指的是制造业中将大块原料(如金属板、布料或木板)切割成特定形状的小件的过程,在满足产品需求的同时尽可能地减少边角料,从而提升材料利用率。 在解决这一问题时,数学建模扮演了关键角色。通过建立优化模型来求解最佳的切割方案,通常会用到线性规划、整数规划或组合优化等方法。例如,可以通过设置目标函数(如最大化材料利用率)和约束条件(如每个零件的具体尺寸要求),利用求解器找到最优解决方案。而当变量必须取整数值时,则需要采用整数规划来解决是否切割某一块原材料的问题。 实际应用中,“实用下料”问题可能还会包含多个复杂因素,例如不同订单的需求量、材料成本差异以及设备能力限制等。因此,在建模过程中需综合考虑这些多目标和约束条件,并构建相应的优化模型。另外,动态规划、遗传算法或模拟退火等计算智能方法也可能被用来寻找近似最优解,特别是在处理大规模复杂问题时。 《实用下料的数学模型》这份资料详细介绍了如何建立此类数学模型,包括定义决策变量、设立目标函数和约束条件以及可能采用的求解策略。通过学习该文档,读者可以深入了解将实际问题转化为数学问题的过程,并掌握运用数学工具解决现实难题的方法。 此研究生竞赛题目旨在培养学生的实际解决问题的能力,促进理论知识与工程实践相结合,同时也为制造业提供了解决材料高效利用的一种新途径。通过对“实用下料”问题的研究,我们不仅能更深刻地理解优化理论在生产中的应用价值,还能体会到数学方法在解决复杂现实挑战时的巨大潜力。