问题 2 假设每个原材料存在不规则缺陷,缺陷的大小和位置是已知的,缺 陷会影响切割的部分材料,即加工的成品不能包含缺陷区域(每一个缺陷区域 可视为矩形区域),每类原材料的缺陷信息包含缺陷起始位置和缺陷的长度, 如表 2 所示。 表 2:具体缺陷信息 原材料编号 原材料长度 (米) 缺陷位置(从左端起)(米处) 缺陷长度(米) 1 5.5 1.0 0.03 1 5.5 2.5 0.04 2 6.2 0.5 0.02 2 6.2 1.8 0.05 3 7.8 3.0 0.03 根据这些缺陷,请在问题 1 的基础上,重新建立数学模型,制定最优切割 方案,并计算调整后切割方案整体的切割损失率及利用率。


问题重述 我们有以下信息: 1. 原材料信息: - 原材料编号、长度及缺陷信息如下: | 原材料编号 | 原材料长度(米) | 缺陷位置(从左端起)(米处) | 缺陷长度(米) | |-------------|------------------|-------------------------------|----------------| | 1 | 5.5 | 1.0 | 0.03 | | 1 | 5.5 | 2.5 | 0.04 | | 2 | 6.2 | 0.5 | 0.02 | | 2 | 6.2 | 1.8 | 0.05 | | 3 | 7.8 | 3.0 | 0.03 | 2. 问题要求: - 在问题1的基础上(假设问题1是无缺陷的切割方案),考虑缺陷后重新建立数学模型。 - 制定最优切割方案。 - 计算调整后切割方案的整体切割损失率及利用率。 解决思路 1. 理解缺陷的影响: - 缺陷区域是矩形区域,加工成品不能包含缺陷区域。 - 缺陷区域可以表示为区间: - 原材料1:缺陷区间 [1.0, 1.03] 和 [2.5, 2.54]。 - 原材料2:缺陷区间 [0.5, 0.52] 和 [1.8, 1.85]。 - 原材料3:缺陷区间 [3.0, 3.03]。 2. 切割方案调整: - 在切割时,任何成品不能跨越缺陷区间。 - 需要将原材料划分为可用区间(即不包含缺陷的连续区域)。 - 在可用区间内进行切割。 3. 数学模型调整: - 在原问题1的模型基础上,增加约束:切割的成品不能与缺陷区间重叠。 - 可用区间的划分: - 原材料1: - [0, 1.0], [1.03, 2.5], [2.54, 5.5]。 - 原材料2: - [0, 0.5], [0.52, 1.8], [1.85, 6.2]。 - 原材料3: - [0, 3.0], [3.03, 7.8]。 4. 切割方案: - 在可用区间内尽可能多地切割成品。 - 切割顺序和组合需要优化以最小化损失。 5. 损失率和利用率: - 损失率 = (原材料总长度 - 成品总长度) / 原材料总长度。 - 利用率 = 成品总长度 / 原材料总长度。 具体步骤 1. 划分可用区间: - 原材料1: - 可用区间:A=[0,1.0], B=[1.03,2.5], C=[2.54,5.5]。 - 区间长度:A=1.0, B=1.47, C=2.96。 - 原材料2: - 可用区间:D=[0,0.5], E=[0.52,1.8], F=[1.85,6.2]。 - 区间长度:D=0.5, E=1.28, F=4.35。 - 原材料3: - 可用区间:G=[0,3.0], H=[3.03,7.8]。 - 区间长度:G=3.0, H=4.77。 2. 成品需求: - 假设问题1中成品需求为:L1=2.0m, L2=3.5m, L3=2.5m(具体需求需明确)。 - 这里假设成品需求为L1=2.0m, L2=3.5m, L3=2.5m。 3. 切割方案: - 优先在长区间切割长成品: - 原材料3的H区间(4.77m): - 可切割3.5m(剩余1.27m)。 - 原材料2的F区间(4.35m): - 可切割3.5m(剩余0.85m)。 - 原材料1的C区间(2.96m): - 可切割2.5m(剩余0.46m)。 - 原材料3的G区间(3.0m): - 可切割2.0m(剩余1.0m)。 - 原材料2的E区间(1.28m): - 无法切割任何成品。 - 原材料1的B区间(1.47m): - 无法切割任何成品。 - 原材料1的A区间(1.0m): - 无法切割任何成品。 - 原材料2的D区间(0.5m): - 无法切割任何成品。 - 假设需要切割: - 3.5m:2件(H和F区间)。 - 2.5m:1件(C区间)。 - 2.0m:1件(G区间)。 - 剩余需求:根据问题1的具体需求调整。 4. 损失率和利用率: - 原材料总长度:5.5 + 6.2 + 7.8 = 19.5m。 - 成品总长度:3.5*2 + 2.5 + 2.0 = 11.5m。 - 损失率 = (19.5 - 11.5) / 19.5 ≈ 41.03%。 - 利用率 = 11.5 / 19.5 ≈ 58.97%。 数学模型 1. 变量定义: - 设原材料集合为 \( M \),成品集合为 \( P \)。 - 对于每个原材料 \( m \in M \),其可用区间为 \( S_m \)。 - 对于每个可用区间 \( s \in S_m \),其长度为 \( L_s \)。 - 决策变量:\( x_{p,s} \) 表示成品 \( p \) 是否从区间 \( s \) 切割。 2. 目标: - 最大化成品总长度: \[ \text{max} \sum_{p \in P} \sum_{s \in S_m} L_p \cdot x_{p,s} \] - 或最小化损失: \[ \text{min} \sum_{m \in M} L_m - \sum_{p \in P} \sum_{s \in S_m} L_p \cdot x_{p,s} \] 3. 约束: - 每个成品 \( p \) 只能切割一次: \[ \sum_{s \in S_m} x_{p,s} \leq 1, \quad \forall p \in P \] - 区间 \( s \) 的切割总长度不超过 \( L_s \): \[ \sum_{p \in P} L_p \cdot x_{p,s} \leq L_s, \quad \forall s \in S_m, m \in M \] - 成品 \( p \) 只能从长度足够的区间切割: \[ x_{p,s} = 0 \quad \text{if} \quad L_p > L_s \] 示例计算 假设成品需求为: - 3.5m:2件 - 2.5m:1件 - 2.0m:1件 切割方案: 1. 原材料3的H区间(4.77m): - 切割3.5m(剩余1.27m)。 2. 原材料2的F区间(4.35m): - 切割3.5m(剩余0.85m)。 3. 原材料1的C区间(2.96m): - 切割2.5m(剩余0.46m)。 4. 原材料3的G区间(3.0m): - 切割2.0m(剩余1.0m)。 成品总长度:3.5*2 + 2.5 + 2.0 = 11.5m。 原材料总长度:19.5m。 损失率:\( \frac{19.5 - 11.5}{19.5} \approx 41.03\% \)。 利用率:\( \frac{11.5}{19.5} \approx 58.97\% \)。 可能的优化 如果成品需求不同或原材料分配不同,可以进一步优化: - 例如,将2.5m成品从原材料3的H区间切割(剩余2.27m),然后切割2.0m(剩余0.27m)。 - 这样可以减少原材料的浪费。 最终答案 调整后的切割方案: - 原材料3: - 区间H(4.77m):切割3.5m(剩余1.27m)。 - 区间G(3.0m):切割2.0m(剩余1.0m)。 - 原材料2: - 区间F(4.35m):切割3.5m(剩余0.85m)。 - 原材料1: - 区间C(2.96m):切割2.5m(剩余0.46m)。 成品总长度:11.5m。 原材料总长度:19.5m。 切割损失率:41.03%。 利用率:58.97%。 数学模型 数学模型可以形式化为: \[ \begin{align*} \text{max} \quad & \sum_{p \in P} \sum_{s \in S_m} L_p \cdot x_{p,s} \\ \text{s.t.