投资策略数学建模

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1、投资策略解:一•问题分析该问题要求通过调整买入和卖出汽车的时间来使总的花费最少,属于规本题中,优化的目标是5年内的总花费,可行域是汽车的数量以及其他的限制条件,然后ffllingo软件求解。二.建立模型已知aij表示在年i的开始买进汽车并在年j的开始卖出汽车的净成本,0469122000571116令A=(aij)=000681300008110000010为净成本矩阵。再设B=(b叽6,bij表示第i年买进的汽车在第j年卖出的数量(设数量为1)。于是,净成本可表示为56minZ=工工认(1)!=17=1公司为了保证车队的正常运行,要保证车的总数不变

2、,于是每年在卖出一定的数量的汽车的同时,还要买入同等数量的汽车,定义C=(C;.),6,q6表示第i年初买入的汽车数量,才C(1)=1,C(6)二0,且C(i)二=/=1(1=2,,5)同时,在第i年买进的汽车要在后面的几年时间里全部卖出,于是5c(i)=工切(i二1,・・・,5)/=i另有,第i年买进的汽车在第j年卖出的数量一定小于第i年买进的汽车在第j年初剩下的数量,所以有关系:町<=心一£工瓦/=1心1目标函数minZ的最优解可出lingo软件编程求得,将上面的目标函数以及约束条件转换为ling。程序:model:sets:setl/1••5/

3、:c;set2/l••6/;link(setl,set2):b,a;endsetsdata:A=0469122000571116000681300008110000010;enddatamin=@sum(setl(i):®sum(set2(j):b(i,j)*a(i,j)));c(l)=l;@for(setl(i):b(i,l)=0);@for(setl(i)

4、i#GT#l:c(i)=@sum(setl(j):b(jzi)));@for(setl(i):c(i)=@sum(set2(j):b(i,j)));@for(setl(i):@for(set2

5、(j):b(i,j)<=c(i)-@sum(set2(k)

6、k#LT#j:b(i,k))));end求解的结果Globaloptimalsolutionfound•19.000000.000000Objectivevalue:Infeasibilities:Totalsolveriterations:VariableValueReducedCostC(1)1.0000000.000000C(2)0.0000000.000000C(3)1.0000000.000000C(4)0.0000000.000000C(5)0.0000000.000000B(l

7、z1)0.0000000.000000B(lz2)0.0000000.000000B(1,3)1.0000000.000000B(1/4)0.0000000.000000B(lz5)0.0000000.000000B(lz6)0.0000000.000000B(2,1)0.0000000.000000B(2,2)0.0000000.000000B(2,3)0.0000003.000000B(2,4)0.0000002.000000B(2,5)0.0000003.000000B(2Z6)0.0000000.000000B(3,1)0.0000000.0

8、00000B(3Z2)0.0000002.000000B(3,3)0.0000000.000000B(3,4)0.0000003.000000B(3,5)0.0000002.000000B(3,6)1.0000000.000000B(4,1)0.0000000.000000B(4,2)0.0000005.000000B(4,3)0.0000003.000000B(4,4)0.0000000.000000B(4,5)0.0000005.000000B(4,6)0.0000000.000000B(5,1)0.0000000.000000B(5,2)0.0

9、000008.000000B(5,3)0.0000006.000000B(5,4)0.0000003.000000B(5,5)0.0000000.000000B(5,6)0.0000000.000000A(lz1)0.0000000.000000A(lz2)4.0000000.000000A(lz3)6.0000000.000000A(lz4)9.0000000.000000A(1/5)12.000000.000000A(1,6)20.000000.000000A(2,1)0.0000000.000000A(2Z2)0.0000000.000000A

10、(2,3)5.0000000.000000A(2Z4)7.0000000.000000A(2,5)11.00

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