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营销管理知识库营销管理知识库 企业的营销管理问题 (数学系 张永亮,数学系 陈方方,机电系 李菀丽) 摘要: 问题(1)是一个非线性规划模型,求公司的最大利润,其目标函数为:公司的利润=总的销售额+计划外上缴利润-成本-经费,约束条件为:三类产品的最大生产能力、每种家电的最大意向签约量,利用LINGO软件进行求解,解的公司最大利润为1434.425万元。 问题(2)求营销部的最大利润,建立与(1)相似的非线性规划模型,目标函数为:营销部的总收入=经费+额外销售额-宣传费-上缴利润,并且利用LINGO软件进行求解,解得营销...

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营销管理知识库 企业的营销管理问题 (数学系 张永亮,数学系 陈方方,机电系 李菀丽) 摘要: 问题(1)是一个非线性规划模型,求公司的最大利润,其目标函数为:公司的利润=总的销售额+ 计划 项目进度计划表范例计划下载计划下载计划下载课程教学计划下载 外上缴利润-成本-经费,约束条件为:三类产品的最大生产能力、每种家电的最大意向签约量,利用LINGO软件进行求解,解的公司最大利润为1434.425万元。 问题(2)求营销部的最大利润,建立与(1)相似的非线性规划模型,目标函数为:营销部的总收入=经费+额外销售额-宣传费-上缴利润,并且利用LINGO软件进行求解,解得营销部的最大总收入为1009.2114万元。 问题(3)在(1)(2)的基础上要兼顾公司的利益和营销部的利益,则这是一个多目标函数的规划问题,两者要同时考虑,目标函数为:最大利润=λ1*公司的利润+λ2*营销部的总收入(λ1+λ2=1),用与(1)(2)中同样的 方法 快递客服问题件处理详细方法山木方法pdf计算方法pdf华与华方法下载八字理论方法下载 ,解得兼顾公司利益和营销部利益时的最大总收益为668.4935万元。 问题(4)也是多目标函数的规划问题,我们把额外销售量当成第六个意向客户,为了尽量做到均衡销售,我们假设销售部的满意度、均衡销售度、意向客户多每种产品的平均需求度这三个目标函数的权值为λ1、λ2、λ3(λ1+λ2+λ3=定值),通过求偏差,得到综合评价指数为79.3582。 问题(5)在价格的波动影响销售量的情况下,要求营销部总收入最大的定价及生产销售 方案 气瓶 现场处置方案 .pdf气瓶 现场处置方案 .doc见习基地管理方案.doc关于群访事件的化解方案建筑工地扬尘治理专项方案下载 ,建立目标函数:营销部最大收入为=总的销售额+计划外上缴利润-成本-经费,用 与(2)中同样的方法求解,解得销售部的每种商品价格上涨5%时达到最大总收入789.7795万元。 关键字:利润最大、非线性规划、满意度、偏差、LINGO 一、问题重述:任何一个企业都面临着将产品推向市场,销售出去。一般的,企业下设营销部,企业生产的产品要通过营销部进行销售。由于企业生产能力的制约,因此需要在满足已签约的销售 合同 劳动合同范本免费下载装修合同范本免费下载租赁合同免费下载房屋买卖合同下载劳务合同范本下载 量的基础上,对意向签约量有选择的安排生产。一方面,企业会组织安排生产,完成已签约的销售合同;另一方面,企业希望营销部门尽力争取与意向签约的客户签订正式销售合同;除此之外,企业还希望销售部门努力再多销售一些产品(计划外)。 对于所签约的销售合同和意向签约量(计划内),企业根据销售量向营销部发放经费(包括工资以及宣传费用等);对于计划外销售的产品,实行承包制,营销部向企业缴纳利润。产品的生产费用由企业承担,与销售有关的费用(如产品的宣传费用等)由营销部承担。 宏宇电器公司2011年计划生产三类10种小家电,其中包括:热水壶(1.5升,1.8升,2升)、豆浆机(0.9升,1.1升,1.3升)、电饭煲(2升,2.5升,3升,3.5升)。 三类小家电的年最大生产能力分别为: 热水壶:5万个;豆浆机:6.5万个;电饭煲6.2万个 请分别按以下要求为宏宇电器公司制定相应的生产、销售方案: (1)使公司的利润达到最大; (2)使营销部的总收入极大化; (3)兼顾公司和营销部二者的利益; (4)兼顾公司、营销部的利益以及客户的需求,尽量做到均衡销售; (5)公司为了调动营销部的积极性,为公司多创利润,规定对于计划外销售的产品,营销部可以自行定价。统计数据显示,自行定价后每单位产品的销售价格上涨或下降5,,则三类小家电的可能销售量相应的减少或增加10,。试确定使营销部总收入最大的定价、生产及销售方案。 二、问题 分析 定性数据统计分析pdf销售业绩分析模板建筑结构震害分析销售进度分析表京东商城竞争战略分析 : 对(1)个问题,公司收入包括计划内销售额和上缴利润,支出包括经费和成本,要使公司的利润达到最大,通过对已知条件的分析可以得到一定量的产品在计划内销售时带给公司的收益始终要高于将其在计划外销售所带来的收益,因此要使公司的利润达到最大,就要早生产能力范围内尽可能的提高计划内生产量,即在已签约的基础上尽可能多的与意向签约量签订单,同时增大销售部的额外销售量,但总销售量不能超过生产能力。 对(2)个问题,要使营销部的总收入极大化,经过对题目的分析我们知道,营销部的总收入包括计划内由公司发放的经费和计划外生产的部分利润,因此也必须在生产能力范围内,同时增加计划内生产量和计划外生产量。 对(3)个问题,要兼顾公司和营销部的利益,这是一个多目标函数,即就是要注重公司利益和营销部利益在总利润中所占比重,就是要在(1)(2)的基础上重新考虑目标函数。 对(4)个问题,要兼顾公司、营销部的利益以及客户的需求,尽量做到均衡销售,因此也是一个多目标函数,即公司营销部的利益、客户满意度及均衡销售,均衡三部分所占比重。 对(5)个问题,由于自行定价后,价格的波动会影响销售量,并且价格的变化会引起销售量两倍的变化,要求营销部的总收入最大,我们要在(2)的基础上进行有关数据变化即可。 三、模型假设: (1) (2) (3) (4) (5) 在一定时间内,各产品市场的销售价格保持不变。 营销部除宣传费和向企业上缴利润外无其他支出。 公司产品均合格,无退货。 所有拟合出的函数都是连续均匀变化的。 对计划外的订购量,把它当做第六个意向客户。 四、符号说明: i=1,2…8 j=1,2….10 k=1,2…5 xij: 表示第i个订单订购j类家电的量; xkj:表示第k个意向订单订购j类家电的量; xcj:表示计划外的销售量; xj:表示第j种电器的销售量; (j=1,2,3) aj:表示第j种规格的热水壶的最大生产量; (j=4,5,6) bj:表示第j种规格的豆浆机的最大生产量; (j=7,8,9,10) cj:表示第j种规格的电饭煲的最大生产量; 1:每一种规格的电器的意向签约量; dkj 2:每一种规格的电器的生产量; dkj fj(x):表示销售金额关于销售量的函数; gj(x):表示销售成本关于销售量的函数; hj(x):表示销售经费关于销售量的函数; mj(x):表示计划外销售部向公司上缴利润关于销售量的函数; nj(x):表示宣传费关于销售销售量的函数; Ekj:第k个意向订单订购第j种电器的期望; Qj:第j种电器的最大生产能力(j=1,2,3) ykj:第k个意向订单订购j种电器的偏差; (所有用户对第j种产品的总订购量与最大生产力的差的平方和) C1:均衡销售率; C2:客户的满意度; W1:公司的最大利润; W2:销售部的最大利润; W3:兼顾公司和销售部的最大利润; W4:兼顾公司和销售部,客户满意度以及商品均衡销售的综合满意评价指数; W5:在销售部将价格自行调节后的最大利润; 五、模型建立与求解: 根据题意,宣传费、销售金额、销售成本、计划内销售经费、计划外销售向公司缴纳利润都随销售量的变化而变化,因此,我们根据给出的数据进行拟合,在MATLAB中先描出各点,在此基础上再画出拟合函数图像,发现二次拟合接近程度最好,所以就对宣传费、销售金额、销售成本、计划内销售经费、计划外销售向公司缴纳利润进行二次拟合得出关于销售量的函数。图像如下: 第一幅图为销售成本与销售量进行拟合的函数图像,其中蓝虚线为一次拟合,红线为二次拟合,黑线为三次拟合,蓝实线为四次拟合。红线和黑线基本重合, 拟合小姑都很好,所以二次函数拟合最适合。 拟合数据如下表: 表二:各个家电成产量(x/千件)与生产成本(y/万元)拟合函数的系数 2例:g1 ,0.06x,7.5807x,2.4845 表三:每种小家电的销售量(x/千件)与宣传费用(y/万元)拟合函数的系数 例:n1 ,0.005x2,0.6278,0.4687 表四: 每种小家电的订购量(x/千件)与销售额(y/万元)拟合函数的系数 例:f1 ,0.267x2,11.418x,1.3873 例:h1 ,0.006x2,0.7178x,2.2137 表 14:计划外销售量(x/千件)与缴纳利润(y/万元)拟合函数的系数例:m1 ,0.076x2,1.6933x,0.7554 I:使公司利润最大: 公司的利润=计划 (计划 (1) g( x, xjij j 1i 1 8k 1510 jij85kj) (计划 (2) (计划 (3) h( x, x)kj j 1 10i 1k 1 m(xj j 1cj) (计划外上缴利润) (4) 目标函数如下: max: W1 fj(xij), fj(xkj), mj(xcj), gj( xij, xkj), hj( xij, xkj) j 1i 1j 1k 1j 1j 1i 1k 1j 1i 1k 11081051010851085 st: ( x, xij j 1 6i 18k 15 ij385kj,xcj) aj (热水壶的销售量不大于生产量) (1) j 13 ( x, x j 4 10i 18k 15kj,xcj) bj (豆浆机的销售量不大于生产量) (2) j 46 ( x, xij j 7i 1k 1kj,xcj) cj (豆浆机的销售量不大于生产量) (3) j 710 xkj d1 k j (每一种规格的电器的意向销售量不大于意向签约量) (4) xij d2 k j (每一种规格的电器的已签量不大于生产量) 对以上非线性规划问题应用LINGO求解得公司最大利润为:1434.425万元。具体生产、 销售方案见模型解释,程序见附件模型I LINGO程序。 II:使销售部利润最大: 销售部利润=计划 (计划 (1) [f(x j 1 10),gj(xcj)] (计划外利润) (2) m(xj j 1cj) (计划外上缴利润) (3) n(xj j 110cj) (计划外宣传费) (4) 目标函数: max: 10W2 h( x, xjijj 1i 1k 11085kj)+ [f(xjj 110cj),gj(xcj)]- m(xjj 110cj)- n(xj j 1cj) st: ( x, xij j 1i 1k 1385kj,xcj) aj (热水壶的销售量不大于生产量) (1) j 13 ( x, xij j 4 10i 18k 15685kj,xcj) bj (豆浆机的销售量不大于生产量) (2) j 46 ( x, xij j 7i 1k 1kj,xcj) cj (豆浆机的销售量不大于生产量) (3) j 710 xkj d1 k j (每一种规格的电器的意向销售量不大于意向签约量) (4) xij d2 k j (每一种规格的电器的已签量不大于生产量) (5) 对上述非线性规划问题运用LINGO求解得销售部的最大利润为:668.4935万元具体销售方案见模型解释,程序见附件模型II LINGO程序。 