天然肠衣搭配问题 2011年全国大学生数学建模竞赛 A题 优秀论文
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天然肠衣搭配最优化方案摘要本文考虑了天然肠衣各种搭配方案,建立了以最短长度最长和捆数最多为目标函数的最优化模型。
本文主要运用LINGO软件来进行计算。
对于要求(1) ,由于成品规格要求不同,对原料在不同规格中的情况分别进行讨论,建立三个整数规划模型,用LINGO软件求解剩余原料的根数和给定的这批原料组装成捆的最大值,最后求解得到三种成品规格捆数最大值分别为14,34,129。
故这批原料可以组装出成品177捆。
对于要求(2),在成品捆数相同的方案中,选择各种成品规格中原料的最短长度最长和最多的方案为最佳方案,这就要对要求(1)中的模型再次运用LINGO运行得到最优解相同,但搭配方案不同。
再将其列在同一表中进行对比比较,很容易就能选出各种成品规格中原料的最短长度最长和最多的搭配方案。
对于要求(3),总长度允许有±0.5米的误差,总根数允许比标准少一根,我们可以仿照要求(1)建立整数规划模型,再次运用LINGO软件求解出最大捆数。
改求解得到三种成品规格最大捆数分别是:14捆,50捆,131捆,共195捆。
对于要求(4),可以降级使用,通过要求(3)的运算结果可得出各种规格组装成最大成品捆数和原料的剩余根数,把原料的剩余根数进行降级使用,建立整数规划模型,同样运用LINGO软件计算求解,可得还可以在组装1捆成品规格二。
最后,我们针对此论文的实际情况,对论文的优缺点做了评价,文章还给出了其他的改进方向。
关键词:肠衣搭配;整数规划模型;迭代运算;1.问题的重述天然肠衣(以下简称肠衣)制作加工是我国的一个传统产业,出口量占世界首位。
肠衣经过清洗整理后被分割成长度不等的小段(原料),进入组装工序。
传统的生产方式靠人工边量边心算,将原料按指定根数和总长度组装出成品。
原料按长度分档,通常以0.5米为一档,如:3米-3.4米按3米计算,3.5米-3.9米按3.5米计算,其余的依此类推。
几种常见成品的规格(见附表1),长度单位为米,∞表示没有上限,但实际长度小于26米。
2011高教社杯全国大学生数学建模竞赛承诺书我们仔细阅读了中国大学生数学建模竞赛的竞赛规则.我们完全明白,在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式(包括电话、电子邮件、网上咨询等)与队外的任何人(包括指导教师)研究、讨论与赛题有关的问题。
我们知道,抄袭别人的成果是违反竞赛规则的, 如果引用别人的成果或其他公开的资料(包括网上查到的资料),必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中明确列出。
我们郑重承诺,严格遵守竞赛规则,以保证竞赛的公正、公平性。
如有违反竞赛规则的行为,我们将受到严肃处理。
我们参赛选择的题号是(从A/B/C/D中选择一项填写):我们的参赛报名号为(如果赛区设置报名号的话):所属学校(请填写完整的全名):参赛队员(打印并签名) :1.2.3.指导教师或指导教师组负责人(打印并签名):日期:年月日赛区评阅编号(由赛区组委会评阅前进行编号):2011高教社杯全国大学生数学建模竞赛编号专用页赛区评阅编号(由赛区组委会评阅前进行编号):全国统一编号(由赛区组委会送交全国前编号):全国评阅编号(由全国组委会评阅前进行编号):题目摘要天然肠衣搭配问题优化模型摘要:本文通过对题目中所给数据和参考资料以及网站上获得的数据进行分析,利用多种模型对数据规律进行归纳提炼.首先我们建立了,方程和不等式,利用线性归回求最优,利用matelab求解,通过常识和分析我们知道,由于受到人为和多种外在和内在因素的影响,是不可能实现的,它只是在理想情况下的一种模式.在这个模型中,由于两个因素的变化,使得在预测时只能简单的预测下数据,虽然精度很大,但是预测的时间太短。
于是,在分析了天然糖衣的搭配问题。
首先我们是将数据进行处理,利用四舍五入以0.5为一个等级划分并作图。
而后我们是对两表的数据信息进行分类,总共分为三类。
解本题的思路是,利用线性归回求最优解,将最优的搭配一一列好,将剩余的材料进行降级处理后再次搭配。
