会议筹备问题的数学模型.doc

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1、会议筹备的数学模型摘要本文综合考虑了经济、方便、代表满意度等因素,通过线性规划的优化方法,为会议筹备组制定了一套预订宾馆客房、租借会议室、租用客车方案。为了得到本届实际与会代表数量,首先根据往届与会人数的统计情况,采用一元线性回归的的方法对数据进行拟合,建立了与会人数预测模型,合理预测了本届与会代表人数为658人。为解决宾馆预定的问题,分别以预订宾馆数最少和预订宾馆间距离最小为目标函数,以所预订的房间满足代表的要求作为约束条件,建立了0-1规划模型,通过软件求解,确定所要预订的宾馆,求得所选宾馆编号为1、

2、2、5、7。基于所选宾馆,本文采用平均分组的方法,以租借会议室费用最低为目标函数,以会议室的规模及数量为约束条件,建立线性规划模型,通过软件求解,确定所需租借的会议室类型及数量。基于尽可能少的代表到其它宾馆去开会的原则,对所选的4个宾馆安排客房,确定各宾馆将入住的人数及出去开分组会的人数。根据上述方案,建立线性规划模型:以总车座数满足外出开会的人数为约束条件,以最少的租车费用为目标函数进行求解,定出最佳租用客车方案。最后,本文还对模型进行了评价,并作出了改进,建立了宾馆数量最小、住房费用最小的双目标规划,

3、并进行合理的转化,首先规划出宾馆及房间的数量,选择2、6、7、8、9五个宾馆,并给出具体的房间分配。在此基础上,建立了会议室租金最小、租车费用最小的双目标模型,最终求解得到总共需要资金44400元,模型结合实际,对于类似的优化问题,具有一定的实用价值。关键词:一元线性回归整数规划0-1规划多目标规划25会议筹备的数学模型1摘要1一.问题重述2二.问题分析3三.模型的假设4四.符号说明4五、模型建立与求解55.1模型的准备55.2本届与会代表数量预测55.3求取宾馆数量的数学模型95.3.1方法一95.3.

4、2方法二105.4选择分组会议室的数学模型105.5确定入住各宾馆的代表人数和房间分配的数学模型115.6确定客车数量的数学模型125.7会议筹备最终方案12六、模型评价13七、模型的改进147.1预定宾馆房间数量147.2预定会议室和车辆安排16参考文献:17附录1825一.问题重述某市的一家会议服务公司负责承办某专业领域的一届全国性会议,会议筹备组要为与会代表预订宾馆客房,租借会议室,并租用客车接送代表。由于预计会议规模庞大,而适于接待这次会议的几家宾馆的客房和会议室数量均有限,所以只能让与会代表分散

5、到若干家宾馆住宿。为了便于管理,除了尽量满足代表在价位等方面的需求之外,所选择的宾馆数量应该尽可能少,并且距离上比较靠近。筹备组经过实地考察,筛选出10家宾馆作为备选,它们的名称用代号①至⑩表示。根据这届会议代表回执整理出来的有关住房的信息见附表2。从以往几届会议情况看,有一些发来回执的代表不来开会,同时也有一些与会的代表事先不提交回执,相关数据见附表3。附表2,3都可以作为预订宾馆客房的参考。需要说明的是,虽然客房房费由与会代表自付,但是如果预订客房的数量大于实际用房数量,筹备组需要支付一天的空房费,而

6、若出现预订客房数量不足,则将造成非常被动的局面,引起代表的不满。会议期间有一天的上下午各安排6个分组会议,筹备组需要在代表下榻的某几个宾馆租借会议室。由于事先无法知道哪些代表准备参加哪个分组会,筹备组还要向汽车租赁公司租用客车接送代表。现有45座、36座和33座三种类型的客车,租金分别是半天800元、700元和600元。请你们通过数学建模方法,从经济、方便、代表满意等方面,为会议筹备组制定一个预订宾馆客房、租借会议室、租用客车的合理方案。25二.问题分析题目要求从经济、方便、代表满意等方面来制定一个预订宾

7、馆客房、租借会议室、租用客车的合理方案。在进行优化方案的求解之前,需要对本届与会人数进行预测,求出与会人数的住房要求,并将附图信息转化为数字信息。首先欲对往届与会人员数据进行线性拟合,并预测本届与会人数。然后,本文欲将回执中代表对住房的要求作为参考标准,按回执人数占总人数比例求得与会代表的住房要求,以此来确定对不同住房的预订数。对于附图信息,本文假定各宾馆为理想的点,拟求出各宾馆之间的距离。在选择宾馆的问题上:本文建立0-1规划模型,以所预订的房间满足代表的要求作为约束条件,分别以预订宾馆数最少和预订宾馆

8、间距离最小为目标函数,通过软件求解,来确定所要预订的宾馆。最后将两种结果进行综合分析,定出最终的选择宾馆方案。在租借会议室的问题上:建立线性规划模型,以租借会议室费用最低为目标函数,以会议室的规模及数量为约束条件,通过软件求解,确定所要租借的会议室,定出最佳租借会议室方案。在代表入住宾馆的房间安排问题上:从安排会议室最多的宾馆开始预订房间,以让尽可能少的代表到其它宾馆去开会为原则,从而确定每个宾馆里预订房间的方案,定出最佳预订

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