使用MATLAB解算炼油厂的选址
背景
记得有一年的数据建模大赛,试题是炼油厂的选址,最后我们采用MATLAB编写(复制)蒙特卡洛算法,还到了省级一等奖,这里把仅有一些记忆和材料,放到这里来,用来纪念消失的青春。
本文使用素材下载,内含MATLAB代码
使用蒙特卡洛算法解算炼油厂的选址MATLAB程序,提供试题照片,以及MATLAB代码资源-CSDN文库
试题参考
如下图所示:
问题分析
问题一:
本问的炼油厂选址是九口油井的任一处,我们可以把九口油井依次作为炼油厂,然后分别计算其费用。
问题二:
本问的炼油厂选址范围应在0<横坐标x<100、0<纵坐标y<100,的矩形区域内。可以把问题转化为:在该矩形区域内找一点使其满足总费用最少。
问题三:
本问的两个炼油厂的选址纵横坐标都应在[0,82]的范围内。问即可转化成在该矩形区域内找两点,使其总费用最低。
模型假设
- 总费用与距离成正比,设比例系数为1;
- 总费用与油量成正比,设比例系数为1;
- 其他因素不影响总费用;
- 一口油井的原油智能运往一个炼油厂;
模型建立与求解
第一问模型:
设选1号油井为炼油厂产生的费用为feiyoug1;
选1号油井为炼油厂产生的费用为feiyoug1;
选2号油井为炼油厂产生的费用为feiyoug2;
选3号油井为炼油厂产生的费用为feiyoug3;
选4号油井为炼油厂产生的费用为feiyoug4;
…
…
选9号油井为炼油厂产生的费用为feiyoug9;
由问题一分析可知问题可转化为求
feiyong1=(abs(x2-x1)+abs(y2-y1))*chanliang2+(abs(x3-x1)+abs(y3-y1))*chanliang3+(abs(x4-x1)+abs(y4-y1))*chanliang4+(abs(x5-x1)+abs(y5-y1))*chanliang5+(abs(x6-x1)+abs(y6-y1))*chanliang6+(abs(x7-x1)+abs(y7-y1))*chanliang7+(abs(x8-x1)+abs(y8-y1))*chanliang8+(abs(x9-x1)+abs(y9-y1))*chanliang9
(其中abs是求绝对值,其余八个油井到1号油井的折线距离与产量之积作为费用,总费用即为八个油井产生费用之和)
同法可求feiyong2、feiyong3、……、feiyong9。
第一问求解:
利用matlab编程求解如下:
第一问程序:
x1=22;
y1=38;
x2=8;
y2=13;
x3=4;
y3=81;
x4=51;
y4=32;
x5=38;
y5=11;
x6=17;
y6=12;
x7=81;
y7=63;
x8=19;
y8=45;
x9=62;
y9=12;
chanliang1=17;
chanliang2=40;
chanliang3=60;
chanliang4=20;
chanliang5=25;
chanliang6=15;
chanliang7=50;
chanliang8=8;
chanliang9=30;
feiyong1=(abs(x2-x1)+abs(y2-y1))*chanliang2+(abs(x3-x1)+abs(y3-y1))*chanliang3+(abs(x4-x1)+abs(y4-y1))*chanliang4+(abs(x5-x1)+abs(y5-y1))*chanliang5+(abs(x6-x1)+abs(y6-y1))*chanliang6+(abs(x7-x1)+abs(y7-y1))*chanliang7+(abs(x8-x1)+abs(y8-y1))*chanliang8+(abs(x9-x1)+abs(y9-y1))*chanliang9
feiyong2=(abs(x1-x2)+abs(y1-y2))*chanliang1+(abs(x3-x2)+abs(y3-y2))*chanliang3+(abs(x4-x2)+abs(y4-y2))*chanliang4+(abs(x5-x2)+abs(y5-y2))*chanliang5+(abs(x6-x2)+abs(y6-y2))*chanliang6+(abs(x7-x2)+abs(y7-y2))*chanliang7+(abs(x8-x2)+abs(y8-y2))*chanliang8+(abs(x9-x2)+abs(y9-y2))*chanliang9