承诺书我们仔细阅读了中国大学生数学建模竞赛的竞赛规则.我们完全明白,在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式(包括电话、电子邮件、网上咨询等)与队外的任何人(包括指导教师)研究、讨论与赛题有关的问题。
我们知道,抄袭别人的成果是违反竞赛规则的, 如果引用别人的成果或其他公开的资料(包括网上查到的资料),必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中明确列出。
我们郑重承诺,严格遵守竞赛规则,以保证竞赛的公正、公平性。
如有违反竞赛规则的行为,我们将受到严肃处理。
我们参赛选择的题号是(从A/B/C/D中选择一项填写): A我们的参赛报名号为(如果赛区设置报名号的话):04505所属学校(请填写完整的全名):德州学院参赛队员(打印并签名) :1. 翟明元2. 张小凤3. 邹菲指导教师或指导教师组负责人(打印并签名):赵学杰高秀莲日期: 2011 年 9 月 12 日赛区评阅编号(由赛区组委会评阅前进行编号):编号专用页赛区评阅编号(由赛区组委会评阅前进行编号):全国统一编号(由赛区组委会送交全国前编号):全国评阅编号(由全国组委会评阅前进行编号):基于系统综合评价的城市表层土壤重金属污染分析摘要本文针对城市表层土壤重金属污染问题,首先对各重金属元素进行分析,然后对各种重金属元素的基本数据进行统计分析及无量纲化处理,再对各金属元素进行相关性分析,最后针对各个问题建立模型并求解。
针对问题一,我们首先利用EXCEL 和 SPSS 统计软件对各金属元素的数据进行处理,再利用Matlab 软件绘制出该城区内8种重金属元素的空间分布图最后通过内梅罗污染模型:2/12max22⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛+=P P P 平均综,其中平均P 为所有单项污染指数的平均值,max P 为土壤环境中针对问题二,我们首先利用EXCELL 软件画出8种元素在各个区内相对含量的柱状图,由图可以明显地看出各个区内各种元素的污染情况,然后再根据重金属元素污染来源及传播特征进行分析,可以得出工业区及生活区重金属的堆积和迁移是造成污染的主要原因,Cu 、Hg 、Zn 主要在工业区和交通区如公路、铁路等交通设施的两侧富集,随时间的推移,工业区、交通区的土壤重金属具有很强的叠加性,受人类活动的影响较大。
天然肠衣搭配问题摘要本文针对天然肠衣原料的搭配方案进展设计,充分考虑最优化原如此,在满足搭配方案具体要求同时兼顾效率的情况下,设计线性规划模型,并借助软件Lingo求解出最理想的捆数与搭配方案。
对于题目给出的五个具体要求,我们经过分析之后将其划分优先级,逐层递进地找出答案。
首先我们将条件〔1〕设为最优先条件即对于给定的一批原料,装出的成品捆数越多越好。
在此根底上,条件〔2〕的优先级次之。
对于条件〔3〕和〔4〕,我们经过讨论后认为其意在于放宽较为苛刻的长度与每捆根数要求以符合实际生产。
因而理想情况应是所有捆的根数与长度都恰好满足规格。
当由于给定数据原因使得理想情况不能实现时,再考虑放宽剩余原料的组装长度与根数要求,条件〔3〕与〔4〕的优先级最次。
在建模过程中,我们先对各规格在不考虑〔3〕与〔4〕的情况下进展线性规划,求每种每捆可行搭配方案所能组装出的最大捆数,再将其加和得出各规格的最大捆数。
这种方法在数据量较大的情况下兼顾了准确度与效率。
对上述不能组合的剩余材料我们如此放宽条件。
因条件〔2〕要求最短长度最长的成品数量尽可能多,再结合条件〔4〕中原料可以降级使用的规如此,故我们采用先从规格三的剩余原料考虑,再依次降级并入次级的原料使用考虑搭配。
由于剩余材料数量较少,故可以不必考虑效率问题。
最后满足条件〔5〕将结果求解。
利用上述模型和Lingo软件最后求解出了最大捆数183。
并可以根据原料数量求出具体的搭配方案。
关键词:搭配方案线性规划 Lingo1.问题重述天然肠衣〔以下简称肠衣〕制作加工是我国的一个传统产业,出口量占世界首位。
肠衣经过清洗整理后被分割成长度不等的小段〔原料〕,进入组装工序。
