急求解一道数学建模题,回答得好加赏金!
问题:某家电视制造商计划推出两种新产品:一种47英寸液晶电视机,制造商建议零售价每台7900元。另一种42英寸每台6500元。公司付出的成本为47英寸液晶每台4500元,...
问题:
某家电视制造商计划推出两种新产品:一种47英寸液晶电视机,制造商建议零售价每台7900元。另一种42英寸每台6500元。公司付出的成本为47英寸液晶每台4500元,42英寸每台3800元,再加上3200000元的固定成本。
在竞争的销售市场中,每年售出的电视数量会影响电视的平均销售。据估计,对每种类型的电视,每多售出一台平均销售价格下降0.08元,而且47英寸电视的销售会影响42英寸电视的销售,反之也是如此。据估计,每售出一台47英寸电视机,42英寸的平均售价会下降0.024元,而每售出一台42英寸电视机,47英寸的平均售价会下降0.032元,问:
(1)每台电视应该各生产多少台,使总利润为最大?
(2)对你在(1)中求出的结果讨论42英寸电视价格弹性系数的灵敏性。
(3)在(1)中我们认为公司每年有能力生产任何数量的电视机,现在如果生产能力允许每年可以生产10000台电视。公司有充足的42英寸,47英寸显示面板,LCD驱动板及其他配件,而主板供给不足,主板供应商每年可以提供8000块47英寸电视的主板和5000块42英寸电视的主板,考虑到这些情况,电视公司又将如何组织生产?
(4)在(1)、(3)的基础上,假设可用的42英寸电视的电路板只有每年3000块,这时最优的生产计划是什么?
回答可以发到819525152@qq.com
二、三、四问有人能解吗? 展开
某家电视制造商计划推出两种新产品:一种47英寸液晶电视机,制造商建议零售价每台7900元。另一种42英寸每台6500元。公司付出的成本为47英寸液晶每台4500元,42英寸每台3800元,再加上3200000元的固定成本。
在竞争的销售市场中,每年售出的电视数量会影响电视的平均销售。据估计,对每种类型的电视,每多售出一台平均销售价格下降0.08元,而且47英寸电视的销售会影响42英寸电视的销售,反之也是如此。据估计,每售出一台47英寸电视机,42英寸的平均售价会下降0.024元,而每售出一台42英寸电视机,47英寸的平均售价会下降0.032元,问:
(1)每台电视应该各生产多少台,使总利润为最大?
(2)对你在(1)中求出的结果讨论42英寸电视价格弹性系数的灵敏性。
(3)在(1)中我们认为公司每年有能力生产任何数量的电视机,现在如果生产能力允许每年可以生产10000台电视。公司有充足的42英寸,47英寸显示面板,LCD驱动板及其他配件,而主板供给不足,主板供应商每年可以提供8000块47英寸电视的主板和5000块42英寸电视的主板,考虑到这些情况,电视公司又将如何组织生产?
(4)在(1)、(3)的基础上,假设可用的42英寸电视的电路板只有每年3000块,这时最优的生产计划是什么?
回答可以发到819525152@qq.com
二、三、四问有人能解吗? 展开
2个回答
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(1)设47寸x1台,42寸x2台
成本 4500x1 + 3800x2 + 3200000
售价 (7900 - 0.08x1 - 0.032x2)x1 + (6500 - 0.08x2 - 0.024x1)x2
化解问题转化为
max -0.08x1^2 - 0.08x2^2 -0.056x1x2 + 3400x1 + 2700x2 - 3200000
求偏导
dy/ dx1 = -0.16x1 -0.056x2 + 3400
dy/ dx2 = -0.16x2 -0.056x1 + 2700
解方程
0.16x1 + 0.056x2 = 3400
0.16x2 + 0.056x1 = 2700
用MATLAB得出
[0.16 0.056;0.056 0.16] \ [3400;2700]
ans =
1.0e+004 *
1.7486
1.0755
可得x1 = 17486 x2 = 10755时取到最大值41045014元
(3)加限制条件
max -0.08x1^2 - 0.08x2^2 -0.056x1x2 + 3400x1 + 2700x2 - 3200000
x1 + x2 <= 10000
0 <= x1 <= 8000
0 <= x2 <= 5000
用MATLAB遗传算法工具箱求解
>> fit = @(x) 0.08*x(1).^2 + 0.08*x(2).^2 + 0.056*x(1).*x(2) - 3400*x(1) - 2700*x(2) + 3200000;
>> [x,fval] = patternsearch(fit,[6000 4000],[1 1],10000,[],[],[0;0],[8000;5000])
Optimization terminated: mesh size less than options.TolMesh.
