題企業(yè)的營銷管理問題

1、企業(yè)管理營銷問題摘 要 本文主要采用目標規(guī)劃方法解決并建立最優(yōu)化數學模型，求得在公司或者營銷部門的最大利潤。銷售的產品可分為計劃外與計劃內兩類，計劃內又分已簽約量與意向簽約量，銷售部門可從計劃外的產品銷售中獲得利潤，我們將計劃外銷售的產品對象歸為第6個意向客戶，接著銷售的產品就可分為已簽約量與意向簽約量，并運用多目標規(guī)劃的方法來解決題中所給的五個問題。 針對本文，我們先將題目所給的大量數據通過處理將其擬合成相關函數，便于模型求解。問題（1）是簡單的規(guī)劃問題，就是求公司的最大利潤，得到目標函數為：公司的利潤=計劃內的銷售額-所有的成本-發(fā)放的經費+計劃外銷售部繳納的利潤，即 Z=-+得到公司的最

2、大利潤為2239.4萬元； 問題（2）（3）的解決方法與問題（1）相似，對于問題（2），營銷部的總收入=公司發(fā)放的經費+計劃外賣出的銷售額-計劃外銷售部繳納的利潤-宣傳費，即P=+-銷售部最大收入為1046.7萬元；對于問題（3），兼顧公司和營銷部二者的利益，所以這是一個多目標數學規(guī)劃問題，運用歸一化原理，考慮兩者權重，得到最大利潤=公司于營銷部的利益注重權重公司的利潤+（1- 公司于營銷部的利益注重權重）營銷部的總收入，即結果隨權重的變化而變化； 問題（4）也是多目標數學規(guī)劃問題，為了盡量做到均衡銷售，我們假設公司與營銷部的滿意度、均衡銷售度、意向客戶對每種產品的平均需求度這三個目標函數的權

3、重均為1/3，其中均衡銷售度和意向客戶對每種產品的平均需求度均通過方差求和來衡量，最后得到綜合評價指數為0.416199； 問題（5）的目標函數與問題（2）類似，又由于價格波動影響銷售量，所以引入變量變量k來表示價格的上漲率，則k為銷售量的變化率，確定目標函數為：+-求得營銷部的總收入為1816.0萬元。 以上題目均用MATLAB編輯函數，并用fmincon函數調用已編輯函數求解。本模型有一定的擴展性，若產品的種類、市場價格的波動等在模型中進行一些小改動便可。關鍵字：非線性規(guī)劃分類討論偏差變量營銷方案最小二乘法則一、問題重述任何一個企業(yè)都面臨著將產品推向市場，銷售出去。一般的，企業(yè)下設營銷部，

4、企業(yè)生產的產品要通過營銷部進行銷售。由于企業(yè)生產能力的制約，因此需要在滿足已簽約的銷售合同量的基礎上，對意向簽約量有選擇的安排生產。一方面，企業(yè)會組織安排生產，完成已簽約的銷售合同；另一方面，企業(yè)希望營銷部門盡力爭取與意向簽約的客戶簽訂正式銷售合同；除此之外，企業(yè)還希望銷售部門努力再多銷售一些產品（計劃外）。對于所簽約的銷售合同和意向簽約量（計劃內），企業(yè)根據銷售量向營銷部發(fā)放經費（包括工資以及宣傳費用等）；對于計劃外銷售的產品，實行承包制，營銷部向企業(yè)繳納利潤。產品的生產費用由企業(yè)承擔，與銷售有關的費用（如產品的宣傳費用等）由營銷部承擔。宏宇電器公司2011年計劃生產三類10種小家電，其中包

5、括：熱水壺（1.5升，1.8升，2升）、豆?jié){機（0.9升，1.1升，1.3升）、電飯煲（2升，2.5升，3升，3.5升）。三類小家電的年最大生產能力分別為：熱水壺：5萬個；豆?jié){機：6.5萬個；電飯煲6.2萬個目前，10種小家電的“已簽約合同量”以及“意向簽約量”見附件的表1。公司的生產成本詳見附件的表2。每種小家電的宣傳費用隨著銷售量而變化，詳見附件的表3。每種產品的銷售額隨著每單合同的訂購量而變化，詳見附件中的表4。公司現已簽約訂單八個，每單的簽約量見附件的表5。公司現有意向簽約客戶五家，每家的意向簽約量見附件的表6。對于每個有簽約意向的客戶，可能簽訂訂購合同量的概率見附件中的表7-表11。