传统的生产方式依靠人工,边丈量原料长度边心算,将原材料按指定根数和总长度组装出成品〔捆〕。
为了提高生产效率,公司计划改变组装工艺,先丈量所有原料,建立一个原料表。
原料按长度分档,通常以为一档,如:3按3米计算,按计算,其余的依此类推。
城市表层土壤重金属污染分析的数学模型摘要为研究城市土壤地质环境异常的查证,以及如何应用查证获得的海量数据资料开展城市环境质量评价,研究人类活动影响下城市地质环境的演变模式。
本文通过处理和分析已给数据,给出金属的空间分布说明污染程度和主要原因;建立数学模型确定污染源位置;最后收集其他信息讨论城市地质环境的演变模式。
问题一,利用matlab软件作出位置坐标x、y与八种总金属元素浓度的空间分布图;分析采集的重金属元素浓度所在区域的大致情形。
对采集的重金属元素浓度的数据进行分析,并计算单因子和多因子污染指数,根据土壤污染分级标准判断出不同重金属元素在各功能区的污染程度和各功能区的综合污染程度,其中工业区中铜是所有元素在不同功能区中污染程度最严重的,而工业区和交通区的综合污染程度是最严重的。
问题二,首先利用SAS软件对八种重金属元素在五个城区的含量进行主成分分析,得到八种重金属对各功能区的贡献率,可初步推断出工业生产、交通设施和生活垃圾造成重金属污染。
再利用SAS软件对各城区的重金属进行因子分析,进一步判断八种不同重金属污染的原因,如汞污染的原因为工业生产中三废的排放、交通运输业中汽油的燃烧和汽车轮胎磨损产生的粉尘等。
问题三,根据所给数据,分析重金属污染传播特征,即分别是介质的迁移运动、污染物的分散运动、污染物的累积与转化、污染物被环境介质吸收或吸附、污染物的沉淀,然后利用Matlab软件,采用多元纯二次二项式回归分析方法,分别得到每种重金属元素浓度与坐标的回归方程,并根据该方程利用多元函数求极值的方法确定出污染源的可能位置分别为:As(1878.2634,6003.7263,4.5846),Cd(970.5835,3946.7518,6.5891),Cr(1235.1956,2658.3427,8.5402),Cu(138.4682,6223.4521,3.2461),Hg (1231.5782,2561.5483,5.2478),Ni(12234.2587,5865.1656,23.2461),Pb (2310.68914145.2674,3.2651),Zn(3015.43418642.2365 5.0543);问题四,基于前三问,分析所建模型的优缺点。
天然肠衣搭配问题一、摘要肠衣加工企业对原材料应制定合理有效的方式来搭配,使得企业的收益最大化,同时基于保鲜的需要,也要求搭配方案能够尽可能快速。
因此肠衣的搭配问题是个很有实际意义的研究课题。
在本问题中,给出了2组数据,我们需要根据这2组数据设计搭配的方案。
显然,肠衣分配问题是一个整数规划问题。
所以本文都采用Lingo软件进行编程求解,求解这个整数规划问题本文都选择单纯形法。
对于每一个题设的要求,我们都单独考虑。
对于第一个问题:我们将问题分为3个小块,对于长度在[3,6.5]的长度,由于题设限制了一捆要求满足20根肠衣并且一捆最短要89米,所以我们通过构建线性方程组,来找到满足条件的结果;对于其他长度的肠衣,我们也是类似于[3,6.5]的方式进行。
对于第二个问题,题设要求最短长度的尽量多,所以我们在第一问的基础上,给较短长度的肠衣较大的权系数,最后通过Lingo软件求得全局最优解。
关于第三个问题的求解,我们参照求解问题一的方法使用不等式约束。
对于问题四,我们运用贪心算法来求解,即对于剩余的肠衣,我们通过贪心准则来进行降级,使得每次的贪心选择都是当时的最佳选择。
由于原材料已定,按照题设,分别讨论每个要求,解得第一问中肠衣最多只能做出130捆;第二问中对剩余的肠衣加权,也得到了比较理想的结果;第三问最多可以生产183捆合格成品;第四问中我们通过贪心算法对降级问题进行处理,最终得到剩下的肠衣可以组成183 捆。
对于第五问,我们每个程序的时间都仔分钟内就可以得到结果,所以能够在30分钟内得到分配方案。
关键词:搭配问题、LINGO软件、整数规划、全局最优、加权二、问题重述天然肠衣(以下简称肠衣)制作加工就是我国的一个传统产业,已有百余年的历史,出口量占世界首位,为我国创造了可观的经济价值。
