柴油机的生产计划问题论文(编辑修改稿)

柴油机的生产计划问题论文(编辑修改稿)内容摘要：

（ ） 6 其中 Txxxxx 4321, 0111 0011A, 5025b， 11P，70q，  Tl 00010， 10303525u。 Step5. 建立线性规划模型； 综上可知，模型为： 1003003502510705025..4321432132121xxxxxxxxxxxxtscxf （ ） 其中 Txxxxx 4321为决策列向量， 321 cccc 为目标函数系数行向量。 线性规划模型的求解 首先将问题中的数据代入模型中，在利用 MATLAB软件（见附录 2）求出每个季度的生产安排和最小费用（表 ）： 表 季度 一 二 三 四 需求量（单 位：万台） 10 20 30 10 最小费用（单位：万元） f 问题三的模型建立与求解 问题三中，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  4,10~ NA ，  9,15~A，  25,25~ NA ，  16,20~ NA ，要得到 2020的生产计划，步骤如下： 步骤一：正态分布标准化，公式如下： utx  )( （ ） 其中， u为正态分布期望，σ为正态分布的标准差。 步骤二：在不考虑柴油价格的波动和可以容忍 %的缺货概率情况下，我们得到当各个季度的生产量不能满足市场需求量时有： %)(1)(1)(   uxxpxxp iiiii （ ） 其中，i为第 i个季度的需求量，ix为第 i季度柴油机的生产量。 [2]下的概率密度函数模型的建立 运用公式（ ），我们得到 每个季度 的最小需求量 （表 ）： 表 季度 一 二 三 四 最小需求量（单位：万台） 7 在运用问题一的模型： Step1. 计算 0柴油的消耗费用，记为31f，单位 （万元）； 根据表格中原有数据，设每万台耗 0柴油（升）在每个季度的消耗量记为  10008008001000*1 c,由于消耗量*1c的量纲不统一，故对 1c进行了如下处理41*11 10  dc； 得到 xcf 131  （ ） Step2. 计算其他成本费用，记为32，单位（万元）； 根据表格中原有数据，我们设其他成本（万元 /万台）费用在每个季度的费用记为  101212132 c，故 xcf 232  （ ） Step3. 计算柴油机积压所需储存、维护等费用，记为3f，单位（万元）； 由于每个季度生产的柴油机可能大于该季度的需求，故就会产生积压，积压所产生的费用为：        32121133  xxxxxxf （ ）整理后得到：  xcf （ ） 其中  Step4. 求出约束条件； 由于此题是典型的产销平衡问题， 经过分析我们得到 uxlqPxbAxts .. （ ） 其中 Txxxxx 4321, 0111 0011A, ， 11P， q， Tl ， 10303525u。 Step5. 建立线性规划模型； 综上可知，模型为： 100300350..4321432132121xxxxxxxxxxxxxtscxf （ ） 其中 Txxxxx 4321为决策列向量， 321 cccc 为目标函数系数行向量。 线性规划模型的求解 将数据代入模型中，在利用 MATLAB软件（附录 3）求出每个季度的生产安排及最小 8 费用（表 ）： 表 季度 一 二 三 四 需求量（单位：万台） 35 30 10 最小费用（单位：万元） 问题四的模型建立与求解 GM(1,1)预测模型 [4]的建 立及求解 运用 EXCEL找出 原始序列（附件三） ),( ))5(),4(),3(),2(),1(()0()0()0()0()0()0( xxxxxX Step1. 对 )0(X 进行一次累加，得 ), 041233,17 .,1 1. ()1( X Step2. 对 )0(X 作准光滑性检验。 由 )1( )()( )1()0( kx kxk （ ） 得)5(,)4(,)3(  。 当 k3时 准光滑条件满足。 Step3. 检验 )1(X 是否具有准指数规律。 由 )(1)1( )()( )1()1()1( kkx kxk   （ ） 得)5(,)4(,)3( )1()1()1(   当 k3时， ],1[)()1(   k ， 准指数规律满足，故可对 )1(X 建立 GM(1,1)模型。 Step4. 对 )1(X 作紧邻均值生成，得 )04, 542219,20 .,1 4. ()1( Z 于是 )5()4()3()2(,1)5(1)4(1)3(1)2()0()0()0()0()1()1()1()1(xxxxYzzzzB Step5. 对参数列Tba ],[ˆ进行最小二乘估计。 得   )(ˆ 1 YBBB TT （ ） Step6. 确定模型 )1()1(  xdtdx （ ） 及时间响应序列 9 ))1(()1(ˆ)0()1( kakeabeabxkx（ ） Step7. 求 )1(X 的模拟值。