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    一個食用油生產(chǎn)計劃數(shù)學(xué)模型的建立及應(yīng)用分析

    2015-06-27 05:53:57徐敏
    重慶三峽學(xué)院學(xué)報 2015年3期
    關(guān)鍵詞:加工量原料油植物油

    徐敏

    (四川幼兒師范高等專科學(xué)校,四川江油621709)

    一個食用油生產(chǎn)計劃數(shù)學(xué)模型的建立及應(yīng)用分析

    徐敏

    (四川幼兒師范高等??茖W(xué)校,四川江油621709)

    文章從一個實際問題出發(fā),較為詳細(xì)地闡述了如何建立一個食用油生產(chǎn)計劃的數(shù)學(xué)模型,并對建立的數(shù)學(xué)模型進(jìn)行了應(yīng)用分析.

    生產(chǎn)計劃;數(shù)學(xué)模型;建立;應(yīng)用分析

    1問題的提出

    一食品公司欲將幾種粗油精煉,然后混合成成品油(植物油、非植物油至少各一種).現(xiàn)有原油五大類,其中植物油二種:V1、V2,非植物油三種:O1、O2、O3,前半年的市場價格預(yù)測如表1.每種原料油最多可存儲1 000噸備用,存儲費為每噸每月50元,成品油和經(jīng)過精煉的原料油不能存儲.按以往的經(jīng)驗,公司每月最多可精煉植物油200噸,非植物油250噸.另外,油類還有硬度(如表2),對成品油限定其硬度在3至6個單位之間.公司將成品油售價定為1 500元/噸.為使公司獲得最大利潤,應(yīng)采取什么樣的采購和加工方案?公司現(xiàn)在(1月份)存有5種原料油各500噸,并希望6月底的存貨仍保持如此.

    如果表1中價格變化如下:2月份植物油價上升x%,非植物油價上升2x%;3月份植物油價上升2x%,非植物油價上升4x%;其余月份保持這種線性的上升趨勢.對不同的x值(直到20),就方案必要的變化及對總利潤的影響,作出全面計劃.

    表1前半年的市場價格預(yù)測/(元/噸)

    表2各種原料油的硬度

    2模型假設(shè)

    (1)各種精煉油混合后,總的質(zhì)量、體積不變.

    (2)成品油的硬度為精煉油混合后加權(quán)取平均,即用各種精煉油的硬度乘以各自的噸數(shù)的乘積的總和除以噸數(shù)的總和.

    (3)粗油中,雜質(zhì)的質(zhì)量可以忽略不計,即粗油精煉后質(zhì)量不變.

    (4)公司的生產(chǎn)有充足的原料供應(yīng),不會出現(xiàn)某種原料油缺貨的情況.

    (5)公司的產(chǎn)品有良好的銷路,生產(chǎn)出的產(chǎn)品能夠全部售出.

    (6)原料油的購進(jìn)和加工過程看成是瞬時完成的(不妨假設(shè)都在月初進(jìn)行).

    3符號說明

    c0:成品油的單價,值為1 500元/噸;

    v0:每噸原料油的存儲費,值為50元/月;

    mv:每種原料油的最大存儲量,值為1 000噸;

    m1:公司每月最多可精煉的植物油量,值為200噸;

    m2:公司每月最多可精煉的非植物油量,值為250噸;第i種原料油在第j月的單價的值見表3),i=1,2,…,5,j=1,2,…,6;

    di:第i種原料油的硬度(di的值見表4)第i種原料油在第j月初(末)的存儲量,i=1,2,…,5,j=1,2,…,6;

    表3第i種原料油在第j月的單價/(元/噸)

    表4第i種原料油的硬度

    4模型的建立及求解

    用Mathematica符號計算系統(tǒng)中線性規(guī)劃函數(shù)ConstrainedMax[2],解得各種原料油的加工量及購買量.