肠衣经过清洗整理后被分割成长度不等的小段(原料),进入组装工序。
传统的生产方式依靠人工,边丈量原料长度边心算,将原材料按指定根数和总长度组装出成品(捆)。
城市表层土壤重金属污染分析摘要本文通过对城市表层土壤受重金属污染的过程、实际情况和相关数据的分析, 运用多种数学模型对问题进行求解。
在求解第1问时运用Matlab 软件编程绘出二维等高线图,建立图形模型。
直观地给出了各金属元素的空间分布,见正文第6页图1。
根据内梅罗污染指数模型:2p 最大平均+=p p对数据整合依次得到各功能区的指数值(见正文第8页),再与背景值的指数值作比较得到生活区、工业区和交通区的污染程度较大,山区和公园绿地区的污染程度较小的结论,同时在第一问的基础下,生成了有关各元素浓度与功能区之间的统计直方图,建立统计模型,通过分析找到了重金属污染的主要原因为:工业污染、交通污染和居民生活污染。
污染程度较大的几种元素是:Cr 、Cu 、Pb 和Zn 。
求解第三问时,将重金属在土壤中的传播等效为一种物质的紊流扩散,建立了菲克扩散模型:c m z y x F z cy c x c D w c z v c z v c y v c x t c +∂∂+∂∂+∂∂=⋅∂∂-⋅∂∂+⋅∂∂+⋅∂∂+∂∂)()()()()(222222 通过逐步降维和高斯分布得到反应传播特征函数:Exvy E z w evExh Qy x c 452002),(--=π根据分布曲线特征并结合图1找到了污染比较严重的几种元素污染源的位置为: Cr (3000,6000),Cu (2700,3500),Pb (2300,3500), Zn (3000,6000)、Zn (9500,4500)、Zn (13500,9500)。
由于建立的菲克扩散模型时忽略了很多外在因素,为了更好地研究城市地质环境的演变模式,还应收集诸如当地的自然环境(降雨量,温度等),地质情况,自然危害(地震,泥石流等),人类活动因素的叠加,包括对资源的开发,人类对环境的破坏以及保护等信息。
而对流-弥散方程模型对扩散问题的研究是一个考虑了多方面因素逐步精确化的模型,所以在第四问中我们选择了建立对流-弥散方程模型:)),,(),,(()),,(),,((),,(2222yt y x C x t y x C D y t y x C x t y x C v t t y x C ∂∂+∂∂+∂∂+∂∂-=∂∂αα 得到以下结论:空间相关性体现于:同一时刻空间上其他点对某一点的浓度都有影响,这种非局域性是的扩散过程加快,即随着空间分数阶阶数γ的减小,溶质扩散速度越快。
天然肠衣搭配问题摘要本文针对天然肠衣原料的搭配方案进行设计,充分考虑最优化原则,在满足搭配方案具体要求同时兼顾效率的情况下,设计线性规划模型,并借助软件Lingo求解出最理想的捆数与搭配方案。
对于题目给出的五个具体要求,我们经过分析之后将其划分优先级,逐层递进地找出答案。
首先我们将条件(1)设为最优先条件即对于给定的一批原料,装出的成品捆数越多越好。
在此基础上,条件(2)的优先级次之。
对于条件(3)和(4),我们经过讨论后认为其意在于放宽较为苛刻的长度与每捆根数要求以符合实际生产。
因而理想情况应是所有捆的根数与长度都恰好满足规格。
当由于给定数据原因使得理想情况不能实现时,再考虑放宽剩余原料的组装长度与根数要求,条件(3)与(4)的优先级最次。
在建模过程中,我们先对各规格在不考虑(3)与(4)的情况下进行线性规划,求每种每捆可行搭配方案所能组装出的最大捆数,再将其加和得出各规格的最大捆数。
这种方法在数据量较大的情况下兼顾了精确度与效率。
对上述不能组合的剩余材料我们则放宽条件。
因条件(2)要求最短长度最长的成品数量尽可能多,再结合条件(4)中原料可以降级使用的规则,故我们采用先从规格三的剩余原料考虑,再依次降级并入次级的原料使用考虑搭配。
由于剩余材料数量较少,故可以不必考虑效率问题。
最后满足条件(5)将结果求解。
利用上述模型和Lingo软件最后求解出了最大捆数183。
并可以根据已知原料数量求出具体的搭配方案。
关键词:搭配方案线性规划 Lingo1.问题重述天然肠衣(以下简称肠衣)制作加工是我国的一个传统产业,出口量占世界首位。
肠衣经过清洗整理后被分割成长度不等的小段(原料),进入组装工序。
