数学建模论文Word文件下载.docx
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（5）实际销售量可由分配到的书号数具体计算。
（6）A出版社除人力资源外，生产资源、资金和管理资源等其他资源充足。
（7）为了保证工作的连续性，假定实际分配给各门课程的书号数不能少于申请书号数的一半，但也不能多于申请的书号数。
3.2．符号系统
：
2006年第i分社第j课程申请书号数；
2006年第i分社申请书号数
2006年第i分社第j课程分配书号数
2006年第i分社分配的书号数
第i分社第j课程平均价格；
第i分社第j课程每种书号销售量；
总数号书M=500；
前五年第i分社第j课程读者满意度
预测2006年第i分社第j课程市场占有率；
前五年第i分社第j课程计划准确度；
前五年第i分社申报书号准确度；
第i分社人力资源约束；
四、模型的建立与求解
变量分析
1）2006年每种书号平均销售量预测。
用线性回归分析对2006年个数好销售量进行预测如下。
2001年至2005年各课程平均每各书号销售量
qij
269.45
356.03
186.68
144.62
106.66
189.67
377.27
52.88
279.55
280.04
1086.2
1615.6
369.09
629.02
295.67
439.38
617.52
486.24
2192.5
918.38
490.17
648.57
6277.1
886.43
1180.1
1678.5
457.19
294.06
368.11
2232.3
523.83
363.86
414
246.74
332.29
194.27
88.66
420.79
235.83
195.4
3614.9
7130.1
4307.3
3831.4
12073
5303.5
2657.3
909.63
475.7
116.67
298.48
595.79
1019.7
720.89
292.97
498.57
413.12
145.15
587.38
364.51
148.69
404.75
391.89
556.49
188.03
1085.8
377.71
298.12
432.15
293.8
295.98
642.1
2）读者满意度分析
以该出版社在读者心中的地位及读者对某课程的作者，内容。
印刷和价格五方面考虑，通过评分所占百分比评估读者对该课程的满意度。
2001年至2005年各课程平均满意度
aij
0.59
0.6
0.46
0.58
0.53
0.54
0.55
0.57
0.56
0.61
0.63
0.64
0.65
0.62
0.66
0.51
0.41
3）课程教材的市场占有率分析
出版社要在市场上生存。
进行资源配置决策就要保证一定的市场竞争力。
市场占有率在一定程度上体现了市场竞争力，占有率越大的课程竞争力就越强，那么出版社在分配书号时就该对该课程有所偏重。
预测2006年市场占有率
bij
0.33
0.14
0.21
0.2
0.09
0.12
0.26
0.04
0.24
0.34
0.77
0.13
0.08
0.68
0.52
0.72
0.42
0.97
1
0.86
1.05
0.01
0.4
0.5
0.22
0.37
0.45
0.17
0.18
0.27
0.23
0.38
0.47
0.43
0.84
0.31
0.69
0.83
0.44
0.93
0.91
0.99
0.78
0.94
0.96
0.95
0.85
4）课程的计划准确度分析
各分社在提交生产计划申请书时，出于本位利益或其他原因考虑，分社会主观夸大申请的书号数，这造成了计划数和实际需求量之间的偏差。
总社在进行资源优化配置的时候，必须要考虑各个分社对各门课程计划的准确度，准确度高的优先考虑其申请要求。
计划准确度cij
0.704
0.731
0.663
0.675
0.722
0.697
0.729
0.702
0.776
0.777
0.735
0.718
0.739
0.741
0.717
0.703
0.721
0.673
0.677
0.661
0.678
0.75
0.733
0.716
0.747
0.666
0.748
0.685
0.744
0.752
0.684
0.732
0.724
0.659
0.643
0.679
0.708
0.683
0.734
0.727
0.788
0.654
0.651
0.74
0.67
0.782
0.725
0.728
0.742
0.611
0.667
目标函数：
1）销售额
2）读者满意度
3）市场占有率
4）计划准确度
约束条件：
（1）人力资源约束
（2）书号约束
（3）长远发展战略
（4）申请约束
总社资源分配到各个分社的最优化模型
模型说明：
申请书号数si
110.0
66.0
222.0
120.0
72.0
76.0
40.0
申报书号准确度di
0.7176
0.6958
0.6835
0.7155
人力资源约束li
114
120
102
111
72
44
63
利用Lingo[2]软件求解出最优解（程序见附录[1]）如下：
各个分社分到的书号数
分社
计算机
经管
数学
英语
两课
机械
化工
地理
环境
书号数
60
47
88
53
48
20
31
33
5模型优缺点评价
资源的优化配置是任何一个企业进行决策时都不可避免地会遇到的问题，所以我们可以将此模型推广到其他行业，在量化分析的基础上进行资源的配置决策。
从问题的分析到模型的建立求解再到模型的推广，逐步靠近问题的本质，在这些过程中克服了许多困难。
模型的优缺点如下：
模型的优点：
（1）模型充分考虑并挖掘了问卷调查表（附件2）中的有用信息，以增强强势产品支持力度与长远发展战略为原则，从该出版社的综合销售额、市场占有率、读者满意度、计划准确度四个方面分析，考虑全面。
（2）模型具有普遍性和可推广性，对其它出版社也适用，只要给出的数据足够、实际和精确，则模型得出的最优解将具有很强的实际意义。
模型的缺点：
（1）在用书号确定销售量的时候用到了数据拟合，由于数据有限和数据本身的误差，使得拟合精度有待提高。
鉴于时间关系，本文不可能做出更加精细的描述。
6给出版社的建议
调查问卷给出的一些数据显示,在课本使用中,对教材的满意度以及出版社在消费者心中的位置分析,为了能够更好的销售图书,获得更大的利润,那么就应该对其调查的几个方面进行部分的改进和提高：
1）对于教材的内容,应该尽可能的保持学术前沿水平,对于教材的作者也应有一定的要求,他们该具有一定的权威,扎实的理论基础,丰富的专业知识等等,只有保证了这几个方面,出版社出版的课程才能有一定的指导教育功能.