    表5各種原料油的加工量及購買量/噸

    表6各種原料油的存量/噸

    在此情況下的總利潤為:1 082 500(元).

    上述結(jié)果中可以看到:

    (1)每個月植物油的加工總量均為200噸,非植物油的加工總量均為250噸,達(dá)到了該公司每月的最大加工量,這與實際生活相符:在原料充足、成品油銷路好的前提下,生產(chǎn)得越多,利潤越大.

    (2)非植物油O1一直未參與生產(chǎn),這是因為它的價格普遍高于其它非植物油的價格.

    (3)由于要求6月底的存量都是500噸,從運籌學(xué)基本原理[1]和實際經(jīng)驗知道,為了減少存儲費用,肯定應(yīng)在6月份購進(jìn),但當(dāng)某個月的原料油價格足夠低,使得在此時購買的費用加上以后的存儲費也比在6月購買更節(jié)省,則應(yīng)在該月購買,這與計算結(jié)果相符:V1、V2、O2三種原料油的價格都是在6月最低,故在6月購買,而O3的價格在6月稍高,經(jīng)計算應(yīng)在3月購買.

    (4)每種原料油的存儲量均不大于1 000噸,這也滿足題目的要求.

    5模型的應(yīng)用分析

    從以上的分析和計算可知:整個采購和加工計劃是與各種原料油在每月的價格密切相關(guān)的,如果價格發(fā)生變化,則影響整個計劃.

    按照2月份植物油價上升x%,非植物油價上升2x%;3月份植物油價上升2x%,非植物油價上升4x%;其余月份保持這種線性的上升趨勢.

    利用上述模型對x的不同取值進(jìn)行計算.

    (1)x=5,各種原料油加工量及采購量如表7.

    表7各種原料油加工量及采購量/噸

    此時總利潤為:435 000(元).

    (2)x=10,各種原料油加工量及采購量如表8.

    表8各種原料油加工量及采購量/噸

    此時總利潤為:-1 759.26(元)[最小損失].

    (3)x=15,各種原料油加工量及采購量如表9.

    表9各種原料油加工量及采購量(噸)

    此時總利潤為:-87 500(元)[最小損失].

    (4)x=20,各種原料油加工量及采購量如表10.

    表10各種原料油加工量及采購量/噸

    此時總利潤為:-110 000(元)[最小損失].

    從上面的數(shù)據(jù)可以分析得出:

    (1)隨著x的增長,總的利潤會逐漸下降,這是由于成品油價不變,而隨著x增長,成本就在增長,總利潤就必然下降.

    (2)購買原材料的時間應(yīng)逐漸提前,因為不僅x要增長,而且時間越晚,價格增長的幅度越大,這樣時間越靠后價格越高,在前面購買更便宜,所獲利潤越大.

    (3)總體價格低的原料油的使用比重應(yīng)逐漸增大,而相比價格稍高的原料油的使用比重應(yīng)逐漸減少,這是因為隨著x的增大,各種原料油間的價格差異也越來越大.

    [1]張韻華,Mathematica符號計算系統(tǒng)實用教程[M].合肥:中國科技大學(xué)出版社,1998.

    [2]張瑩,運籌學(xué)基礎(chǔ)[M].北京:清華大學(xué)出版社,2010.

    (責(zé)任編輯:于開紅)

    On the Buildup and the Application Analysis of the Mathematics Model of Edible Oil Production Plan

    XU Min
    (Sichuan Preschool Educator College,Jiangyou Sichuan,621709)

    This paper,taking a practical problem as the point of departure,has a relatively detailed elaboration of building up the mathematics model of edible oil production plan and makes an application analysis of the model.

    production oil;mathematics model;buildup;application analysis

    G812.78

    A文章編號:1009-8135(2015)03-0036-03

    2014-10-12

    徐敏(1978-),男,四川江油人,四川幼兒師范高等專科學(xué)校講師,主要研究數(shù)學(xué)教育.

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