} \quad & \sum_{s \in S_m} x_{p,s} \leq 1, \quad \forall p \in P \\ & \sum_{p \in P} L_p \cdot x_{p,s} \leq L_s, \quad \forall s \in S_m, m \in M \\ & x_{p,s} \in \{0,1\} \end{align*} \] 其中: - \( P \) 是成品集合。 - \( S_m \) 是原材料 \( m \) 的可用区间集合。 - \( L_p \) 是成品 \( p \) 的长度。 - \( L_s \) 是区间 \( s \) 的长度。 - \( x_{p,s} \) 是决策变量,表示成品 \( p \) 是否从区间 \( s \) 切割。 [2025-05-10 23:47:30 | AI问答 | 2367点数解答]
- 问题 2 假设每个原材料存在不规则缺陷,缺陷的大小和位置是已知的,缺 陷会影响切割的部分材料,即加工的成品不能包含缺陷区域(每一个缺陷区域 可视为矩形区域),每类原材料的缺陷信息包含缺陷起始位置和缺陷的长度, 如表 2 所示。 表 2:具体缺陷信息 原材料编号 原材料长度 (米) 缺陷位置(从左端起)(米处) 缺陷长度(米) 1 5.5 1.0 0.03 1 5.5 2.5 0.04 2 6.2 0.5 0.02 2 6.2 1.8 0.05 3 7.8 3.0 0.03 根据这些缺陷,请在问题 1 的基础上,重新建立数学模型,制定最优切割 方案,并计算调整后切割方案整体的切割损失率及利用率。 (2367点数解答 | 2025-05-10 23:47:30)137
- ssd_send(0x11,ff,03,98,81,03); //gip_1 ssd_send(0x11,01,01,00); ssd_send(0x11,02,01,00); ssd_send(0x11,03,01,53); ssd_send(0x11,04,01,13); ssd_send(0x11,05,01,00); ssd_send(0x11,06,01,04); ssd_send(0x11,07,01,00); ssd_send(0x11,08,01,00); ssd_send(0x11,09,01,22); ssd_send(0x11,0a,01,22); ssd_send(0x11,0b,01,00); ssd_send(0x11,0c,01,01); ssd_send(0x11,0d,01,00); ssd_send(0x11,0e,01,00); ssd_send(0x11,0f,01,25);(64点数解答 | 2024-11-06 16:52:19)232
- 请使用python编程为data={'莱科宁': '236 - 编号:51', '汉密尔顿': '358 - 编号:55', '维泰尔': '294 - 编号:34', '维斯塔潘': '216 - 编号:10', '博塔斯': '227 - 编号:46'}对积分进行排名(182点数解答 | 2024-10-20 16:16:44)169
- 简单+ 时间限制: 1000ms 内存限制: 128mb 分数:100 oi排行榜得分:14(0.1*分数+2*难度) 循环结构 蓝桥杯省赛集训 描述 小蓝是一名计算机极客,他在记录一些重要的日子时从不注明年月日,而是用一个整数替代,比如 4532,后来人们知道,那个整数就是日期,这个整数表示的日期就是他出生后的第几天。 他出生于:1999−04−30 例如他的日记里记录着获得蓝桥杯国寒总冠军的日子为 7856 这个整数,可以推断出这一天是 2020−10−31,现在需要请你计算出小蓝日记中其他整数对应的日期。 注意:输出的日期格式:yyyy-mm-dd,如:2020−03−21(月和日小于 10 的需要在月和日前补 0 )。 输入描述 输入一个整数 n(5<n<30000) 作为日记中记录的整数,输出这个整数对应的日期(注:按日期格式输出)。 例如:1999−04−30 为第 1 天,1999−05−01 为第 2 天。 输出描述 输出这个整数对应的日期。 样例输入 1 10 样例输出 1 1999-05-09 python不用datetime写(516点数解答 | 2024-08-24 19:05:08)562
