问题分析 本问题旨在解决窗框切割方案的优化问题，目标是在满足订单需求的前提下，实现利润最大化，同时考虑锯口宽度和原材料缺陷的影响。我们将建立整数规划模型来描述该问题，并通过求解该模型得到最优切割方案。 数学模型建立 符号定义 - 订单相关： - $i$：订单编号，$i = 1,2,3,4$。 - $n_i$：订单 $i$ 的需求量（套）。 - $w_i$：订单 $i$ 窗框的目标宽度（米）。 - $h_i$：订单 $i$ 窗框的目标高度（米）。 - $p_i$：订单 $i$ 窗框的单价（元/套）。 - $\Delta = 0.01$：目标尺寸的允许误差范围（米）。 - 原材料相关： - $j$：原材料编号，$j = 1,2,3$。 - $L_j$：原材料 $j$ 的长度（米）。 - $c_j$：原材料 $j$ 的单价（元/根）。 - $s = 0.005$：锯口宽度（米）。 - $x_{ij}$：从原材料 $j$ 上切割出用于订单 $i$ 的窗框数量（套）。 - $y_j$：使用原材料 $j$ 的数量。 - 缺陷相关（问题2和3）： - $k$：缺陷编号。 - $b_{jk}$：原材料 $j$ 上第 $k$ 个缺陷的起始位置（米）。 - $l_{jk}$：原材料 $j$ 上第 $k$ 个缺陷的长度（米）。 - 辅助变量： - $r_j$：使用原材料 $j$ 后剩余的长度（米）。 目标函数 利润最大化，即总收益减去总成本： $$ \max \sum_{i=1}^{4} n_i p_i - \sum_{j=1}^{3} y_j c_j $$ 约束条件 1. 满足订单需求： $$ \sum_{j=1}^{3} x_{ij} \geq n_i, \quad i = 1,2,3,4 $$ 2. 原材料长度限制： 对于每根原材料 $j$，切割的窗框长度和锯口宽度之和不能超过原材料长度。 $$ \sum_{i=1}^{4} (2(w_i + s) + 2(h_i + s)) x_{ij} + r_j \leq L_j y_j, \quad j = 1,2,3 $$ 其中 $r_j \geq 0$ 表示剩余长度。 3. 尺寸范围限制： 窗框的宽度和高度应在目标尺寸的允许误差范围内。 $$ w_i - \Delta \leq w_{cut} \leq w_i + \Delta $$ $$ h_i - \Delta \leq h_{cut} \leq h_i + \Delta $$ 这里 $w_{cut}$ 和 $h_{cut}$ 是实际切割的宽度和高度，由于在模型中是基于目标尺寸计算，可在后续编程中进行验证。 4. 非负整数约束： $$ x_{ij} \geq 0, \quad \text{且为整数}, \quad i = 1,2,3,4; j = 1,2,3 $$ $$ y_j \geq 0, \quad \text{且为整数}, \quad j = 1,2,3 $$ 问题2的额外约束 考虑原材料缺陷，切割时应避开缺陷区域。对于每个原材料 $j$ 和缺陷 $k$，需要保证切割的位置不与缺陷区域重叠。可通过增加逻辑约束来实现，例如： 设 $z_{ijk}$ 为二进制变量，表示是否从原材料 $j$ 上切割出用于订单 $i$ 的窗框且经过缺陷 $k$，若经过则 $z_{ijk} = 1$，否则 $z_{ijk} = 0$。 $$ \sum_{i=1}^{4} \sum_{k} z_{ijk} = 0, \quad j = 1,2,3 $$ 需要根据具体的切割位置和缺陷位置建立更详细的约束条件。 问题3 问题3是在问题2的基础上，更新了订单需求量，模型基本不变，只需更新订单相关的参数。 Python代码实现 ```python import pulp # 订单信息 orders = { 1: {'n': 10, 'w': 1.6, 'h': 2.2, 'p': 480}, 2: {'n': 20, 'w': 1.8, 'h': 2.4, 'p': 680}, 3: {'n': 20, 'w': 1.7, 'h': 2.3, 'p': 550}, 4: {'n': 15, 'w': 1.5, 'h': 2.0, 'p': 420} } # 原材料信息 materials = { 1: {'L': 5.5, 'c': 18}, 2: {'L': 6.2, 'c': 22}, 3: {'L': 7.8, 'c': 28} } # 锯口宽度 s = 0.005 # 允许误差范围 delta = 0.01 # 创建线性规划问题 prob = pulp.LpProblem("WindowFrameCutting", pulp.LpMaximize) # 决策变量 x = pulp.LpVariable.dicts("x", [(i, j) for i in orders for j in materials], lowBound=0, cat='Integer') y = pulp.LpVariable.dicts("y", materials, lowBound=0, cat='Integer') # 目标函数 total_income = pulp.lpSum([orders[i]['n'] * orders[i]['p'] for i in orders]) total_cost = pulp.lpSum([y[j] * materials[j]['c'] for j in materials]) prob += total_income - total_cost # 约束条件 # 满足订单需求 for i in orders: prob += pulp.lpSum([x[(i, j)] for j in materials]) >= orders[i]['n'] # 原材料长度限制 for j in materials: used_length = pulp.lpSum([(2 * (orders[i]['w'] + s) + 2 * (orders[i]['h'] + s)) * x[(i, j)] for i in orders]) prob += used_length <= materials[j]['L'] * y[j] # 求解问题 prob.solve() # 输出结果 print("Status:", pulp.LpStatus[prob.status]) print("Optimal profit:", pulp.value(prob.objective)) for j in materials: print(f"Number of material {j} used: {pulp.value(y[j])}") for i in orders: for j in materials: print(f"Number of window frames for order {i} cut from material {j}: {pulp.value(x[(i, j)])}") # 计算利用率和切割损失率 total_used_length = 0 total_wasted_length = 0 for j in materials: used = pulp.lpSum([(2 * (orders[i]['w'] + s) + 2 * (orders[i]['h'] + s)) * x[(i, j)] for i in orders]).value() total_used_length += used total_wasted_length += materials[j]['L'] * y[j].value() - used utilization = (total_used_length - total_wasted_length) / total_used_length cutting_loss_rate = total_wasted_length / total_used_length print(f"Utilization: {utilization}") print(f"Cutting loss rate: {cutting_loss_rate}") ``` 额外需要注意的逻辑点 1. 在实际应用中，需要考虑切割工艺的可行性，例如切割顺序、切割设备的限制等。 2. 对于问题2中缺陷的处理，需要更详细的逻辑来确保切割位置不与缺陷区域重叠，代码中只是给出了基本的思路，需要进一步完善。 3. 模型中假设原材料数量不限，但在实际生产中可能存在原材料供应的限制，需要在模型中加入相应的约束条件。 [2025-06-20 18:15:03 | AI写代码神器 | 1997点数解答]