from pulp import * # 定义原材料和订单数据 materials = [ {"length": 5.5, "cost": 18}, {"length": 6.2, "cost": 22}, {"length": 7.8, "cost": 28} ] orders = [ {"quantity": 10, "width": 1.6, "height": 2.2, "price": 480}, {"quantity": 20, "width": 1.8, "height": 2.4, "price": 680}, {"quantity": 20, "width": 1.7, "height": 2.3, "price": 550}, {"quantity": 15, "width": 1.5, "height": 2.0, "price": 420} ] kerf = 0.005 # 锯口宽度 # 创建问题 prob = LpProblem("Window_Frame_Cutting", LpMaximize)
这段代码使用PuLP库解决了一个窗户框架切割优化问题。目标是最大化利润（订单收入减去原材料成本），同时满足客户订单需求。 代码分析： 1. 定义了3种原材料和4个订单的数据结构 2. 创建了线性规划问题，变量包括： - x[i,j]：第i种原材料用于第j个订单宽度的数量 - y[i,j]：第i种原材料用于第j个订单高度的数量 - z[i]：使用的第i种原材料的总量 3. 目标函数计算总收入减去总成本 4. 约束条件确保： - 每个订单的宽度和高度需求得到满足 - 每种原材料的使用不超过其长度限制 优化建议： 1. 可以添加约束确保z[i]与x[i,j]、y[i,j]的关系更精确 2. 考虑将kerf作为参数传入，增加灵活性 3. 结果输出可以更详细，显示每种原材料的使用情况和分配方案 三条额外需要注意的逻辑点： - 当前模型假设每种原材料的切割没有浪费，实际情况可能需要考虑切割模式 - 订单价格是否已包含所有成本因素需要确认 - 模型没有考虑原材料库存限制，实际应用中可能需要添加 [2025-06-17 10:43:56 | AI写代码神器 | 261点数解答]
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- % 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）130
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