技术经济最优方案选择的数学模型方法

"这篇论文主要探讨了选择技术经济最优方案的几种方法，着重介绍了单目标的最优化方法，并通过一个线性规划模型的运输问题实例进行了深入解析。" 在选择技术经济最优方案时，首要任务是对备选方案进行技术经济分析。这种分析要求采用系统的方法，构建数学模型来评估和比较各种方案，以确定最具经济效益的选择。技术经济方案可能基于单一指标，也可能涉及多个相互关联的指标。 单目标的最优化方法适用于只有一个评价标准的情况。目标函数被用来衡量方案的优劣，例如最小化成本或最大化收益。最优化问题可以表示为寻找目标函数的最小值或最大值，其中变量代表不同的解决方案，而约束集合则定义了所有可行的方案。如果计算相对简单，可以直接比较目标函数值来决定最优方案；如果计算复杂，可以利用数学规划模型，如线性规划来解决。 以线性规划为例，论文中给出了一个实际的运输问题。三个工厂需向甲、乙、丙、丁四个地方供应产品，每个地方的需求量和每个工厂的生产能力已知，同时还有不同的运费成本。目标是在满足各地需求的同时，最小化总的运费成本。 数学模型的构建包括一个目标函数（总运费）和一系列约束条件。约束条件确保了供应量不超过生产量，供应量满足各地需求，以及供应量非负。通过使用线性规划算法，如单纯形法，可以找到最佳的运输方案。论文中的实例展示了如何应用这种方法来解决具体的运输问题，并给出了一种最优的运输策略。 选择技术经济最优方案需要结合数学建模和优化理论，通过对多种因素的综合考虑，来确定最有利的决策。在实践中，这可能涉及到复杂的计算和多维度的分析，但通过有效的模型和算法，可以找出在经济和技术上都最优的解决方案。这篇论文的研究对于理解和应用技术经济分析在实际决策中的价值具有重要的指导意义。