报童问题

关于报童问题的分析
摘要
本文讨论了单周期的随即贮存模型——报童问题。通过运用蒙特卡洛(MC)算法、插值拟合等基本模型,运用概率论与数理统计的背景知识,得出每天报纸需求量的概率分布,建立报童收益模型,以达到报童最大收益为目的,使报童每天的进货量与需求量尽可能地吻合,以使损失最少,收益最大。
在问题一中,首先对题目中给出的报童159天的报纸需求量进行概率分布计算,得出报纸需求量的概率分布,代入建立好的报童收益模型中求出平均收益的最大值  
在问题二中,即将第一问中的概率分布转化为概率密度,在Matlab工具箱子CFtool中计算得出此时概率密度为正态分布,将问题一模型中的求和转化为积分,通过对目标求导等手段分析得出每天的报纸进货量。其中( )  ,
关键词
随即贮存,概率分布,概率密度,平均收益
1、问题重述
1.1问题背景
在实际生产生活过程中,经常会遇到一些随时间、地点、背景不同而发生变化的事物,例如报纸的销售的问题。如果报纸的销售量小于需求量,则会给报童带来缺货损失,失去一部分潜在客户,一部分报纸失销(为简化计算,在本模型中我们忽略缺货损失);如果报纸的销售量大于需求量,则会导致一部分报纸被退回报社,给报童造成一部分退货损失,减少盈利。所以在实际考虑中,应使报纸的购入量尽可能地吻合需求量,减少报童的损失,获得更大的盈利。
1.2报童获利途径
报童以每份0.3元的价格买进报纸,以0.5元的价格出售。当天销售不出去
的报纸将以每份0.2元的价格退还报社。根据长期统计,假设已经得到了159天报纸需求量的情况。对现有数据分析,得出报童每天最佳买进报纸量,使报童的平均总收入最大。
1.3问题提出
现在需用数学建模解决以下问题:
问题1:若将据报纸需求量看作离散型分布,试根据给出统计数据,求出报
纸需求量的分布律,并建立数学模型,确定报童每天买进报纸的数量,使报童的平均总收入最大?
问题2:若将据报纸需求量看作连续型分布,试根据给出的统计数据,进行
分布假设检验,确定该报纸需求量的分布,并建立数学模型,确定报童每天买进报纸的数量,使报童的平均总收入最大?
2、模型假设
(1)假设报童在以后的日子里需求量概率分布概率密度遵循这159天的规律
(2)假设不考虑缺货损失
(3)假设报童进报纸量达到一定数量后不会产生贮存等其他费用
(4)假设报童每天都能买进计算出来的应进报纸量
3、符号说明
报纸需求量
报纸需求量概率分布(离散型)
报纸需求量概率密度(连续性)
报童每天购进n份报纸的平均收入
报童一天的利润收入
报童每天买进报纸量
时的概率
时的概率
4、问题分析
单周期随机贮存在实际生产生活中经常遇到,单周期即只订一次(缺时也不订),期后可处理余货;随机因素是需求和拖后时间,统计规律为历史资料。报童问题模型的提出及最优解决方案可以为类似问题提供借鉴之处。
4.1问题一的分析
问题一要求将报纸需求量看作离散型分布,根据给出的数据求报纸需求量的分布律。当数据是离散型的时候我们可以直接计算得出报纸需求量的分布律。根据计算出的分布律代入到建立的模型中,经求导等步骤后得出报童每天买进报纸数量及最大平均总收入。
4.2问题二的分析
问题二要求将报纸需求量看作连续型分布。因统计数据为历史资料,因而只能得出历史条件下的概率密度。在问题一的模型基础上我们需将题目中给出的数据进行统计分析,数据拟合得出概率密度,将求和转化为积分,同样利用求导等手段求出最优解。
5、模型的建立与求解
5.1问题一的模型建立与求解
5.1.1计算
因该组数据为离散型分布:
159天报纸需求量情况
需求量
100
120
140
160
180
200
220
240
260
280
锚杆机天数
3
9
13
22
32
35
20
15
8
2
表1
所以:
                         
  计算结果如下表:
报纸需求量概率分布表
100
120
140
160
180
200
220
240
260
280
0.0189
0.0566
0.0818
0.1384
0.2013
0.2201
0.1258
piv0.0943
0.0503
0.0126
表2
5.1.2计算目标函数
(1)当天若需求量小于供应量时,售出份,退回份,报童收
入为元;
(2)当天若需求量大于供应量时,售出份,退回0份,报童收
入为元。
故有
根据可得
               
cri
  即求使最大
  即问题一的数学模型为:
       
俊余     
在lingo环境下计算出的值。其中
余干二小
       
5.2问题二的模型建立与求解
    本模型重在分析连续型分布概率密度的求解过程。我们采用插值拟合的方法使用matlab的曲线拟合工具箱CFtool拟合出的图像(图1.1)及函数表达式。
5.2.1的求解过程
  (1)程序
详见附录。。。
  (2)验证
在matlab环境下对使用CFtool拟合出来的正态分布曲线进行验证(图1.2),得出样本方差,标准差,置信区间计算结果:
muhat =
    189.4340
sigmahat =
    38.8318
muci =
    183.3516
    195.5164
sigmaci =
    34.9815
    43.6419
图像如下图所示:
图1.1
图1.2
由上图可观察出数据处于置信区间之内。其中,
                                                 
工商银行可转债5.2.2计算目标函数
可得,
                     
关于求导,得:
                 
    令=0,得
     
,所以
                                               
    即若使报童平均收益达到最大值则有成立。

本文发布于:2024-09-22 14:34:50,感谢您对本站的认可!

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