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数学建模案例之多变量有约束最优化问题2[1](续问题1):在问题1中,我们假设公司每年有能力生产任何数量的彩电。现在我们根据允许的生产能力引入限制条件。公司考虑投产者两种新产品是由于计划停止黑白电视记得生产。这样装配厂就有了额外的生产能力。这些额外的生产能力就可以用来提高那些现有产品的产量,但公司认为新产品会带来更高的利润。据估计,现有的生产能力允许每年可以生产10000台电视(约每周200台)。公司有充足的19英寸、21英寸彩色显像管、底盘及其他标准配件。但现在生产立体声电视所需要的电路板供给不足。此外,19英寸彩电所需要的电路板与21英寸彩电的不同,这是由于其内部的结构造成的。只有进行较大的重新设计才能改变这一点,但公司现在不准备做这项工作。电路板的供应商每年可以提供8000块21英寸彩电的电路板和5000块19英寸彩电的电路板。考虑到所有这些情况,彩电公司应该怎样确定其生产量?清晰问题:问每种彩电应该各生产多少台,使得利润最大化?1.问题分析、假设与符号说明这里涉及的变量和问题1相同:s:19英寸彩电的售出数量(台);t:21英寸彩电的售出数量(台);p:19英寸彩电的售出价格(美元/台);q:21英寸彩电的售出价格(美元/台);C:生产彩电的成本(美元);R:彩电销售的收入(美元);P:彩电销售的利润(美元)这里涉及的常量同问题1:两种彩电的初始定价分别为:339美元和399美元;每种彩电的生产成本分别为:195美元和225美元;每种彩电每多销售一台,平均售价下降系数a=0.01美元(称为价格弹性系数);种彩电之间的销售相互影响系数分别为0.04美元和0.03美元;固定成本400000美元。变量之间的相互关系确定:假设1:对每种类型的彩电,每多售出一台,平均销售价格会下降1美分。假设2:对于每种类型的彩电,受到生产所需要的电路板的限制,其售出数量有限制5000,8000st;假设3:公司年内的生产能力有上限c=10000台,即10000st;假设4:据估计,每售出一台21英寸彩电,19英寸的彩电平均售价会下降0.3美分,而每售出一台19英寸的彩电,21英寸彩电的平均售价会下降0.4美分。因此,19英寸彩电的销售价格为:p=339-a×s-0.03×t,此处a=0.0121英寸彩电的销售价格为:q=399-0.01×t-0.04×s因此,总的销售收入为:R=p×s+q×t生产成本为:C=400000+195×s+225×t净利润为:P=R-C2.建立数学模型根据前面的分析,原问题的数学模型如下:max(,)(3390.003)(3990.0040.01)(400000195225),..10000,5000,8000,0,0Pstastssttststststst(2.1)这里a=0.01。3.模型求解3.1求解方法----Lagrange乘子法这是一个带有多个约束条件的多变量最优化问题,可以使用Lagrange乘子法求解。第1步:确定目标函数P(s,t)的可行域S目标函数P(s,t)的可行域S(见图1)为:{(,):10000,05000,08000}Sststst200040006000800010000200040006000800010000可行域图1目标函数的可行域图第2步:计算P(,)(1440.020.007,1740.0070.02)PPstPstst(2.2)在可行域S的内部,0P,因此,最大值一定在边界上达到。第3步:计算边界上的极大值由于可行域由5条直线围成,因此需要分别计算P(s,t)在每一条边界线段上的最大值,下面分别计算,重点介绍如何计算P(s,t)在直线10000st上的最大值。(1)P(s,t)在约束直线10000st上的最大值此时,需要求解问题max(,)..(,)10000Pststgstst(2.3)其Lagrange乘子方程为Pg,即1440.020.0071740.0070.02stst与约束方程10000st联立求解,得到003846615424st(2.4)代入目标函数P(s,t)可得极大值为00(,)532308Pst。图2可行域及水平集图上面的图2给出了可行域以及P(s,t)的水平集图像。水平集P(s,t)=C为一簇同心环,这些环与可行域相交,水平集P(s,t)=532308为最小的环。这个集合刚刚接触到可行域S,且与直线10000st在极值点相切。由图2还可以看出,利用Lagrange乘子法在约束直线10000st上找到的临界点就是P(s,t)在整个可行域上的最大值。但要证明它却比较麻烦。(2)P(s,t)在其它约束直线上的最大值采用与(1)类似的方法可以求出在剩余的其它约束直线上对P(s,t)的极大值点,结果如下:直线段5000s:极大值点(5000,5000),极值为515000美元;直线段8000t:极大值点(2000,8000),极值为488000美元;直线段0s:极大值点(0,8000),极值为352000美元;直线段0t:极大值点(5000,0),极值为70000美元。