数学模型与实验上级实验题目.docx

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数学模型与实验上级实验题目

数学模型与实验上级实验题目

 

1.某工厂计划生产I、II、III三种产品,已知生产单位产品所需的设备台时,A、B两种原材料的消耗和利润如下表所列:

产品

资源

I

II

III

资源限制

设备

1

2

1

有效台时8台时

原材料A

4

0

2

A共有16桶

原材料B

0

4

2

B共有12桶

单位产品利润(千元)

2

3

2

问题:

(1)如何安排生产使盈利最大?

并说明最优生产计划下的紧约束。

(2)写出其对偶问题表达式,并计算对偶价格。

(3)若为了增加产量,可租用设备,租金800元/台时,租用设备是否划算?

最多租用多少台时?

(4)若市场需求发生变化,生产产品I减少利润0.5千元,此时生产计划是否需要改变?

(用灵敏度分析的方法求解)

模型建立

问题一:

由数据可以看出,决策变量为生产三种产品(

)所需要的材料和设备共有9个决策变量。

由此分析,问题的目标函数为:

Maxz=

约束条件:

模型求解

使用lingo算出结果,

程序如下:

max=2*x1+3*x2+2*x3;

x1+2*x2+x3<=8;

4*x1+2*x3<=16;

4*x2+2*x3<=12;

x1>=0;

x2>=0;

x3>=0;

end

结果:

得到结果

最大获利为

(千元)。

问题二:

设设备和原材料价格A、B为

目标函数:

minw=

约束条件:

Lingo程序如下:

model:

min=8*y1+16*y2+12*y3;

y1+4*y2>=2;

2*y1+4*y3>=3;

y1+2*y2+2*y3>=2;

end

结果如下:

对偶价格为:

设备1千元,原材料A250元,原材料B250元。

问题三

由获利可得,租用设备是划算的。

程序如下:

model:

max=2*x1+3*x2+2*x3-0.8*x4;

x1+2*x2+x3-x4<=8;

4*x1+2*x3<=16;

4*x2+2*x3<=12;

x1>=0;

x2>=0;

x3>=0;

x4>=0;

end

结果如下:

运行结果可得最多租用两台,最大获利为15.4千元

问题四

由以上结果可以看出x1系数允许的范围是(1.0,2.5),而Ⅰ只减少0.5,变为1.5在允许的范围内,所以不用改变生产计划。

 

2.哈雷彗星。

哈雷彗星在1986年2月9日到达了近日点(最接近太阳的点,取太阳为原点),那时它的位置和速度分别为

位置单位为AU(天文单位,取地球轨道的长半轴为单位距离),时间单位为年。

彗星的三维运动方程为

其中参数

求微分方程的数值解,作出彗星三维轨道和彗星轨道在yz平面的射影。

由r与t的关系,计算彗星的远日点距太阳的距离,预测下一次彗星到达近日点的时间。

3.交通流均衡问题

某地有如图1所示的一个公路网,每天上班时间有6千辆小汽车要从居民区A前往工作区D。

经过长期观察我们得到了图1中5条道路上每辆汽车的平均行驶时间和汽车流量之间的关系,如表1所示。

那么,长期来看,这些汽车将如何在每条道路上分布?

表1平均行驶时间与汽车流量之间的关系

道路

AB

AC

BC

BD

CD

行驶时间/min

流量≤2

20

52

12

52

20

2<流量≤3

30

53

13

53

30

3<流量≤4

40

54

14

54

40

 

图1公路网示意图

4.某汽车公司是一家专营货物运输业务的公司。

为了制定一个更完善的工作计划,该公司决定利用回归分析方法,帮助他们对自己的运货耗时作出预测。

根据经验,运货耗费时间y与运货距离x1和运货数量x2有关。

为此,公司收集了11个样本,其数据如下表所示。

序号

运货距离x1/kg

运货数量x2/件

耗费时间y/小时

1

10

4

9.3

2

50

3

4.8

3

100

4

8.9

4

100

2

6.5

5

50

2

4.2

6

80

2

6.2

7

75

3

7.4

8

65

4

6

9

77

3

8.9

10

90

3

7.6

11

90

2

6.1

试根据这张数据表,给出运货距离x1,运货数量x2,与运货耗费时间y的关系式。

解答:

选择纯二次模型,即

Matlab源程序:

>>x1=[10,50,100,100,50,80,75,65,77,90,90];

>>x2=[4,3,4,2,2,2,3,4,3,3,2];

>>y=[9.3,4.8,8.9,6.5,4.2,6.2,7.4,6,8.9,7.6,6.1]';

>>x=[x1'x2'];

>>rstool(x,y,'purequadratic')

Variableshavebeencreatedinthecurrentworkspace.

