MATLAB 非线性规划 建模 灵敏度分析.ppt
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1、MATLAB非线性规划问题的建模与分析小组成员:问题与背景介绍数学模型建立拟合函数求销售利润最大化时最优解0101020203030404目录灵敏度分析05050101OptionsOptions问题与背景介绍问题与背景介绍售价与销售量某批发公司欲以20元/件的价钱购进一批短袖并销售获利,短袖售价与预期销售量之间的关系如表1。表1售价和预期销售量之间的关系售价(元)202530354045505560预期销售量(千件)4.13.83.43.22.92.82.52.22广告费与销售量为尽快收回资金并获得较多的赢利,公司准备投入一定的广告经费,投入的广告费与销售增长倍数关系如表2。表2广告费和销售
2、增长倍数之间的关系背景广告费(万元)01234567销售增长倍数1.01.41.71.851.952.001.951.8如何采取适当的营销策略,使得公司的预期利润最大?问题问题与背景介绍0202OptionsOptions数学模型建立广告费为(万元)获得的利润为(元)投入广告后实际销售量为(千件)销售增长倍数为(倍)预期销售量为(千件)数学模型建立售价为(元)设:参数数学模型建立数学模型建立利润是收入减支出,收入是售价乘以销售量,支出包括成本和广告费,成本是进货单价20乘以销售量。因此利润为(4)数学模型建立因此,模型为0303OptionsOptions拟合函数拟合函数建模中可以看出,预期销
3、售量与售价可能存在的线性关系,于是运用多项式拟合的函数polyfit()对预期销售量与售价的关系进行拟合,并检验拟合效果:x=20 25 30 35 40 45 50 55 60;y=4.1 3.8 3.4 3.2 2.9 2.8 2.5 2.2 2.0;a=polyfit(x,y,1);y1=polyval(a,x);figure(2)plot(x,y,ro,x,y1,-)grid onxlabel(x 售价(元),ylabel(y 预期销售量(千件)title(售价与预期销售量的拟合效果图)拟合函数拟合结果为:a=-0.05135.0422即拟合函数建模中可以看出,广告费与销售增长因子可能
4、存在的线性关系,于是运用多项式拟合的函数polyfit()对广告费与销售增长因子的关系进行拟合,并检验拟合效果:z=0 1 2 3 4 5 6 7;k=1.00 1.40 1.70 1.85 1.95 2.00 1.95 1.80;b=polyfit(z,k,2)y1=polyval(b,z)figure(2)plot(z,k,ro,z,y1,b)grid onxlabel(z 广告费(万元),ylabel(k 销售增长因子)title(广告费与销售增长因子的散点图)拟合函数拟合结果为:b=-0.0426 0.4092 1.0188即拟合函数因此,模型转换为0404OptionsOptions
5、求销售利润最大化时最优解求解销售利润最大化时的最优解建模求即求求解销售利润最大化时的最优解编程1、建立最优求解函数optimfun函数functionf=optimfun(x)f=-(-0.0426*x(2).2+0.4092*x(2)+1.0188)*(-0.0513*x(1)+5.0422)*(x(1)-20)-x(2)/10);其中x(1)为售价x,x(2)为广告费z2、建立约束函数functionf,ceq=confun(x)f=-(-0.0426*x(2).2+0.4092*x(2)+1.0188)*(-0.0513*x(1)+5.0422)*(x(1)-20)-x(2)/10);c
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