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柴油機的生产计划问题专业论文59574246
高教社杯全国大学生数学建模竞赛
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我们仔细阅读了《全国大学生数学建模竞赛章程》和《全国大学生数学建模竞赛
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柴油机的生产计划问题
摘 要
本文主要运用线性规划、正态分布的概率密度函数模型和GM(1,1)预测模型等方法解决了柴油机的生产计划问题。
对于问题一:不考虑油价波动的情况下完成合同任务,这是一个产大于销的线性规划问题。油价取表2中0#柴油的平均值6.75元/升,在求出最小费用,建立优化模型,利用MATLAB求出最优解,得出万元。
问题二:考虑油价波动的实际情况下,这是一个产大于销的线性规划问题。由表2中数据求出该市2011年0#柴油每个季度的平均价格为,在问题一的基础上只需重新计算0#柴油的消耗费用,用替换问题一中0#柴油的消耗费用,在借用问题一的模型,求出最小费用,利用MATLAB求出最优解,得出万元。
问题三:由于市场需求的是变化,且各季度柴油需求均服从正态分布,在不考虑柴油价格的波动和可以容忍2.5%的缺货概率情况下,建立关于各季度柴油机市场需求的不等式,从而得到各季度柴油机的最小需求量,只需在问题一的基础上只需重新计算柴油机积压所需储存、维护等费用,用替换问题一中柴油机积压所需储存、维护等费用,在借用问题一的模型,求出生产计划x,利用MATLAB求出最优解,得出及万元。
问题四:收集近几年的0#柴油价格波动数据,不考虑柴油价格对其他成本的影响,运用灰色预测的GM(1,1)模型对2012年0#柴油的价格作出预测,在重新计算0#柴油的消耗费用,用MATLAB求解,得到生产安排为:和问题三相同。
问题五:这是一个回归分析问题,为了更好的描述柴油价格与物流价格的相关性,我们以近年柴油每个季度价格的平均值作为自变量x,对应的物流价格作为因变量y,得到若干点,进行数据整理后,用MATLAB描出散点图,根据散点图的分布状态猜测出可能的线性回归方程,用MATLAB回归出相应的参数,然后进行回归检验,得到函数关系式:;在此前提下得到问1-3的结果分别为:
。
本文综合线性规划、正态分布的概率密度函数、GM(1,1)预测、灰色预测及一元回归等模型,结合MATLAB和EXCEL等软件,对柴油机的生产计划问题进行了多角度的分析,并给出了利用线性规划模型柴来确定柴油机的生产计划。在文章的最后对模型的适用范围做出了推广,在实际应用中有较大的参考价值。
关键词:线性规划 正态分布 GM(1,1) 灰色预测 一元回归
问题重述
某市某厂各季度柴油机的生产能力及生产每台柴油机的成本如表1所示,如果生产出的产品当季不交货,每万台积压一个季度需储存、维护等费用0.15 万元。
表1:生产成本表
第一季度A 第二季度B 第三季度C 第四季度D 生产能力(万台) 25 35 30 10 需求(万台) 10 15 25 20 每万台耗0号柴油(升) 1000 800 800 1000 其他成本(万元/万台) 13 12 12 10 1.不考虑柴油价格波动,若2011年,按合同规定须于当年每个季度末分别按照需求提供10万,15万,25万,20万台同一规格的柴油机。建立一个数学模型,要求在完成合同的情况下,使该厂全年生产(包括储存、维护)费用最小。
2.考虑柴油价格波动的实际情况,具体数据见表2,重新对问题1建立数学模型,要求在完成合同的情况下,使该厂全年生产(包括储存、维护)费用最小。
3.若根据以往经验,由于市场需求的变化,各季度需求是正态随机变量,若第一季度需求服从,第二季度需求服从,第三季度需求服从,第四季度需求服从,请在此假设下,不考虑柴油价格,可以容忍2.5%的缺货的概率情况下,对该厂的2012年生产计划作出安排。
4.收集近几年的0号柴油价格波动数据,不考虑柴油价格对其他成本的影响,对2012年的柴油价格作预测,并以此来对问题3作出计划安排。
5.若考虑到柴油价格对其他成本的影响, 请收集柴油价格与物流价格的数据(可以不局限于该市),建立柴油价格变动幅度与物流价格波动幅度之间的数学模型,若其他成本中有25%是物流成本,在此假设下分别重新考虑问题1-3。
问题分析
解决企业生产与存储问题,达到生产,需求与库存之间的平衡,以及求得
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