问题1的数学模型建立与求解 1. 问题分析 窗框生产需从长条形原材料切割出宽度和高度构件,每个窗框需2个宽度构件和2个高度构件。需考虑: - 订单需求:表1中4个订单的窗框尺寸、数量及单价。 - 原材料规格:三种长度(5.5m、6.2m、7.8m)及其单价。 - 工艺约束: - 锯口宽度0.005m(每次切割损耗)。 - 尺寸允许±0.01m误差。 - 目标:最大化利润(收益-成本),同时计算切割损失率和利用率。 2. 数学模型建立 变量定义: - \( x_{i,j,k} \):第\( i \)种原材料用于第\( j \)个订单的宽度/高度构件的切割数量(\( k=1 \)为宽度,\( k=2 \)为高度)。 - \( y_i \):使用的第\( i \)种原材料数量。 - \( L_i \):第\( i \)种原材料长度(5.5, 6.2, 7.8)。 - \( C_i \):第\( i \)种原材料单价(18, 22, 28)。 - \( D_j \):第\( j \)个订单需求量(10, 20, 20, 15)。 - \( W_j, H_j \):第\( j \)个订单的目标宽度和高度(允许±0.01m)。 - \( S \):锯口宽度(0.005m)。 目标函数: 最大化利润: \[ \text{Profit} = \sum_{j} D_j \times \text{Price}_j - \sum_{i} y_i \times C_i \] 约束条件: 1. 需求满足: - 宽度构件:\( \sum_{i} x_{i,j,1} \geq 2D_j \) - 高度构件:\( \sum_{i} x_{i,j,2} \geq 2D_j \) 2. 原材料长度限制: \[ \sum_{j,k} (W_j \pm 0.01 + S) \cdot x_{i,j,1} + (H_j \pm 0.01 + S) \cdot x_{i,j,2} \leq L_i \cdot y_i \] (每次切割增加锯口损耗) 3. 非负整数约束:\( x_{i,j,k}, y_i \in \mathbb{Z}^+ \)。 3. 求解方法 - 线性整数规划:使用分支定界法或启发式算法求解。 - 切割模式生成:预生成可能的切割组合(如一根原材料切割多个宽度或高度构件),减少变量规模。 4. 示例切割方案(简化) 假设优先使用7.8m原材料(单位长度成本最低): - 订单1(1.6m宽×2.2m高): - 宽度:每根7.8m可切割 \( \lfloor \frac{7.8}{1.6 + 0.005} \rfloor = 4 \)个,需3根满足20个宽度构件。 - 高度:每根7.8m可切割 \( \lfloor \frac{7.8}{2.2 + 0.005} \rfloor = 3 \)个,需4根满足20个高度构件。 - 其他订单:类似计算,优先匹配剩余原材料。 5. 利润与利用率计算 - 总收益:\( 10 \times 480 + 20 \times 680 + \dots = 39,300 \)元。 - 总成本:假设使用20根7.8m原材料,成本为\( 20 \times 28 = 560 \)元。 - 利润:39,300 - 560 = 38,740元。 - 切割损失率:未使用原材料部分占总原材料的比例。 - 利用率:实际使用长度/总原材料长度。 6. 完整方案 需编程实现精确求解(如Python+Pulp库),输出: - 每种原材料的切割分配。 - 构件数量与订单匹配情况。 - 利润、损失率、利用率的具体数值。 --- 最终答案 1. 数学模型:如上述线性整数规划模型。 2. 最优方案:需通过算法求解具体切割分配。 3. 指标: - 利润:≈38,740元(示例估算)。 - 利用率:>90%(假设高效切割)。 - 损失率:<5%(锯口和残余损耗)。 (注:精确数值需编程求解,此处为简化分析。) [2025-08-10 17:58:34 | AI问答 | 1039点数解答]