III:兼顾公司和销售部的最大利润: 目标函数: max:W3 1W1, 2W2 W3 f(x), f(xjijj j 1i 1 10j 1k 15108105kj), mj(xcj), gj( xij, xkj), hj( xij, xkj)j 1j 1i 1k 1j 1i 1k 11010851085 + h( x, xjij j 1i 1k 18kj)+ [f(xjj 110cj),gj(xcj)]- mj(xcj)- nj(xcj) j 1j 11010 st: ( x, xij j 1 6i 18k 15 ij385kj,xcj) aj (热水壶的销售量不大于生产量) (1) j 13 ( x, x j 4 10i 18k 15kj,xcj) bj (豆浆机的销售量不大于生产量) (2) j 46 ( x, xij j 7i 1k 1kj,xcj) cj (豆浆机的销售量不大于生产量) (3) j 710 xkj dk j (每一种规格的电器的意向销售量不大于意向签约量) (4) xij dk j (每一种规格的电器的已签量不大于生产量) (5) 对上述多目标非线性规划问题运用LINGO求解得销售部的最大利润为:1009.2114万元。体生产、销售方案见模型解释,程序见附件模型III LINGO程序。 IV:要兼顾公司、销售部的利益以及客户的需求尽量做到均衡销售 21 C1 Qj (均衡销售度) j 1 Qj (xj,10Qj)2(j 1,2,3)Qj)2(j 7,8,9, 1 0 ) 610Qj (xj,Qj)2(j 4,5, 6 ) Qj (xj, C2 k 1j 1ykj (客 户满意度) ykj (xkj,Ekj)2 (1.1) 目标函数: max :W4 st: 1W3, 2C1, 3C2 ( x, xij j 1 6i 18k 15 ij385kj,xcj) aj (热水壶的销售量不大于生产量) (1) j 13 ( x, x j 4 10i 18k 15kj,xcj) bj (豆浆机的销售量不大于生产量) (2) j 46 ( x, xij 3) j 710 j 7i 1k 1kj,xcj) cj (豆浆机的销售量不大于生产量) ( xkj dk j (每一种规格的电器的意向销售量不大于意向签约量) (4) xij dk j (每一种规格的电器的已签量不大于生产量) (5) 对上述多目标非线性规划问题 1= 2= 3=1/3,运用LINGO求解得综合满意指标为:2179.3582。体生产、销售方案见模型解释,程序见附件模型IV LINGO程序。 V在销售部将价格调节后要使销售部利润达到最大 销售部利润=计划 h( x, xjij j 1i 1k 1 10 jcj1085kj) (计划 (1) [f(x (2) j 1(1,2k)(1,k)),gj(xcj)] (计划外利润) m(x j j 1 10 cj ) (计划外上缴利润) (3) n(x jj 1 10 cj ) (计划外宣传费) (4) 目标函数: max: W2 10 h( x, x j ij j 1 i 1 k 1 cj 1085 kj )+ [f(x j j 1 10 cj (1,2k)(1,k)),gj(xcj)]- m(x j j 1 10 cj )- n(x jj 1 ) st: ( x, x ij j 16 i 18 k 15 ij 385 kj ,xcj) aj (热水壶的销售量不大于生产量) (1) j 1 3 ( x, x j 410 i 18 k 1 5 kj ,xcj) bj (豆浆机的销售量不大于生产量) (2) j 4 6 ( x, x ij j 7 i 1 k 1 kj ,xcj) cj (豆浆机的销售量不大于生产量) (3) j 7 10 xkj dk j (每一种规格的电器的意向销售量不大于意向签约量) (4) xij dk j (每一种规格的电器的已签量不大于生产量) (5) 2 1 k 0. 0 5 ,0.05 (6) 模型解释: 对以上模型通过应用LINGO编程得出结果如下: 模型一: 每种家电的年生产量数量(千件):(表1.1) 此表说明: 例:热水壶:1.5升规格的生产量为1.2万件;1.8升规格的为2.5万件;2升规 格的生产量为1.3万件 此表说明: 例:第一个意向单位意向签约:热水壶:1.5升规格的生产量为0.15万件;1.8升规格的为0.1万件;2升规格的生产量为0.1万件 此表说明: 例:计划外每种家电向签约量:热水壶:1.5升规格的生产量为0.1万件;1.8升规格的为0.2万件;2升规格的生产量为0.1万件。 最后解得公司最大利润为1434.425万元。 模型二: 此表说明: 每种家电的年生产量数量(千件):(表2.1) 例:每种家电的年生产量:热水壶:1.5升规格的生产量为1.2万件;1.8升规格的为2.4万件;2升规格的生产量为1.4万件 计划内五家意向签约客户对各类家电的意向签约量(千件):(表2.2) 此表说明: 例:第3家意向客户:豆浆机:1.1升规格的生产量为0.1万件;1.3升规格的为0.1万件。 计划外每种家电的签约数量(千件):(表2.3) 此表说明: 例:计划外每种家电向签约量:热水壶:1.5升规格的生产量为0.4万件;1.8升规格的为0.4万件;2升规格的生产量为0.4万件 解得目标函数营销部的最大总收入为1009.2114万元。 模型三: 此表说明: 例:每种家电的年生产量:热水壶:1.5升规格的生产量为1.2万件;1.8升规格的为2.5万件;2升规格的生产量为1.3万件 例:第3家意向客户:豆浆机:1.1升规格的生产量为0.15万件;1.3升规格的为0.1万件。 此表说明: 例:计划外每种家电向签约量:热水壶:1.5升规格的生产量为0.1万件;1.8升规格的为0.2万件;2升规格的生产量为0.1万件。 解得兼顾公司利益和营销部利益时的最大总收益为668.4935万元。 模型四: 此表说明: 例:每种家电的年生产量:热水壶:1.5升规格的生产量为0.8万件;1.8升规格的产量为3.2万件;2升规格的生产量为1万件。 计划内五家意向签约客户对各类家电的意向签约量(千件):(表4.2) 此表说明: 例:第3家意向客户:豆浆机:1.1升规格的生产量为0.15万件;1.3升规格的 为0万件。 计划外的销售量(千件)。(表4.3) 此表说明: 例:计划外每种家电向签约量:热水壶:1.5升规格的生产量为0万件;1.8升 规格的为0.9万件;2升规格的生产量为0万件。 得到此种方案下综合评价指数为79.3582。 模型五: 例:每种家电的年生产量:热水壶:1.5升规格的生产量为1.2万件;1.8升规 格的为2.4万件;2升规格的生产量为1.4万件。 计划罗建军、杨琦 MATLAB教程 电子工业出版社 2005年7月第一版 [2] 阮晓青、周义仓 数学建模引论 高等教育出版社 2007年7月第一版 [3] 王兵团 数学建模基础 清华大学出版社 2004年5月第一版 概率论 高等教育出版社 2005年3月第一版 [4] 刘来福 附件1: 模型一的求解LinGo程序) MODEL: SETS: unorders/1..5/; orders/1..8/; kinds/1..10/:XJ,GXJA,NXJA,FXJA,HXJA,MXJA,GXJB,NXJB,FXJB,HXJB,MXJB,GXJC,NXJC,FXJC,HXJC,MXJC; links1(orders,kinds):XIJ; links2(unorders,kinds):XKJ,DKJ; endsets max=@sum(links1(i,j):@sum(kinds(j):(FXJA(j)-HXJA(j))*XIJ(i,j) +(FXJB(j)-HXJB(j))*XIJ(i,j)+FXJC(j)-HXJC(j)))+@sum(links2(k,j):@sum(kinds(j):(FXJA(j)-HXJA(j))*XKJ(k,j) +(FXJB(j)-HXJB(j))*XKJ(k,j)+FXJC(j)-HXJC(j)))+@sum(kinds(j):MXJA(j)*XJ(j) +MXJB(j)*XJ(j)+MXJC(j))-@sum(kinds(j):GXJA(j)*(@sum(orders(i):XIJ(i,j))+@sum(unorders(k):XKJ(k,j))) +GXJB(j)*(@sum(orders(i):XIJ(i,j))+@sum(unorders(k):XKJ(k,j)))+GXJC(j)); @sum(kinds(j) | j#le#3:(@sum(orders(i):XIJ(i,j))+@sum(unorders(k):XKJ(k,j))+XJ(j)))<=50.000; @sum(kinds(j) | 4#le#j#and#j#le#6:(@sum(orders(i):XIJ(i,j))+@sum(unorders(k):XKJ(k,j))+XJ(j)))<=65.000; @sum(kinds(j) | 7#le#j:(@sum(orders(i):XIJ(i,j))+@sum(unorders(k):XKJ(k,j))+XJ(j)))<=62.000; @for(links2(k,j):XKJ(k,j)<=DKJ(k,j)); @gin(XJ(1)); @gin(XJ(2)); @gin(XJ(3)); @gin(XJ(4)); @gin(XJ(5)); @gin(XJ(6)); @gin(XJ(7)); @gin(XJ(8)); @gin(XJ(9)); @gin(XJ(10)); data: -0.2038,-0.2157,-0.2396,-0.2567,-0.2713,-0. 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1) XKJ( 3, 2) XKJ( 3, 3) XKJ( 3, 4) XKJ( 3, 5) 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 9.500000 5.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 1.500000 1.000000 1.000000 0.000000 0.000000 0.000000 1.000000 2.500000 2.000000 0.000000 1.500000 2.000000 1.000000 0.000000 0.000000 0.000000 1.000000 4.000000 1.000000 1.000000 0.000000 0.000000 0.000000 3.000000 1.500000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 XKJ( 3, 6) 1.000000 0.000000 XKJ( 3, 7) 0.000000 0.000000 XKJ( 3, 8) 0.000000 0.000000 XKJ( 3, 9) 0.000000 0.000000 XKJ( 3, 10) 0.000000 0.000000 XKJ( 4, 1) 0.000000 0.000000 XKJ( 4, 2) 0.000000 0.000000 XKJ( 4, 3) 0.000000 0.000000 XKJ( 4, 4) 2.000000 0.000000 XKJ( 4, 5) XKJ( 4, 6) XKJ( 4, 7) XKJ( 4, 8) XKJ( 4, 9) XKJ( 4, 10) XKJ( 5, 1) XKJ( 5, 2) XKJ( 5, 3) XKJ( 5, 4) XKJ( 5, 5) XKJ( 5, 6) XKJ( 5, 7) XKJ( 5, 8) XKJ( 5, 9) XKJ( 5, 10) DKJ( 1, 1) DKJ( 1, 2) DKJ( 1, 3) DKJ( 1, 4) DKJ( 1, 5) DKJ( 1, 6) DKJ( 1, 7) DKJ( 1, 8) DKJ( 1, 9) DKJ( 1, 10) DKJ( 2, 1) DKJ( 2, 2) DKJ( 2, 3) DKJ( 2, 4) DKJ( 2, 5) DKJ( 2, 6) DKJ( 2, 7) DKJ( 2, 8) DKJ( 2, 9) 3.500000 1.