6、對于營銷部銷售計劃外的產品，可能簽訂訂購合同量（萬個）的概率見附件中的表12。對于計劃內銷售的產品，企業(yè)向營銷部發(fā)放的經費（萬元）見附件的表13。對于計劃外銷售的部分，營銷部向企業(yè)繳納的利潤（萬元）見附件的表14。請分別按以下要求為宏宇電器公司制定相應的生產、銷售方案：（1）使公司的利潤達到最大；（2）使營銷部的總收入極大化；（3）兼顧公司和營銷部二者的利益；（4）兼顧公司、營銷部的利益以及客戶的需求，盡量做到均衡銷售；（5）公司為了調動營銷部的積極性，為公司多創(chuàng)利潤，規(guī)定對于計劃外銷售的產品，營銷部可以自行定價。統(tǒng)計數據顯示，自行定價后每單位產品的銷售價格上漲或下降5，則三類小家電的可能銷售

7、量相應的減少或增加10。試確定使營銷部總收入最大的定價、生產及銷售方案。二、問題分析先觀察附錄中的數據可以發(fā)現各個變量的關系都是離散的，因此會想到用擬合的方法將他們的關系用連續(xù)函數來表示。 第（1）（2）問，分別是求解公司的利潤與營銷部的收入。均是簡單的單目標規(guī)劃問題。公司的利潤涉及到產品的成本、訂購量、發(fā)放給營銷部門的經費、宣傳費用、營銷額等，同樣營銷部的總收入也涉及到多方面因素影響。此處“銷售部門的總收入極大化”可理解為銷售部門的收入和支出差額達到最大。根據題目要求利用已知的數據，列出相應的目標函數。利用MATLAB求解編輯各個目標函數的函數。便可得到最佳的產、銷方案 第（3）問，兼顧到公

8、司的利益與銷售部的利益，利用歸一化原理，引入權重即為公司與營銷部的利益注重比重。和以上模型一樣通過MATLAB進行循環(huán)求解，得到最佳的產、銷方案。 第（4）問，兼顧公司、營銷部的利益以及客戶的需求，盡量做到均衡銷售，因此目標函數可由三個構成即公司與營銷部的利益、顧客的平均滿意程度以及均衡銷售。這三者的權重均為1/3，則可以求得綜合評價指數。 第（5）問，由銷售部自行定產品的價格，由數據統(tǒng)計顯示價格波動影響了銷售量，并可以知道價格量的變化會引起相應的銷售量兩倍的影響 ，因此可以直接在模型二中的有關地方進行改變即可。三、模型假設及符號說明1.模型假設：（1）公司有足夠的周轉資金；（2）在一定時間內

9、，市場售價保持不變；（3）營銷部除宣傳費用和向企業(yè)上繳計劃外的額外利潤外，無其他支出；（4）在洽談和銷售過程中均無違規(guī)行為；（5）銷售部門嚴格按照公司的規(guī)定，報告相關數據屬實；（6）產品均合格，無退回或作廢產品；（7）對于計劃外的訂購量的確定，我們假設它就是公司的第6個意向客戶；2.符號說明：第種產品的價格上漲率第種產品總產量第種產品計劃內的產量第種產品計劃外的產量第個訂單已簽約第種產品的簽約量第個客戶對第種產品的意向簽約量第類產品的最大生產能力第個客戶對第種產品的最大意向簽約量第個客戶對第種產品的意向簽約量的偏差值第種產品計劃外的最大簽約量權系數（公司與營銷部的利益注重比重）種小家電銷售額與

10、訂購量為時的對應函數種小家電銷售額與產計劃外產量為z時的對應函數種小家電成本與產量為的對應函數企業(yè)向營銷部發(fā)放計劃內銷售種產品的經費與銷售量為時的對應函數種小家電的宣傳費與銷售量為的關系函數計劃外銷售部繳納的利潤與計劃外銷售量為的關系Z公司的利潤P營銷部的總收入G顧客的滿足度計劃外的簽約量計劃外的對每種產品的最大簽約量計劃外對第種產品的意向簽約量的偏差值第個客戶對第種產品的意向簽約量的期望值綜合評價系數四、模型建立及求解1.模型建立： 數據處理分析現有的各組因變量和自變量關系，并結合查找到的資料，利用最小二乘法則擬合出函數關系：每種產品生產成本和每種產品生產量；每種產品銷售額和每單合同對應種類

