奶制品的生产与销售数学模型论文怎么写的

奶制品的生产与销售数学模型论文怎么写的

因为乙每个比甲每个多赚10元，所以多做乙。乙：a 2kg b 4kg 设乙做x个得算式：2x小于等于20，4x小于等于70得x小于等于10，x小于等于5 小小取小得x小于等于10因为x越大越好，但又不大于10，所以x等于10当x等于10时：a用了20kg（用完）b用了40，因为a已用完因此不能再做甲了乙30元每个，做10个 30*10=300元答：最多赚300元。仅供参考，最好还是问一下老师，

这个是简单的线性规划问题，那些步骤就不给你写了，你可以参照下历年优秀论文来写，现在来写解题过程： 设生产甲产品x，生产乙产品y。 max 20x+30y x+2y<=20 5x+4y<=70 以上就是该问题的模型，下面用LINGO来求解（LINGO是用来求线性规划问题的软件，此题可以用LINDO来解，但是我没有LINDO，所以用LINGO） 程序： model: max=20*x+30*y; x+2*y<20; 5*x+4*y<70; 程序运行求得的结果是： Global optimal solution found at iteration: 0 Objective value: 0000 Variable Value Reduced Cost X 00000 000000 Y 000000 000000 Row Slack or Surplus Dual Price 1 0000 000000 2 000000 66667 3 000000 666667 此题较简单，用LINDO求解是比较好的选择，可以直接查看影子价格之类的东西。 若要按照数学建模论文格式写的话，你去数学中国找优秀论文来参考，再者此题跟姜启源《数学模型》第三版的第4章的1节奶制品的生产与销售类似，可以找来看看。