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 2.000000 3.500000 0.000000 1.000000 1.500000 1.000000 1.000000 0.000000 0.000000 0.000000 1.000000 2.500000 2.000000 0.000000 1.500000 2.000000 1.000000 0.000000 0.000000 0.000000 1.000000 4.000000 1.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 DKJ( 2, 10) 2.000000 0.000000 DKJ( 3, 1) 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0.1280000E-01 4.649200 3.637400 0.000000 (模型二的求解LinGo程序) MODEL: SETS: unorders/1..5/; orders/1..8/; kinds/1..10/:XJ,GXJA,NXJA,FXJA,HXJA,MXJA,GXJB,NXJB,FXJB,HXJB,MXJB,GXJC,NXJC,FXJC,HXJC,MXJC; links1(orders,kinds):XIJ; links2(unorders,kinds):XKJ,DKJ; endsets max=@sum(links1(i,j):@sum(kinds(j):(HXJA(j)-NXJA(j))*XIJ(i,j) +(HXJB(j)-NXJB(j))*XIJ(i,j)+HXJC(j)-NXJC(j)))+@sum(links2(k,j):@sum(kinds(j):(HXJA(j)-NXJA(j))*XKJ(k,j) +(HXJB(j)-NXJB(j))*XKJ(k,j)+HXJC(j)-NXJC(j)))+@sum(kinds(j):(FXJA(j)-NXJA(j)-MXJA(j))*XJ(j) +(FXJB(j)-NXJB(j)-MXJB(j))*XJ(j)+FXJC(j)-NXJC(j)-MXJC(j))-@sum(kinds(j):GXJA(j)*XJ(j) +GXJB(j)*XJ(j)+GXJC(j)); @sum(kinds(j) | j#le#3:(@sum(orders(i):XIJ(i,j))+@sum(unorders(k):XKJ(k,j))+XJ(j)))<=50.000; @sum(kinds(j) | 4#le#j#and#j#le#6:(@sum(orders(i):XIJ(i,j))+@sum(unorders(k):XKJ(k,j))+XJ(j)))<=65.000; @sum(kinds(j) | 7#le#j:(@sum(orders(i):XIJ(i,j))+@sum(unorders(k):XKJ(k,j))+XJ(j)))<=62.000; @for(links2(k,j):XKJ(k,j)<=DKJ(k,j)); @gin(XJ(1)); @gin(XJ(2)); @gin(XJ(3)); @gin(XJ(4)); @gin(XJ(5)); @gin(XJ(6)); @gin(XJ(7)); @gin(XJ(8)); @gin(XJ(9)); @gin(XJ(10)); data: -0.2038,-0.2157,-0.2396,-0.2567,-0.2713,-0. 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Objective value: 668.4935 Extended solver steps: 48 Total solver iterations: 957 Variable Value Reduced Cost XJ( 1) 4.000000 -0.4007997 XJ( 2) 4.000000 -0.3761997 XJ( 3) 4.000000 -0.4377997 XJ( 4) 5.000000 -0.1615993 XJ( 5) 6.000000 0.3277992 XJ( 6) 5.000000 -0.2365993 XJ( 7) 5.000000 0.2323001 XJ( 8) 5.000000 0.000000 XJ( 9) 4.000000 -0.2229985 XJ( 10) 5.000000 -0.2009983 GXJA( 1) -0.6030000E-01 0.000000 GXJA( 2) -0.6700000E-01 0.000000 GXJA( 3) -0.6840000E-01 0.000000 GXJA( 4) -0.1819000 0.000000 GXJA( 5) -0.2038000 0.000000 GXJA( 6) -0.2157000 0.000000 GXJA( 7) -0.2396000 0.000000 GXJA( 8) -0.2567000 0.000000 GXJA( 9) -0.2713000 0.000000 GXJA( 10) -0.2784000 0.000000 NXJA( 1) -0.5000000E-02 0.000000 NXJA( 2) -0.5600000E-02 0.000000 NXJA( 3) -0.5700000E-02 0.000000 NXJA( 4) -0.1510000E-01 0.000000 NXJA( 5) -0.1690000E-01 0.000000 NXJA( 6) -0.1790000E-01 0.000000 NXJA( 7) -0.1990000E-01 0.000000 NXJA( 8) -0.2130000E-01 0.000000 NXJA( 9) -0.2250000E-01 0.000000 NXJA( 10) -0.2310000E-01 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XKJ( 1, 1) 0.000000 0.1610000E-01 XKJ( 1, 2) 0.000000 0.4500000E-02 XKJ( 1, 3) 0.000000 0.000000 XKJ( 1, 4) 0.000000 0.2660001E-01 XKJ( 1, 5) 0.000000 0.000000 XKJ( 1, 6) 0.000000 0.000000 XKJ( 1, 7) 0.000000 1.748901 XKJ( 1, 8) 0.000000 1.729501 XKJ( 1, 9) 0.000000 1.714701 XKJ( 1, 10) 0.000000 1.705901 XKJ( 2, 1) 0.000000 0.1610000E-01 XKJ( 2, 2) 0.000000 0.4500000E-02 XKJ( 2, 3) 0.000000 0.000000 XKJ( 2, 4) 0.000000 0.2660001E-01 XKJ( 2, 5) 0.000000 0.000000 XKJ( 2, 6) 0.000000 0.000000 XKJ( 2, 7) 0.000000 1.748901 XKJ( 2, 8) 0.000000 1.729501 XKJ( 2, 9) 0.000000 1.714701 XKJ( 2, 10) 0.000000 1.705901 XKJ( 3, 1) 0.000000 0.1610000E-01 XKJ( 3, 2) 0.000000 0.4500000E-02 XKJ( 3, 3) 0.000000 0.000000 XKJ( 3, 4) 0.000000 0.2660001E-01 XKJ( 3, 5) 1.000000 0.5086119E-08 XKJ( 3, 6) 1.000000 0.000000 XKJ( 3, 7) 0.000000 1.748901 XKJ( 3, 8) 0.000000 1.729501 XKJ( 3, 9) 0.000000 1.714701 XKJ( 3, 10) 0.000000 1.705901 XKJ( 4, 1) 0.000000 0.1610000E-01 XKJ( 4, 2) 0.000000 0.4500000E-02 XKJ( 4, 3) 0.000000 0.000000 XKJ( 4, 4) 0.000000 0.2660001E-01 XKJ( 4, 5) 1.000000 0.000000 XKJ( 4, 6) 1.000000 0.000000 XKJ( 4, 7) 0.000000 1.748901 XKJ( 4, 8) 0.000000 1.729501 XKJ( 4, 9) 0.000000 1.714701 XKJ( 4, 10) 0.000000 1.705901 XKJ( 5, 1) 0.000000 0.1610000E-01 XKJ( 5, 2) 0.000000 0.4500000E-02 XKJ( 5, 3) 0.000000 0.000000 XKJ( 5, 4) 0.000000 0.2660001E-01 XKJ( 5, 5) 0.000000 0.000000 XKJ( 5, 6) 0.000000 0.000000 XKJ( 5, 7) 0.000000 1.748901 XKJ( 5, 8) 0.000000 1.729501 XKJ( 5, 9) 0.000000 1.714701 XKJ( 5, 10) 0.000000 1.705901 DKJ( 1, 1) 1.500000 0.000000 DKJ( 1, 2) 1.000000 0.000000 DKJ( 1, 3) 1.000000 0.000000 DKJ( 1, 4) 0.000000 0.000000 DKJ( 1, 5) 0.000000 0.000000 DKJ( 1, 6) 0.000000 0.000000 DKJ( 1, 7) 1.000000 0.000000 DKJ( 1, 8) 2.500000 0.000000 DKJ( 1, 9) 2.000000 0.000000 DKJ( 1, 10) 0.000000 0.000000 DKJ( 2, 1) 1.500000 0.000000 DKJ( 2, 2) 2.000000 0.000000 DKJ( 2, 3) 1.000000 0.000000 DKJ( 2, 4) 0.000000 0.000000 DKJ( 2, 5) 0.000000 0.000000 DKJ( 2, 6) 0.000000 0.000000 DKJ( 2, 7) 1.000000 0.000000 DKJ( 2, 8) 4.000000 0.000000 DKJ( 2, 9) 1.000000 0.000000 DKJ( 2, 10) 2.000000 0.000000 DKJ( 3, 1) 0.000000 0.000000 DKJ( 3, 2) 0.000000 0.000000 DKJ( 3, 3) 0.000000 0.000000 DKJ( 3, 4) 3.000000 0.000000 DKJ( 3, 5) 1.500000 0.000000 DKJ( 3, 6) 1.000000 0.000000 