11、的產品的訂購量；公司向營銷部發(fā)放經費和計劃內產品銷售量；營銷部向公司繳納利潤和計劃外產品銷售量；每種產品的宣傳費用和每種產品的銷售量。 這五組函數，分別為、，（i=1,2,310）。利用題中 所給的表2、表3、表4、表13、表14 中的數據，比較得同類產品訂購量相同情況下升數大的產品利潤較大（如下圖）圖1故公司應多生產2升熱水壺，1.3升豆?jié){機，3.5升電飯煲等產品以加大贏利；按照最小二乘準則擬合每個函數，通過比較可知都是用二次多項式擬合最佳，故下文中的函數我們均用二次多項式擬合。其中各家電在相應產量下總成本的擬合圖如下：圖2其余各函數的擬合圖類似于上圖。 問題一目標函數：公司的利潤（Z）=總

12、銷售額-所有的成本-發(fā)放的經費+計劃外銷售部繳納的利潤 總銷售額：由各產品的已簽約量產生的銷售額和意向簽約量產生的銷售額組成，即：所有成本：包括各種產品的意向簽約量的成本和已簽約量的成本，即：發(fā)放的經費：包括各種產品（計劃內）的意向簽約量的經費和已簽約量的經費，即：計劃外銷售部繳納的利潤： Z=-+由目標函數可以得出公司的總利潤只與意向簽約量有關，結合題目所給的條件，可列出約束條件如下：第j個客戶對第i中產品的意向簽約量少于其真正的簽約量；總的銷售量應該少于每種產品相應的的最大生能力 問題二目標函數： 營銷部的總收入（P）=公司發(fā)放的經費+計劃外賣出的銷售額-計劃外銷售部繳納的 利潤-宣傳費；

13、 公司發(fā)放的經費：包括各種產品已簽約和意向簽約量公司所發(fā)放的經費，即： 計劃外賣出的銷售額： 計劃外銷售部繳納的利潤： 宣傳費：包括各種產品已簽約和意向簽約量所花費的宣傳費用，即： P=+-由目標函數可以得出營銷部的總收入只與意向簽約量有關，故問題二的約束條件同問題一。即：第j個客戶對第i中產品的意向簽約量少于其真正的簽約量；總的銷售量應該少于每種產品相應的的最大生產能力 問題三 平均利益為公司和營銷部的利益 目標函數：平均利益（Q）=*公司的利潤（Z）+（1-）*營銷部的總收入(P) 即：;由問題一、二得平均利益Q也只與意向簽約量有關，故問題三的約束條件也同問題一。即：第j個客戶對第i中產品

14、的意向簽約量少于其真正的簽約量；總的銷售量應該少于每種產品相應的的最大生產能力 問題四目標函數：按要求兼顧公司、營銷部的利益及在模型中取公司與營銷部的利益權重均為0.5的時候取得到的最大利潤為2181.9時，令公司與營銷部的滿意度為：0.5*(Z+P)/2182.9;則化簡為(+-)/2182.9；（1）盡量做到均衡銷售 均衡銷售率就是所有的客戶對第產品的總訂購量與各對應的產品類的最大生產 能力的差平方和，這里令電水壺，豆?jié){機中種的每個產品在產品類中的權重為：，而電飯煲為，所以可以得出：+（2）意向客戶對每種產品的平均需求度： 得出意向客戶對每種產品的期望值： 六家意向簽約客戶的期望意向簽約量

15、表（萬個）家電意向客戶1234567891010.060.040.0450000.070.170.17020.1050.1050.050000.060.1950.080.1330000.1250.080.05000040000080.2150.03000050000000.070.17500.116（計劃外）0.180.180.210.190.180.100.230.280.120.15表1由上表可求出偏差平方為=所以平均需求度為（3）因為要求的是均衡所以令上式中的每項的權重均占，所以綜合評價指數，即目標函數為：C=*(1)-*(2)-*(3)。約束條件：第j個客戶對第i中產品的意向簽約量少于

