matlab报童的诀窍指数分布代码

matlab报童问题的诀窍指数分布代码如下：

function [Q_star, S_star] = newsboy(lam, c, p)
    % lam: 日销售量期望
    % c: 报纸进价
    % p: 报纸售价
    % Q_star: 最优订货量
    % S_star: 最优期望利润

    syms Q;
    R(Q) = p * min(Q, lam) - c * Q; % 利润函数

    dR = diff(R); % 求导
    Q_star = solve(dR == 0, Q); % 解方程，得到最优订货量

    S_star = double(subs(R, Q, Q_star)); % 计算最优期望利润
end

其中，lam为销售量期望，c为报纸进价，p为报纸售价，Q_star为最优订货量，S_star为最优期望利润。代码中，利润函数R(Q)采用了min函数来保证当销售量小于订货量时，实际售出的报纸数量不会超过订货量。求解最优订货量采用了求导的方法，将一阶导数dR=0的Q解出即为最优订货量。

相关问题

matlab报童的诀窍指数分布

Matlab报童问题是指在一定的需求分布下，报童需要决定进货数量以最大化利润。诀窍指数分布是指需求服从指数分布的情况下，报童应该采取的进货策略。在这种情况下，报童应该采取期望利润最大化的策略，即采用期望需求等于报纸数量时的进货量。

具体来说，假设每份报纸的进价为c，售价为r，则每卖出一份报纸能够获得的利润为r-c。若需求量为x，则利润为(r-c)min(x, q)，其中q为进货量。因此，期望利润为(r-c)E[min(x, q)]。

在指数分布的情况下，需求的概率密度函数为f(x)=λe^(-λx)，其中λ为参数。需求的期望为E[x]=1/λ。因此，在这种情况下，报童应该采取进货量为q*=E[x]=1/λ的策略，以最大化期望利润。

matlab报童诀窍

MATLAB报童问题是一个经典的库存控制问题，也称为报童模型。该问题的目是找到最优的订货量，以最大化利润或最小化库存成本。下面是一些MATLAB中解决报童问题的诀窍：

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。

5. 进行敏感性分析：在找到最优解之后，可以使用MATLAB中的敏感性分析工具箱来评估不同参数值对最优解的影响。

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。