DKJ( 3, 7) 0.000000 0.000000 DKJ( 3, 8) 0.000000 0.000000 DKJ( 3, 9) 0.000000 0.000000 DKJ( 3, 10) 0.000000 0.000000 DKJ( 4, 1) 0.000000 0.000000 DKJ( 4, 2) 0.000000 0.000000 DKJ( 4, 3) 0.000000 0.000000 DKJ( 4, 4) 2.000000 0.000000 DKJ( 4, 5) 3.500000 0.000000 DKJ( 4, 6) 1.000000 0.000000 DKJ( 4, 7) 0.000000 0.000000 DKJ( 4, 8) 0.000000 0.000000 DKJ( 4, 9) 0.000000 0.000000 DKJ( 4, 10) 0.000000 0.000000 DKJ( 5, 1) 0.000000 0.000000 DKJ( 5, 2) 0.000000 0.000000 DKJ( 5, 3) 0.000000 0.000000 DKJ( 5, 4) 0.000000 0.000000 DKJ( 5, 5) 0.000000 0.000000 DKJ( 5, 6) 0.000000 0.000000 DKJ( 5, 7) 2.000000 0.000000 DKJ( 5, 8) 3.500000 0.000000 DKJ( 5, 9) 0.000000 0.000000 DKJ( 5, 10) 2.000000 0.000000 Row Slack or Surplus Dual Price 1 668.4935 1.000000 2 0.000000 0.1061000 3 0.000000 0.2657000 4 0.000000 1.997101 5 1.500000 0.000000 6 1.000000 0.000000 7 1.000000 0.000000 8 0.000000 0.000000 9 0.000000 0.5799995E-02 10 0.000000 0.2169999E-01 11 1.000000 0.000000 12 2.500000 0.000000 13 2.000000 0.000000 14 0.000000 0.000000 15 1.500000 0.000000 16 2.000000 0.000000 17 1.000000 0.000000 18 0.000000 0.000000 19 0.000000 0.5799995E-02 20 0.000000 0.2169999E-01 21 1.000000 0.000000 22 4.000000 0.000000 23 1.000000 0.000000 24 2.000000 0.000000 25 0.000000 0.000000 26 0.000000 0.000000 27 0.000000 0.000000 28 3.000000 0.000000 29 0.5000000 0.000000 30 0.000000 0.1529999E-01 31 0.000000 0.000000 32 0.000000 0.000000 33 0.000000 0.000000 34 0.000000 0.000000 35 0.000000 0.000000 36 0.000000 0.000000 37 0.000000 0.000000 38 2.000000 0.000000 39 2.500000 0.000000 40 0.000000 0.1529999E-01 41 0.000000 0.000000 42 0.000000 0.000000 43 0.000000 0.000000 44 0.000000 0.000000 45 0.000000 0.000000 46 0.000000 0.000000 47 0.000000 0.000000 48 0.000000 0.000000 49 0.000000 0.5799995E-02 50 0.000000 0.2169999E-01 51 2.000000 0.000000 52 3.500000 0.000000 53 0.000000 0.000000 54 2.000000 0.000000 模型三的求解LinGo程序) MODEL: SETS: unorders/1..5/; orders/1..8/; kinds/1..10/:XJ,GXJA,NXJA,FXJA,HXJA,MXJA,GXJB,NXJB,FXJB,HXJB,MXJB,GXJC,NXJC,FXJC,HXJC,MXJC; links1(orders,kinds):XIJ; links2(unorders,kinds):XKJ,DKJ; endsets max=((@sum(links1(i,j):@sum(kinds(j):(FXJA(j)-HXJA(j))*XIJ(i,j) +(FXJB(j)-HXJB(j))*XIJ(i,j)+FXJC(j)-HXJC(j)))+@sum(links2(k,j):@sum(kinds(j):(FXJA(j)-HXJA(j))*XKJ(k,j) +(FXJB(j)-HXJB(j))*XKJ(k,j)+FXJC(j)-HXJC(j)))+@sum(kinds(j):MXJA(j)*XJ(j) +MXJB(j)*XJ(j)+MXJC(j))-@sum(kinds(j):GXJA(j)*(@sum(orders(i):XIJ(i,j))+@sum(unorders(k):XKJ(k,j))) +GXJB(j)*(@sum(orders(i):XIJ(i,j))+@sum(unorders(k):XKJ(k,j)))+GXJC(j)))+(@sum(links1(i,j):@sum(kinds(j):(HXJA(j)-NXJA(j))*XIJ(i,j) +(HXJB(j)-NXJB(j))*XIJ(i,j)+HXJC(j)-NXJC(j)))+@sum(links2(k,j):@sum(kinds(j):(HXJA(j)-NXJA(j))*XKJ(k,j) +(HXJB(j)-NXJB(j))*XKJ(k,j)+HXJC(j)-NXJC(j)))+@sum(kinds(j):(FXJA(j)-NXJA(j)-MXJA(j))*XJ(j) +(FXJB(j)-NXJB(j)-MXJB(j))*XJ(j)+FXJC(j)-NXJC(j)-MXJC(j))-@sum(kinds(j):GXJA(j)*XJ(j) +GXJB(j)*XJ(j)+GXJC(j))))/2; @sum(kinds(j) | j#le#3:(@sum(orders(i):XIJ(i,j))+@sum(unorders(k):XKJ(k,j))+XJ(j)))<=50.000; @sum(kinds(j) | 4#le#j#and#j#le#6:(@sum(orders(i):XIJ(i,j))+@sum(unorders(k):XKJ(k,j))+XJ(j)))<=65.000; @sum(kinds(j) | 7#le#j:(@sum(orders(i):XIJ(i,j))+@sum(unorders(k):XKJ(k,j))+XJ(j)))<=62.000; @for(links2(k,j):XKJ(k,j)<=DKJ(k,j)); @gin(XJ(1)); @gin(XJ(2)); @gin(XJ(3)); @gin(XJ(4)); @gin(XJ(5)); @gin(XJ(6)); @gin(XJ(7)); @gin(XJ(8)); @gin(XJ(9)); @gin(XJ(10)); data: GXJA=-0.0603,-0.067,-0.0684,-0.1819,-0.2038,-0.2157,-0.2396,-0.2567,-0.2713,-0.2784; GXJB=7.5807,8.2675,8.5944,20.0337,22.8783,23.7317,22.7827,24.41,25.7934,26.4602; GXJC=2.4845,2.7346,2.8063,6.943,7.8851,7.5642,15.4914,16.598,17.5138,17.7686; FXJA=-0.2671,-0.2744,-0.2631,-0.7378,-0.8512,-0.8301,-0.8611,-0.9499,-0.9355,-1.0184; FXJB=11.4183,12.1778,12.4521,29.8586,34.4913,34.9027,35.2201,38.0877,38.9202,41.1537; FXJC=1.3873,2.0648,2.5588,5.3673,5.7788,6.9564,8.2703,8.0776,11.3939, 8.7158; HXJA=-0.0058,-0.0066,-0.0067,-0.0177,-0.0198,-0.0211,-0.0231,-0.0248,-0.0262,-0.0269; HXJB=0.7178,0.7858,0.8178,1.8979,2.1646,2.251,2.1299,2.2839,2.4125,2.4774; HXJC=2.2137,2.4092,2.4855,5.8632,6.7475,6.8553,7.8747,8.4219,8.9007,9.0828; MXJA=-0.0756,-0.0763,-0.0591,-0.2061,-0.223,-0.2263,-0.2302,-0.2549,-0.2878,-0.2806; MXJB=1.6933,1.7398,1.5629,4.3918,4.892,5.0031,5.0769,5.4943,5.9454,5.9462; MXJC=0.7554,1.0628,1.5684,2.3385,3.1453,3.3284,3.3259,3.4316,3.4438,3.7885; NXJA=-0.005,-0.0056,-0.0057,-0.0151,-0.0169,-0.0179,-0.0199,-0.0213,-0.0225,-0.0231; NXJB=0.6278,0.6842,0.7117,1.6588,1.8931,1.9636,1.8817,2.0163,2.1301,2.1862; NXJC=0.4687,0.5176,0.5308,1.2577,1.4585,1.4544,2.1416,2.2941,2.4257,2.4633; XIJ=4.5,8,1,0,0,0,3.5,5,2.5,0.8, 0,5,3.5,0,0,0,0,0,0,0, 3.5,4.5,2,0,0,0,4.5,4.5,3.5,0.7, 0,2.5,3.5,2,0,0,0,0,0,0, 0,0,0,3.5,0,4,3,3.5,1,1.5, 0,0,0,4.5,4,2.5,0,4,3,2, 0,0,0,0,6.5,3.5,0,0,0,0, 0,0,0,0,9.5,5,0,0,0,0; DKJ=1.5,1,1,0,0,0,1,2.5,2,0, 1.5,2,1,0,0,0,1,4,1,2, 0,0,0,3,1.5,1,0,0,0,0, 0,0,0,2,3.5,1,0,0,0,0, 0,0,0,0,0,0,2,3.5,0,2; enddata end Feasible solution found. Objective value: 1009.211 Extended solver steps: 7 Total solver iterations: 240 Variable Value Reduced Cost XJ( 1) 