16、其真正的簽約量；總的銷售量應該少于每種產品相應的的最大生產能力 問題五目標函數：營銷部的總收入（P）=公司發(fā)放的經費+計劃外賣出的銷售額-計劃外銷售部繳納的利潤-宣傳費，即：+- 所以需要添加約束條件：第j個客戶對第i種產品的意向簽約量少于其真正簽約量；總的銷售量應該少于每種產品相應的的最大生產力；第i種產品的價格上漲率3.模型求解 問題一根據數據表4，通過擬合我們得到種小家電銷售額函數.(其中=1,2,10):; ; ; ; ; ;根據表2，擬合得到第種小家電成本函數：根據表13，擬合得到第種小家電經費函數：根據表14，擬合得到上繳利潤函數：通過MATLAB調用函數求解得到公司的總利潤為22

17、39.4萬元，且已簽約量的銷售額=737.4937（萬元），最佳生產模型如下表：家電訂單1234567891011.51100012.52021.5210001412300031.510000400023.510000500000023.5026(計劃外）0000000000表2 具體求解程序見附錄。 問題二 根據表3，擬合得到第種產品宣傳費用函數： 由MATLAB求解得到營銷部的最大總收入為955.1722萬元，此時的最佳生產模型如下表：家電訂單1234567891010000001000200000010003000001000040000010000500000020006（計劃外）44

18、44434535表3 求解程序見附錄。 問題三 利用MATLAB求解得到，當權重=0.5時，有兩者的最大利益1390萬元圖3 具體解題程序見附錄 問題四用MATLAB求解，得到最大利潤為41.6199，此時的最佳產、銷方案如下表所示： 家電訂單1234567891011.50100010.59782021.50100010.8541123000301000040002010000500000020.6491026（計劃外）40440341.713733表4 具體解題程序見附錄 問題五 用MATLAB求解，得到營銷部門最大利潤為1112.0萬元，最佳產、銷售方案如下表所示：家電訂單1234567

19、891011.501000102021.5010001011300031.510000400023.510000500000020016（計劃外）4444434535表5具體解題程序見附錄。 各種產品的銷售價格分別上漲了：0.1371 0.1374 0.1404 0.1311 0.1325 0.1370 0.1275 0.1208 0.1264 0.1224； 銷售量則相應的減少了：0.2741 0.2748 0.2807 0.2621 0.2650 0.2740 0.2550 0.2415 0.2528 0.2447。5、 結果分析和檢驗1. 根據圖1（利潤與訂購量的關系），我們可以發(fā)現隨著

20、訂購量的提高，每類產品中的2升熱水壺，1.3升豆?jié){機，3.5升電飯煲的利潤上升較同類的其他產品產品快，因此公司應多生產這三種產品； 對象要求公司總利潤（萬元）銷售部利潤（萬元）公司和營銷部總利潤（萬元）只考慮公司2239.4154.92394.3只考慮營銷部1608.11046.72654.8兼顧公司和營銷部1926.4976.32902.8兼顧公司、營銷部、客戶1713.6764.32477.9計劃外的營銷部自行定價1608.11112.02720.1通過對上表中的數據分析，可以看出，不管哪種情況，公司利潤都要比營銷部利潤要大，這符合實際。當兼顧公司和銷售部利益時，總利潤會達到最高，但當還兼

21、顧客戶需求度時，利潤會相對減少，也都是符合實際的；2. 對于問題四，兼顧公司、營銷部的利益以及客戶的需求，盡量做到均衡銷售時，通過查資料，并結合實際，三者的重要程度相當，我們考慮其權重之比為1：1：1是符合要求的，且求得綜合評價指數為0.416199也是符合實際的；3. 問題五中，因為公司生產能力有限，所以無法用降低價格來增長產品的訂購量，價格只能上調，以此來降低訂購量，題目所求得的銷售價格上漲了分別為：0.1371 0.1374 0.1404 0.1311 0.1325 0.1370 0.1275 0.1208 0.1264 0.1224都在范圍內。6、 模型的評價及改進v 模型的優(yōu)點：（1

22、）建立模型時充分利用里有關概率論與非線性的相關知識，并且對于模型三的雙目標函數引進了權系數，這樣就可以在需要不同的權重下知道結果；（2）在模型的求解中是利用matlab編輯不同的函數再利用fmincon進行調用求解，這樣有便于在修改已知量時的求解；（3）以上兩點均可以發(fā)現該模型的建立與求解具有一定的靈活性，而且便于查找模型結果出錯的地方。v 模型的缺點：（1）模型四中也屬于多目標函數，但是是直接賦權，這個權重帶有一定的主觀性。（2）在對有關的函數中是利用擬合進行得到的，可能會造成一些與實際上的數據差。（3）事實上有些因素：比如銷售額還會收到隨著時間的遷移市場需求量的影響，而我們只是考慮了題目中