feiyong3=(abs(x1-x3)+abs(y1-y3))*chanliang1+(abs(x2-x3)+abs(y2-y3))*chanliang2+(abs(x4-x3)+abs(y4-y3))*chanliang4+(abs(x5-x3)+abs(y5-y3))*chanliang5+(abs(x6-x3)+abs(y6-y3))*chanliang6+(abs(x7-x3)+abs(y7-y3))*chanliang7+(abs(x8-x3)+abs(y8-y3))*chanliang8+(abs(x9-x3)+abs(y9-y3))*chanliang9
feiyong4=(abs(x1-x4)+abs(y1-y4))*chanliang1+(abs(x2-x4)+abs(y2-y4))*chanliang2+(abs(x3-x4)+abs(y3-y4))*chanliang3+(abs(x5-x4)+abs(y5-y4))*chanliang5+(abs(x6-x4)+abs(y6-y4))*chanliang6+(abs(x7-x4)+abs(y7-y4))*chanliang7+(abs(x8-x4)+abs(y8-y4))*chanliang8+(abs(x9-x4)+abs(y9-y4))*chanliang9
feiyong5=(abs(x1-x5)+abs(y1-y5))*chanliang1+(abs(x2-x5)+abs(y2-y5))*chanliang2+(abs(x3-x5)+abs(y3-y5))*chanliang3+(abs(x4-x5)+abs(y4-y5))*chanliang4+(abs(x6-x5)+abs(y6-y5))*chanliang6+(abs(x7-x5)+abs(y7-y5))*chanliang7+(abs(x8-x5)+abs(y8-y5))*chanliang8+(abs(x9-x5)+abs(y9-y5))*chanliang9
feiyong6=(abs(x1-x6)+abs(y1-y6))*chanliang1+(abs(x2-x6)+abs(y2-y6))*chanliang2+(abs(x3-x6)+abs(y3-y6))*chanliang3+(abs(x4-x6)+abs(y4-y6))*chanliang4+(abs(x5-x6)+abs(y5-y6))*chanliang5+(abs(x7-x6)+abs(y7-y6))*chanliang7+(abs(x8-x6)+abs(y8-y6))*chanliang8+(abs(x9-x6)+abs(y9-y6))*chanliang9
feiyong7=(abs(x1-x7)+abs(y1-y7))*chanliang1+(abs(x2-x7)+abs(y2-y7))*chanliang2+(abs(x3-x7)+abs(y3-y7))*chanliang3+(abs(x4-x7)+abs(y4-y7))*chanliang4+(abs(x5-x7)+abs(y5-y7))*chanliang5+(abs(x6-x7)+abs(y6-y7))*chanliang6+(abs(x8-x7)+abs(y8-y7))*chanliang8+(abs(x9-x7)+abs(y9-y7))*chanliang9
feiyong8=(abs(x1-x8)+abs(y1-y8))*chanliang1+(abs(x2-x8)+abs(y2-y8))*chanliang2+(abs(x3-x8)+abs(y3-y8))*chanliang3+(abs(x4-x8)+abs(y4-y8))*chanliang4+(abs(x5-x8)+abs(y5-y8))*chanliang5+(abs(x6-x8)+abs(y6-y8))*chanliang6+(abs(x7-x8)+abs(y7-y8))*chanliang7+(abs(x9-x8)+abs(y9-y8))*chanliang9
feiyong9=(abs(x1-x9)+abs(y1-y9))*chanliang1+(abs(x2-x9)+abs(y2-y9))*chanliang2+(abs(x3-x9)+abs(y3-y9))*chanliang3+(abs(x4-x9)+abs(y4-y9))*chanliang4+(abs(x5-x9)+abs(y5-y9))*chanliang5+(abs(x6-x9)+abs(y6-y9))*chanliang6+(abs(x7-x9)+abs(y7-y9))*chanliang7+(abs(x8-x9)+abs(y8-y9))*chanliang8
第一问运行结果:
feiyong1 =
13720
feiyong2 =
15317
feiyong3 =
18635
feiyong4 =
14835