奶制品的生产与销售论文

中国乳制品工业协会公布的行业数字显示，2009年，全国规模以上乳制品企业工业总产值累计2亿元，同比增长38%，乳制品总产量1万吨，同比增长88%。　　4月26日，中国乳业龙头伊利股份发布2010年一季报称，其营业收入达到14亿元，增幅37%；净利润达25亿元。此前不久，北京三元交出了全面接手三鹿后的首份成绩单，虽然因为整合三鹿资产后市场投入急剧增加而导致亏损28亿元，但其营业收入达到8亿元，较去年同期1亿元增加7亿元，增幅高达3%。光明乳业的年报显示，去年实现营业收入43亿元，同比增8%，其中主营业务收入2亿元，同比增2%；净利润89亿元，实现扭亏为盈。而在2008年，受行业危机影响，光明乳业亏损达19亿元。　　中国的乳业已度过三聚氰胺所造成的行业危机，进入快速恢复发展期。　　蒙牛乳业是我国最大的乳制品企业之一，主营产品包括液态奶、冰淇淋等。目前，国内高档冰淇淋市场被外国品牌占据，蒙牛乳业的冰淇淋业务毛利率远低于国际行业巨头。我们分析蒙牛乳业2009年度报告，着重分蒙牛乳业的冰淇淋业务，探索我国乳制品企业发展冰淇淋业务的策略。　　一、蒙牛乳业财务分析　　表1 蒙牛乳业财务分析　　2009年　　2008年　　2007年　　2006年　　营业收入　　25，710，460　　23，864，975　　21，318，062　　16，246，368　　营业利润（亏损）　　1，302，935　　(1，134，169)　　1，115，850　　981，190　　净利润（亏损）　　1，220，106　　(924，464)　　1，108，652　　866，288　　净利润率（亏损）　　7%　　-　　2%　　3%　　资产总计　　14，096，126　　11，315，275　　9，681，279　　7，763，678　　负债总计　　5，184，432　　6，577，304　　3，846，575　　4，130，998　　固定资产　　4，919，608　　5，247，072　　5，042，648　　4，160，283　　资产负债率　　8%　　6%　　0%　　1%　　固定资产周转率　　05　　6　　6　　5　　资料来源：蒙牛乳业年度报告　　2009年蒙牛乳业实现营业收入237亿元人民币，同比增长8%，净利润2亿元人民币，上年净亏损24亿元。2009年蒙牛乳业的毛利率27%，比上年提高7个百分点。蒙牛乳业已经走出2008年三聚氰胺奶品事件的阴影，恢复正常生产经营状况。2009年蒙牛乳业的销售费用占营业收入的18%，比上年降低1个百分点。　　表2 蒙牛乳业收入结构分析　　2009年（所占比例）　　2008年（所占比例）　　2007年（所占比例）　　2006年（所占比例）　　液体奶　　总值　　362（4%）　　681（3%）　　489（8%）　　609（8%）　　UHT奶　　962（4%）　　971（65%）　　747（7%）　　762（2%）　　乳饮料　　873（1%）　　936（6%）　　806（26%）　　412（5%）　　酸奶　　527（5%）　　17．774（4%）　　936（3%）　　435（3%）　　冰淇淋　　851（4%）　　265（11%）　　917（4%）　　180(2%)　　其它乳制品　　892（1%）　　704（7%）　　775（8%）　　674(0%)　　总收入　　105　　650　　181　　464　　收入增长率　　7%　　95%　　20%　　50%　　资料来源：蒙牛乳业年度报告　　表3 蒙牛企业分产品盈利能力分析　　2009年（所占比例）　　2008年（所占比例）　　2007年（所占比例）　　2006年（所占比例）　　液体奶　　总值　　362（4%）　　681（3%）　　489（8%）　　609（8%）　　UHT奶　　962（4%）　　971（65%）　　747（7%）　　762（2%）　　乳饮料　　873（1%）　　936（6%）　　806（26%）　　412（5%）　　酸奶　　527（5%）　　17．774（4%）　　936（3%）　　435（3%）　　冰淇淋　　851（4%）　　265（11%）　　917（4%）　　180(2%)　　其它乳制品　　892（1%）　　704（7%）　　775（8%）　　674(0%)　　总收入　　105　　650　　181　　464　　收入增长率　　7%　　95%　　20%　　50%　　资料来源：蒙牛乳业年度报告　　2009年，蒙牛乳业88%的营业收入来自液态奶，冰淇淋收入仅占10%；液态奶业务的毛利率为23%，冰淇淋业务的毛利率为08%。2006年蒙牛乳业的液态奶业务和冰淇淋业务的毛利率相差无几，此后，二者之间的毛利率差距越来越大。　　2009年，蒙牛乳业主推“随变”和“冰+”两大冰淇淋品牌。其中，“随变”品牌打造“勇于改变”的品牌形象，配合“蒙牛随变谁敢开唱歌——K歌达人全国巡回挑战赛”，提高目标消费者——新生代时尚年轻人群对该品牌的偏好度。“冰+”品牌以“冰+水果，快乐+我”为品牌宣传口号，建立夏季冰类产品市场的竞争优势。　　近几年，蒙牛的冰淇淋产品的毛利率逐年下降，2009年下降到08%，其主要原因是蒙牛的冰淇淋大多为低端产品，单价在人民币3元以下，附加值小，且受季节影响较大。　　国内市场中，高档冰淇淋品牌的毛利率比蒙牛要高出很多，例如，Dairy Queen(冰雪皇后)、Haagen-Dazs（哈根达斯）、Cold Stone(酷圣石)等冰淇淋企业的产品毛利率超过30%。　　蒙牛乳业在二零零八年年报中写道：“本集团对冰淇淋产品结构作出重组，打造成五大副品牌未来，本集团计划围绕五大副品牌进行产品充实，开发更多口味及提升包装，在控制产品品种的基础上，增加高端、高附加值产品的比例，进一步优化产品结构，清晰蒙牛品牌形象。”　　表4 蒙牛乳业生产基地位置分配情况分析　　单位：个　　2009年　　2008年　　2007年　　2006年　　内蒙古　　7　　7　　6　　5　　北京　　1　　1　　1　　1　　黑龙江　　1　　1　　1　　1　　辽宁　　1　　1　　1　　1　　河北　　4　　4　　4　　3　　山东　　1　　1　　1　　1　　山西　　2　　2　　2　　1　　陕西　　1　　1　　1　　1　　河南　　1　　1　　1　　1　　安徽　　1　　1　　1　　0　　江苏　　0　　0　　0　　0　　浙江　　1　　1　　1　　1　　湖北　　2　　2　　2　　2　　北京　　1　　0　　0　　0　　总计　　24　　23　　22　　18　　资料来源：蒙牛乳业年度报告　　蒙牛乳业以内蒙古总部为最主要生产基地，向外呈辐射状分布，距离内蒙古较近的省份生产基地较多，其中尤以河北省体现的最为明显。在一些奶制品的消费大省，例如山东省，辽宁省，湖南省等，蒙牛乳业的生产基地只有1到2家，甚至没有生产基地。蒙牛乳业的生产基地除了在内蒙古总部之外，其余的十几个生产基地大多分布在东北和华北地区，东南沿海和西北内陆等地区生产基地布局较少。