x =
1.0e+003 *
8.0000 2.0000
fval =
-2.3064e+007
得出x1= 8000 x2 = 2000时 取到最大值23064000
(4)
max -0.08x1^2 - 0.08x2^2 -0.056x1x2 + 3400x1 + 2700x2 - 3200000
x1 + x2 <= 10000
0 <= x1 <= 8000
0 <= x2 <= 3000
>> fit = @(x) 0.08*x(1).^2 + 0.08*x(2).^2 + 0.056*x(1).*x(2) - 3400*x(1) - 2700*x(2) + 3200000;
>> [x,fval] = patternsearch(fit,[6000 4000],[1 1],10000,[],[],[0;0],[8000;3000])
Optimization terminated: mesh size less than options.TolMesh.
x =
1.0e+003 *
8.0000 2.0000
fval =
-2.3064e+007
得出x1= 8000 x2 = 2000时 取到最大值23064000
成本 4500x1 + 3800x2 + 3200000
售价 (7900 - 0.08x1 - 0.032x2)x1 + (6500 - 0.08x2 - 0.024x1)x2
化解问题转化为
max -0.08x1^2 - 0.08x2^2 -0.056x1x2 + 3400x1 + 2700x2 - 3200000
求偏导
dy/ dx1 = -0.16x1 -0.056x2 + 3400
dy/ dx2 = -0.16x2 -0.056x1 + 2700
解方程
0.16x1 + 0.056x2 = 3400
0.16x2 + 0.056x1 = 2700
用MATLAB得出
[0.16 0.056;0.056 0.16] \ [3400;2700]
ans =
1.0e+004 *
1.7486
1.0755
可得x1 = 17486 x2 = 10755时取到最大值41045014元
(3)加限制条件
max -0.08x1^2 - 0.08x2^2 -0.056x1x2 + 3400x1 + 2700x2 - 3200000
x1 + x2 <= 10000
0 <= x1 <= 8000
0 <= x2 <= 5000
用MATLAB遗传算法工具箱求解
>> fit = @(x) 0.08*x(1).^2 + 0.08*x(2).^2 + 0.056*x(1).*x(2) - 3400*x(1) - 2700*x(2) + 3200000;
>> [x,fval] = patternsearch(fit,[6000 4000],[1 1],10000,[],[],[0;0],[8000;5000])
Optimization terminated: mesh size less than options.TolMesh.
x =
1.0e+003 *
8.0000 2.0000
fval =
-2.3064e+007
得出x1= 8000 x2 = 2000时 取到最大值23064000
(4)
max -0.08x1^2 - 0.08x2^2 -0.056x1x2 + 3400x1 + 2700x2 - 3200000
x1 + x2 <= 10000
0 <= x1 <= 8000
0 <= x2 <= 3000
>> fit = @(x) 0.08*x(1).^2 + 0.08*x(2).^2 + 0.056*x(1).*x(2) - 3400*x(1) - 2700*x(2) + 3200000;
>> [x,fval] = patternsearch(fit,[6000 4000],[1 1],10000,[],[],[0;0],[8000;3000])
Optimization terminated: mesh size less than options.TolMesh.
x =
1.0e+003 *
8.0000 2.0000
fval =
-2.3064e+007
得出x1= 8000 x2 = 2000时 取到最大值23064000
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