1.000000 -0.1909980E-01 XJ( 2) 2.000000 0.1745498 XJ( 3) 1.000000 0.000000 XJ( 4) 2.000000 -3.001449 XJ( 5) 3.000000 -2.968449 XJ( 6) 3.000000 -2.814199 XJ( 7) 0.000000 1.923937 XJ( 8) 0.000000 1.371087 XJ( 9) 0.000000 1.703437 XJ( 10) 0.000000 0.9481370 GXJA( 1) -0.6030000E-01 0.000000 GXJA( 2) -0.6700000E-01 0.000000 GXJA( 3) -0.6840000E-01 0.000000 GXJA( 4) -0.1819000 0.000000 GXJA( 5) -0.2038000 0.000000 GXJA( 6) -0.2157000 0.000000 GXJA( 7) -0.2396000 0.000000 GXJA( 8) -0.2567000 0.000000 GXJA( 9) -0.2713000 0.000000 GXJA( 10) -0.2784000 0.000000 NXJA( 1) -0.5000000E-02 0.000000 NXJA( 2) -0.5600000E-02 0.000000 NXJA( 3) -0.5700000E-02 0.000000 NXJA( 4) -0.1510000E-01 0.000000 NXJA( 5) -0.1690000E-01 0.000000 NXJA( 6) -0.1790000E-01 0.000000 NXJA( 7) -0.1990000E-01 0.000000 NXJA( 8) -0.2130000E-01 0.000000 NXJA( 9) -0.2250000E-01 0.000000 NXJA( 10) -0.2310000E-01 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HXJB( 10) 2.477400 0.000000 MXJB( 1) 1.693300 0.000000 MXJB( 2) 1.739800 0.000000 MXJB( 3) 1.562900 0.000000 MXJB( 4) 4.391800 0.000000 MXJB( 5) 4.892000 0.000000 MXJB( 6) 5.003100 0.000000 MXJB( 7) 5.076900 0.000000 MXJB( 8) 5.494300 0.000000 MXJB( 9) 5.945400 0.000000 MXJB( 10) 5.946200 0.000000 GXJC( 1) 2.484500 0.000000 GXJC( 2) 2.734600 0.000000 GXJC( 3) 2.806300 0.000000 GXJC( 4) 6.943000 0.000000 GXJC( 5) 7.885100 0.000000 GXJC( 6) 7.564200 0.000000 GXJC( 7) 15.49140 0.000000 GXJC( 8) 16.59800 0.000000 GXJC( 9) 17.51380 0.000000 GXJC( 10) 17.76860 0.000000 NXJC( 1) 0.4687000 0.000000 NXJC( 2) 0.5176000 0.000000 NXJC( 3) 0.5308000 0.000000 NXJC( 4) 1.257700 0.000000 NXJC( 5) 1.458500 0.000000 NXJC( 6) 1.454400 0.000000 NXJC( 7) 2.141600 0.000000 NXJC( 8) 2.294100 0.000000 NXJC( 9) 2.425700 0.000000 NXJC( 10) 2.463300 0.000000 FXJC( 1) 1.387300 0.000000 FXJC( 2) 2.064800 0.000000 FXJC( 3) 2.558800 0.000000 FXJC( 4) 5.367300 0.000000 FXJC( 5) 5.778800 0.000000 FXJC( 6) 6.956400 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@gin(XJ(6)); @gin(XJ(7)); @gin(XJ(8)); @gin(XJ(9)); @gin(XJ(10)); data: GXJA=-0.0603,-0.067,-0.0684,-0.1819,-0.2038,-0.2157,-0.2396,-0.2567,-0.2713,-0.2784; GXJB=7.5807,8.2675,8.5944,20.0337,22.8783,23.7317,22.7827,24.41,25.7934,26.4602; GXJC=2.4845,2.7346,2.8063,6.943,7.8851,7.5642,15.4914,16.598,17.5138,17.7686; FXJA=-0.2671,-0.2744,-0.2631,-0.7378,-0.8512,-0.8301,-0.8611,-0.9499,-0.9355,-1.0184; FXJB=11.4183,12.1778,12.4521,29.8586,34.4913,34.9027,35.2201,38.0877,38.9202,41.1537; FXJC=1.3873,2.0648,2.5588,5.3673,5.7788,6.9564,8.2703,8.0776,11.3939, 8.7158; HXJA=-0.0058,-0.0066,-0.0067,-0.0177,-0.0198,-0.0211,-0.0231,-0.0248,-0.0262,-0.0269; HXJB=0.7178,0.7858,0.8178,1.8979,2.1646,2.251,2.1299,2.2839,2.4125,2.4774; HXJC=2.2137,2.4092,2.4855,5.8632,6.7475,6.8553,7.8747,8.4219,8.9007,9.0828; MXJA=-0.0756,-0.0763,-0.0591,-0.2061,-0.223,-0.2263,-0.2302,-0.2549,-0.2878,-0 .2806; MXJB=1.6933,1.7398,1.5629,4.3918,4.892,5.0031,5.0769,5.4943,5.9454,5.9462; 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Objective value: 0.7935820 Extended solver steps: 0 Total solver iterations: 7 Variable Value Reduced Cost XJ( 1) 0.000000 0.5447694E-02 XJ( 2) 9.000000 -0.1095512E-01 XJ( 3) 0.000000 0.4158230E-02 XJ( 4) 0.000000 0.6640294E-02 XJ( 5) 15.00000 -0.1217036E-01 XJ( 6) 0.000000 0.3034995E-02 XJ( 7) 0.000000 0.1512329E-02 XJ( 8) 9.000000 -0.1428408E-01 XJ( 9) 0.000000 0.1983944E-02 XJ( 10) 0.000000 0.5101142E-02 GXJA( 1) -0.6030000E-01 0.000000 GXJA( 2) -0.6700000E-01 0.000000 GXJA( 3) -0.6840000E-01 0.000000 GXJA( 4) -0.1819000 0.000000 GXJA( 5) -0.2038000 0.000000 GXJA( 6) -0.2157000 0.000000 GXJA( 7) -0.2396000 0.000000 GXJA( 8) -0.2567000 0.000000 GXJA( 9) -0.2713000 0.000000 GXJA( 10) -0.2784000 0.000000 NXJA( 1) -0.5000000E-02 0.000000 NXJA( 2) -0.5600000E-02 0.000000 NXJA( 3) -0.5700000E-02 0.000000 NXJA( 4) -0.1510000E-01 0.000000 NXJA( 5) -0.1690000E-01 0.000000 NXJA( 6) -0.1790000E-01 0.000000 NXJA( 7) -0.1990000E-01 0.000000 NXJA( 8) -0.2130000E-01 0.000000 NXJA( 9) 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7#le#j:(@sum(orders(i):XIJ(i,j))+@sum(unorders(k):XKJ(k,j))+XJ(j)))<=62.000; @for(links2(k,j):XKJ(k,j)<=DKJ(k,j)); @for(kinds(j):@free(K(j))); @gin(XJ(1)); @gin(XJ(2)); @gin(XJ(3)); @gin(XJ(4)); @gin(XJ(5)); @gin(XJ(6)); @gin(XJ(7)); @gin(XJ(8)); @gin(XJ(9)); @gin(XJ(10)); data: GXJA=-0.0603,-0.067,-0.0684,-0.1819,-0.2038,-0.2157,-0.2396,-0.2567,-0.2713,-0.2784; GXJB=7.5807,8.2675,8.5944,20.0337,22.8783,23.7317,22.7827,24.41,25.7934,26.4602; GXJC=2.4845,2.7346,2.8063,6.943,7.8851,7.5642,15.4914,16.598,17.5138,17.7686; FXJA=-0.2671,-0.2744,-0.2631,-0.7378,-0.8512,-0.8301,-0.8611,-0.9499,-0.9355,-1.0184; FXJB=11.4183,12.1778,12.4521,29.8586,34.4913,34.9027,35.2201,38.0877,38.9202,41.1537; FXJC=1.3873,2.0648,2.5588,5.3673,5.7788,6.9564,8.2703,8.0776,11.3939, 8.7158; HXJA=-0.0058,-0.0066,-0.0067,-0.0177,-0.0198,-0.0211,-0.0231,-0.0248,-0.0262,- 