这个是简单的线性规划问题，那些步骤就不给你写了，你可以参照下历年优秀论文来写，现在来写解题过程： 设生产甲产品x，生产乙产品y。 max 20x+30y x+2y<=20 5x+4y<=70 以上就是该问题的模型，下面用LINGO来求解（LINGO是用来求线性规划问题的软件，此题可以用LINDO来解，但是我没有LINDO，所以用LINGO） 程序： model: max=20*x+30*y; x+2*y<20; 5*x+4*y<70; 程序运行求得的结果是： Global optimal solution found at iteration: 0 Objective value: 0000 Variable Value Reduced Cost X 00000 000000 Y 000000 000000 Row Slack or Surplus Dual Price 1 0000 000000 2 000000 66667 3 000000 666667 此题较简单，用LINDO求解是比较好的选择，可以直接查看影子价格之类的东西。 若要按照数学建模论文格式写的话，你去数学中国找优秀论文来参考，再者此题跟姜启源《数学模型》第三版的第4章的1节奶制品的生产与销售类似，可以找来看看。

数学建模是有数据的，方法也有很多种，看看统计什么的，再有就是管理学上的一些数学模型

加工奶制品的生产计划数学建模论文

问题 一奶制品加工厂用牛奶生产 两种奶制品，1桶牛奶可以在设备甲上用12小时加工成3公斤 ，或者在设备乙上用8小时加工成4公斤 。根据市场需求，生产的 ， 全部能售出。且每公斤 获利24元，每公斤 获利16元。现在加工厂每天得到50桶牛奶的供应，每天正式工人总的劳动时间为480小时，并且设备甲每天至多能加工100公斤 ，设备乙的加工能力没有限制。试为该场制订一个生产计划，使每天获利最大，并进一步讨论以下3个附加问题：1) 若用35元可以买到1桶牛奶，应否作这项投资？若投资，每天最多购买多少桶牛奶？2) 若可以聘用临时工人以增加劳动时间，付给临时工人的工资最多是每小时几元？3) 由于市场需求的变化，每公斤 的获利增加到30元，应否改变生产计划？问题分析 这个优化问题的目标是使每天获利最大，要作的决策是生产计划，即每天用多少桶牛奶生产A1 ，用多少桶牛奶生产A2（也可以是每天生产多少公斤A1 ，多少公斤A2 ），决策受到3个条件的限制：原料（牛奶）供应、劳动时间、设备甲的加工能力。按题目所给，将决策变量、目标函数和约束条件用数学符号及式子表示出来，就可得到下面的模型。基本模型决策变量：设每天用 x1桶牛奶生产A1 ，用x2 桶牛奶生产A2 。目标函数：设每天获利为 Z元。 桶牛奶可生产3 x1公斤 ，获利24×3x1 ，x2 桶牛奶可生产4 x2公斤 ，获利16×4x2 ，故z=72x1+64x2 。约束条件：原料供应 生产 A1，A2 的原料（牛奶）总量不得超过每天的供应，即 x1+x2≤50桶；劳动时间 生产 A1，A2 的总加工时间不得超过每天正式工人总的劳动时间，即 12x1+8x2≤480小时；设备能力 的产量不得超过设备甲每天的加工能力，即 3x1≤100；非负约束 x1 ，x2 均不能为负值，即x1 ≥0，x2 ≥0综上可得 max z=72x1+64x2 (1) x1+x2 ≤50 (2) 12x1+8x2≤480 (3) 3x1≤100 (4) x1≥0， x2≥0 (5)这就是该问题的基本模型。由于目标函数和约束条件对于决策变量而言都是线性的，所以称为线性规划（Linear Programming，简记作LP）。

因为乙每个比甲每个多赚10元，所以多做乙。乙：a 2kg b 4kg 设乙做x个得算式：2x小于等于20，4x小于等于70得x小于等于10，x小于等于5 小小取小得x小于等于10因为x越大越好，但又不大于10，所以x等于10当x等于10时：a用了20kg（用完）b用了40，因为a已用完因此不能再做甲了乙30元每个，做10个 30*10=300元答：最多赚300元。仅供参考，最好还是问一下老师，