2）其次,对于教材的印刷及排版质量也必须严格要求,严禁教材内容出现错误,另外字迹清晰和纸张的质量也是不可忽视的,同时由于我国人均收入还不是很高,很大部分的家庭还不是很富裕,根据这样一种实际形势,为了绝大多数能够用到所学的教材,当然出版社就不能将教材价格制定的太高,这样才有一定的消费者,也保证了出版社图书的销售量.
3）在数据预测上，仅仅根据历史数据预测未来的发展趋势是远远不够的，出版社最好能够建立一套预警系统来指导未来的经营活动。
4）分社也要考虑自身利益可能存在“虚报”的现象，这既不利于总社分配工作的进行，总社应加强书号申报工作的管理，本着立足全局，事实求是的原则提高申报的准确度。
综合以上各方面的考虑,我们对教材的满意度所给订的几个方面做出相应的改进,以达到出版社所获的利润最大.
七、参考文献
[1]姜启源谢金星叶俊数学模型，北京：
高等教育出版社，2003；
[2]袁新生邵大宏郁时练Lingo和Excel在数学建模中的应用，北京：
科学出版社；
[3]赫孝良，戴永红等，数学建模竞赛赛题解析与论文点评，西安：
西安交通大学出版社，2002。
附录
model:
sets:
fenshe/f1..f9/:
l,d,s;
kecheng/k1..k10/;
link（fenshe,kecheng）:
a,b,c,x,p,q,sh;
endsets
data:
a=0.590.60.460.580.530.580.540.580.550.54
0.570.570.590.570.560.580.560.570.580.61
0.60.630.640.590.610.610.580.650.620.62
0.610.540.580.60.610.640.620.550.560.66
0.590.580.610.610.620.640.610.6200
0.620.510.620.580.580.640000
0.410.590.590.590.570.630000
0.550.580.630.60.550.580000
0.550.540.580.580.550.540000;
b=0.330.140.210.20.090.120.260.040.240.34
0.770.560.130.080.120.260.680.20.520.72
0.420.97110.970.861.050.010.40.5
0.090.2200.640.370.450.170.180.270.22
0.230.420.370.380.470.380.430.5400
0.840.310.690.8310.860000
0.620.440.560.210.930000
10.9110.990.3710000
0.780.940.960.950.660.850000;
c=0.7040.7310.6630.6750.7220.6970.7290.7020.7760.777
0.7350.7180.7390.7410.7170.7030.690.7210.6970.673
0.6770.6610.6780.750.7330.7160.780.7470.7330.718
0.7180.6660.6770.7480.6850.7220.7440.7520.7020.684
0.7320.7240.6590.6430.6790.7080.6970.72400
0.6830.7340.720.7270.7220.7880000
0.6540.6730.7170.6510.6660.740000
0.670.670.7820.7180.7250.7280000
0.7420.6830.6110.6670.7170.6840000;
p=25.825.528.026.024.725.627.022.925.924.5
26.427.324.927.523.523.525.732.931.535.3
21.020.224.819.618.623.313.118.422.525.7
34.418.733.020.627.921.411.431.323.532.3
14.718.826.616.713.414.817.524.20.00.0
22.532.320.821.623.035.40.00.00.00.0
20.023.625.628.018.926.70.00.00.00.0
21.532.424.023.818.222.70.00.00.00.0
37.522.220.722.724.332.20.00.00.00.0;
q=269.45356.03186.68144.62106.66189.67377.2752.88279.55280.04
1086.191615.6369.09629.02295.67439.38617.52486.242192.47918.38
490.17648.576277.08886.431180.061678.5457.19294.06368.112232.26
523.83363.86414246.74332.29194.2788.66420.79235.83195.4
3614.887130.14307.293831.3512072.945303.522657.25909.6300
475.7116.67298.48595.791019.66720.890000
292.97498.57413.12145.15587.38364.510000
148.69404.75391.89556.49188.031085.80000
377.71298.12432.15293.8295.98642.10000;
sh=181846616126168
8444666864
123852824341262412
40422281666106
41081068121400
1841016480000
44444100000
8888440000
81086440000;
s=5533111603638202020;
l=11411412010211172446372;
d=0.71760.71760.71760.71760.695750.7290.68350.71550.684;
enddata
min=@sum（link:
p*q*x*a*x*b*x*c*x）;
@for（fenshe（i）:
@sum（kecheng（j）:
x（i,j））<
l（i））;
@for（link:
@gin（x））;
@sum（fenshe（i）:
x（i,j）））=500）;
x（i,j））>
s（i））;
@for（kecheng（j）:
x（i,j）<
1.22*c（i,j）*sh（i,j））;
）;
end
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