- 假设每个原材料存在不规则缺陷,缺陷的大小和位置是已知的,缺陷会影响切割的部分材料,即加工的成品不能包含缺陷区域(每一个缺陷区域可视为矩形区域),每类原材料的缺陷信息包含缺陷起始位置和缺陷的长度,如表2所示。 表2: 具体缺陷信息 原材料编号 原材料长度(米) 缺陷位置(从左端起)(米处) 缺陷长度(米) 1 5.5 1.0 0.03 1 5.5 2.5 0.04 2 6.2 0.5 0.02 2 6.2 1.8 0.05 3 7.8 3.0 0.03 根据这些缺陷,请在问题1的基础上,重新建立数学模型,制定最优切割方案,并计算调整后切割方案整体的切割损失率及利用率。 (533点数解答 | 2025-05-02 09:48:19)157
- % 参数初始化 raw_materials = [5.5, 6.2,7.8]; %原材料长度 material_costs = [18, 22,28]; % 原材料成本 orders = [10, 20,20, 15]; % 订单量 widths = [1.6, 1.8,1.7, 1.5]; % 目标宽度 heights = [2.2, 2.4,2.3, 2.0]; % 目标高度 prices = [480, 680,550, 420]; % 单价 kerf = 0.005; %锯口宽度 tolerance =0.01; %允许误差 % 缺陷信息 (原材料类型,起始位置,缺陷长度) defects = { [1,1.0, 0.03; 1,2.5, 0.04], % 类型1的缺陷 [2, 0.5, 0.02; 2,1.8, 0.05], %类型2的缺陷 [3,3.0, 0.03] %类型3的缺陷 }; %遗传算法参数 options = optimoptions('ga', 'PopulationSize',100, ... 'MaxGenerations',200, ... 'Di(456点数解答 | 2025-05-11 00:01:39)129
- 假设每个原材料存在不规则缺陷,缺陷的大小和位置是已知的,缺陷会影响切割的部分材料,即加工的成品不能包含缺陷区域(每一个缺陷区域可视为矩形区域),每类原材料的缺陷信息包含缺陷起始位置和缺陷的长度,每个原材料只有一个缺陷,每类原材料可能由不同的缺陷,如下:原材料编号 原材料长度(米) 缺陷位置(从左端起)(米处) 缺陷长度(米) 1 5.5 1.0 0.03 1 5.5 2.5 0.04 2 6.2 0.5 0.02 2 6.2 1.8 0.05 3 7.8 3.0 0.03 根据这些缺陷,请在问题1的基础上,重新建立数学模型,制定最优切割方案,并计算调整后切割方案整体的切割损失率及利用率。问题1的代码如下,可在问题1的基础上更改: clc; close all; % 订单数据 orders = [ 10, 1.6, 2.2, 480; % 订单1 20, 1.8, 2.4, 680; % 订单2 20, 1.7, 2.3, 550; % 订单3 15, 1.5, 2.0, 420 % 订单4 ]; % 原材料数据 raw_materi(2543点数解答 | 2025-06-02 20:44:49)92
- 假设每个原材料存在不规则缺陷,缺陷的大小和位置是已知的,缺陷会影响切割的部分材料,即加工的成品不能包含缺陷区域(每一个缺陷区域可视为矩形区域),每类原材料的缺陷信息包含缺陷起始位置和缺陷的长度,如表2所示。 表2: 具体缺陷信息 原材料编号 原材料长度(米) 缺陷位置(从左端起)(米处) 缺陷长度(米) 1 5.5 1.0 0.03 1 5.5 2.5 0.04 2 6.2 0.5 0.02 2 6.2 1.8 0.05 3 7.8 3.0 0.03 根据这些缺陷,请在问题1的基础上,重新建立数学模型,制定最优切割方案,并计算调整后切割方案整体的切割损失率及利用率。 (1624点数解答 | 2025-06-05 13:18:17)84