加工奶制品的生产计划数学建模论文推广与应用

数学建模是有数据的，方法也有很多种，看看统计什么的，再有就是管理学上的一些数学模型

听数学建模课的感想 今年，我选修了数学建模这门课，因为我感觉数学建模是非常有用的一门课，而且我对数学建模也非常感兴趣。在学习的过程中，我获得了很多知识，对我有非常大的提高。同时我有了一些感想和体会。 数学建模属于一门应用数学，学习这门课要求我们学会如何将实际问题经过分析、简化转化为一个数学问题，然后用适当的数学方法去解决。数学建模是一种数学的思考方法，是运用数学的语言和方法，通过抽象、简化建立能近似刻画并"解决"实际问题的一种强有力的数学手段。为了使描述更具科学性，逻辑性，客观性和可重复性，人们采用一种普遍认为比较严格的语言来描述各种现象，这种语言就是数学。使用数学语言描述的事物就称为数学模型。 在学习中，我知道了数学建模的过程，其过程如下:(1)模型准备:了解问题的实际背景，明确其实际意义，掌握对象的各种信息。用数学语言来描述问题。(2) 模型假设:根据实际对象的特征和建模的目的，对问题进行必要的简化，并用精确的语言提出一些恰当的假设。(3) 模型建立:在假设的基础上，利用适当的数学工具来刻划各变量之间的数学关系，建立相应的数学结构。(尽量用简单的数学工具)(4) 模型求解:利用获取的数据资料，对模型的所有参数做出计算(估计)。(5) 模型分析:对所得的结果进行数学上的分析。(6) 模型检验:将模型分析结果与实际情形进行比较，以此来验证模型的准确性、合理性和适用性。如果模型与实际较吻合，则要对计算结果给出其实际含义，并进行解释。如果模型与实际吻合较差，则应该修改假设，再次重复建模过程。(7) 模型应用:应用方式因问题的性质和建模的目的而异。 我还了解到学习数学建模的意义是: 1、培养创新意识和创造能力 2、训练快速获取信息和资料的能力 3、锻炼快速了解和掌握新知识的技能 4、培养团队合作意识和团队合作精神 5、增强写作技能和排版技术 6、荣获国家级奖励有利于保送研究生 7、荣获国际级奖励有利于申请出国留学 在学习了数学建模后，我有了很多体会，我认为数学建模带给我的是现在的指示，发散性思维，各种研究方法和手段。特别是对我们未来人生的奠基作用，毫不夸张地说，我们将在以后的人生享受它的思慧!通过数学建模，我学会了“我们”，培养了“三人同心，其利断金”的团队精神，数学建模教会了我顽强和忍耐，教会我做事谨慎，言如其实，教会我凡事要有自己的创新，不能局限于俗套，它还教会我踏踏实实做人，认认真真做事。 是数学建模让我提高了自己，在今后，我会用数学建模的思想去思考问题。我相信，我会进步更多的!我永远不会忘了我的数学建模课! 这是我写的，你看能不能用

问题 一奶制品加工厂用牛奶生产 两种奶制品，1桶牛奶可以在设备甲上用12小时加工成3公斤 ，或者在设备乙上用8小时加工成4公斤 。根据市场需求，生产的 ， 全部能售出。且每公斤 获利24元，每公斤 获利16元。现在加工厂每天得到50桶牛奶的供应，每天正式工人总的劳动时间为480小时，并且设备甲每天至多能加工100公斤 ，设备乙的加工能力没有限制。试为该场制订一个生产计划，使每天获利最大，并进一步讨论以下3个附加问题：1) 若用35元可以买到1桶牛奶，应否作这项投资？若投资，每天最多购买多少桶牛奶？2) 若可以聘用临时工人以增加劳动时间，付给临时工人的工资最多是每小时几元？3) 由于市场需求的变化，每公斤 的获利增加到30元，应否改变生产计划？问题分析 这个优化问题的目标是使每天获利最大，要作的决策是生产计划，即每天用多少桶牛奶生产A1 ，用多少桶牛奶生产A2（也可以是每天生产多少公斤A1 ，多少公斤A2 ），决策受到3个条件的限制：原料（牛奶）供应、劳动时间、设备甲的加工能力。按题目所给，将决策变量、目标函数和约束条件用数学符号及式子表示出来，就可得到下面的模型。基本模型决策变量：设每天用 x1桶牛奶生产A1 ，用x2 桶牛奶生产A2 。目标函数：设每天获利为 Z元。 桶牛奶可生产3 x1公斤 ，获利24×3x1 ，x2 桶牛奶可生产4 x2公斤 ，获利16×4x2 ，故z=72x1+64x2 。约束条件：原料供应 生产 A1，A2 的原料（牛奶）总量不得超过每天的供应，即 x1+x2≤50桶；劳动时间 生产 A1，A2 的总加工时间不得超过每天正式工人总的劳动时间，即 12x1+8x2≤480小时；设备能力 的产量不得超过设备甲每天的加工能力，即 3x1≤100；非负约束 x1 ，x2 均不能为负值，即x1 ≥0，x2 ≥0综上可得 max z=72x1+64x2 (1) x1+x2 ≤50 (2) 12x1+8x2≤480 (3) 3x1≤100 (4) x1≥0， x2≥0 (5)这就是该问题的基本模型。由于目标函数和约束条件对于决策变量而言都是线性的，所以称为线性规划（Linear Programming，简记作LP）。