23、已跟定量的影響。v 模型的改進：（1）在模型3中的針對三個目標函數的求解中，若不賦權重，可以嘗試著利用分層計算的方法算出相應的值。（2）對于一些因素之間的關系運用的是最小擬合二乘二次逼近，可以嘗試著用三次擬合。在檢驗下哪種的到的擬合函數與已知數據之差比較小。這樣可以比較精確。七、 參考文獻1姜啟源 謝金星 葉俊 編著數學模型高等教育出版社 2003年8月第三版；2王沫然 編著matlab與科學計算電子工業(yè)出版社 2003年9月第二版;3魏巍 編著MATLAB應用數學工具箱技術手冊北京國防工業(yè)出版社2004年1月第一版；4周義倉賀效良 編著數學建模實驗西安交通大學出版社 1999年第一版.附錄：

24、 一擬合： subplot(2,5,1); x=1 3 5 7 10 15 20 25 30 35 40;y1=924.339.653.5572.9102.6129.6153175.5195.3208.8;a=polyfit(x,y1,2) x1=1:0.1:40;y11=a(3)+a(2)*x1+a(1)*x1.2;plot(x,y1,*)hold onplot(x1,y11) subplot(2,5,2); x=1 3 5 7 10 15 20 25 30 35 40; y2=9.826.4643.1258.3179.38111.7141.2166.6191.1208.3227.4;a=p

25、olyfit(x,y2,2) x1=1:0.1:40; y21=a(3)+a(2)*x1+a(1)*x1.2; plot(x,y2,*)hold onplot(x1,y21) subplot(2,5,3);x=1 3 5 7 10 15 20 25 30 35 40; y3=10.227.5444.8860.6982.62116.3146.9173.4198.9221.3236.6; a=polyfit(x,y3,2) x1=1:0.1:40;y31=a(3)+a(2)*x1+a(1)*x1.2; plot(x,y3,*) hold onplot(x1,y31) subplot(2,5,4);

26、x=1 3 5 7 10 15 20 25 30 35 40; y4=2366.55104.6140.1188.6265.7335.8391441.6491.1515.2; a=polyfit(x,y4,2) x1=1:0.1:40;y41=a(3)+a(2)*x1+a(1)*x1.2; plot(x,y4,*) hold onplot(x1,y41) subplot(2,5,5);x=1 3 5 7 10 15 20 25 30 35 40; y5=26.575.52120.6161.4217.3298.1386.9450.5508.8565.8593.6; a=polyfit(x,y5,2

27、) x1=1:0.1:40;y51=a(3)+a(2)*x1+a(1)*x1.2; plot(x,y5,*) hold onplot(x1,y51) subplot(2,5,6);x=1 3 5 7 10 15 20 25 30 35 40; y6=27.277.52123.6165.6223.1314.2397.1462.4522.2580.7609.3; a=polyfit(x,y6,2) x1=1:0.1:40;y61=a(3)+a(2)*x1+a(1)*x1.2; plot(x,y6,*) hold onplot(x1,y61) subplot(2,5,7); x=1 3 5 7 10

28、 15 20 25 30 35 40; y7=2879.8126166.6224315380.8434462509.6560; a=polyfit(x,y7,2) x1=1:0.1:40;y71=a(3)+a(2)*x1+a(1)*x1.2; plot(x,y7,*)hold onplot(x1,y71) subplot(2,5,8);x=1 3 5 7 10 15 20 25 30 35 40; y8=3085.5135178.5240337.5408465495546600; a=polyfit(x,y8,2) x1=1:0.1:40;y81=a(3)+a(2)*x1+a(1)*x1.2;

29、 plot(x,y8,*)hold onplot(x1,y81) subplot(2,5,9); x=1 3 5 7 10 15 20 25 30 35 40; y9=31.790.3142.6188.6253.6356.6431.1491.3523.1576.9634; a=polyfit(x,y9,2) x1=1:0.1:40;y91=a(3)+a(2)*x1+a(1)*x1.2; plot(x,y9,*)hold onplot(x1,y91) subplot(2,5,10);x=1 3 5 7 10 15 20 25 30 35 40; y10=32.592.146.2193.42603

