数学建模报童的诀窍逆正态分布matlab
时间: 2023-07-13 20:23:46 浏览: 94
建立一个数学模型来解决报童模型问题,需要考虑到需求量的分布情况。在报童模型中,需求量可以被建模为一个随机变量,常用的分布包括正态分布、指数分布、泊松分布等。对于逆正态分布,可以使用MATLAB中的norminv函数来进行计算。
假设需求量服从逆正态分布,可以使用以下步骤来进行建模:
1. 首先确定逆正态分布的参数,包括均值和标准差。这可以通过已知的需求量数据进行计算,或者根据领域专家的意见进行估算。
2. 使用MATLAB中的norminv函数来计算给定概率下的需求量值。例如,需要计算需求量在90%概率下的值,可以使用以下代码:
```matlab
mu = 100; % 逆正态分布的均值
sigma = 20; % 逆正态分布的标准差
p = 0.9; % 概率
q = norminv(p, mu, sigma); % 计算需求量
```
这里假设逆正态分布的均值为100,标准差为20,计算需求量在90%概率下的值。
3. 将计算得到的需求量值代入报童模型中,计算最优的订货量和利润。
需要注意的是,在使用逆正态分布进行建模时,需要保证需求量是非负的,因此需要对计算得到的需求量值进行修正。可以使用max函数将需求量值限制在0和正无穷之间,例如:
```matlab
q = max(0, q); % 将需求量限制在0和正无穷之间
```
这是一个简单的建模示例,实际应用中需要根据具体情况进行调整和优化。
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1. 理解报童问题的数学模型:在报童问题中,要考虑到需求的概率分布以及库存成本和销售收益之间的关系等因素。了解数学模型是解决问题的基础。
2. 设计需求概率分布:根据历史数据或领域知识,通过MATLAB中的统计工具箱或自定义函数来估计需求的概率分布。
3. 定义库存成本和销售收益函数:根据实际情况,定义库存成本和销售收益的函数。这些函数可以根据订单量进行调整。
4. 找到最优订货量:使用优化工具箱中的函数(如fminbnd或fmincon)来找到最优的订货量。通过最大化利润或最小化库存成本来定义优化目标。
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这些是解决MATLAB报童问题的一些基本诀窍。根据具体情况,可能会有其他的补充步骤或技巧。