0.0269; HXJB=0.7178,0.7858,0.8178,1.8979,2.1646,2.251,2.1299,2.2839,2.4125,2.4774; HXJC=2.2137,2.4092,2.4855,5.8632,6.7475,6.8553,7.8747,8.4219,8.9007,9.0828; MXJA=-0.0756,-0.0763,-0.0591,-0.2061,-0.223,-0.2263,-0.2302,-0.2549,-0.2878,-0.2806; MXJB=1.6933,1.7398,1.5629,4.3918,4.892,5.0031,5.0769,5.4943,5.9454,5.9462; MXJC=0.7554,1.0628,1.5684,2.3385,3.1453,3.3284,3.3259,3.4316,3.4438,3.7885; NXJA=-0.005,-0.0056,-0.0057,-0.0151,-0.0169,-0.0179,-0.0199,-0.0213,-0.0225,-0.0231; NXJB=0.6278,0.6842,0.7117,1.6588,1.8931,1.9636,1.8817,2.0163,2.1301,2.1862; NXJC=0.4687,0.5176,0.5308,1.2577,1.4585,1.4544,2.1416,2.2941,2.4257,2.4633; XIJ=4.5,8,1,0,0,0,3.5,5,2.5,0.8, 0,5,3.5,0,0,0,0,0,0,0, 3.5,4.5,2,0,0,0,4.5,4.5,3.5,0.7, 0,2.5,3.5,2,0,0,0,0,0,0, 0,0,0,3.5,0,4,3,3.5,1,1.5, 0,0,0,4.5,4,2.5,0,4,3,2, 0,0,0,0,6.5,3.5,0,0,0,0, 0,0,0,0,9.5,5,0,0,0,0; DKJ=1.5,1,1,0,0,0,1,2.5,2,0, 1.5,2,1,0,0,0,1,4,1,2, 0,0,0,3,1.5,1,0,0,0,0, 0,0,0,2,3.5,1,0,0,0,0, 0,0,0,0,0,0,2,3.5,0,2; enddata end 运行结果: Local optimal solution found. Objective value: 789.7795 Extended solver steps: 46 634 Total solver iterations: Variable Value Reduced Cost XJ( 1) 4.000000 -0.7586589 XJ( 2) 4.000000 -0.7595132 XJ( 3) 4.000000 -0.8230739 XJ( 4) 6.000000 -0.7405277 XJ( 5) 7.000000 -0.4657615 XJ( 6) 7.000000 -0.3512582 XJ( 7) 4.000000 -0.2387999 XJ( 8) 5.000000 0.000000 XJ( 9) 4.000000 -0.8966282E-01 XJ( 10) 6.000000 0.3753229 GXJA( 1) -0.6030000E-01 0.000000 GXJA( 2) -0.6700000E-01 0.000000 GXJA( 3) -0.6840000E-01 0.000000 GXJA( 4) -0.1819000 0.000000 GXJA( 5) -0.2038000 0.000000 GXJA( 6) -0.2157000 0.000000 GXJA( 7) -0.2396000 0.000000 GXJA( 8) -0.2567000 0.000000 GXJA( 9) -0.2713000 0.000000 GXJA( 10) -0.2784000 0.000000 NXJA( 1) -0.5000000E-02 0.000000 NXJA( 2) -0.5600000E-02 0.000000 NXJA( 3) -0.5700000E-02 0.000000 NXJA( 4) -0.1510000E-01 0.000000 NXJA( 5) -0.1690000E-01 0.000000 NXJA( 6) -0.1790000E-01 0.000000 NXJA( 7) -0.1990000E-01 0.000000 NXJA( 8) -0.2130000E-01 0.000000 NXJA( 9) -0.2250000E-01 0.000000 NXJA( 10) 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0.000000 0.000000 XIJ( 8, 1) 0.000000 0.000000 XIJ( 8, 2) 0.000000 0.000000 XIJ( 8, 3) 0.000000 0.000000 XIJ( 8, 4) 0.000000 0.000000 XIJ( 8, 5) 9.500000 0.000000 XIJ( 8, 6) 5.000000 0.000000 XIJ( 8, 7) 0.000000 0.000000 XIJ( 8, 8) 0.000000 0.000000 XIJ( 8, 9) 0.000000 0.000000 XIJ( 8, 10) 0.000000 0.000000 XKJ( 1, 1) 0.000000 0.1610000E-01 XKJ( 1, 2) 0.000000 0.4500000E-02 XKJ( 1, 3) 0.000000 0.000000 XKJ( 1, 4) 0.000000 0.4830000E-01 XKJ( 1, 5) 0.000000 0.1590000E-01 XKJ( 1, 6) 0.000000 0.000000 XKJ( 1, 7) 0.000000 3.027448 XKJ( 1, 8) 0.000000 3.008048 XKJ( 1, 9) 0.000000 2.993248 XKJ( 1, 10) 0.000000 2.984448 XKJ( 2, 1) 0.000000 0.1610000E-01 XKJ( 2, 2) 0.000000 0.4500000E-02 XKJ( 2, 3) 0.000000 0.000000 XKJ( 2, 4) 0.000000 0.4830000E-01 XKJ( 2, 5) 0.000000 0.1590000E-01 XKJ( 2, 6) 0.000000 0.000000 XKJ( 2, 7) 0.000000 3.027448 XKJ( 2, 8) 0.000000 3.008048 XKJ( 2, 9) 0.000000 2.993248 XKJ( 2, 10) 0.000000 2.984448 XKJ( 3, 1) 0.000000 0.1610000E-01 XKJ( 3, 2) 0.000000 0.4500000E-02 XKJ( 3, 3) 0.000000 0.000000 XKJ( 3, 4) 0.000000 0.4830000E-01 XKJ( 3, 5) 0.000000 0.1590000E-01 XKJ( 3, 6) 0.000000 0.000000 XKJ( 3, 7) 0.000000 3.027448 XKJ( 3, 8) 0.000000 3.008048 XKJ( 3, 9) 0.000000 2.993248 XKJ( 3, 10) 0.000000 2.984448 XKJ( 4, 1) 0.000000 0.1610000E-01 XKJ( 4, 2) 0.000000 0.4500000E-02 XKJ( 4, 3) 0.000000 0.000000 XKJ( 4, 4) 0.000000 0.4830000E-01 XKJ( 4, 5) 0.000000 0.1590000E-01 XKJ( 4, 6) 0.000000 0.000000 XKJ( 4, 7) 0.000000 3.027448 XKJ( 4, 8) 0.000000 3.008048 XKJ( 4, 9) 0.000000 2.993248 XKJ( 4, 10) 0.000000 2.984448 XKJ( 5, 1) 0.000000 0.1610000E-01 XKJ( 5, 2) 0.000000 0.4500000E-02 XKJ( 5, 3) 0.000000 0.000000 XKJ( 5, 4) 0.000000 0.4830000E-01 XKJ( 5, 5) 0.000000 0.1590000E-01 XKJ( 5, 6) 0.000000 0.000000 XKJ( 5, 7) 0.000000 3.027448 XKJ( 5, 8) 0.000000 3.008048 XKJ( 5, 9) 0.000000 2.993248 XKJ( 5, 10) 0.000000 2.984448 DKJ( 1, 1) 1.500000 0.000000 DKJ( 1, 2) 1.000000 0.000000 DKJ( 1, 3) 1.000000 0.000000 DKJ( 1, 4) 0.000000 0.000000 DKJ( 1, 5) 0.000000 0.000000 DKJ( 1, 6) 0.000000 0.000000 DKJ( 1, 7) 1.000000 0.000000 DKJ( 1, 8) 2.500000 0.000000 DKJ( 1, 9) 2.000000 0.000000 DKJ( 1, 10) 0.000000 0.000000 DKJ( 2, 1) 1.500000 0.000000 DKJ( 2, 2) 2.000000 0.000000 DKJ( 2, 3) 1.000000 0.000000 DKJ( 2, 4) 0.000000 0.000000 DKJ( 2, 5) 0.000000 0.000000 DKJ( 2, 6) 0.000000 0.000000 DKJ( 2, 7) 1.000000 0.000000 DKJ( 2, 8) 4.000000 0.000000 DKJ( 2, 9) 1.000000 0.000000 DKJ( 2, 10) 2.000000 0.000000 DKJ( 3, 1) 0.000000 0.000000 DKJ( 3, 2) 0.000000 0.000000 DKJ( 3, 3) 0.000000 0.000000 DKJ( 3, 4) 3.000000 0.000000 DKJ( 3, 5) 1.500000 0.000000 DKJ( 3, 6) 1.000000 0.000000 DKJ( 3, 7) 0.000000 0.000000 DKJ( 3, 8) 0.000000 0.000000 DKJ( 3, 9) 0.000000 0.000000 DKJ( 3, 10) 0.000000 0.000000 DKJ( 4, 1) 0.000000 0.000000 DKJ( 4, 2) 0.000000 0.000000 DKJ( 4, 3) 0.000000 0.000000 DKJ( 4, 4) 2.000000 0.000000 DKJ( 4, 5) 3.500000 0.000000 DKJ( 4, 6) 1.000000 0.000000 DKJ( 4, 7) 0.000000 0.000000 DKJ( 4, 8) 0.000000 0.000000 DKJ( 4, 9) 0.000000 0.000000 DKJ( 4, 10) 0.000000 0.000000 DKJ( 5, 1) 0.000000 0.000000 DKJ( 5, 2) 0.000000 0.000000 DKJ( 5, 3) 0.000000 0.000000 DKJ( 5, 4) 0.000000 0.000000 DKJ( 5, 5) 0.000000 0.000000 DKJ( 