30、65.6442503.7536.2591.5650; a=polyfit(x,y10,2) x1=1:0.1:40;y101=a(3)+a(2)*x1+a(1)*x1.2;plot(x,y10,*) hold onplot(x1,y101)a = -0.0603 7.5807 2.4845a = -0.0670 8.2675 2.7346a = -0.0684 8.5944 2.8063a = -0.1819 20.0371 6.7665a = -0.2038 22.8783 7.8851a = -0.2157 23.7317 7.5642a = -0.2396 22.7827 15.4914

31、a = -0.2567 24.4100 16.5980a = -0.2713 25.7934 17.5138a = -0.2784 26.4602 17.7686二函數：公司利潤：function z=z(y)x=zeros(1,10);m=zeros(1,10);d=zeros(6,10);i=1;for j=1:6 d(j,:)=y(1,i:i+9); i=i+10;endf=zeros(1,6);for j=1:5f(j)=-0.2671*d(j,1)*d(j,1)+11.4183*d(j,1)+1.3873-0.2744*d(j,2)*d(j,2)+12.1778*d(j,2)+2.0

32、648-0.2631*d(j,3)*d(j,3)+12.4521*d(j,3)+2.5588-0.7378*d(j,4)*d(j,4)+29.8586*d(j,4)+5.3673-0.8512*d(j,5)*d(j,5)+34.4913*d(j,5)+5.7788-0.8301*d(j,6)*d(j,6)+34.9027*d(j,6)+6.9564-0.8611*d(j,7)*d(j,7)+35.2201*d(j,7)+8.2703-0.9499*d(j,8)*d(j,8)+38.0877*d(j,8)+8.0776-0.9355*d(j,9)*d(j,9)+38.9202*d(j,9)+11

33、.3939-1.0184*d(j,10)*d(j,10)+41.1537*d(j,10)+8.7158;endfor i=1:10 x(i)=d(1,i)+d(2,i)+d(3,i)+d(4,i)+d(5,i); m(i)=d(1,i)+d(2,i)+d(3,i)+d(4,i)+d(5,i)+d(6,i);end a=8 20 10 10 20 15 11 17 10 5; x=a+x; m=m+a;F=2.2151+0.7175*x(1)-0.0058*x(1)2+2.4123+0.7854*x(2)-0.0066*x(2)+2.4830+0.8181*x(3)-0.00+5.8635+1.

34、8981*x(4)-0.0177*x(4)2+6.7474+2.1646*x(5)-0.0198*x(5)2+6.8563+2.2509*x(6)-0.0211*x(6)2+7.8725+2.1300*x(7)-0.0231*x(7)2+8.4220+2.2837*x(8)-0.0248*x(8)2+8.9006+2.4124*x(9)-0.0262*x(9)2+9.0824+2.4778*x(10)-0.0269*x(10)2;g=-0.0603*m(1)2+7.5807*m(1)+2.4845-0.0670*m(2)2+8.2675*m(2)+2.7346-0.0684*m(3)2+8.5

35、944*m(3)+2.8063-0.1819*m(4)2+20.0371*m(4)+6.7665-0.2038*m(5)2+22.8783*m(5)+7.8851-0.2157*m(6)2+23.7317*m(6)+7.5642-0.2396*m(7)2+22.7827*m(7)+5.4914-0.2567*m(8)2+24.4100*m(8)+16.5980-0.2713*m(9)2+25.7934*m(9)+17.5138-0.2784*m(10)2+26.4602*m(10)+17.7686;k=0.7554+1.6933*d(6,1)-0.0755*d(6,1)2+1.0602+1.7

36、407*d(6,2)-0.0764*d(6,2)2+1.5722+1.5616*d(6,3)-0.0590*d(6,3)2+2.3426+4.3907*d(6,4)-0.2061*d(6,4)2+3.1428+4.8927*d(6,5)-0.2230*d(6,5)2+3.3300+5.0020*d(6,6)-0.2262*d(6,6)2+3.3267+5.0765*d(6,7)-0.2302*d(6,7)2+3.4316+5.4943*d(6,8)-0.2549*d(6,8)2+3.4464+5.9444*d(6,9)-0.2877*d(6,9)2+3.7891+5.9458*d(6,10)-