第4步:比较边界极大值,求出最大值点比较函数P(s,t)在区域S的五段边界直线上的最大值,可得到P(s,t)在区域上的最大值为532308美元,在点(3846,6154)处取得。3.2结果解释公司为获得做大利润应生产3846台19英寸彩电和6154台21英寸彩电,从而每年的总生产量为10000台,这样的生产量用掉了所有额外的生产能力。能够供应的立体声电路板的资源限制不是关键的。这样可以得到预计每年532308美元的利润。4.灵敏性分析与影子价格我们先讨论19英寸彩电的价格弹性系数a的灵敏性,即售出量s,t和利润P关于a的灵敏性,然后讨论最优产量s,t,利润P对可利用生产能力c=10000台的灵敏性。4.1最优解关于19英寸彩电的价格弹性系数a的灵敏性分析仍利用Lagrange方法来求解该问题。Lagrange乘子方程为Pg,即1440.020.0071740.0070.02stst与约束方程(,)10000gstst联立求解,得到5000010003500001000365010003()()()1000026aaaaaast(2.5)计算可得2250000000(10003)50000000(10003)dsdaadtdsdadaa从而在点s=3846,t=6154,a=0.01处,有(,)0.77(,)0.48dsasdadtatdaSsaSta(2.6)将s(a),t(a)代入P(s,t),经过计算可得2dPdas代入数据a=0.01,P(3846,6154)=532308,可得(,)0.28dPaPdaSPa(2.7)图3画出了曲线s(a)和t(a),图4画出了曲线P(a)。00.0050.010.0150.020200040006000800010000a美元台s,t台sata图3s和t关于a的曲线00.0050.010.0150.02500600700800a美元台P1000美元图4利润P关于a的曲线根据式(2.6)以及图3中s(a)和t(a)的曲线,我们可以得到:如果19英寸彩电的价格弹性系数a增加,我们要将一部分19英寸彩电的生产量转为生产21英寸彩电;如果这一系数减少,我们则要多生产一些19英寸的彩电,少生产一些21英寸的彩电。在任一种情况下,只要式(s,t)落在其他约束直线之间(0.007≤a≤0.022),总是可以生产总量为10000台的彩电。根据式(2.7)以及图4中P(a)的曲线,我们可以得出结论:如果19英寸彩电的价格弹性系数a增加,将会导致利润P下降,而且几乎所有的利润损失都是由19英寸彩电的销售价格的降低所导致的(??)。而且通过计算表明,如果a=0.011,即使用s=3846,t=6154来代替由(2.5)式确定的新的最优解,也不会有太大的利润损失。梯度向量P指向目标函数值机利润增加最快的方向。现在即使不在最优点出,但是从最优值点到(3846,6154)的方向与P垂直,从而我们可以预期P在这点的值与最优值相差不大。应此,即使a有些小的改变,我们的模型也可以给出非常接近最优值的解。4.2最优解关于可利用生产能力c的灵敏性分析现在来考虑最优生产量s、t和相应的利润P关于每年可利用的生产能力c=1000(台)的灵敏性。我们只需要将原问题的约束条件(,)10000gstst改成更一般的形式(,)gststc(2.8)现在的可行域和图1中的情况类似,只是那条斜的约束直线移动了一些,但仍平行于直线10000st。对于10000附近的c值,最大值仍然出现在约束直线(,)gststc上满足条件Pg的点处。利用Lagrange乘子方法求解,可得到结果1330000261330000263(1060009)2000()()()cccctccs(2.9)经过简单计算,可得到1000012384610000126154(,)1.3(,)0.8dscsdcdtctdcSscStc(2.10)为了得到P关于c的灵敏性,我们计算24dPPdsPdtdcsdctdc(2.11)这时,10000532308(,)240.45dPcPdcSPc(2.12)4.3影子价格导数dPdc的几何解释为:因为Pg,当c增加时,在几何上为沿着P的方向向外移动,且P的增加速度是g的增加速度的倍。导数dPdc有很重要的实际意义。每增加一个单位生产能力1c,会带来的利润增加额为24P美元,这称为影子价格。它代表了对这个公司来讲某种资源(生产能力)的价值。如果公司有意提高自己的生产能力(这是最关键的约束),它会愿意付出每单位不超过24美元的价格来增加生产能力;另一方面,如果有某种新产品,它可以获得每单位超过24美元的利润,公司就会考虑将用于19英寸和21英寸立体声彩电的生产能力转而投产这种新产品,也只有超过24美元,转产才是值得的。5.参考资料[1]MarkM.Meerschaert.数学建模方法与分析。北京:机械工业出版社,2005年
本文标题:数学建模案例之多变量最优化2
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