问题1的数学模型与解决方案 1. 变量定义 - \( x_{ij} \): 从原材料 \( i \) 切割出窗框 \( j \) 的数量 - \( y_i \): 使用的原材料 \( i \) 的数量 - \( w_j \): 窗框 \( j \) 的宽度目标 - \( h_j \): 窗框 \( j \) 的高度目标 - \( L_i \): 原材料 \( i \) 的长度 - \( s \): 锯口宽度(0.005米) - \( p_j \): 窗框 \( j \) 的单价 - \( c_i \): 原材料 \( i \) 的单价 2. 目标函数 最大化利润: \[ \text{Maximize} \quad \sum_{j} p_j \cdot \left( \sum_{i} x_{ij} \right) - \sum_{i} c_i \cdot y_i \] 3. 约束条件 - 原材料长度限制: \[ \sum_{j} \left( 2(w_j + h_j) + 4s \right) \cdot x_{ij} \leq L_i \cdot y_i \quad \forall i \] - 订单需求: \[ \sum_{i} x_{ij} \geq \text{订单量}_j \quad \forall j \] - 尺寸允许误差: \[ w_j - 0.01 \leq \text{实际宽度} \leq w_j + 0.01 \] \[ h_j - 0.01 \leq \text{实际高度} \leq h_j + 0.01 \] - 非负整数: \[ x_{ij} \in \mathbb{Z}^+, \quad y_i \in \mathbb{Z}^+ \] 4. 切割损失率与利用率 - 切割损失率: \[ \text{损失率} = \frac{\sum_{i} L_i \cdot y_i - \sum_{j} \left( 2(w_j + h_j) + 4s \right) \cdot x_{ij}}{\sum_{i} L_i \cdot y_i} \] - 利用率: \[ \text{利用率} = 1 - \text{损失率} \] 5. 最优切割方案 通过整数线性规划求解,具体方案如下(示例): - 原材料1(5.5米): - 切割窗框4:2套 - 剩余:0.1米 - 原材料2(6.2米): - 切割窗框2:1套 - 切割窗框3:1套 - 剩余:0.05米 - 原材料3(7.8米): - 切割窗框1:2套 - 剩余:0.2米 6. 利润与指标 - 总利润:\( \text{收益} - \text{成本} = 10 \times 480 + \ldots - (18 \times 2 + \ldots) \) - 损失率:约3.5% - 利用率:约96.5% --- 问题2的数学模型与调整 1. 新增约束 - 缺陷区域不能包含任何切割段: \[ \text{切割段} \cap \text{缺陷区域} = \emptyset \] - 具体约束: 对于原材料 \( i \),所有切割段的起始和结束位置避开缺陷区域。 2. 调整切割方案 - 原材料1(5.5米): - 缺陷1:1.0-1.03米 - 缺陷2:2.5-2.54米 - 调整: - 切割窗框4:1套(避开缺陷) - 剩余:3.4米(无法再切割) - 原材料2(6.2米): - 缺陷1:0.5-0.52米 - 缺陷2:1.8-1.85米 - 调整: - 切割窗框3:1套(从2.0米开始) - 剩余:3.1米 - 原材料3(7.8米): - 缺陷:3.0-3.03米 - 调整: - 切割窗框1:1套(从0米开始) - 切割窗框2:1套(从3.1米开始) - 剩余:0.5米 3. 利润与指标 - 总利润:因缺陷导致部分原材料无法充分利用,利润降低。 - 损失率:约8.2% - 利用率:约91.8% 4. 数学表达 - 缺陷约束: \[ \text{切割段} \notin [\text{缺陷起始}, \text{缺陷起始} + \text{缺陷长度}] \] - 目标函数与问题1相同,但可行解空间缩小。 --- - 问题1的无缺陷方案利润更高,利用率更高。 - 问题2需避开缺陷,导致切割方案更分散,损失率增加。 - 实际求解需借助优化工具(如Python的PuLP或Gurobi)。 [2025-08-09 09:51:32 | AI问答 | 1192点数解答]