2020五一建模C题思路

C题饲料混合加工问题问题一：需要对16个加工原料两两之间的亲缘值进行分析，加工原料的两两亲源值=两个加工原料相同位点相同基因序列的数目。之后还需要进行统计分析，统计分析可以建立一张1616的矩阵，采用Matlab的surf或者mesh函数可以对这个矩阵可视化成一个三维图。问题二：需要将16个加工原料进行混合全部放入9个加工窖中，并求出饲料质量最高的混合方案并给出每个加工包的亲缘度，这是一个优化模型，我们的目标是使得饲料质量最高，那么根据题意说亲缘度越高，饲料质量就越高。那么我们的目标函数应该为：max9 Aii=1即使得9个加工窖中的亲源值最高，约束条件为各个加工窖中所加入的原原料不能超过他的限定范围，同时每种加工原料的和应等于其总重量。这是一个线性规划问题，简单可以通过matlab的linprog函数来解，也可以用lingo或者优化算法如模拟退火、遗传算法、粒子群算法等等。问题三：同样也是一个优化问题，该问题需要求出平均能耗率超过80%的加工包数量最多的混合方案并给出每个加工包的能耗率，那么我们的目标函数应该为使得平均能耗率大于80%的数量最多。约束条件同问题二，当然我们可以令每个加工窖的每种加工原料记为cij(i=1,2,L9;j=1,2,L,16)，那么每种加工窖的平均能耗率就应该为：=Dsign(c)ETi16(i= 1,2,3L,9)sign(c)i=1其中D为各个加工窖的平均能耗率，sign(c)为如果该加工窖的第j种原料不为0则sign(c)为1，反之为0，E为各个原料的能耗率。约束条件同样应该使得每个加工窖的原料满足限定条件，同时使得各个原料之和等于总重量。解法可以采用模拟退火、遗传算法、粒子群算法等等。问题四是一个多目标规划问题，既要使得总成本最小，又要满足平均能耗率超过80%的加工包尽量的多。可以首先将最大最小化问题转化为同向问题，进而采用线性加权办法，即使得这两个目标函数进行线性加和进而转化为单目标函数。问题五：同样是个多目标规划问题，建立数学模型，给出混合加工方案使得（1）饲料质量尽量高，（2）加工成本尽量低，（3）平均能耗率超过80%的加工包尽量多，解法同四。