加工奶制品的生产计划数学建模论文摘要

问题 一奶制品加工厂用牛奶生产 两种奶制品，1桶牛奶可以在设备甲上用12小时加工成3公斤 ，或者在设备乙上用8小时加工成4公斤 。根据市场需求，生产的 ， 全部能售出。且每公斤 获利24元，每公斤 获利16元。现在加工厂每天得到50桶牛奶的供应，每天正式工人总的劳动时间为480小时，并且设备甲每天至多能加工100公斤 ，设备乙的加工能力没有限制。试为该场制订一个生产计划，使每天获利最大，并进一步讨论以下3个附加问题：1) 若用35元可以买到1桶牛奶，应否作这项投资？若投资，每天最多购买多少桶牛奶？2) 若可以聘用临时工人以增加劳动时间，付给临时工人的工资最多是每小时几元？3) 由于市场需求的变化，每公斤 的获利增加到30元，应否改变生产计划？问题分析 这个优化问题的目标是使每天获利最大，要作的决策是生产计划，即每天用多少桶牛奶生产A1 ，用多少桶牛奶生产A2（也可以是每天生产多少公斤A1 ，多少公斤A2 ），决策受到3个条件的限制：原料（牛奶）供应、劳动时间、设备甲的加工能力。按题目所给，将决策变量、目标函数和约束条件用数学符号及式子表示出来，就可得到下面的模型。基本模型决策变量：设每天用 x1桶牛奶生产A1 ，用x2 桶牛奶生产A2 。目标函数：设每天获利为 Z元。 桶牛奶可生产3 x1公斤 ，获利24×3x1 ，x2 桶牛奶可生产4 x2公斤 ，获利16×4x2 ，故z=72x1+64x2 。约束条件：原料供应 生产 A1，A2 的原料（牛奶）总量不得超过每天的供应，即 x1+x2≤50桶；劳动时间 生产 A1，A2 的总加工时间不得超过每天正式工人总的劳动时间，即 12x1+8x2≤480小时；设备能力 的产量不得超过设备甲每天的加工能力，即 3x1≤100；非负约束 x1 ，x2 均不能为负值，即x1 ≥0，x2 ≥0综上可得 max z=72x1+64x2 (1) x1+x2 ≤50 (2) 12x1+8x2≤480 (3) 3x1≤100 (4) x1≥0， x2≥0 (5)这就是该问题的基本模型。由于目标函数和约束条件对于决策变量而言都是线性的，所以称为线性规划（Linear Programming，简记作LP）。

这个是简单的线性规划问题，那些步骤就不给你写了，你可以参照下历年优秀论文来写，现在来写解题过程： 设生产甲产品x，生产乙产品y。 max 20x+30y x+2y<=20 5x+4y<=70 以上就是该问题的模型，下面用LINGO来求解（LINGO是用来求线性规划问题的软件，此题可以用LINDO来解，但是我没有LINDO，所以用LINGO） 程序： model: max=20*x+30*y; x+2*y<20; 5*x+4*y<70; 程序运行求得的结果是： Global optimal solution found at iteration: 0 Objective value: 0000 Variable Value Reduced Cost X 00000 000000 Y 000000 000000 Row Slack or Surplus Dual Price 1 0000 000000 2 000000 66667 3 000000 666667 此题较简单，用LINDO求解是比较好的选择，可以直接查看影子价格之类的东西。 若要按照数学建模论文格式写的话，你去数学中国找优秀论文来参考，再者此题跟姜启源《数学模型》第三版的第4章的1节奶制品的生产与销售类似，可以找来看看。