1、学 号 11540000 11540001 系统工程与运筹学课程设计 设 计 说 明 书市场营销调查问题研究万博公司生产调运问题研究家庭轿车综合质量评价体系分析与评价起止日期：2013 年 11 月 21 日 至 2013 年 12 月 7 日学 生 姓 名 张三 李四班 级成 绩指 导 教 师经济与管理学院2013 年 12 月 7 日目录研究报告 .1课程设计题目（一）：市场营销调查问题的研究 .11 问题的提出 .12 问题分析 .13 基本假设与符号说明 .13.1 基本假设 .13.2 符号说明 .14 模型的建立及求解结果 .24.1 模型的建立 .24.2 模型求解的结果 .25
2、 模型评价 .2课程设计题目（二）：万博公司生产调运问题研究 .21 问题的提出 .22 问题分析 .43 基本假设与符号说明 .53.1 基本假设 .53.2 符号说明 .54 模型的建立及求解结果 .54.1 模型的建立 .54.2 模型求解的结果 .65 模型评价 .6课程设计题目（三）：家庭轿车综合质量评价体系 .71 问题的提出： .72 分层递阶结构模型： .73 判断矩阵 .84 单排序及总排序计算过程及结果 .85 结果分析： 10参考文献 11工作报告 121 课程设计小组成员构成及分工 122.心得体会： 12附件一：市场营销问题 lingo 程序及结果 13附件二：生产调
3、运问题 lingo 程序及结果 151 研究报告课程设计题目（一）：市场营销调查问题的研究1 问题的提出某公司开展市场营销调查以了解消费者个性特点、态度以及偏好，现在接受一个客户公司的要求帮助确定消费者对近期推出的家居产品的反应。在与客户会面的过程中，该公司同意开展个人入户调查，以从有儿童的家庭和无儿童的家庭中获得回答，而且还分为日间调查和晚间调查，客户的合同要求依据以下限制条款进行 1000 个访问。1、 至少访问 400 个有儿童的家庭；2、 至少访问 400 个无儿童的家庭；3、 晚间访问的家庭数量必须不少于日间访问的家庭数量；4、 至少 40%有儿童的家庭必须在晚间访问；5、 至少 6
4、0%无儿童的家庭必须在晚间访问。因为访问有儿童的家庭需要额外的访问时间，而且晚间访问者要比日间访问者获得更高的收入，所以成本因访问的类型与时间不同而不现，有儿童的家庭日间 20 元，晚间 25 元；无儿童的家庭日间 18 元，晚间 20 元。 以最小的总访问成本确定家庭的访问时间。2 问题分析本问题的目标是，使总访问成本最低，而成本=访问量*单位访问成本。要使总访问成本最低，就要根据限制的条件合理安排各种家庭的访问量。3 基本假设与符号说明3.1 基本假设假设 1000 个家庭中每个家庭都能被访问到，并且每个家庭的访问成本都能被支付。3.2 符号说明（阐述研究报告中拟采用参量及变量的含义）ai
5、 表示两个时间段分别访问的数量，i=1、2；bj 表示两类家庭分别访问的数量，j=1、2；cij 表示各种家庭访问的单位成本，i=1,2；j=1,2；2xij 表示各种家庭的访问数量，i=1,2；j=1,2。4 模型的建立及求解结果4.1 模型的建立目标函数：访问总成本最小： Min=限制条件： x(2,1)=0.4*b(1);x(2,2)= 0.6*b(2);a(2)a(1);b(1)=400;b(2)=400;a(2)+a(1)=1000;b(1)+b(2)=1000.4.2 模型求解的结果X(1,1）=240 ，x(1 ，2)=240 ，x(2，1)=160， x（2，2 ）=360，
6、Cij(1,1)=20,cij(1,2)=18,cij(2,1)=25,c(2,2)=20；而得到访问最小总成本为20320。5 模型评价由模型结果可知当日间访问有儿童家庭 240 户，日间访问无儿童家庭 240 户，夜间访问有儿童家庭 160 户，夜间访问无儿童家庭 360 户时，可使访问成本最小为 20320 元。该系统的研究达到了预期的研究目的，使求最小访问成本问题得到了解决，模型由实际问题产生并得到解决，具有很好的适应性。课程设计题目（二）：万博公司生产调运问题研究1 问题的提出万博公司与四个建筑公司签订了钢梁和钢架的供销合同。该公司有两个生产车间，有两个仓库，内存三种规格钢材。仓库的
7、钢材品种及拥有量见表 2.1；构件车间生产钢梁和钢架的单位材料消耗、车间的生产能力限制及生产成本见表 2.2、表 2.3、表 2.4；各项目对钢梁和钢架的需求量见表 2.5；由构件车间向各项目和由仓库向车间运送物资的单位运费见表 2.6；钢梁和钢架的售价见表 2.7。试建立并求解模型，编制各车间的产品生产计划、由各仓库向各车间以及由各车间向各需求地（建筑公司）的物资调运计划，使万博公司的总利润最大。3表 2.1 仓库的钢材品种及拥有量表甲仓库 乙仓库A 型钢材(吨) 15000 5000B 型钢材(吨) 3000 6000C 型钢材(吨) 5000 7000表 2.2 单位构件材料消耗量 单位
