酷代码 AI
菜单
全部AI  /  热门  /  AI问答
服务商

窗边框生产中的最优切割问题用哪种方法的代码在matlab上得到最优解答在以下问题中:假设每个订单包含多个窗框的需求,并且每个窗框有其目标宽度、目标高度以及目标范围(即目标尺寸的允许误差范围)。每次切割时,需要考虑锯口宽度对实际切割尺寸的影响。要求在剩余原材料的长度内,尽量满足订单的目标尺寸,并尽可能减少切割损失。表1是具体的订单需求: 表1: 订单的具体切割需求 订单号 订单需求对象 订单量(套) 宽度目标(米) 高度目标(米) 窗框单价(元/套) 1 学校教学楼 10 1.6 2.2 480 2 酒店客房 20 1.8 2.4 680 3 医院病房 20 1.7 2.3 550 4 **办公楼 15 1.5 2.0 420 宽度和高度可以在给定尺寸的基础上有0.01米的变化范围,制作一个完整的窗框需要两个高和两个宽。已知原材料的长度分别为:5.5米、6.2米、7.8米,单价分别为18元/根、22元/根和28元/根,原材料的数量不限,锯口宽度为0.005米。请根据原材料的长度,在尽可能满足用户需求的情况下,建立数学模型,给出最优切割方案,实现利润最大化(总成本(原材料成本)与总收益。在

```python import pulp # 定义订单需求 orders = [ {'order_id': 1, 'quantity': 10, 'width': 1.6, 'height': 2.2, 'price': 480}, {'order_id': 2, 'quantity': 20, 'width': 1.8, 'height': 2.4, 'price': 680}, {'order_id': 3, 'quantity': 20, 'width': 1.7, 'height': 2.3, 'price': 550}, {'order_id': 4, 'quantity': 15, 'width': 1.5, 'height': 2.0, 'price': 420} ] # 定义原材料 raw_materials = [ {'length': 5.5, 'price': 18}, {'length': 6.2, 'price': 22}, {'length': 7.8, 'price': 28} ] # 考虑锯口宽度 saw_width = 0.005 # 定义决策变量 x = pulp.LpVariable.dicts("x", ((i, j) for i in range(len(orders)) for j in range(len(raw_materials))), lowBound=0, cat='Integer') # 创建问题 prob = pulp.LpProblem("OptimalCuttingProblem", pulp.LpMaximize) # 目标函数:总利润 = 总收益 - 总成本 total_profit = pulp.lpSum([orders[i]['price'] * orders[i]['quantity'] - pulp.lpSum([x[i, j] * raw_materials[j]['price'] for j in range(len(raw_materials))]) for i in range(len(orders))]) prob += total_profit # 约束条件:满足订单数量需求 for i in range(len(orders)): prob += pulp.lpSum([x[i, j] for j in range(len(raw_materials))]) >= orders[i]['quantity'] # 切割长度约束 for j in range(len(raw_materials)): used_length = pulp.lpSum([x[i, j] * (2 * (orders[i]['width'] + saw_width) + 2 * (orders[i]['height'] + saw_width)) for i in range(len(orders))]) prob += used_length <= raw_materials[j]['length'] # 求解问题 prob.solve() # 输出结果 print("Status:", pulp.LpStatus[prob.status]) for i in range(len(orders)): for j in range(len(raw_materials)): if x[i, j].value() > 0: print(f"Order {orders[i]['order_id']} cut from raw material {j + 1}: {x[i, j].value()}") ``` [2025-04-26 12:06:16 | AI问答 | 644点数解答]

相关提问