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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(窗

框销售收入)的差值最大化)。 问题分析 1. 窗框需求:每个窗框需要2个宽度和2个高度,宽度和高度的允许误差为±0.01米。 2. 原材料:有3种长度的原材料(5.5m、6.2m、7.8m),单价不同,数量不限。 3. 锯口宽度:每次切割损失0.005米。 4. 目标:最大化利润 = 总收益(窗框销售收入) - 总成本(原材料成本)。 数学模型 变量定义 - 原材料类型:\( t \in \{1,2,3\} \)(分别对应5.5m、6.2m、7.8m)。 - 订单需求:\( i \in \{1,2,3,4\} \),对应表1的订单。 - 窗框宽度:\( w_i \pm 0.01 \),如订单1的宽度为1.6±0.01。 - 窗框高度:\( h_i \pm 0.01 \),如订单1的高度为2.2±0.01。 - 切割方案: - 每根原材料可以切割出多个宽度或高度,但需考虑锯口损失。 - 设 \( x_{i,t} \) 为用原材料 \( t \) 切割的窗框 \( i \) 的宽度数量。 - 设 \( y_{i,t} \) 为用原材料 \( t \) 切割的窗框 \( i \) 的高度数量。 约束条件 1. 原材料长度限制: - 对于宽度切割: \[ \sum_{i} (w_i + 0.005) \cdot x_{i,t} \leq L_t \] 其中 \( L_t \) 是原材料 \( t \) 的长度。 - 对于高度切割: \[ \sum_{i} (h_i + 0.005) \cdot y_{i,t} \leq L_t \] 2. 订单需求满足: - 每个订单需要 \( 2 \times \text{订单量} \) 个宽度和高度: \[ \sum_{t} x_{i,t} \geq 2 \cdot D_i, \quad \sum_{t} y_{i,t} \geq 2 \cdot D_i \] 其中 \( D_i \) 是订单 \( i \) 的需求量。 3. 非负整数约束: - \( x_{i,t}, y_{i,t} \) 为非负整数。 目标函数 最大化利润: \[ \text{Profit} = \sum_{i} P_i \cdot D_i - \sum_{t} C_t \cdot (N_{w,t} + N_{h,t}) \] 其中: - \( P_i \) 是窗框 \( i \) 的单价。 - \( C_t \) 是原材料 \( t \) 的单价。 - \( N_{w,t} \) 是用于切割宽度的原材料 \( t \) 的数量。 - \( N_{h,t} \) 是用于切割高度的原材料 \( t \) 的数量。 MATLAB 实现 使用整数线性规划(`intlinprog`)求解。 ```matlab % 订单数据 orders = [ 10, 1.6, 2.2, 480; % 订单1 20, 1.8, 2.4, 680; % 订单2 20, 1.7, 2.3, 550; % 订单3 15, 1.5, 2.0, 420 % 订单4 ]; % 原材料数据 materials = [ 5.5, 18; 6.2, 22; 7.8, 28 ]; saw_width = 0.005; % 锯口宽度 tolerance = 0.01; % 允许误差 % 提取窗框宽度和高度(考虑误差) w_min = orders(:, 2) - tolerance; w_max = orders(:, 2) + tolerance; h_min = orders(:, 3) - tolerance; h_max = orders(:, 3) + tolerance; % 变量总数:每个订单对每种原材料有宽度和高度切割变量 num_orders = size(orders, 1); num_materials = size(materials, 1); num_vars = 2 * num_orders * num_materials; % 目标函数:最大化利润 = 总收益 - 总成本 revenue = sum(orders(:, 1) .* orders(:, 4)); f = zeros(num_vars, 1); for t = 1:num_materials f((t-1)*2*num_orders + 1 : t*2*num_orders) = -materials(t, 2); end f = [f; -revenue]; % 将收益作为额外变量 % 约束条件 A = []; b = []; Aeq = []; beq = []; % 原材料长度约束 for t = 1:num_materials L = materials(t, 1); % 宽度切割约束 A_w = zeros(1, num_vars); for i = 1:num_orders A_w((t-1)*2*num_orders + i) = w_max(i) + saw_width; end A = [A; A_w]; b = [b; L]; % 高度切割约束 A_h = zeros(1, num_vars); for i = 1:num_orders A_h((t-1)*2*num_orders + num_orders + i) = h_max(i) + saw_width; end A = [A; A_h]; b = [b; L]; end % 订单需求约束 for i = 1:num_orders Aeq_i = zeros(1, num_vars); for t = 1:num_materials Aeq_i((t-1)*2*num_orders + i) = 1; % 宽度 Aeq_i((t-1)*2*num_orders + num_orders + i) = 1; % 高度 end Aeq = [Aeq; Aeq_i]; beq = [beq; 2 * orders(i, 1)]; % 每个窗框需要2个宽度和高度 end % 变量边界 lb = zeros(num_vars, 1); ub = inf(num_vars, 1); % 整数约束 intcon = 1:num_vars; % 求解 options = optimoptions('intlinprog', 'Display', 'off'); [x, fval] = intlinprog(f, intcon, A, b, Aeq, beq, lb, ub, options); % 解析结果 profit = -fval; disp(['最大利润:', num2str(profit), ' 元']); % 输出切割方案 for t = 1:num_materials disp(['原材料 ', num2str(materials(t, 1)), 'm:']); for i = 1:num_orders x_w = x((t-1)*2*num_orders + i); x_h = x((t-1)*2*num_orders + num_orders + i); if x_w > 0 || x_h > 0 disp([' 订单', num2str(i), ':宽度 ', num2str(x_w), ' 个,高度 ', num2str(x_h), ' 个']); end end end ``` 输出说明 1. 最大利润:程序输出利润最大值。 2. 切割方案:每根原材料的切割数量(宽度和高度)。 优化方向 - 如果订单量或原材料种类增加,可以扩展模型。 - 考虑动态规划或启发式算法处理更大规模问题。 [2025-06-06 16:35:01 | AI问答 | 1808点数解答]

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