5, 6) 0.000000 0.000000 DKJ( 5, 7) 2.000000 0.000000 DKJ( 5, 8) 3.500000 0.000000 DKJ( 5, 9) 0.000000 0.000000 DKJ( 5, 10) 2.000000 0.000000 Row Slack or Surplus Dual Price 1 789.7795 1.000000 2 0.000000 16.44438 3 0.000000 18.93165 4 0.000000 20.10660 5 0.000000 86.10114 6 0.000000 124.2729 7 0.000000 128.7725 8 0.000000 48.59395 9 0.000000 71.07845 10 0.000000 59.75224 11 0.000000 102.7382 12 0.1000000 0.000000 13 0.1000000 0.000000 14 0.1000000 0.000000 15 0.1000000 0.000000 16 0.1000000 0.000000 17 0.1000000 0.000000 18 0.1000000 0.000000 19 0.1000000 0.000000 20 0.1000000 0.000000 21 0.1000000 0.000000 22 0.000000 0.1061000 23 0.000000 0.2874000 24 0.000000 3.275648 25 1.500000 0.000000 26 1.000000 0.000000 27 1.000000 0.000000 28 0.000000 0.000000 29 0.000000 0.000000 30 0.000000 0.000000 31 1.000000 0.000000 32 2.500000 0.000000 33 2.000000 0.000000 34 0.000000 0.000000 35 1.500000 0.000000 36 2.000000 0.000000 37 1.000000 0.000000 38 0.000000 0.000000 39 0.000000 0.000000 40 0.000000 0.000000 41 1.000000 0.000000 42 4.000000 0.000000 43 1.000000 0.000000 44 2.000000 0.000000 45 0.000000 0.000000 46 0.000000 0.000000 47 0.000000 0.000000 48 3.000000 0.000000 49 1.500000 0.000000 50 1.000000 0.000000 51 0.000000 0.000000 52 0.000000 0.000000 53 0.000000 0.000000 54 0.000000 0.000000 55 0.000000 0.000000 56 0.000000 0.000000 57 0.000000 0.000000 58 2.000000 0.000000 59 3.500000 0.000000 60 1.000000 0.000000 61 0.000000 0.000000 62 0.000000 0.000000 63 0.000000 0.000000 64 0.000000 0.000000 65 0.000000 0.000000 66 0.000000 0.000000 67 0.000000 0.000000 68 0.000000 0.000000 69 0.000000 0.000000 70 0.000000 0.000000 71 2.000000 0.000000 72 3.500000 0.000000 73 0.000000 0.000000 74 2.000000 0.000000 附件2: 用MATLAB语言拟合函数的过程及程序: 一(对表二的拟合: xch=[1,3,5,7,10,15,20,25,30,35,40]; ych1=[9,24.3,39.6,53.55,72.9,102.6,129.6,153,175.5,195.3,208.8]; polyfit(xch,ych1,1) ans = 5.1984 15.5679 ych11=5.1984*xch+15.5679; polyfit(xch,ych1,2) ans = -0.0603 7.5807 2.4845 ych12=-0.0603*xch. +7.5807*xch+2.4845; polyfit(xch,ych1,3) ans = 0.0002 -0.0735 7.7904 1.8542 ych13=0.0002*xch. -0.0735*xch. +7.7904*xch+1.8542; polyfit(xch,ych1,4) ans = -0.0000 0.0040 -0.1700 8.6230 0.2527 ych14=0.004*xch. -0.17*xch. +8.623*xch+0.2527; plot(xch,ych1,’o’); hold on plot(xch,ych11,’--’); hold on plot(xch,ych12,’r’); plot(xch,ych13,’k’); plot(xch,ych14,’b’) 二次函数拟合和三次函数拟合的效果都很好,所以对表一选取二次拟合。 ych2=[9.8,26.46,43.12,58.31,79.38,111.7,141.2,166.6,191.1,208.3,227.4]; plot(xch,ych2,’o’); ych21=polyfit(xch,ych2,2) ych21 = -0.0670 8.2675 2.7346 ych3=[10.2,27.54,44.88,60.69,82.62,116.3,146.9,173.4,198.9,221.3,236.6]; ych31=polyfit(xch,ych3,2) ych31 = -0.0684 8.5944 2.8063 ych4=[23,66.55,104.6,141.1,188.6,265.7,335.8,391,441.6,491.1,515.2]; ych41=polyfit(xch,ych4,2) ych41 = -0.1819 20.0337 6.9430 ych5=[26.5,75.52,120.6,161.4,217.3,298.1,386.9,450.5,508.8,565.8,593.6]; ych51=polyfit(xch,ych5,2) ych51 = -0.2038 22.8783 7.8851 ych6=[27.2,77.52,123.6,165.6,223.1,314.2,397.1,462.4,522.2,580.7,609.3]; ych61=polyfit(xch,ych6,2) ych61 = -0.2157 23.7317 7.5642 ych7=[28,79.8,126,166.6,224,315,380.8,434,462,509.6,560]; ych71=polyfit(xch,ych7,2) ych71 = -0.2396 22.7827 15.4914 ych8=[30,85.5,135,178.5,240,337.5,408,465,495,546,600]; ych81=polyfit(xch,ych8,2) ych81 = -0.2567 24.4100 16.5980 ych9=[31.7,90.3,142.6,188.6,253.6,356.6,431.1,491.3,523.1,576.9,634]; ych91=polyfit(xch,ych9,2) ych91 = -0.2713 25.7934 17.5138 ych10=[32.5,92,146.2,193.4,260,365.6,442,503.7,536.2,591.5,650]; ych101=polyfit(xch,ych10,2) ych101 = -0.2784 26.4602 17.7686 二(对表三的拟合:(每种小家电的宣传费用随着销售量变化表) xxu=[1,3,5,7,10,15,20,25,30,35,40]; yxu1=[0.88,2.33,3.63,4.76,6.28,8.69,10.98,12.96,14.74,16.41,17.54]; yxu11=polyfit(xxu,yxu1,1) yxu11 = 0.4297 1.5568 yxu12=polyfit(xxu,yxu1,2) yxu12 = -0.0050 0.6278 0.4687 yxu13=polyfit(xxu,yxu1,3) yxu13 = 0.0000 -0.0070 0.6594 0.3739 yxu14=polyfit(xxu,yxu1,4) yxu14 = -0.0000 0.0005 -0.0190 0.7627 0.1751 yxu11=0.4297*xxu+1.5568; yxu12=-0.005*xxu. +0.6278*xxu+0.4687; yxu13=-0.007*xxu. +0.6594*xxu+0.3739; yxu14=0.0005*xxu. -0.019*xxu. +0.7627*xxu+0.1751; hold off plot(xxu,yxu1,’o’); hold on plot(xxu,yxu11,’--’); plot(xxu,yxu12,’r’); plot(xxu,yxu13,’k’); plot(xxu,yxu14,’b’) 所以对表三依然是二次拟合。 yxu2=[0.96,2.54,3.96,5.19,6.83,9.46,11.96,14.11,16.05,17.49,19.1]; yxu21=polyfit(xxu,yxu2,2) yxu21 = -0.0056 0.6842 0.5176 yxu3=[1,2.64,4.12,5.39,7.11,9.85,12.44,14.69,16.71,18.59,19.87]; yxu31=polyfit(xxu,yxu3,2) yxu31 = -0.0057 0.7117 0.5308 yxu4=[2.25,6.38,9.59,12.45,16.23,22.51,28.45,33.12,37.09,41.25,43.27]; yxu41=polyfit(xxu,yxu4,2) yxu41 = -0.0151 1.6588 1.2577 yxu5=[2.6,7.24,11.06,14.34,18.71,25.25,32.77,38.16,42.74,47.52,49.86]; yxu51=polyfit(xxu,yxu5,2) yxu51 = -0.0169 1.8931 1.4585 yxu6=[2.67,7.43,11.33,14.72,19.21,26.61,33.63,39.16,43.86,48.78,51.18]; yxu61=polyfit(xxu,yxu6,2) yxu61 = -0.0179 1.9636 1.4544 yxu7=[2.74,7.65,11.56,14.81,19.28,26.67,32.26,36.76,38.81,42.81,47.04]; yxu71=polyfit(xxu,yxu7,2) yxu71 = -0.0199 1.8817 2.1416 yxu8=[2.94,8.19,12.38,15.87,20.66,28.59,34.56,39.38,41.58,45.86,50.4]; yxu81=polyfit(xxu,yxu8,2) yxu81 = -0.0213 2.0163 2.2941 yxu9=[3.11,8.66,13.08,16.76,21.83,30.21,36.51,41.62,43.94,48.46,53.26]; yxu91=polyfit(xxu,yxu9,2) yxu91 = -0.0225 2.1301 2.4257 yxu10=[3.18,8.82,13.41,17.19,22.38,30.97,37.45,42.66,45.04,49.69,54.6]; yxu101=polyfit(xxu,yxu10,2) yxu101 = -0.0231 2.1862 2.4633 三(对表四的拟合: xxi=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11]; yxi1=[12.6,22.9,33.3,43.1,51.9,60.1,68,75.7,82.1,89.7,94.3]; yxi11=polyfit(xxi,yxi1,1) yxi11 = 8.2127 8.3327 yxi11=8.2127*xxi+8.3327; yxi12=polyfit(xxi,yxi1,2) yxi12 = -0.2671 11.4183 1.3873 yxi12=-0.2671*xxi. +11.4183*xxi+1.3873; plot(xxi,yxi1,’o’); hold on plot(xxi,yxi11,’--’); plot(xxi,yxi12,’r’) 所以对表四依然是二次拟合。 