传统的生产方式依靠人工,边丈量原料长度边心算,将原材料按指定根数和总长度组装出成品(捆)。
为了提高生产效率,公司计划改变组装工艺,先丈量所有原料,建立一个原料表。
原料按长度分档,通常以0.5米为一档,如:3-3.4米按3米计算,3.5米-3.9米按3.5米计算,其余的依此类推。
表1是几种常见成品的规格,长度单位为米,∞表示没有上限,但实际长度小于26米。
表2为某批次原料描述。
要求根据以上成品和原料描述,设计一个原料搭配方案,工人根据这个方案“照方抓药”进行生产。
公司对搭配方案有以下具体要求:(1) 对于给定的一批原料,装出的成品捆数越多越好;(2) 对于成品捆数相同的方案,最短长度最长的成品越多,方案越好;(3) 为提高原料使用率,总长度允许有±0.5米的误差,总根数允许比标准少1根;(4) 某种规格对应原料如果出现剩余,可以降级使用。
如长度为14米的原料可以和长度介于7-13.5米的进行捆扎,成品属于7-13.5米的规格;(5) 为了食品保鲜,要求在30分钟内产生方案。
要求对上述问题建立数学模型,给出求解方法,并对表1、表2给出的实际数据进行求解,给出搭配方案。
2.模型假设1)原料丈量无错误,设备无故障。
2)原料不被破坏或截断使用。
3)原料等级仅有长度决定,且可以降多级使用。
4)方案产生时间仅包括数据运算处理时间,不包括丈量及其它工序的时间5)问题中±0.5米的误差不属于装配时的粗大误差6)原料长度不会超过或达到26米3.符号说明x1···x46 每一捆在不同长度区间内所用根数y1···每一规格计算时逐次筛选得到的不同组合的捆数Y 每一规格总捆数f1···理想最大捆数4.问题分析本题提出一个肠衣搭配的问题,旨在寻找简便快捷的方法找出优秀的肠衣搭配方案以实现最大效益。
题中给了五个要求,经过分析,我们确定要求一最大捆数和要求二最短长度最长的成品最多为实现最大效益的最关键因素,而题中所给的要求三四则是为了最大程度利用原料而作出的妥协。
至于要求五则对方案产生时间提出要求,也是为了效益考虑,在建模时则体现为模型的简单性与程序的求解速度。
以下将会对五个要求进行逐一分析.4.1要求一:对于给定的一批原料,装出的成品捆数越多越好;实际上这是一个拥有多个约束条件求最大值的问题。
在初步思考中,我们打算利用lingo进行非整数线性规划,逐一将约束条件列出,利用矩阵乘法进行简化,求出捆数的最大值以及方案。
实际操作过程中却发现在规格三时变量数量过于庞大,求解过程过于繁杂,不满足要求五,故作出调整。
简化的方案首先考虑一捆的情况,分析每一捆所用不同长度肠衣的根数,再辅以诸多约束条件结合lingo即可求出一组相同的捆绑组合的情况,在应用此方法不断重复即可得到一批不同组合的捆绑组,最后无法再捆绑的肠衣作为剩余原料处理。
4.2要求二:对于成品捆数相同的方案,最短长度最长的成品越多,方案越好;成品捆数中的最短长度最长的显然是由第三组,也就是长度最长的规格三捆绑组合所决定的,但在采用简化后方法之后,这一条件已经被自动满足。
4.3要求三:为提高原料使用率,总长度允许有± 0.5米的误差,总根数允许比标准少1根;此条件在处理剩余材料时有重要意义,由于剩余材料数量比较小,可以采用利用矩阵乘法结合lingo进行非整数线性规划并且考虑± 0.5米的误差和根数少一的情况。
4.4要求四:某种规格对应原料如果出现剩余,可以降级使用。
如长度为14米的原料可以和长度介于7-13.5米的进行捆扎,成品属于7-13.5米的规格;在本文解法中,此要求同样会在剩余材料处理时体现,由于规格三的剩余材料数量还比较客观,故在规格三内部采用矩阵乘法并考虑± 0.5米的误差和根数少一的情况处理一遍。
然后再将剩余材料降级与规格二的剩余材料组合采用上述方法操作,剩余材料再与规格一的剩余材料混合操作。
4.5要求五:为了食品保鲜,要求在30分钟内产生方案。
此要求主要针对模型求解速度提出要求,而简化模型并有机结合复杂和简单两种处理方法的手段有效保证了时间上的高效性。
由于简化后的模型虽然操作步骤多,但是程序运行时间很短;并且在运用矩阵乘法结合lingo 考虑多种误差的方法只针对数量较少的剩余材料使用,使程序效率大大提高。
因此此要求能够顺利满足。
