问题分析 这是一个典型的一维切割问题（1D Cutting Stock Problem），需要根据订单需求在原材料上进行切割，同时考虑锯口宽度、尺寸允许误差范围以及利润最大化。核心目标是在满足订单需求的前提下，最小化原材料成本，最大化利润。 数学模型建立 1. 定义变量 - 原材料类型：3种（长度分别为5.5m、6.2m、7.8m，单价分别为18元、22元、28元）。 - 订单需求：4种窗框（宽度和高度有±0.01m的允许误差）。 - 窗框组件：每个窗框需要2个宽度和2个高度（即每套窗框需要切割4根型材）。 - 锯口宽度：每次切割损失0.005m。 2. 切割模式（Pattern） 一种切割模式是指从一根原材料上切割出若干段满足订单需求的型材（宽度或高度）。例如： - 从一根6.2m的原材料上切割： - 2个1.6m的宽度（订单1）和1个2.2m的高度（订单1），总长度：2×1.6 + 1×2.2 + 2×0.005（锯口）= 5.41m，剩余6.2 - 5.41 = 0.79m（损失）。 3. 目标函数 最大化利润： \[ \text{利润} = \text{总收益} - \text{总成本} \] 其中： - 总收益 = Σ（窗框单价 × 订单量） - 总成本 = Σ（原材料单价 × 原材料使用量） 4. 约束条件 - 订单需求必须满足。 - 切割后的型材长度必须在目标尺寸±0.01m范围内。 - 锯口宽度需计入总切割长度。 解决步骤 1. 生成所有可能的切割模式： - 对每种原材料长度，枚举所有可能的宽度和高度的组合，确保切割后的总长度（包括锯口）不超过原材料长度。 - 例如：对7.8m的原材料，可以切割： - 3个1.6m宽度：3×1.6 + 2×0.005 = 4.81m（剩余2.99m）。 - 2个1.8m宽度和1个2.4m高度：2×1.8 + 1×2.4 + 2×0.005 = 6.01m（剩余1.79m）。 2. 建立整数线性规划模型： - 变量：每种切割模式的使用次数。 - 目标：最小化原材料成本。 - 约束：满足所有订单需求。 3. 计算利润和损失率： - 利润 = 总收益 - 总成本。 - 切割损失率 = (原材料总长度 - 有效切割长度) / 原材料总长度。 - 利用率 = 有效切割长度 / 原材料总长度。 示例切割方案（部分） 以订单1（学校教学楼）为例： - 窗框需求：10套 → 需要20个1.6m宽度和20个2.2m高度。 - 从7.8m原材料上切割： - 模式1：3个1.6m宽度（锯口2次）→ 使用7次（生成21个1.6m，剩余1个）。 - 模式2：3个2.2m高度（锯口2次）→ 使用7次（生成21个2.2m，剩余1个）。 - 原材料成本：7×28元（7.8m原材料） = 196元。 - 窗框收益：10×480元 = 4800元。 整体方案 需要综合所有订单需求，通过求解整数线性规划模型得到全局最优解。工具如Python的`PuLP`或`OR-Tools`可以实现。 代码实现（Python示例） ```python from pulp import * # 原材料 raw_materials = [ {"length": 5.5, "cost": 18}, {"length": 6.2, "cost": 22}, {"length": 7.8, "cost": 28} ] # 订单需求 orders = [ {"id": 1, "width": 1.6, "height": 2.2, "quantity": 10, "price": 480}, {"id": 2, "width": 1.8, "height": 2.4, "quantity": 20, "price": 680}, {"id": 3, "width": 1.7, "height": 2.3, "quantity": 20, "price": 550}, {"id": 4, "width": 1.5, "height": 2.0, "quantity": 15, "price": 420} ] # 锯口宽度 kerf = 0.005 # 生成切割模式（示例简化） patterns = [] for material in raw_materials: max_len = material["length"] # 示例：生成一些可能的模式（实际需枚举） # 模式1：切割2个1.6m宽度 if 2 * 1.6 + kerf <= max_len: patterns.append({ "material": material, "cuts": [{"type": "width", "size": 1.6, "count": 2}], "waste": max_len - (2 * 1.6 + kerf) }) # 模式2：切割1个1.6m宽度和1个2.2m高度 if 1.6 + 2.2 + 2 * kerf <= max_len: patterns.append({ "material": material, "cuts": [ {"type": "width", "size": 1.6, "count": 1}, {"type": "height", "size": 2.2, "count": 1} ], "waste": max_len - (1.6 + 2.2 + 2 * kerf) }) # 建立优化模型 prob = LpProblem("Cutting_Stock_Problem", LpMinimize) # 变量：每种模式的使用次数 x = [LpVariable(f"x_{i}", lowBound=0, cat="Integer") for i in range(len(patterns))] # 目标：最小化原材料成本 prob += lpSum([x[i] * patterns[i]["material"]["cost"] for i in range(len(patterns))]) # 约束：满足订单需求 for order in orders: # 宽度需求：2 * 订单量 width_demand = 2 * order["quantity"] prob += lpSum([ x[i] * sum([cut["count"] for cut in patterns[i]["cuts"] if cut["type"] == "width" and abs(cut["size"] - order["width"]) <= 0.01]) for i in range(len(patterns)) ]) >= width_demand # 高度需求：2 * 订单量 height_demand = 2 * order["quantity"] prob += lpSum([ x[i] * sum([cut["count"] for cut in patterns[i]["cuts"] if cut["type"] == "height" and abs(cut["size"] - order["height"]) <= 0.01]) for i in range(len(patterns)) ]) >= height_demand # 求解 prob.solve() # 输出结果 print("Status:", LpStatus[prob.status]) print("Optimal Cost:", value(prob.objective)) for i in range(len(patterns)): if x[i].value() > 0: print(f"Pattern {i}: {x[i].value()} times, Waste: {patterns[i]['waste']}") # 计算利润 total_revenue = sum([order["quantity"] * order["price"] for order in orders]) total_cost = value(prob.objective) profit = total_revenue - total_cost print("Total Profit:", profit) ``` 结果分析 - 最优切割方案：通过求解模型得到具体模式使用次数。 - 利润：总收益 - 总成本。 - 切割损失率：总损失长度 / 总原材料长度。 - 利用率：有效切割长度 / 总原材料长度。 注意事项 1. 锯口宽度需在每次切割时累加，不可忽略。 2. 窗框的宽度和高度允许±0.01m误差，切割时可灵活调整。 3. 实际需枚举所有可能的切割模式以确保全局最优解。 [2025-06-21 12:55:09 | AI写代码神器 | 1902点数解答]