优化生产计划：RFID驱动的数字化车间物料配送线性规划方法

本文档深入探讨了基于RFID的数字化制造车间物料实时配送方法中的基本投资组合模型，特别是线性规划在其中的应用。首先，线性规划作为一个核心的数学工具，用于解决生产和资源配置这类实际问题，旨在优化经济收益。自1947年G.B. Dantzig提出单纯形法后，线性规划得到了理论上的完善和实践中的广泛应用，尤其在计算机时代，它能够处理大规模的线性约束和决策变量，成为了现代管理决策中的基本手段。 章节1.1通过一个实例展示了线性规划的具体应用，例如一家机床厂如何在有限的机器工时内，最大化甲、乙两种机床的利润。这个问题被转化为一个数学模型，其中决策变量（如甲、乙机床的产量）、目标函数（总利润最大化）以及约束条件（如可用机器工时）都是线性的，符合线性规划问题的特征。正确建立模型至关重要，选择合适的决策变量对于模型的有效性和求解结果有直接影响。 1.2部分介绍了线性规划在Matlab中的标准形式，Matlab为统一处理线性规划问题提供了标准化格式。标准形式要求目标函数为最小化（min）形式，且所有的约束条件都采用小于等于（≤）符号。这样做的目的是为了简化算法设计和代码编写，使得用户可以更加方便地利用Matlab的内置函数求解线性规划问题。 总结来说，本文的研究论文不仅阐述了线性规划的基本概念，还强调了在数字化制造环境下如何运用Matlab进行模型构建和求解，这对于优化物料配送、提高生产效率具有实际意义。通过理解并掌握这些知识，企业可以在面临类似问题时，借助数学工具进行科学决策，提升整体运营水平。