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数学建模报告(定稿)

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课程设计报告

课程设计题目:最优化肥调拨方案

姓名1: 张兵魁 学号: 08110630 姓名2: 肖巍伟 学号: 08110623 姓名3: 刘 鹏 学号: 08110610 专 业 : 软将工程 班 级 : 0 8 1 1 0 6 指导教师 : 李 雄

2010年 6 月 3 日

东华理工大学软件学院数学建模(论文) 附录 摘 要

本文给出了关于化肥调拨的一个线性规划数学模型,根据货运公司需要完成的运输量和确定的运输路线图,对货运公司的运送路线和运输量方案进行分析和优化,解决了运输量和运输路线的问题,得出了最少运费的方案。

在化肥产量与粮食产区化肥消耗量一定的情况下,由于化肥的运费的价格不同,合理的分配不同化肥厂与粮食产区之间的销售关系,有利于减少商品的生产成本,提升商品的竞争力,同时获取最大利润。由于化肥.粮食产量一定(题设已给出),各厂到粮产区的化肥运输单价也已给出,因此可以建立原始集来描述化肥的产与耗,而两集合之间的关系则是化肥的分配与运输价格问题,以派生集表示。要付出最少的运费,则定有一定的厂与粮食产区的对应关系,再运用LINGO工具软件求解,得出最后的最少运费方案为: A厂分别供应乙地6万吨、甲地1万吨; B厂分别供应甲地5万吨、丁地3万吨; C厂全部供应到丙地,即3万吨;总运费为100万元。

关键词:现行规划数学模型;LINGO工具软件;最少运费

I

东华理工大学软件学院数学建模(论文) 附录 目 录

一、 问题的提出 ............................................................................ 1 二、 问题的分析 ............................................................................ 2 1、 2、

符号说明 ........................................................................... 2 模型假设 ........................................................................... 2

三、 模型的建立与求解 ................................................................ 4 四、 模型评价 ................................................................................ 5 参考文献............................................................................................ 6 附录.................................................................................................... 7 附录一:代码 ............................................................................. 7 附录二:运行结果 ..................................................................... 7 附录三:评分表 ......................................................................... 9

II

东华理工大学软件学院数学建模(论文) 附录 一、 问题的提出

三个化肥厂,每年可供应的化肥的数字为:化肥厂A—7万吨,B—8万吨,C—3万吨。有四个产粮区需要该种化肥,需要量为:甲地区—6万吨,乙地区—6万吨,丙地区—3万吨,丁地区—3万吨。已知从各化肥厂到各产粮区的每吨化肥的运价如下表所示:

产粮区 化肥厂 A B C 5 4 8 8 9 4 7 10 2 9 7 9 甲 乙 丙 丁

则要使运费最少,我们可以制定哪些可行的方案,以及最后的最少运费是多少?

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课程设计报告 课程设计题目:最优化肥调拨方案 姓名1: 张兵魁 学号: 08110630 姓名2: 肖巍伟 学号: 08110623 姓名3: 刘 鹏 学号: 08110610 专 业 : 软将工程 班 级 : 0 8 1 1 0 6 指导教师 : 李 雄 2010年 6 月 3 日 东华理工大学软件学院数学建模(论文) 附录 摘 要 本文给出了关于化肥调拨的一个线性规划数学模

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