8、：吨/件A 型钢材(吨) B 型钢材(吨) C 型钢材(吨)钢梁 15 10 20钢架 20 10 15表 2.3 各车间生产能力限制表钢梁(件) 钢架(件)一车间 100 200二车间 200 300表 2.4 车间生产成本表 单位：元/件钢梁 钢架一车间 6000 8000二车间 6500 7300表 2.5 各项目钢梁、钢架需求量表钢梁(件) 钢架(件)需求上限 80 120项目 1需求下限 50 100需求上限 70 90项目 2需求下限 30 60需求上限 120 220项目 3需求下限 100 200项目 4 需求上限 60 904需求下限 50 80表 2.6 单位物资运价表 单
9、位：元/吨 元/件一车间 二车间 项目 1 项目 2 项目 3 项目 4一车间 - - 100 150 80 70二车间 - - 50 60 80 90甲仓库 40 80 - - - -乙仓库 100 20 - - - -表 2.7 钢梁和钢架在各项目的售价表 单位：元/件钢梁 钢架项目 1 9000 9500项目 2 9200 9600项目 3 9100 9500项目 4 9000 93501.1 从第一个表可以看出，有甲、乙、丙三个仓库，每个仓库都贮藏着不同数量的A、B、C 三种钢材，且数量各不相同。1.2 从第二个表可以看出，该公司能生产钢梁和钢架两种产品，且生产这两种产品消耗不同数量的
10、 A、B、C 三种钢材。1.3 从第三个表可以看出，该公司有两个车间，且这两个车间生产钢梁和钢架的能力是有限的。1.4 从第四个表可以看出，生产钢梁和钢架需要一定的成本。1.5 从第五个表可以看出，四个项目都有自己的供求上限和供求下限，既不能高于上限，也不能低于下限。1.6 从第六个表可以看出，从两个仓库往两个车间运送原料和从两个车间往四个项目运送产品都需要运费，且价格上有很大的差异。1.7 从第七个表可以看出，钢梁和钢架卖给不同的项目的价钱也是不一样的。1.8 总结：建立模型，使公司的利润达到最大化。2 问题分析本题要求使万博公司的总利润最大，利润=收入-成本-运费。一共有四个项目,每个项目
11、的都需要钢梁和钢架，且都要控制在一定的范围内。 ，三种钢材的数量也有限。收入主要是来自于钢梁和钢架向四个项目销售，成本来自于制造钢梁和钢架，运费来自于两个方面，一部分是从仓库往两个车间运送钢材产生的费用，另一部分是从两个车间往四个项目运送钢梁5和钢架产生的费用。若想要使得利润最大化，就要合理的考虑成本，安排好运费。3 基本假设与符号说明3.1 基本假设由题可知，我们假设 X1ki表示 k 车间生产 i 构件的数量；X2 kni表示由 k 车间生产的 i构件运往项目 n；X3 mkj表示从 m 仓库运往 k 车间的 j 型钢材的量。3.2 符号说明i 为构件类型，i=1,2；j 为钢材的种类，j
12、=1,2,3；m 为仓库，m=1,2；k 为车间，k=1,2；n 为项目，n=1,2,3,4；cki表示 k 车间生产 i 构件的单位成本；xki表示 k 车间生产 i 构件的数量；X2kni表示由 k 车间生产的 i 构件运往项目 n；bij表示生产 i 构件所需的单位钢材量；X1mkj表示从 m 仓库运往 k 车间的 j 型钢材的量；amj表示 m 仓库拥有的 j 钢材的量；dki表示 k 车间生产 i 构件的能力；bxni表示项目 n 项目对构件 i 的需求下限；bsni表示项目 n 项目对构件 i 的需求上限；f1mk表示 m 仓库运往 k 车间的单位运费；f2mn表示 m 仓库运往项
13、目 n 的单位运费；Pni表示项目 n 对构件 i 的购买单价；4 模型的建立及求解结果4.1 模型的建立（1）钢材拥有量的限制（产品消耗的钢材量应小于等于仓库运到车间的钢材量，且仓库运往车间的钢材量应小于等于仓库的拥有量）：xki* bij=0.4*b(1);!至少40% 有儿童家庭必须在晚间访问的限制 ;for(jt_sj:x(2,2)= 0.6*b(2);!至少60% 无儿童家庭必须在晚间访问;for(shij(i):a(2)a(1);!晚间访问家庭的数量必须不少于日间访问家庭的数量限制;for(jiat(j):b(1)=400);!至少访问400个有儿童家庭的限制;for(jiat(j
