易拉罐下料问题定稿

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1、 . . 题目易拉罐下料问题摘要当代生活中，易拉罐成为新型饮料的载物品，是便捷、轻型的新代表。论文以易拉罐的生产为背景，用经济、获利的角度看待生产的分配与规划，从中选择最优方案，使得贵公司每周的生产能够优越地运行和发展。题目虽然仅有一问，但是里面牵扯的关系种类因素较为复杂，我们主要抓住题目目标求解，即获得利润最大，其目标也递进暗示了材料的使用率也是需要最大的，则据此而得：目标函数的变量又涉与到产量的规划与材料的使用，然而产量的求解需要易拉罐盖子和瓶身的共同组合而成，那么盖子数量与瓶身的数目成为解决问题的核心，于是易拉罐的真正数量为其它的时间，原料的基本数量等因素的限制引出相关的不等式，而实际的

2、计划是需要整数的，因此这题解决的关键是整数线性规划。最后解出的结果是模式一不使用，模式二使用40125次，模式三使用3750次，模式四使用20000次，可生产易拉罐160250个，此时罐身与底罐正好配成无剩余，获得最大利润为4298元。关键词整数规划 优化问题 灵敏度分析一、问题背景和重述1.1问题背景1959年，美国俄亥俄州帝顿市DRT公司的ERNIE.C.FRAZE（艾马尔克林安弗雷兹）发明了易拉罐，即用罐盖本身的材料经加工形成一个铆钉，外套上一拉环再铆紧，配以相适应的刻痕而成为一个完整的罐盖。这一天才的发明使金属容器经历了50年漫长发展之后有了历史性的突破。同时，也为制罐和饮料工业发展奠

3、定了坚实的基础。1.2问题重述生产中常会遇到切割、裁剪、冲压等手段，将原材料加工成所需尺寸。按照进一步工艺要求、确定下料方案，使用料最省、利润最大。在本文易拉罐下料的问题中，某公司采用一套冲压设备生产一种罐装饮料的易拉罐，这种易拉罐是用圆柱状镀锡板冲压成的。已知罐身高，上盖和下底的直径均为。两种不同规格的镀锡板原料，规格的镀锡板为正方形，边长；规格的镀锡板为长方形，长 ，宽；由于生产设备和生产工艺的限制，不同的规格有模式限制，并且在不同模式进行冲压所需时间固定、每周40小时工作时间、规格、的镀锡板原料数目的限定，采取相应的数学模型对问题分析，以资源、效益最优化为目的。选择最正确方法。二、问题分

4、析2.1问题的分析针对易拉罐的下料问题，首先要分析题目中所给的已知条件和限制条件。已知条件有：罐身高，上盖和下底的直径均为；两种不同规格的镀锡板原料，规格的镀锡板为正方形，边长；规格的镀锡板为长方形，长 ，宽；限制条件有：不同的规格在不同的模式下进行，并且在不同模式进行冲压所需时间固定；每周40小时工作时间；规格、的镀锡板原料数目固定等；罐身和底、盖的配套组装。要求最优生产方案使得易拉罐利润扣除原料预料损失后的净利润最大。（损失包括不能装配的罐身、上下底余料。）进行线性规划中的整数规划去最优解表示三、模型假设3.1为更好进行求解我们作出几点假设：1、假设该公司每周生产正常，没有意外事故发生；2

5、、假设易拉罐接口处的材料用量忽略不计；3、假设易拉罐各部分所用的材料相同；4、假设每个易拉罐都完好无损；5、假设生产过程的意外事故和员工个人因素造成损失不计；6、假设易拉罐所生产量全部销售，无积压现象。7、假设原料供应充足，排除无缺料现象。8、假设无生产残次易拉罐现象。四、符号说明和名词解释4.1符号说明分别表示四种模式计划的数量制作的罐子数目浪费的原材料的面积多余的罐身和盖子表示获得的利润4.2名词解释1、灵敏度分析：研究与分析一个系统（或模型）的状态或输出变化对系统参数或周围条件变化的敏感程度的方法。2、变量值：表示当该非基变量增加一个单位(其它非基变量保持不变)时目标函数的减少的量。3、

6、整数规划：规划中的变量（全部或部分）限制为整数若在线性模型中。4、整数线性规划：规划中的变量（全部或部分）限制为整数若在线性模型中，变量限制为整数。五、模型建立与求解5.1问题模型的建立与求解针对题目需要，每一个条件都是限制大小性的要求，而且从实际角度考虑，那么每一种模式要求确定的数量都是整数，所以建立整数规划模型。我们只要稍加留意就会发现销量很大的饮料的饮料罐的形状和尺寸几乎相同。看来，这并非偶然，而应该是某种意义下的最优设计。设四种模式计划的数量分别为能够制作的罐子数目为，多余的罐身和盖子分别为，获得的利润为。5.1.1决策变量 设xi（i=1、2、3、4）为使用第i重模式生产原料的数，设

