物流系統(tǒng)建模方法-wenkub
2023-03-13 12:30:40 本頁面
【正文】 經(jīng)濟上的考慮；安全上的考慮；時間上的考慮；系統(tǒng)模型具有易操作、易理解的特點，使用它便于多方案分析比較。 E=MC2 F=maW=1/2mv2系統(tǒng)模型現(xiàn)實世界的原型 系統(tǒng)模型現(xiàn)實世界的分析、決策或控制理論結(jié)果抽象實驗分析解釋比較檢驗 系統(tǒng)模型一般不是系統(tǒng)對象本身，而是現(xiàn)實系統(tǒng)的描述、模仿或抽象。系統(tǒng)是復(fù)雜的，系統(tǒng)的屬性也是多方面的。(2) 為什么要用系統(tǒng)模型？為什么要用系統(tǒng)模型？(3) 為什么能用系統(tǒng)模型 ? 客觀世界中不同事物具有同型性（即相似規(guī)律 —— 不同本質(zhì)的事物在撇開其具體屬性之后彼此之間還存在的相似性），所以完全可以在系統(tǒng)分析過程中用系統(tǒng)模型代替真實系統(tǒng)進行分析。建造系統(tǒng)模型，尤其是建造抽象程度很高的系統(tǒng)數(shù)學模型，是一種創(chuàng)造性勞動。2. 清晰。4. 盡量使用標準模型或盡可能向標準模型靠攏。? 類似法 —— 依據(jù)不同事物具有的同型性，建造原 S的類似模型。因條件限制，這個廠只能得到煤元。先將給出的數(shù)據(jù)整理成下表： 活 動 資 源產(chǎn)品 A生產(chǎn)（ 1公斤）產(chǎn)品 B生產(chǎn)（ 1公斤）資源的限制煤（ T） 9 4 360電力（千度）4 5 200勞動日（個）3 10 300獲利（百元）7 12設(shè)生產(chǎn) A、 B產(chǎn)品各為 x1， x2公斤，則此問題變?yōu)榍髕1， x2滿足下列條件 :9 x1+4 x2 ≦≦ 3604 x1+5 x2 ≦≦ 200 3 x1+10 x2 ≦≦ 300 x1≧≧ 0, x2≧≧ 0(1)使得總獲利最大：使得總獲利最大： max 7 x1+12 x2 (2) 顯然顯然 (1)為約束條件，為約束條件， (2)為目標函數(shù)，這是一個典型的為目標函數(shù)，這是一個典型的線性規(guī)劃模型。建模的主要方法系統(tǒng)的數(shù)學模型： M?d2x/dt2 +D?dx/dt+Kx = F(t) L?d2q/dt2 +R ? dq/dt+(1/C) ? q = E(t) 變量及參數(shù)（屬性）： 距離 x 電荷 q 速度 dx/dt 電流 dq/dt 外力 F(t) 電壓 E(t) 質(zhì)量 M 電感 L 阻尼系數(shù) D 電阻 R 彈簧系數(shù) K 電容 C系統(tǒng)行為： 機械振蕩 系統(tǒng)行為： 電振蕩電路系統(tǒng)電路系統(tǒng) BE(t)CR L機械系統(tǒng)機械系統(tǒng) AK DXMF(t)（ 1）對象：可實驗和不可實驗的黑箱和灰箱系統(tǒng)；（ 2）方法：通過實驗或者查閱歷史統(tǒng)計資料，找出系統(tǒng)的輸入和輸出數(shù)據(jù)，然后運用自控中的傳遞函數(shù)方法或其他的數(shù)學方法（如回歸分析、時序分析等方法），建立系統(tǒng)輸出與輸入之間的關(guān)系 —— 系統(tǒng)的數(shù)學模型。β0－截距，是自變量 X等于 0時，因變量 Y的值。非線性回歸模型：?實驗法和統(tǒng)計分析法實驗法和統(tǒng)計分析法 —— 數(shù)據(jù)擬合法216。線性回歸模型 步驟： 1）打開 “圖表 ”； 2）作出散點圖； 3）點擊圖中任一數(shù)據(jù)點； 4）在 “圖表 ”中選擇 “添加趨勢線 ”命令； 5）單擊 “線性圖 ”。線性回歸模型選擇趨勢線類型，選定 “線性 ”p散點圖中插入趨勢線單擊 “選項 ”，趨勢線名稱選定 “自動設(shè)置 ”，選擇 “顯示公式 ”和 “顯示 R平方值 ”。線性回歸模型打開 Excel“工具 /數(shù)據(jù)分析 /回歸 ”菜單，分別輸入因變量 Y和自變量 X的區(qū)域，選擇在新工作表中輸出結(jié)果。線性回歸模型在例某市用電量指標統(tǒng)計中，選擇 “人口 ”和 “用電量”兩個變量樣本。 有兩種方法求出 非線性回歸模型216。p散點圖中插入趨勢線如果換成 “多項式 ”類型，并且選擇 “階數(shù) ”為 5階。在實際問題中，回歸方程的簡潔明了、回歸系數(shù)具有實際意義也是要考慮的，我們需要在兩者之間作出權(quán)衡。 根據(jù)研究對象特征對研究對象進行分類，它將樣本或變量按照親疏的程度，把性質(zhì)相近的歸為一類，使得同一類中的個體都具有高度的同質(zhì)性，不同類之間的個體具有高度的異質(zhì)性。 有了距離和相似度系數(shù)，就可定量地對樣本分組，根據(jù)分類函數(shù)將差異最小的歸為一組，組與組之間再按分類函數(shù)進一步分類。距離的表示有多種方法，如絕對距離、歐氏距離、明考夫斯基距離等，常用的明考夫斯基距離的表達式如下：?
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