14、):b(2)=400);!至少访问400个吴儿童家庭的限制;for(shij(i):a(2)+a(1)=1000);!家庭总访问数限制;for(jiat(j):b(1)+b(2)=1000);!家庭总访问数限制;min=sum(shij(i):sum(jiat(j):c(i,j)*x(i,j);endLingo 结果：Global optimal solution found.Objective value: 20320.00Total solver iterations: 414Variable Value Reduced CostA( 1) 480.0000 0.000000A( 2) 5
15、20.0000 0.000000B( 1) 400.0000 0.000000B( 2) 600.0000 0.000000X( 1, 1) 240.0000 0.000000X( 1, 2) 240.0000 0.000000X( 2, 1) 160.0000 0.000000X( 2, 2) 360.0000 0.000000C( 1, 1) 20.00000 0.000000C( 1, 2) 18.00000 0.000000C( 2, 1) 25.00000 0.000000C( 2, 2) 20.00000 0.000000Row Slack or Surplus Dual Pric
16、e1 0.000000 -18.000002 0.000000 -18.000003 0.000000 -2.0000004 0.000000 0.0000005 0.000000 0.0000006 0.000000 -5.0000007 0.000000 0.0000008 0.000000 0.0000009 0.000000 0.00000010 0.000000 -2.00000011 0.000000 0.00000012 0.000000 0.00000013 40.00000 0.00000014 40.00000 0.00000015 0.000000 -2.80000016
17、 0.000000 0.00000017 200.0000 0.00000018 200.0000 0.00000019 0.000000 -18.000001520 0.000000 0.00000021 0.000000 0.00000022 0.000000 -1.20000023 20320.00 -1.000000附件二：生产调运问题 lingo 程序及结果Lingo 程序：model:sets:ck/12/:;!定义两个仓库m;cj/12/:;!定义两个车间k;xm/14/:;!定义四个项目n;gc/13/:;!定义三种钢材的种类j;gj/12/:;!定义两种钢架构件类型i;cj_
18、gj(cj,gj):c,d,x;!c为车间生产成本矩阵,d为各车间生产能力限制矩阵,x 为k车间生产i类构件数量;gc_ck(gc,ck):a2;!a2仓库的钢材拥有量矩阵;ck_cj(ck,cj):f1;!f1仓库运往车间单位重量运费矩阵;cj_xm(cj,xm):f2;!f2车间运往项目单位运费矩阵;gj_gc(gj,gc):b;!b消耗量矩阵;xm_gj(xm,gj):bs,bx,z,p;!项目对构件的需求上(bs)、下限(bx),p 项目对单位构件的售价矩阵;ck_cj_gc(ck,cj,gc):x1;!从m 仓库运往k车间的j 型钢。材量;cj_xm_gj(cj,xm,gj):x2;
19、!由k 车间生产运往项目n的i类构件数量;endsetsdata:c=6000 80006500 7300;d=100 200200 300;a2=15000 50003000 60005000 7000;f1=40 8016100 20;f2=100 150 80 7050 60 80 90;p=9000 95009200 96009100 9500 9000 9350;b=15 10 2020 10 15;bs=80 12070 90120 22060 90;bx=50 10030 60100 20050 80;enddatamax=sum(xm(n):sum(gj(i):sum(cj(k
20、):p(n,i)*x2(k,n,i)-sum(cj(k):sum(gj(i):sum(xm(n):c(k,i)*x2(k,n,i)-sum(cj(k):sum(ck(m):sum(gc(j):f1(m,k)*x1(m,k,j)-sum(cj(k):sum(xm(n):sum(gj(i):f2(k,n)*x2(k,n,i);!最大收益=总售价-成本-运费，其中第一个是总售价，第二个是成本，第三、四个是运费;for(gj(i):for(cj(k):gin(x(k,i);!令X为整数;for(gc(j):for(cj(k):sum(gj(i):x(k,i)*b(i,j)=sum(ck(m):x1(m
