某市准备在下一年度预算中购置一批救护车,已知每辆救护车购置价为20 万元. 救护车用于所属的两个郊区县,各分配辆和 辆,A县救护站从接到呼叫到救护车出动的响应时间为 (40-3) 分钟, B 县相应的响应时间为 (50-4) 分钟, 该市确定如下优先目标: ——救护车购置费用不超过 400 万元; ——A 县的响应时间不超过 8分钟; ——B 县的响应时间不超过 8 分钟. 要求:建立该问题的目标规划模型。
时间: 2023-10-25 11:07:46 浏览: 51
设A县分配的救护车数量为x,B县分配的救护车数量为y。
目标函数: $\max 0$
约束条件:
总购置费用不超过400万元:$20x+20y \leq 400$
A县响应时间不超过8分钟:$40-3\frac{x}{x+y} \leq 8$
B县响应时间不超过8分钟:$50-4\frac{y}{x+y} \leq 8$
另外还需要添加非负约束条件:$x,y\geq 0$。
综上所述,该问题的目标规划模型为:
$\max 0$
约束条件:
$20x+20y \leq 400$
$40-3\frac{x}{x+y} \leq 8$
$50-4\frac{y}{x+y} \leq 8$
$x,y\geq 0$
相关问题
若有连续4年购置补贴数据表,字段有年份、申请份数、受益户数、补贴台套数、补贴金额、销售价格,怎么预测下一年补贴数据
可以使用时间序列预测模型来预测下一年的补贴数据。具体步骤如下:
1. 数据预处理:将数据按年份排序并做平稳性检验,如果不平稳则进行差分处理。
2. 模型选择:根据平稳性检验结果选择适合的时间序列模型,可以使用ARIMA、SARIMA等模型。
3. 模型训练:使用前几年的数据训练模型,得到模型参数。
4. 模型预测:使用训练好的模型对下一年的数据进行预测。
5. 模型评估:计算预测结果与实际结果的误差,评估模型的准确性。
需要注意的是,在预测补贴数据时,还需要考虑可能的外部因素,例如政策调整、经济环境变化等,这些因素可能会对补贴数据产生影响。
汽车代码 购置价格 保险费累计 保养费累计 你的名字: 0101058343 ¥96,000.00 0201051380 ¥118,000.00 0101051726 ¥88,000.00 0101056082 ¥97,000.00 0101056445 ¥88,000.00 0201052083 ¥102,000.00 0101056931 ¥80,000.00 0101051974 ¥93,000.00 0201058176 ¥114,000.00 0101059454 ¥94,000.00 0301055761 ¥224,000.00 0302072716 ¥268,000.00 某网约车平台某城市车辆和驾驶员信息情况如“源数据”所示。 要求: 0.G1单元格填入你的名字。 1.自购车之日当天,每年都要购买保险(例如2021年1月1日购车,当天就要买2021年度保险),其保费约为汽车购置价格的3%,计算该车自购买之日起到今天的保险费累计,把公式列出并填入C列。 2.机动车要求每5000公里进行一次保养。已知该公司汽车保养费为购置价格的0.3%,把公式列出并计算D列的保养费累计。
好的,根据您的要求,可以使用以下公式计算保险费累计和保养费累计:
- 保险费累计 = 购置价格 * 3% * 年数
- 年数 = DATEDIF(购买日期, 今天, "y")
- 保养次数 = ROUNDUP(里程数 / 5000, 0)
- 保养费累计 = 购置价格 * 0.3% * 保养次数
其中,购买日期是指每辆车的购买日期,今天是指当前日期,里程数是指每辆车的当前里程数。
您可以按照这些公式进行计算并填入C列和D列。注意,在使用DATEDIF函数计算年数时,需要将购买日期和今天以日期格式输入,例如“2021/1/1”和“2022/10/1”。