5. 模型建立5.1. 求最大捆数和捆绑方案的逐次筛选模型一建立。
规格一:规格一要求20根组成89米,且共有8个不同区间。
现对每一捆设其在每个区间里分别用了x1,x2···x8,可以得到:1234567812345678203 3.54 4.55 5.56 6.589x x x x x x x x x x x x x x x x +++++++=+++++++=而x1,x2···x8 满足的限制条件为123443594941x x x x ≤≤≤≤ 567827283421x x x x ≤≤≤≤在lingo 第一遍计算得出结果后(lingo 程序代码见附录),假设第一遍得到y1捆,对应的不同区间根数分别为x11,x21···x81,在第二次计算时则将限制条件改为:111122113311441155116611771188114359394127283421x x y x x y x x y x x y x x y x x y x x y x x y ≤-≤-≤-≤-≤-≤-≤-≤-记录所得数据并且继续进行操作直至无法再产生合理的捆绑组合。
最终这一环节所得捆数即为 123···Y y y y =+++规格二:规格二要求8根组成89米,且共有14个不同区间。
现对每一捆设其在每个区间里分别用了x9,x10···x22,可以得到:2299101112131422877.588.599.5...13.589ii xx x x x x x x ==++++++=∑910111213141524242025212321x x x x x x x ≤≤≤≤≤≤≤ 1617181920212218312322591825x x x x x x x≤≤≤≤≤≤≤ 同规格一在第二次计算时,将限制条件改为:911110211113111241113511146111571124242025212321x x y x x y x x y x x y x x y x x y x x y ≤-≤-≤-≤-≤-≤-≤- 168111791118101119111120121121131122141118312322591825x x y x x y x x y x x y x x y x x y x x y ≤-≤-≤-≤-≤-≤-≤-记录所得数据并且继续进行操作直至无法再产生合理的捆绑组合。
最终这一环节所得捆数即为 123···Y y y y =+++规格三:规格三要求8根组成89米,且共有14个不同区间。
现对每一捆设其在每个区间里分别用了x23,x24···x44,可以得到:46232324252627284651414.51515.51616.5 (2689)ii xx x x x x x x ==++++++=∑232425262728293031323334352930422842454950645263x x x x x x x x x x x x ≤≤≤≤≤≤≤≤≤≤≤≤ 35363738394041424344454649352716122060001x x x x x x x x x x x x ≤≤≤≤≤≤≤≤≤≤≤≤同规格一在第二次计算时,将限制条件改为:231112421125311264112751128611297113081131911321011331111341211352930422842454950645263x x y x x y x x y x x y x x y x x y x x y x x y x x y x x y x x y x x y ≤-≤-≤-≤-≤-≤-≤-≤-≤-≤-≤-≤- 351311361413715138161391714018141191422014344454621149352716122060001x x y x x y x x y x x y x x y x x y x x y x x y x x x x x y≤-≤-≤-≤-≤-≤-≤-≤-≤≤≤≤-记录所得数据并且继续进行操作直至无法再产生合理的捆绑组合。
最终这一环节所得捆数即为 123···Y y y y =+++5.2. 矩阵乘法结合lingo 考虑各种误差的模型二建立由于此模型要求数据量较小,故只在处理剩余原料时选择性使用,因此此处以规格三为例介绍模型建立方法。