公司收益问题

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1、公司收益问题摘要本文运用了规划模型解决托运公司对客户申请量的的批复计划，使得托运公司能最大限度的获得高收益。在问题一中建立规划模型对托运公司在一天中的托运计划作出优化安排，在A类6500kg，B类5000kg，C类4000kg，D类3000kg的客户申请量的前提下，运用lingo软件求解该规划问题，得出最大获利为：40232元。具体的决策如下：(a):3辆卡车中，用一辆卡车只托运C：服装类kg，而A：鲜活类、B：禽苗类、D：其他类货物的托运量为都为0kg；(b):用一辆卡车托运A：鲜活类kg，托运C：服装类kg，其余两类货物的托运量为0kg；(

2、c):用一辆卡车托运B：禽苗类kg，托运C：服装类kg，其余两类货物托运量为0kg。问题二中，因公司以往的客户托运申请量是随机的，数据的波动性较大，在预测分析时,经常要碰到趋势随机型数据序列(既具有一定的趋势性又具有较大随机性的数据序列)的预测问题。考虑到用一般的时间序列方法对公司未来7天的申请量进行时，由于数据的不平稳性及随机性，预测结果会出现较大的误差，在本文中采用了，随机型时间序列模型进行预测。随机型时间序列模型的思想是：将随机型时间序列看成由发展趋势曲线和围绕趋势曲线的波动二部分迭加而成,用线性回归等方法确定数据的发展趋势曲线，围绕趋势

3、曲线划分成若干个状态。用马尔可夫概率矩阵预测分析状态的转移规律，确定数据的可能转移状态，得到预测值。最后预测得出未来7天客户的托运申请量如下表所示：天数A：鲜活类B：禽苗类C：服装类D：其他类12874336878003464218653531677435223223235346364347742074354860953468521343548596134616211235495874346072120354958283549问题三中，是与问题一类似最优规划问题，最后求解得未来7天，各天的最大收益为：天数1234567各天的最大收益（元）408

4、78407414063640554405154048940475【关键词】规划模型lingo软件随机型时间序列预测模型马尔可夫概率矩阵34一．问题重述某货运公司拥有3辆卡车，每辆卡车载重量均为8000kg可载体积为9.084m3，该公司为客户从甲地托运货物到乙地，收取一定费用。托运货物可分为四类，A：鲜活类，B：禽苗类，C：服装类，D：其他类，公司有技术实现四类货物任意混装。平均每类每kg所占体积和相应托运单价如下表：类别A：鲜活类B：禽苗类C：服装类D：其他类体积(m3/kg)0.00120.00150.0030.0008托运单价(元/kg)

5、1.72.254.51.12托运手续是客户首先向公司提出托运申请，公司给予批复，客户根据批复量交货给公司托运。申请量与批复量均以公斤为单位，例如客户申请量为1000kg，批复量可以为0～1000kg内的任意整数，若取0则表示拒绝客户的申请。问题一、如果某天客户申请量为：A类6500kg，B类5000kg，C类4000kg，D类3000kg，如果要求C类货物占用的体积不能超过B、D两类体积之和的三倍（仅在问题一中作此要求）。公司应如何批复，才能使得公司获利最大？问题二、每天各类货物的申请总量是随机量，为了获取更大收益，需要对将来的申请总量进行预测

6、。现有一个月的数据（见附件一），请预测其后7天内，每天各类货物的申请量大约是多少？问题三、一般，客户的申请是在一周前随机出现的，各类申请单位立即批复，批复后即不能更改，并且不能将拒绝量（即申请量减批复量）累计到以后的申请量。根据对下周7天中各类货物申请量的预测，估计这7天的收益各为多少？附件一某月申请量数据表（单位：kg）日期A类B类C类D类总计11601284549262239116112542128332871243113683189044884447275013575444394554299614841347351703292850884

7、37814097632323497282935931315173762261389321178647811676921670618371666791897139180641750131021037373508338659381664111180744515317145913034121628263631127757151331317233471422624411186114258438544520137312331151551355634942365109661624792659291826601071617119943352860307811

8、472341841482882551436361618019244940842008308111622202026199958223204130512