21、,k,j);!k车间生产2种构件所需j型钢材=由2个仓库运往k车间的j 型钢材量 ;for(gc(j):for(ck(m):sum(cj(k):x1(m,k,j)=a2(j,m);!由m仓库运往k个车间的j型钢材量之和=m仓库j型钢材拥有量;for(cj(k):for(gj(i):x(k,i)=d(k,i);!k车间生产 i类构件数量=k 车间生产i构件类型能力;for(gj (i):for(cj(k):sum(xm(n):x2(k,n,i)=x(k,i);!由k车间运往项目n 的i型构件量的和=k车间生产的i型构件量;for(gj(i):for(xm(n):sum(cj(k):x2(k,n,
22、i)=z(n,i);!需求量;for(gj(i):for(xm(n):bnd(bx(n,i),z(n,i),bs(n,i);!需求上下限;endLingo 结果：17Global optimal solution found.Objective value: 472600.0Extended solver steps: 0Total solver iterations: 27Variable Value Reduced CostC( 1, 1) 6000.000 0.000000C( 1, 2) 8000.000 0.000000C( 2, 1) 6500.000 0.000000C( 2,
23、2) 7300.000 0.000000D( 1, 1) 100.0000 0.000000D( 1, 2) 200.0000 0.000000D( 2, 1) 200.0000 0.000000D( 2, 2) 300.0000 0.000000X( 1, 1) 100.0000 -620.0000X( 1, 2) 200.0000 860.0000X( 2, 1) 170.0000 480.0000X( 2, 2) 240.0000 760.0000A2( 1, 1) 15000.00 0.000000A2( 1, 2) 5000.000 0.000000A2( 2, 1) 3000.00
24、0 0.000000A2( 2, 2) 6000.000 0.000000A2( 3, 1) 5000.000 0.000000A2( 3, 2) 7000.000 0.000000F1( 1, 1) 40.00000 0.000000F1( 1, 2) 80.00000 0.000000F1( 2, 1) 100.0000 0.000000F1( 2, 2) 20.00000 0.000000F2( 1, 1) 100.0000 0.000000F2( 1, 2) 150.0000 0.000000F2( 1, 3) 80.00000 0.000000F2( 1, 4) 70.00000 0
25、.000000F2( 2, 1) 50.00000 0.000000F2( 2, 2) 60.00000 0.00000018F2( 2, 3) 80.00000 0.000000F2( 2, 4) 90.00000 0.000000B( 1, 1) 15.00000 0.000000B( 1, 2) 10.00000 0.000000B( 1, 3) 20.00000 0.000000B( 2, 1) 20.00000 0.000000B( 2, 2) 10.00000 0.000000B( 2, 3) 15.00000 0.000000BS( 1, 1) 80.00000 0.000000
26、BS( 1, 2) 120.0000 0.000000BS( 2, 1) 70.00000 0.000000BS( 2, 2) 90.00000 0.000000BS( 3, 1) 120.0000 0.000000BS( 3, 2) 220.0000 0.000000BS( 4, 1) 60.00000 0.000000BS( 4, 2) 90.00000 0.000000BX( 1, 1) 50.00000 0.000000BX( 1, 2) 100.0000 0.000000BX( 2, 1) 30.00000 0.000000BX( 2, 2) 60.00000 0.000000BX(
