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


数学建模方案 1. 问题描述 我们需要在考虑原材料缺陷的情况下,制定最优切割方案,以满足订单需求。目标是最大化材料利用率,同时最小化切割损失率。使用多重整数线性规划(MILP)方法建立数学模型。 --- 2. 符号定义 - 原材料: - \( m \in \{1, 2, 3\} \):原材料编号。 - \( L_m \):原材料长度(米)。 - \( D_m \):原材料缺陷集合,每个缺陷表示为 \( (p_{m,d}, l_{m,d}) \),其中 \( p_{m,d} \) 是缺陷起始位置,\( l_{m,d} \) 是缺陷长度。 - 订单: - \( n \in \{1, 2, 3, 4\} \):订单编号。 - \( N_n \):订单量(套)。 - \( W_n \):宽度目标(米)。 - \( H_n \):高度目标(米)。 - \( P_n \):窗框单价(元/套)。 - 决策变量: - \( x_{m,n} \):原材料 \( m \) 用于订单 \( n \) 的切割次数。 - \( y_{m,n,k} \):二进制变量,表示原材料 \( m \) 的第 \( k \) 段是否用于订单 \( n \)。 - \( z_{m,d} \):二进制变量,表示原材料 \( m \) 的缺陷 \( d \) 是否被切割掉。 --- 3. 目标函数 最大化总利润(或最小化总成本): \[ \text{Maximize} \quad \sum_{n=1}^4 N_n \cdot P_n - \sum_{m=1}^3 \sum_{n=1}^4 x_{m,n} \cdot C_m \] 其中: - \( C_m \) 是原材料 \( m \) 的单位成本。 - \( \sum_{n=1}^4 N_n \cdot P_n \) 是订单总收入。 - \( \sum_{m=1}^3 \sum_{n=1}^4 x_{m,n} \cdot C_m \) 是原材料总成本。 --- 4. 约束条件 # 4.1 订单需求约束 每个订单的需求必须被满足: \[ \sum_{m=1}^3 x_{m,n} \geq N_n \quad \forall n \in \{1, 2, 3, 4\} \] # 4.2 原材料可用性约束 每根原材料只能被切割一次: \[ \sum_{n=1}^4 x_{m,n} \leq 1 \quad \forall m \in \{1, 2, 3\} \] # 4.3 缺陷处理约束 缺陷区域不能被用于切割: \[ y_{m,n,k} = 0 \quad \text{如果段 } k \text{ 包含缺陷区域} \] 具体实现: - 将原材料 \( m \) 划分为若干段,每段长度为 \( W_n + H_n \)。 - 确保每段不包含任何缺陷区域。 # 4.4 切割段长度约束 每段的长度必须满足订单需求: \[ W_n + H_n \leq \text{段长度} \quad \forall n \] # 4.5 整数约束 所有决策变量为非负整数或二进制: \[ x_{m,n} \in \mathbb{Z}^+, \quad y_{m,n,k} \in \{0, 1\}, \quad z_{m,d} \in \{0, 1\} \] --- 5. 模型求解 使用多重整数线性规划求解器(如 Gurobi、CPLEX 或 Python 的 PuLP、Pyomo)求解上述模型。输入数据包括: - 原材料长度和缺陷信息。 - 订单需求和单价。 - 原材料成本。 --- 6. 输出结果 - 最优切割方案:每根原材料的切割分配(\( x_{m,n} \))。 - 切割损失率:未利用的材料占总材料的比例。 - 利用率:实际使用的材料占总材料的比例。 - 总利润:订单总收入减去原材料总成本。 --- 7. 示例数据 以原材料 1 为例: - 长度:5.5 米。 - 缺陷:\( (1.0, 0.03) \)、\( (2.5, 0.04) \)。 - 可用段:\( [0, 0.97] \)、\( [1.03, 2.46] \)、\( [2.54, 5.5] \)。 以订单 1 为例: - 需求:120 套,宽度 1.6 米,高度 2.2 米。 - 每段长度:\( 1.6 + 2.2 = 3.8 \) 米。 --- 8. 通过上述数学模型,可以制定最优切割方案,最大化材料利用率和利润,同时避免缺陷区域的影响。模型可根据实际数据调整和扩展。 [2025-08-12 19:54:42 | AI问答 | 1342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。 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)54
- 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
- % 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
- 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。 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 给我生成方案 进行数学建模 回答篇幅:越详细越好(2423点数解答 | 2025-08-12 19:52:01)46
- 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
