柴油機(jī)的生產(chǎn)計(jì)劃問題論文-資料下載頁
2025-08-21 20:39本頁面
【導(dǎo)讀】上咨詢等）與隊(duì)外的任何人研究、討論與賽題有關(guān)的問題。引用處和參考文獻(xiàn)中明確列出。我們鄭重承諾，嚴(yán)格遵守競(jìng)賽章程和參賽規(guī)則，以保證競(jìng)賽的公正、公平性。違反競(jìng)賽章程和參賽規(guī)則的行為，我們將受到嚴(yán)肅處理。（論文紙質(zhì)版與電子版中的以上信息必須一致，只是電子版中無需簽名。請(qǐng)仔細(xì)核對(duì)，提交后將不再允許做任何修改。如填寫錯(cuò)誤，論文可能被取消評(píng)獎(jiǎng)資格。歸等模型，結(jié)合MATLAB和EXCEL等軟件，對(duì)柴油機(jī)的生產(chǎn)計(jì)劃問題進(jìn)行了多角度的分析，并給出了利用線性規(guī)劃模型柴來確定柴油機(jī)的生產(chǎn)計(jì)劃。出的產(chǎn)品當(dāng)季不交貨，每萬臺(tái)積壓一個(gè)季度需儲(chǔ)存、維護(hù)等費(fèi)用萬元。提供10萬,15萬,25萬,20萬臺(tái)同一規(guī)格的柴油機(jī)。以容忍%的缺貨的概率情況下，對(duì)該廠的2020年生產(chǎn)計(jì)劃作出安排。年的柴油價(jià)格作預(yù)測(cè)，并以此來對(duì)問題3作出計(jì)劃安排。劃問題，運(yùn)用線性規(guī)劃知識(shí)和MATLAB軟件可求出最優(yōu)解和最優(yōu)值。
【正文】 好的反映出兩組變量的指標(biāo)之間的相關(guān)分析性，可推廣性很強(qiáng)。雖然采用一元回歸模型能較好反應(yīng)數(shù)據(jù)間的相關(guān)關(guān)系，但并不一定很準(zhǔn)確，所以我們可以采取其他回歸模型來建立柴油價(jià)格和物流價(jià)格的相關(guān)函數(shù)。 14 七、參考文獻(xiàn) [1] 譚代倫 李軍 ，運(yùn)籌學(xué)簡(jiǎn)明教程，北京：科學(xué)出版社， 2020。 [2] 百度百科，正態(tài)分布， 2020年 9月 13日。 [3] 中國(guó)石 油天然氣集團(tuán)公司 ,中國(guó)石油油品信息 , ypxx/ypsc/gnqcyjg/,2020年 9月 13日。 [4] 林軍 陳翰林 ，數(shù)學(xué)建模教程，北京：科學(xué)出版社， 2020。 [5] 姜啟源 謝金星 葉俊，數(shù)學(xué)模型（第三版），北京：高等教育出版社， 2020。 15 八、附錄 附錄 1 clc。clear。 c1=[1000 800 800 1000]**10^(4)。 c2=[13 12 12 10]。 c3=[ 0]。 c=[c1+c2+c3]。 A=[1 1 0 0。1 1 1 0]。 b=[25。50]。 Aeq=[1 1 1 1]。 beq=[70]。 vlb=[10 0 0 0]39。 vub=[25 35 30 10]。 [x,fval]=linprog(c,A,b,Aeq,beq,vlb,vub)。 x fval= 附錄 2 clc。clear。 b=[ 0 0 0。0 0 0。0 0 0。0 0 0 ]。 16 c1=[1000 800 800 1000]*b*10^(4)。 c2=[13 12 12 10]。 c3=[ 0]。 c=[c1+c2+c3]。 A=[1 1 0 0。1 1 1 0]。 b=[25。50]。 Aeq=[1 1 1 1]。 beq=[70]。 vlb=[10 0 0 0]39。 vub=[25 35 30 10]。 [x,fval]=linprog(c,A,b,Aeq,beq,vlb,vub)。 x fval= 附錄 3 clc。clear。 c1=[1000 800 800 1000]**10^(4)。 c2=[13 12 12 10]。 c3=[ 0]。 c=[c1+c2+c3]。 A=[1 1 0 0。1 1 1 0]。 b=[。]。 Aeq=[1 1 1 1]。 17 beq=[]。 vlb=[ 0 0 0]39。 vub=[25 35 30 10]。 [x,fval]=linprog(c,A,b,Aeq,beq,vlb,vub)。 x fval= 附錄 4 clc。clear。 x0 =[ ]。 %原始序列 x1=cumsum(x0)。%對(duì) x（ 0）進(jìn)行一次累加 for i=2:5 y(i1)=x0(i)/x1(i1)。 end y。 %光滑性檢驗(yàn) for i=2:5 h(i)=x1(i)/x1(i1)。 end h。 %判斷 x（ 1）是否具有指數(shù)規(guī)律 for i=1:4 z(i)=(x1(i)+x1(i+1))/2。 end z。 %對(duì) x（ 1）作緊鄰均值生成 B=[z。ones(1,4)]39。 for i=1:4 18 Y(i)=x0(i+1)。 end a=(B39。*B)^(1)*B39。*Y39。 q=a(2)/a(1)。 p=x0(1)q。 for k=0:4 m(k+1)=p*exp(a(1)*k)+q。 end m。 %求 x（ 1）的模擬值 for k=0:4 h(k+1)=p*(exp(a(1)*(k+1))exp(a(1)*k))。 end h。 %求還原出 x（ 0）的模擬值 cc=x0h。 %殘差 dk=abs(cc)./x0。 %相對(duì)誤差 cc2=sum(cc(:,2:end).^(2))。 %殘差平方和 k=5。 d4=p*(exp(a(1)*(k+1))exp(a(1)*k))%預(yù)測(cè) 2020 0柴油價(jià)格 附錄 5 clc。clear。 c1=[1000 800 800 1000]**10^(4)。 c2=[13 12 12 10]。 c3=[ 0]。 c=[c1+c2+c3]。 19 A=[1 1 0 0。1 1 1 0]。 b=[。]。 Aeq=[1 1 1 1]。 beq=[]。 vlb=[ 0 0 0]39。 vub=[25 35 30 10]。 [x,fval]=linprog(c,A,b,Aeq,beq,vlb,vub)。 x fval= 附錄 6 clc。clear。 data=xlsread(39。附件 39。,39。Sheet139。,39。C2:D1739。)。 x=data(:,1)。 y=data(:,2)。 plot(x,y,39。*39。) hold on p=polyfit(x,y,1)。 y1=p(1)*x+p(2)。 plot(x,y1) grid on [b,bint,r,rint,stats]=regress(y,[ones(sum(size(x))1,1) x]) rcoplot(r,rint) 20 21 附錄 7 clc。clear。 c1=[1000 800 800 1000]**10^(4)。 c2=[1000 800 800 1000]*(*)*10^(4)*4。 c3=[ 0]。 c=[c1+c2+c3]。 A=[1 1 0 0。1 1 1 0]。 b=[25。50]。 Aeq=[1 1 1 1]。 beq=[70]。 vlb=[10 0 0 0]39。 vub=[25 35 30 10]。 [x,fval]=linprog(c,A,b,Aeq,beq,vlb,vub)。 x fval= 22 附錄 8 clc。clear。 b=[ 0 0 0。0 0 0。0 0 0。0 0 0 ]。 c1=[1000 800 800 1000]*b*10^(4)。 c2=[1000 800 800 1000]*[* 0 0 0。0 * 0 0。0 0 * 0。0 0 0 *]*4。 c3=[ 0]。 c=[c1+c2+c3]。 A=[1 1 0 0。1 1 1 0]。 b=[25。50]。 Aeq=[1 1 1 1]。 beq=[70]。 vlb=[10 0 0 0]39。 vub=[25 35 30 10]。 [x,fval]=linprog(c,A,b,Aeq,beq,vlb,vub)。 x fval= 23 附錄 9 clc。clear。 c1=[1000 800 800 1000]**10^(4)。 c2=[1000 800 800 1000]*(*)*10^(4)*4。 c3=[ 0]。 c=[c1+c2+c3]。 A=[1 1 0 0。1 1 1 0]。 b=[。]。 Aeq=[1 1 1 1]。 beq=[]。 vlb=[ 0 0 0]39。 vub=[25 35 30 10]。 [x,fval]=linprog(c,A,b,Aeq,beq,vlb,vub)。 x fval= 24
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