在画面左下方的下拉式菜单中选”all”, 则beta、rmse和residuals都传送到Matlab工作区中. 在Matlab工作区中输入命令:

beta, rmse

>>beta

beta=

-2.5376

-0.1498

7.7906

0.0014

-1.1494

>>rmse

rmse=

1.1602

>>

故回归模型为:

剩余标准差为1.1602, 说明此回归模型的显著性较好

 

上机要求:

1、撰写实验报告,包括每道题的完整分析、求解过程(实验报告封面需用给定模板)。

2、建立模型、求解方法不限,可用数学解析法,也可编程求解。

3、三人一组(找不到三人的同学,两人一组也可),从4个题目中任意选择2个求解。

山东交通学院

 

数学模型与实验

综合上机实验报告

 

队员A队员B队员C

姓名:

张富生姓名:

李兰东姓名:

王家赫

班级:

信息111班级:

信息111班级:

信息111

学号:

110111103学号:

110111106学号:

110111105

 

1.某工厂计划生产I、II、III三种产品,已知生产单位产品所需的设备台时,A、B两种原材料的消耗和利润如下表所列:

产品

资源

I

II

III

资源限制

设备

1

2

1

有效台时8台时

原材料A

4

0

2

A共有16桶

原材料B

0

4

2

B共有12桶

单位产品利润(千元)

2

3

2

问题:

(1)如何安排生产使盈利最大?

并说明最优生产计划下的紧约束。

(2)写出其对偶问题表达式,并计算对偶价格。

(3)若为了增加产量,可租用设备,租金800元/台时,租用设备是否划算?

最多租用多少台时?

(4)若市场需求发生变化,生产产品I减少利润0.5千元,此时生产计划是否需要改变?

(用灵敏度分析的方法求解)

模型建立

问题一:

由数据可以看出,决策变量为生产三种产品(

)所需要的材料和设备共有9个决策变量。

由此分析,问题的目标函数为:

Maxz=

约束条件:

模型求解

使用lingo算出结果,

程序如下:

max=2*x1+3*x2+2*x3;

x1+2*x2+x3<=8;

4*x1+2*x3<=16;

4*x2+2*x3<=12;

x1>=0;

x2>=0;

x3>=0;

end

结果:

得到结果

最大获利为

(千元)。

问题二:

设设备和原材料价格A、B为

目标函数:

minw=

约束条件:

Lingo程序如下:

model:

min=8*y1+16*y2+12*y3;

y1+4*y2>=2;

2*y1+4*y3>=3;

y1+2*y2+2*y3>=2;

end

结果如下:

对偶价格为:

设备1千元,原材料A250元,原材料B250元。

问题三

由获利可得,租用设备是划算的。

程序如下:

model:

max=2*x1+3*x2+2*x3-0.8*x4;

x1+2*x2+x3-x4<=8;

4*x1+2*x3<=16;

4*x2+2*x3<=12;

x1>=0;

x2>=0;

x3>=0;

x4>=0;

end

结果如下:

运行结果可得最多租用两台,最大获利为15.4千元

问题四

由以上结果可以看出x1系数允许的范围是(1.0,2.5),而Ⅰ只减少0.5,变为1.5在允许的范围内,所以不用改变生产计划。

4.某汽车公司是一家专营货物运输业务的公司。

为了制定一个更完善的工作计划,该公司决定利用回归分析方法,帮助他们对自己的运货耗时作出预测。

根据经验,运货耗费时间y与运货距离x1和运货数量x2有关。

为此,公司收集了11个样本,其数据如下表所示。

序号

运货距离x1/kg

运货数量x2/件

耗费时间y/小时

1

10

4

9.3

2

50

3

4.8

3

100

4

8.9

4

100

2

6.5

5

50

2

4.2

6

80

2

6.2

7

75

3

7.4

8

65

4

6

9

77

3

8.9

10

90

3

7.6

11

90

2

6.1

试根据这张数据表,给出运货距离x1,运货数量x2,与运货耗费时间y的关系式。

解答:

选择纯二次模型,即

Matlab源程序:

>>x1=[10,50,100,100,50,80,75,65,77,90,90];

>>x2=[4,3,4,2,2,2,3,4,3,3,2];

>>y=[9.3,4.8,8.9,6.5,4.2,6.2,7.4,6,8.9,7.6,6.1]';

>>x=[x1'x2'];

>>rstool(x,y,'purequadratic')

Variableshavebeencreatedinthecurrentworkspace.

在画面左下方的下拉式菜单中选”all”, 则beta、rmse和residuals都传送到Matlab工作区中. 在Matlab工作区中输入命令:

beta, rmse

>>beta

beta=

-2.5376

-0.1498

7.7906

0.0014

-1.1494

>>rmse

rmse=

1.1602

>>

故回归模型为:

剩余标准差为1.1602, 说明此回归模型的显著性较好

 

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