yxi2=[13.72,25.3,36.3,46.6,56.5,65.1,74.1,81.1,88.7,97.6,102.6]; yxi21=polyfit(xxi,yxi2,2) yxi21 = -0.2744 12.1778 2.0648 yxi3=[14.28,26.5,37.7,48.4,58.8,68.2,77.1,83.8,92.5,101.6,108]; yxi31=polyfit(xxi,yxi3,2) yxi31 = -0.2631 12.4521 2.5588 yxi4=[32.2,61.8,91.2,114.7,137,157.8,177.9,194.8,210.9,231.9,246.2]; yxi41=polyfit(xxi,yxi4,2) yxi41 = 8 29.8586 5.3673 -0.737 yxi5=[37.1,71.9,103.5,131.6,158,181.9,204.9,224.7,245.1,267.3,283.3]; yxi51=polyfit(xxi,yxi5,2) yxi51 = -0.8512 34.4913 5.7788 yxi6=[38.08,74.4,106.2,134.9,161.9,186.9,210.3,230.4,249.9,274.4,292.7]; yxi61=polyfit(xxi,yxi6,2) yxi61 = -0.8301 34.9027 6.9564 yxi7=[39.2,75.3,109.3,137.9,165.1,188.7,211.6,230.8,251.8,275.5,294.6]; yxi71=polyfit(xxi,yxi7,2) yxi71 = -0.8611 35.2201 8.2703 yxi8=[42,80.2,117.1,147.8,176.8,202.3,226.7,248.7,270.3,295.2,314.9]; yxi81=polyfit(xxi,yxi8,2) yxi81 = -0.9499 38.0877 8.0776 yxi9=[44.38,84.8,123.7,156.1,186.8,213.6,239.5,252.9,275.2,311.9,331.8]; yxi91=polyfit(xxi,yxi9,2) yxi91 = -0.9355 38.9202 11.3939 yxi10=[45.5,86.9,126,159.6,191.5,219,245.6,269.4,292.1,319.8,341.3]; yxi101=polyfit(xxi,yxi10,2) yxi101 = -1.0184 41.1537 8.7158 四(对表13的拟合:(企业向营销部发放计划 3.4721 yj11=0.4887*xj+3.4721; yj12=polyfit(xj,yj1,2) yj12 = -0.0058 0.7178 2.2137 yj12=-0.0058*xj. +0.7178*xj+2.2137; yj13=polyfit(xj,yj1,3) yj13 = 0.0001 -0.0136 0.8422 1.8398 yj13=0.0001*xj. -0.0136*xj. +0.8422*xj+1.8398; plot(xj,yj1,’o’); hold on plot(xj,yj11,’--’); plot(xj,yj12,’r’); plot(xj,yj13,’k’) 所以对表13依然是二次拟合。 yj2=[2.0384,5.1168,6.9576,8.2108,9.4744,12.22,15.392,18.2,19.864,21.632,23.608]; yj21=polyfit(xj,yj2,2) yj21 = -0.0066 0.7858 2.4092 yj3=[2.1216,5.2832,7.2384,8.5332,9.8696,12.688,16.068,18.928,20.696,23.036,24. 596]; yj31=polyfit(xj,yj3,2) yj31 = -0.0067 0.8178 2.4855 yj4=[4.784,12.818,16.848,19.656,22.516,29.016,36.712,42.692,45.916,51.064,53.5 6]; yj41=polyfit(xj,yj4,2) yj41 = -0.0177 1.8979 5.8632 yj5=[5.512,14.549,19.448,22.62,26,32.552,42.224,49.192,52.936,58.812,61.724]; yj51=polyfit(xj,yj5,2) yj51 = -0.0198 2.1646 6.7475 yj6=[5.6576,14.913,19.916,23.244,26.676,34.32,43.368,50.492,54.288,60.372,63.3 36]; yj61=polyfit(xj,yj6,2) yj61 = -0.0211 2.2510 6.8553 yj7=[5.824,15.34,20.332,23.4,26.78,34.372,41.6,47.372,48.048,52.988,5 8.24]; yj71=polyfit(xj,yj7,2) yj71 = -0.0231 2.1299 7.8747 yj8=[6.24,16.432,21.736,25.064,28.704,36.868,44.564,50.752,51.48,56.784,62.4]; yj81=polyfit(xj,yj8,2) yj81 = -0.0248 2.2839 8.4219 yj9=[6.5936,17.368,22.984,26.468,30.316,38.948,47.06,53.664,54.392,60.008,65.9 36]; yj91=polyfit(xj,yj9,2) yj91 = -0.0262 2.4125 8.9007 yj10=[6.76,17.68,23.556,27.144,31.096,39.936,48.256,55.016,55.744,61.516,67.6]; yj101=polyfit(xj,yj10,2) yj101 = -0.0269 2.4774 9.0828 五(对表14的拟合:(计划外销售部分营销部向企业缴纳利润表) xr=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11]; yr1=[2.16,3.75,5.4,6.69,7.38,8.115,8.67,9.42,9.69,10.08,10.476]; hold off yr11=polyfit(xr,yr1,1) yr11 = 0.7865 2.7199 yr11=0.7865*xr+2.7199; yr12=polyfit(xr,yr1,2) yr12 = -0.0756 1.6933 0.7554 yr12=-0.0756*xr. +1.6933*xr+0.7554; yr13=polyfit(xr,yr1,3) yr13 = 0.0070 -0.2024 2.3288 -0.0140 yr13=0.007*xr. -0.2024*xr. +2.3288*xr-0.014; plot(xr,yr1,’o’); hold on plot(xr,yr11,’--’); plot(xr,yr12,’r’); plot(xr,yr13,’k’) 所以对表14依然是二次拟合。 yr2=[2.352,4.302,5.904,7.086,8.028,8.631,9.474,9.762,10.164,10.932,11.253]; yr21=polyfit(xr,yr2,2) yr21 = -0.0763 1.7398 1.0628 yr3=[2.448,4.578,6.096,7.314,8.352,9.09,9.246,9.48,10.314,11.388,12.218]; yr31=polyfit(xr,yr3,2) yr31 = -0.0591 1.5629 1.5684 yr4=[5.52,10.215,14.79,17.475,19.44,21.27,22.68,23.124,24.282,25.980,26.508]; yr41=polyfit(xr,yr4,2) yr41 = -0.2061 4.3918 2.3385 yr5=[6.36,12.534,16.788,20.124,22.44,24.54,26.1,26.802,27.858,30,31.104]; yr51=polyfit(xr,yr5,2) yr51 = -0.2230 4.8920 3.1453 yr6=[6.528,13.224,17.208,20.604,22.98,25.38,26.82,27.384,29.382,30.780,32.028]; yr61=polyfit(xr,yr6,2) yr61 = -0.2263 5.0031 3.3284 yr7=[6.72,12.84,17.7,21,23.46,25.44,27,28.122,29.364,30.9,32.640]; yr71=polyfit(xr,yr7,2) yr71 = -0.2302 5.0769 3.3259 yr8=[7.2,13.47,18.96,22.53,25.08,27.33,28.92,29.82,30.51,33.12,34.440]; yr81=polyfit(xr,yr8,2) yr81 = -0.2549 5.4943 3.4316 yr9=[7.608,14.28,20.04,23.79,26.52,28.8,30.54,31.584,31.962,33.78,35.760]; yr91=polyfit(xr,yr9,2) yr91 = -0.2878 5.9454 3.4438 yr10=[7.8,14.79,20.4,24.3,27.18,29.52,31.32,32.28,32.58,34.68,37.308]; yr101=polyfit(xr,yr10,2) yr101 = -0.2806 5.9462 3.7885
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