- 问题2 假设每个原材料存在不规则缺陷,缺陷的大小和位置是已知的,缺陷会影响切割的部分材料,即加工的成品不能包含缺陷区域(每一个缺陷区域可视为矩形区域),每类原材料的缺陷信息包含缺陷起始位置和缺陷的长度,如表2所示。 表2: 具体缺陷信息 原材料编号 原材料长度(米) 缺陷位置(从左端起)(米处) 缺陷长度(米) 1 5.5 1.0 0.03 1 5.5 2.5 0.04 2 6.2 0.5 0.02 2 6.2 1.8 0.05 3 7.8 3.0 0.03 根据这些缺陷,请在问题1的基础上,重新建立数学模型,制定最优切割方案,并计算调整后切割方案整体的切割损失率及利用率。 问题3 基于附件中的缺陷数据和表3中的订单需求,建立数学模型,制定最优切割方案。 表3: 订单的具体切割需求 订单号 订单需求对象 订单量(套) 宽度目标(米) 高度目标(米) 窗框单价(元/套) 1 学校教学楼 120 1.6 2.2 480 2 酒店客房 80 1.8 2.4 680 3 医院病房 60 1.7 2.3 550 4 **办公楼 40 1.5 2.0 420 使用多重整数线性规划的方法 给我生成方(2899点数解答 | 2025-08-12 19:49:24)66
- 假设每个原材料存在不规则缺陷,缺陷的大小和位置是已知的,缺陷会影响切割的部分材料,即加工的成品不能包含缺陷区域(每一个缺陷区域可视为矩形区域),每类原材料的缺陷信息包含缺陷起始位置和缺陷的长度,如表2所示。 表2: 具体缺陷信息 原材料编号 原材料长度(米) 缺陷位置(从左端起)(米处) 缺陷长度(米) 1 5.5 1.0 0.03 1 5.5 2.5 0.04 2 6.2 0.5 0.02 2 6.2 1.8 0.05 3 7.8 3.0 0.03 根据这些缺陷,请在问题1的基础上,重新建立数学模型,制定最优切割方案,并计算调整后切割方案整体的切割损失率及利用率。 问题3 基于附件中的缺陷数据和表3中的订单需求,建立数学模型,制定最优切割方案。 表3: 订单的具体切割需求 订单号 订单需求对象 订单量(套) 宽度目标(米) 高度目标(米) 窗框单价(元/套) 1 学校教学楼 120 1.6 2.2 480 2 酒店客房 80 1.8 2.4 680 3 医院病房 60 1.7 2.3 550 4 **办公楼 40 1.5 2.0 420 使用多重整数线性规划的方法 给我生成数学建模(1342点数解答 | 2025-08-12 19:54:42)53
- 一是未充分调动干部自学积极性。尽管定期组织学习中央八项规定精神有关内容,但多以集中领学文件为主,未能有效引导个人自学,也缺乏多样化形式,导致干部学习热情和主动性不足。二是学习研讨参与度不均衡。学习教育工作开展期间,部分领导干部发言积极,普通党员干部参与度不高,存在“旁观者”现象。研讨过程中,结合实际工作讨论不够紧密,未将规定精神有效融入日常业务,无法充分发挥学习指导实践的作用。三是问题查摆不够精准。部分党员干部问题查摆缺乏针对性,未结合自身岗位特点和工作实际,存在“通用问题多、个性问题少”的情况。针对存在问题,提出下步工作打算,要质量高的问题,最好可以让材料一遍过,领导不修改(767点数解答 | 2025-08-07 17:07:03)85
- 给定n个互异的关键字组成的序列k=<k1,k2,...,kn>,且关键字有序(k1<k2<...<kn),从这些关键字中构造一棵二叉查找树。对每个关键字ki,每次搜索到的概率为pi。还有n+1个“虚拟键”d0,d1,....dn,他们代表不在k的值。d0代表所有小于k1的值,dn代表所有大于kn的值,对于i=1,2,...,n-1,虚拟键di代表位于ki和ki+1之间的值。对于每个di,每次搜索di的概率为qi。要求建立一棵最优二叉查找树,使所有的搜索操作访问的结点总数最少,并输出平均搜索每个结点的访问结点数的值。输入描述 第一行n个实数p1,p2...pn,表示k1,k2,...kn搜索到的概率。 第二行n+1个实数d0,d1,...dn,表示n+1个虚拟键搜索到的概率。输出描述 一个实数,表示平均搜索每个结点的访问结点数的值。输入样例 15 0.1 0.05 0.1 0.2 0.05 0.1 0.05 0.05 0.05 0.1输出样例 一个实数,保留两位小数结果值(743点数解答 | 2024-05-30 18:04:31)254