題潤位首運2015年科技模擬訓練二

2015年科技大學數學建模競賽選評閱編號（評閱前進行編號評閱記錄（評閱時使用中所給的三種型號的箱子分別帶入模型A和模型B中計算，取模型A和模型B16個箱子，且面積利95.20%4個箱子，且面積利用率為95.04%，大于其臨界值。造的矩形長和寬帶入模型A和模型B中，得出最優(yōu)解。再比較兩種方法擺放箱子23828HR算法，其中HR算法主要采用了遞歸的思想，把復雜的問題分解一、問題敘、長物流效率的提高成為物業(yè)發(fā)展的一個物流是指物品從供應地向多功能的綜合性服務物流效率的提高能夠為企業(yè)帶來直接的經濟國家，集裝箱方式幾乎占了物流量的全部。多數物流活動(，、PF，F，F，F，D等算法。其中最早裝箱算法是下次適應算法(簡稱F)效果最好的離線裝D（主要包括線性規(guī)劃、分支定界和動態(tài)規(guī)劃等算法、啟發(fā)式算法和現代啟發(fā)式算法。1.1（所有1（如上圖所示情形，也不允許箱子相互，建立一個優(yōu)化模型，考慮如何擺放這些箱子，才能使擺放的箱子數利用構建的模型，分別計算出對于下表中型號1、型號2和型號3的箱助于這家企業(yè)更快地理解的方法。長（米寬（米2右邊部分超出底板（下方緊靠叉車壁，出，但不至于掉落出叉車底板。對于這種情況，重新建立優(yōu)化模型,并針對上表中三種型號的箱子,分別計算最多可以擺放多少個箱子?該如何擺放?畫出擺放示意圖。，問題3在不允許箱子相互的條件下是否還能另外設計出一種擺放方案?并將設計的方案與上圖中的擺放方案的優(yōu)劣性進行比較。，二、模型假三、符號約lwLWML1——以方法一構造矩形的長W1——以方法一構造矩形的寬L2——以方法二構造矩形的長W2——以方法二夠造矩形的寬x1，x3——當貨物長度沿叉車底板長度擺放時，裝入的貨物數量x2x4y1y3y2y4n1——貨物長度平行于叉車底板長度放置時所能裝入的物品最大數量n2——貨物長度平行于叉車底板寬度放置時所能裝入的物品最大數量n3——貨物寬度平行于叉車底板長度放置時所能裝入的物品最大數量n4——貨物寬度平行于叉車底板寬度放置時所能裝入的物品最大數量四、問題分寬對應應該有4中情況，即用叉車底板的長來裝貨物的長、用叉車底板的長來裝LINGO，五、模型的建立及根據牛玉玲等人同等規(guī)格下的三種裝箱模型其中以圖1的裝填效果1 maxm

x1?

x2?

x3?

x4?

x1?

x3? x2?

x2?

xkykxk3

yk3

由于以上約束條件不夠，經分析極易在叉車底板內部發(fā)生的情況，這個23分別建立模型A和模型B圖2（模型 3（模型An1

L/l，n2=W/l，n3

L/w，n4=W/x1+x3?

x2+x4?

y1

y3?

y2

y4?

xkykxk3

k=1,2,3,

yk3

k=1,2,3,

由（1）……(13)Amaxm

x1?

x2?

x3?

x4?s.t.?íx1+x3??x2+x4??y+y?? ?y+y? ?k ,?

B

0,

n1

L/l，n2=W/l，n3

L/w，n4=W/x1+x3?

x2+x4?

y1

y3?

y2

y4?

xkykxk3

yk3

（1）……（7（14）……（19）maxm

x1?

x2?

x3?s.t.?íx1+x3??x2+x4??y+y?? ?y+y? k ,

??

0,

Ml=0.3w=LINGOAB

L?W l?wL′W模型11223322模型22222222M=1.1? 0.3?0.24= 1.1′由95.20394.05B4 l=0.6w=LINGOAB2 模型001122113模型111111114M=1.1? 0.6?0.4= 1.1′由79.3380.16B l=0.3w=LINGOAB3 模型20131541模型1M=1.1? 0.3?0.2= 1.1′由99.1795.04B案了，擺放方案如圖6所示： 一半超出叉車底板，叉車底板的上部以貨物寬度的一半加長。則構造一個

L+w/2，w1=L

lLINGOABL2=LLINGOAB

l，W2=L

L/2型號一l=0.3w=0.24L11.22，W1=7 LINGOAB4 模型01405203模型01415200L2=0.95，W2=8 LINGOAB5 模型300000339模型0032330099 L11.3，W1=LINGOAB6 模型002031002模型202001002L2=0.8，W2=LINGOAB7 模型000001211模型1000012018圖L11.2，W1=LINGOAB8 模型41000264模型00426400L2=0.95，W2=LINGOAB9 模型00323401模型22321100511圖由于我們所考慮的問題過于理想化，所以我們就引進了HR算法，HR算法是后將子問題的解合并即得出原問題的解。HR(1)將一個待裝物體放入空間的左下角，使得未裝空間S被劃分為兩個子空間。給定一個矩形序列XS，則具體的裝箱策略描述如算法I從序列XS；untilreturn圖HR六、模型的僅考慮一層箱子的擺放，且不允許，而現實生活中往往是不同規(guī)格的貨物允許，允許堆放。重心在邊緣上箱子處于穩(wěn)定性的臨界狀態(tài)，實際穩(wěn)定性如何七、模型的改進與八、參考文姜啟源《數學模型，：高等教育，2011年蕭鐵樹《數學實驗，：高等教育，2011年20072010，2010附錄Localoptimalsolutionfoundati Objective ReducedLW----Localoptimalsolutionfoundati Objective ReducedLW-----由于16>15A。Localoptimalsolutionfoundati Objective ReducedLW----Localoptimalsolutionfoundati Objective ReducedLW----Localoptimalsolutionfoundati Objective ReducedLW模型Localoptimalsolutionfoundati Objective ReducedLW----由于20>19故采用模型模型Localoptimalsolutionfoundati Objective ReducedLW------Localoptimalsolutionfoundati Objective ReducedLW-----Localoptimalsolutionfoundati Objective ReducedLW-Localoptimalsolutionfoundati Objective ReducedLW--Localoptimalsolutionfoundati Objective ReducedLW模型Loca