37、0.2805*d(6,10)2;f=sum(f);z=-f+g+F-k-3712.6;end營銷部：function p=p(y)x=zeros(1,10);m=zeros(1,10);d=zeros(6,10);i=1;for j=1:6 d(j,:)=y(1,i:i+9); i=i+10;endfor i=1:10 x(i)=d(1,i)+d(2,i)+d(3,i)+d(4,i)+d(5,i);end a=8 20 10 10 20 15 11 17 10 5; x=a+x; x=x./10; m=m+a;F=2.2151+0.7175*x(1)-0.0058*x(1)2+2.4123+0

38、.7854*x(2)-0.0066*x(2)+2.4830+0.8181*x(3)-0.0067*x(3)2+5.8635+1.8981*x(4)-0.0177*x(4)2+6.7474+2.1646*x(5)-0.0198*x(5)2+6.8563+2.2509*x(6)-0.0211*x(6)2+7.8725+2.1300*x(7)-0.0231*x(7)2+8.4220+2.2837*x(8)-0.0248*x(8)2+8.9006+2.4124*x(9)-0.0262*x(9)2+9.0824+2.4778*x(10)-0.0269*x(10)2;M=-0.2671*d(6,1)*d(

39、6,1)+11.4183*d(6,1)+1.3873-0.2744*d(6,2)*d(6,2)+12.1778*d(6,2)+2.0648-0.2631*d(6,3)*d(6,3)+12.4521*d(6,3)+2.5588-0.7378*d(6,4)*d(6,4)+29.8586*d(6,4)+5.3673-0.8512*d(6,5)*d(6,5)+34.4913*d(6,5)+5.7788-0.8301*d(6,6)*d(6,6)+34.9027*d(6,6)+6.9564-0.8611*d(6,7)*d(6,7)+35.2201*d(6,7)+8.2703-0.9499*d(6,8)*d

40、(6,8)+38.0877*d(6,8)+8.0776-0.9355*d(6,9)*d(6,9)+38.9202*d(6,9)+11.3939-1.0184*d(6,10)*d(6,10)+41.1537*d(6,10)+8.7158;k=0.7554+1.6933*d(6,1)-0.0755*d(6,1)2+1.0602+1.7407*d(6,2)-0.0764*d(6,2)2+1.5722+1.5616*d(6,3)-0.0590*d(6,3)2+2.3426+4.3907*d(6,4)-0.2061*d(6,4)2+3.1428+4.8927*d(6,5)-0.2230*d(6,5)2+

41、3.3300+5.0020*d(6,6)-0.2262*d(6,6)2+3.3267+5.0765*d(6,7)-0.2302*d(6,7)2+3.4316+5.4943*d(6,8)-0.2549*d(6,8)2+3.4464+5.9444*d(6,9)-0.2877*d(6,9)2+3.7891+5.9458*d(6,10)-0.2805*d(6,10)2;c=8 20 10 10 20 15 11 17 10 5;c=c./10;for i=1:10 x(i)=c(i)+d(1,i)+d(2,i)+d(3,i)+d(4,i)+d(5,i)+d(6,i);endL=0.0032*x(1)*

42、x(1)+0.2904*x(1)+1.6568-0.0056*x(2)*x(2)+0.6842*x(2)+0.5176-0.0057*x(3)*x(3)+0.7117*x(3)+0.5308-0.0151*x(4)*x(4)+1.6588*x(4)+1.2577-0.0169*x(5)*x(5)+ 1.8933*x(5)+1.4574-0.0179*x(6)*(x(6)+x(6)*1.9636+1.4544-0.0199*x(7)*x(7)+1.8817*x(7)+2.1416-0.0213*x(8)*x(8)+2.0163*x(8)+2.2941-0.0225*x(9)*x(9)+ 2.13

43、01*x(9)+2.4257-0.0231*x(10)*x(10)+2.1862*x(10)+2.1633;p=-F-M+k+L;end模型3function q1=q1(y)for t=0:0.01:1 q1=t*p(y)+(1-t)*z(y)endend權重一樣的時候：function o=o(y)o=0.5*z(y)+p(y)*0.5;end模型4function c=c(y)c1=(z(y)+p(y)/ 2902.8;n=zeros(1,10);d=zeros(6,10);g=zeros(6,10);i=1;for j=1:6 d(j,:)=y(1,i:i+9);i=i+10;endf