7、z为一周生产的易拉罐数，y2为一周生产所不配套的罐身个数，y3为一周生产所不配套的上盖、下底个数，y4为最终利润。5.1.2目标函数依据题目要求公司生产的利润可能高，确立了目标函数：5.1.3值函数能够制作全的罐子收到罐身和盖子数目的制约，即取得数值较小的一方，然而不排除最后多一个盖子和罐身的可能性，所以确定值如下函数：5.1.4题目各模式需求表1 四种模式各需求量模式总面积罐身面积底盖面积余料面积模式1576157.1196.3222.6模式2576314.278.5183.3模式35760314.2261.8模式4896628.398.2169.5多余的罐身和盖子的函数如下：先求得浪费的原

8、材料的面积：5.1.5题目约束条件表2 各种模式时间和损失产量罐身底、盖冲压时间余料损失X11101.5222.6X2242183.3X30161261.8X4453169.5于是限制条件为：最后解出的结果是模式一不使用，模式二使用40125次，模式三使用3750次，模式四使用20000次，可生产易拉罐160250个，此时罐身与底罐正好配成无剩余，获得最大利润为4298元。六、模型检验七、模型优缺点和改进7.1模型的评价7.1.1模型的优点1、通过运用数学工具和编程的方法，严格地对模型求解，具有科学性。2、进行灵敏度检验，极大的证明了模型的稳定性与正确性。7.1.2模型的缺点1、建立的模型没有

9、联系到实际生活中，所以缺乏精确性。2、没有考虑破损和节假日等情况可能对结果有影响。7.2模型的改进通过对实际的测量，得到关于易拉罐的数据。以此提供了数据，在问题的解答上，选择最优模型。运用编程得出答案发现，理论值与显示测量值相符，最后通过对模型的改进，给出了易拉罐的最优设计模型。对罐底和罐壁的厚度等对比没有做深入的研究。期望在此方面加以改进，以达到最经济的效果。用分支定界算法,采用伪费用分支策略划分问题,采用深度优先搜索(DFS)策略选择子问题进行扩展,数值实验说明,改进的算法能够有效提高求解效率,当问题规模较大时,改进效果尤其明显。八、模型推广通过对题目的解读我们不难发现这是一类规划问题。我

10、们建立了一个整数线性规划模型。仔细分析我们建立的模型不难发现：这个模型不仅仅适用于的资源配置问题，它对规划类问题的求解都可以起到指导作用。 规划问题是运筹学的一个重要分支。它在解决工业生产组织、经济计划、组织管理人机系统中，都发挥着重要的作用。本模型在实际应用有广泛的运用，线性规划的对偶问题，整数制作用料问题，运输问题和一些最优解问题。九、参考文献1蔡锁章，数学建模：原理与方法，海洋，20002吴翊，吴孟达，数学建模的理论与实践，国防科技大学，19993白其峥，数学建模案例分析，海洋，2000附录附录1model:max=0.1*y1-0.001*(222.6*x1+183.3*x2+261.

11、8*x3+169.5*x4+157.1*y2+19.6*y3); 1.5*x1+2*x2+x3+3*x4=144000; x1+x2+x3=50000; x4=20000; y2=x1+2*x2+4*x4-y1; y3=10*x1+4*x2+16*x3+5*x4-2*y1; y1=x1+2*x2+4*x4; y1=(10*x1+4*x2+16*x3+5*x4)/2; gin(x1); gin(x2); gin(x3); gin(x4); gin(y1); gin(y2); gin(y3);End附录2程序操作图：附录3代码与输出：Global optimal solution found.Ob

12、jective value（目标函数值为）: 4298.337Objective bound（最优）: 4298.337Infeasibilities（不可行的约束数）: 0.000000Extended solver steps（展规划求解步骤）: 0Total solver iterations（程序运行4部找到最优解）: 4Model Class（纯整数规划）:Total variables（总变量）: 7Nonlinear variables（非线性）: 0Integer variables（线性）: 7Total constraints（总约束条件）: 8Nonlinear cons

13、traints（非线性条件）: 0Total nonzeros（非0系数的总个数）: 35Nonlinear nonzeros（非0系数且非线性个数）: 0变量值表示当该非基变量增加一个单位(其它非基变量保持不变)时目标函数的减少的量Variable Value Reduced CostY1 160250.0 -0.1000000X1 0.000000 0.2226000X2 40125.00 0.1833000X3 3750.000 0.2618000X4 20000.00 0.1695000Y2 0.000000 0.1571000Y3 0.000000 0.1960000E-01约束条件接近等于的程度。给出对偶价格的值。表示每增加一个单位(约束右边的常数)，目标值改变的数量Row Slack or Surplus Dual Price1 4298.337 1.0000002 0.000000 0.0000003 6125.000 0.0000004 0.000000 0.0000005 0.000000 0.0000006 0.000000 0.0000007 0.000000 0.0000008 0.000000 0.0000008 / 8