- 问题1 假设每个订单包含多个窗框的需求,并且每个窗框有其目标宽度、目标高度以及目标范围(即目标尺寸的允许误差范围)。每次切割时,需要考虑锯口宽度对实际切割尺寸的影响。要求在剩余原材料的长度内,尽量满足订单的目标尺寸,并尽可能减少切割损失。表1是具体的订单需求: 表1: 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 10 1.6 2.2 480 2 酒店客房 20 1.8 2.4 680 3 医院病房 20 1.7 2.3 550 4 **办公楼 15 1.5 2.0 420 宽度和高度可以在给定尺寸的基础上有0.01米的变化范围,制作一个完整的窗框需要两个高和两个宽。已知原材料的长度分别为:5.5米、6.2米、7.8米,单价分别为18元/根、22元/根和28元/根,原材料的数量不限,锯口宽度为0.005米。请根据原材料的长度,在尽可能满足用户需求的情况下,建立数学模型,给出最优切割方案,实现利润最大化(总成本(原材料成本)与总收益(窗框销售收益)的差值),并计算所给方案整体的切割损失率及利用率。 问题2 假设(1192点数解答 | 2025-08-09 09:51:32)60
- 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)234
- 窗边框生产中的最优切割问题用哪种方法的代码在matlab上得到最优解答在以下问题中:假设每个订单包含多个窗框的需求,并且每个窗框有其目标宽度、目标高度以及目标范围(即目标尺寸的允许误差范围)。每次切割时,需要考虑锯口宽度对实际切割尺寸的影响。要求在剩余原材料的长度内,尽量满足订单的目标尺寸,并尽可能减少切割损失。表1是具体的订单需求: 表1: 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 10 1.6 2.2 480 2 酒店客房 20 1.8 2.4 680 3 医院病房 20 1.7 2.3 550 4 **办公楼 15 1.5 2.0 420 宽度和高度可以在给定尺寸的基础上有0.01米的变化范围,制作一个完整的窗框需要两个高和两个宽。已知原材料的长度分别为:5.5米、6.2米、7.8米,单价分别为18元/根、22元/根和28元/根,原材料的数量不限,锯口宽度为0.005米。请根据原材料的长度,在尽可能满足用户需求的情况下,建立数学模型,给出最优切割方案,实现利润最大化(总成本(原材料成本)与总收益(窗(403点数解答 | 2025-04-25 09:13:35)290
- 窗边框生产中的最优切割问题用哪种方法的代码在matlab上得到最优解答在以下问题中:假设每个订单包含多个窗框的需求,并且每个窗框有其目标宽度、目标高度以及目标范围(即目标尺寸的允许误差范围)。每次切割时,需要考虑锯口宽度对实际切割尺寸的影响。要求在剩余原材料的长度内,尽量满足订单的目标尺寸,并尽可能减少切割损失。表1是具体的订单需求: 表1: 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 10 1.6 2.2 480 2 酒店客房 20 1.8 2.4 680 3 医院病房 20 1.7 2.3 550 4 **办公楼 15 1.5 2.0 420 宽度和高度可以在给定尺寸的基础上有0.01米的变化范围,制作一个完整的窗框需要两个高和两个宽。已知原材料的长度分别为:5.5米、6.2米、7.8米,单价分别为18元/根、22元/根和28元/根,原材料的数量不限,锯口宽度为0.005米。请根据原材料的长度,在尽可能满足用户需求的情况下,建立数学模型,给出最优切割方案,实现利润最大化(总成本(原材料成本)与总收益(窗(1212点数解答 | 2025-04-25 09:42:04)456
- 窗边框生产中的最优切割问题用哪种方法的代码在matlab上得到最优解答在以下问题中:假设每个订单包含多个窗框的需求,并且每个窗框有其目标宽度、目标高度以及目标范围(即目标尺寸的允许误差范围)。每次切割时,需要考虑锯口宽度对实际切割尺寸的影响。要求在剩余原材料的长度内,尽量满足订单的目标尺寸,并尽可能减少切割损失。表1是具体的订单需求: 表1: 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 10 1.6 2.2 480 2 酒店客房 20 1.8 2.4 680 3 医院病房 20 1.7 2.3 550 4 **办公楼 15 1.5 2.0 420 宽度和高度可以在给定尺寸的基础上有0.01米的变化范围,制作一个完整的窗框需要两个高和两个宽。已知原材料的长度分别为:5.5米、6.2米、7.8米,单价分别为18元/根、22元/根和28元/根,原材料的数量不限,锯口宽度为0.005米。请根据原材料的长度,在尽可能满足用户需求的情况下,建立数学模型,给出最优切割方案,实现利润最大化(总成本(原材料成本)与总收益。在(644点数解答 | 2025-04-26 12:06:16)233
- 窗边框生产中的最优切割问题用哪种方法的代码在python上得到最优解答在以下问题中:假设每个订单包含多个窗框的需求,并且每个窗框有其目标宽度、目标高度以及目标范围(即目标尺寸的允许误差范围)。每次切割时,需要考虑锯口宽度对实际切割尺寸的影响。要求在剩余原材料的长度内,尽量满足订单的目标尺寸,并尽可能减少切割损失。表1是具体的订单需求: 表1: 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 10 1.6 2.2 480 2 酒店客房 20 1.8 2.4 680 3 医院病房 20 1.7 2.3 550 4 **办公楼 15 1.5 2.0 420 宽度和高度可以在给定尺寸的基础上有0.01米的变化范围,制作一个完整的窗框需要两个高和两个宽。已知原材料的长度分别为:5.5米、6.2米、7.8米,单价分别为18元/根、22元/根和28元/根,原材料的数量不限,锯口宽度为0.005米。请根据原材料的长度,在尽可能满足用户需求的情况下,建立数学模型,给出最优切割方案,实现利润最大化(总成本(原材料成本)与总收益(窗(1151点数解答 | 2025-04-26 12:09:26)283