44、or i=1:10 n(i)=d(1,i)+d(2,i)+d(3,i)+d(4,i)+d(5,i)+d(6,i);end a=8 20 10 10 20 15 11 17 10 5; m=n+a; M=50 65 62;c2=0.1*(m(1)-(1/3)*M(1)2+(m(2)-(1/3)*M(1)2+(m(3)-(1/3)*M(1)2)+0.1*(m(4)-(1/3)*M(2)2+(m(5)-(1/3)*M(2)2)+(m(6)-(1/3)*M(2)2)+0.1*(m(7)-(1/3)*M(3)2+(m(8)-(1/3)*M(3)2+(m(9)-(1/3)*M(3)2+(m(10)-(1/

45、3)*M(3)2);t=0.09 0.04 0.045 0 0 0 0.07 0.17 0.17 0 ;0.105 0.105 0.05 0 0 0 0.06 0.195 0.08 0.13;0 0 0 0.125 0.0 0.05 0 0 0 0;0 0 0 0.08 0.215 0.03 0 0 0 0;0 0 0 0 0 0 0.07 0.175 0 0.11;0.18 0.18 0.21 0.19 0.18 0.10 0.23 0.28 0.12 0.15;t=t*10;g=(d-t).*(d-t);g=sum(g);g=sum(g)/60;c=(-c1+c2+g)/3;end模型5：

46、function m=m(y)x=zeros(1,10);m=zeros(1,10);r=zeros(1,10);d=zeros(6,10);i=1;r=y(1,61:70);for j=1:6 d(j,:)=y(1,i:i+9); i=i+10;endfor i=1:10 x(i)=d(1,i)+d(2,i)+d(3,i)+d(4,i)+d(5,i);end a=8 20 10 10 20 15 11 17 10 5; x=a+x; m=m+a;for i=1:10 d(6,i)=d(6,i)*(1+r(i);endM=(-0.2671*d(6,1)*d(6,1)+11.4183*d(6,1

47、)+1.3873)*(1-r(1)/2)+(-0.2744*d(6,2)*d(6,2)+12.1778*d(6,2)+2.0648)*(1-r(2)/2)+(-0.2631*d(6,3)*d(6,3)+12.4521*d(6,3)+2.5588)*(1-r(3)/2)+(-0.7378*d(6,4)*d(6,4)+29.8586*d(6,4)+5.3673)*(1-r(4)/2)+(-0.8512*d(6,5)*d(6,5)+34.4913*d(6,5)+5.7788)*(1-r(5)/2)+(-0.8301*d(6,6)*d(6,6)+34.9027*d(6,6)+6.9564)*(1-r(

48、6)/2)+(-0.8611*d(6,7)*d(6,7)+35.2201*d(6,7)+8.2703)*(1-r(7)/2)+(-0.9499*d(6,8)*d(6,8)+38.0877*d(6,8)+8.0776)*(1-r(8)/2)+(-0.9355*d(6,9)*d(6,9)+38.9202*d(6,9)+11.3939)*(1-r(9)/2)+(-1.0184*d(6,10)*d(6,10)+41.1537*d(6,10)+8.7158)*(1-r(10)/2);k=0.7554+1.6933*d(6,1)-0.0755*d(6,1)2+1.0602+1.7407*d(6,2)-0.

49、0764*d(6,2)2+1.5722+1.5616*d(6,3)-0.0590*d(6,3)2+2.3426+4.3907*d(6,4)-0.2061*d(6,4)2+3.1428+4.8927*d(6,5)-0.2230*d(6,5)2+3.3300+5.0020*d(6,6)-0.2262*d(6,6)2+3.3267+5.0765*d(6,7)-0.2302*d(6,7)2+3.4316+5.4943*d(6,8)-0.2549*d(6,8)2+3.4464+5.9444*d(6,9)-0.2877*d(6,9)2+3.7891+5.9458*d(6,10)-0.2805*d(6,10)2;F=2.2151+0.7175*x(1)-0.0058*x(1)2+2.4123+0.7854*x(2)-0.0066*x(2)+2.4830+0.8181*x(3)-0.00+5.8635+1.8981*x(4)-0.0177*x(4)2+6.7474+2.1646*x(5)-0.0198*x(5)2+6.8563+2.2509*x(6)-0.