27、 3, 1) 100.0000 0.000000BX( 3, 2) 200.0000 0.000000BX( 4, 1) 50.00000 0.000000BX( 4, 2) 80.00000 0.000000Z( 1, 1) 50.00000 70.00000Z( 1, 2) 100.0000 90.00000Z( 2, 1) 70.00000 -120.0000Z( 2, 2) 60.00000 0.000000Z( 3, 1) 100.0000 0.000000Z( 3, 2) 200.0000 120.0000Z( 4, 1) 50.00000 90.00000Z( 4, 2) 80.
28、00000 260.0000P( 1, 1) 9000.000 0.000000P( 1, 2) 9500.000 0.000000P( 2, 1) 9200.000 0.00000019P( 2, 2) 9600.000 0.000000P( 3, 1) 9100.000 0.000000P( 3, 2) 9500.000 0.000000P( 4, 1) 9000.000 0.000000P( 4, 2) 9350.000 0.000000X1( 1, 1, 1) 5500.000 0.000000X1( 1, 1, 2) 3000.000 0.000000X1( 1, 1, 3) 500
29、0.000 0.000000X1( 1, 2, 1) 2350.000 0.000000X1( 1, 2, 2) 0.000000 120.0000X1( 1, 2, 3) 0.000000 0.000000X1( 2, 1, 1) 0.000000 120.0000X1( 2, 1, 2) 0.000000 0.000000X1( 2, 1, 3) 0.000000 120.0000X1( 2, 2, 1) 5000.000 0.000000X1( 2, 2, 2) 4100.000 0.000000X1( 2, 2, 3) 7000.000 0.000000X2( 1, 1, 1) 0.0
30、00000 50.00000X2( 1, 1, 2) 0.000000 50.00000X2( 1, 2, 1) 0.000000 90.00000X2( 1, 2, 2) 0.000000 90.00000X2( 1, 3, 1) 50.00000 0.000000X2( 1, 3, 2) 120.0000 0.000000X2( 1, 4, 1) 50.00000 0.000000X2( 1, 4, 2) 80.00000 0.000000X2( 2, 1, 1) 50.00000 0.000000X2( 2, 1, 2) 100.0000 0.000000X2( 2, 2, 1) 70.
31、00000 0.000000X2( 2, 2, 2) 60.00000 0.000000X2( 2, 3, 1) 50.00000 0.000000X2( 2, 3, 2) 80.00000 0.000000X2( 2, 4, 1) 0.000000 20.00000X2( 2, 4, 2) 0.000000 20.00000Row Slack or Surplus Dual Price201 472600.0 1.0000002 0.000000 40.000003 0.000000 80.000004 0.000000 100.00005 0.000000 20.000006 0.0000
32、00 40.000007 0.000000 80.000008 7150.000 0.0000009 0.000000 60.0000010 0.000000 60.0000011 1900.000 0.00000012 0.000000 0.00000013 0.000000 60.0000014 0.000000 0.00000015 0.000000 0.00000016 30.00000 0.00000017 60.00000 0.00000018 0.000000 3020.00019 0.000000 2520.00020 0.000000 1540.00021 0.000000 2240.00022 0.000000 -70.0000023 0.000000 120.000024 0.000000 0.00000025 0.000000 -90.0000026 0.000000 -90.0000027 0.000000 0.00000028 0.000000 -120.000029 0.000000 -260.0000