feiyong5 =
15185
feiyong6 =
14857
feiyong7 =
20108
feiyong8 =
13980
feiyong9 =
16970
由程序运行结果可知:
feiyong1最小,即炼油厂建在1号油井附近,总费用最少。
第二问模型:
由分析可设该炼油厂得地址为(x(1),x(2)),且0<x(1)<100,0<x(2)<100
即求zongfeiyong最小
zongfeiyong=17*sqrt((x(1)-22)^2+(x(2)-38)^2)+40*sqrt((x(1)-8)^2+(x(2)-13)^2)+60*sqrt((x(1)-4)^2+(x(2)-81)^2)+20*sqrt((x(1)-51)^2+(x(2)-32)^2)+25*sqrt((x(1)-38)^2+(x(2)-11)^2)+15*sqrt((x(1)-17)^2+(x(2)-12)^2)+50*sqrt((x(1)-81)^2+(x(2)-63)^2)+8*sqrt((x(1)-19)^2+(x(2)-45)^2)+30*sqrt((x(1)-62)^2+(x(2)-12)^2);
其中sqrt为平方的意思,分别求的每个油井的到炼油厂的距离与其产量的积,再作和,即为总费用。
第二问用matlab编程求解如下(利用matlab总求最优解函数fmincon):
第二问程序:
function zongfeiyong=timu2(x)
zongfeiyong=17*sqrt((x(1)-22)^2+(x(2)-38)^2)+40*sqrt((x(1)-8)^2+(x(2)-13)^2)+60*sqrt((x(1)-4)^2+(x(2)-81)^2)+20*sqrt((x(1)-51)^2+(x(2)-32)^2)+25*sqrt((x(1)-38)^2+(x(2)-11)^2)+15*sqrt((x(1)-17)^2+(x(2)-12)^2)+50*sqrt((x(1)-81)^2+(x(2)-63)^2)+8*sqrt((x(1)-19)^2+(x(2)-45)^2)+30*sqrt((x(1)-62)^2+(x(2)-12)^2);
xmin=[0;0];
xmax=[100;100];
[x,fopt,flag,c]=fmincon('timu2',zeros(2,1),[],[],[],[],xmin,xmax)
第二问运行结果:
x =
32.4224
35.0597
fopt =
1.0213e+004
flag =
5
c =
iterations: 8
funcCount: 26
lssteplength: 1
stepsize: 2.0001e-004
algorithm: [1x44 char]
firstorderopt: 5.9487e-004
constrviolation: -32.4224
message: [1x844 char]
由程序运行结果可知:
即选址坐标为(32.4224,35.0597)
此时总费用最少为10213
第三问模型:
我们可以在纵、横坐标都为[0,82]的范围内任意选取两点做炼油厂。总费用即可转换为RES=min(17*sqrt((x(1)-22)^2+(x(2)-38)^2),17*sqrt((x(3)-22)^2+(x(4)-38)^2))+min(40*sqrt((x(1)-8)^2+(x(2)-13)^2),40*sqrt((x(3)-8)^2+(x(4)-13)^2))+min(60*sqrt((x(1)-4)^2+(x(2)-81)^2),60*sqrt((x(3)-4)^2+(x(4)-81)^2))+min(20*sqrt((x(1)-51)^2+(x(2)-32)^2),20*sqrt((x(3)-51)^2+(x(4)-32)^2))+min(25*sqrt((x(1)-38)^2+(x(2)-11)^2),25*sqrt((x(3)-38)^2+(x(4)-11)^2))+min(15*sqrt((x(1)-17)^2+(x(2)-12)^2),15*sqrt((x(3)-17)^2+(x(4)-12)^2))+min(50*sqrt((x(1)-81)^2+(x(2)-63)^2),50*sqrt((x(3)-81)^2+(x(4)-63)^2))+min(8*sqrt((x(1)-19)^2+(x(2)-45)^2),8*sqrt((x(3)-19)^2+(x(4)-45)^2))+min(30*sqrt((x(1)-62)^2+(x(2)-12)^2),30*sqrt((x(3)-62)^2+(x(4)-12)^2))
其中min(A,B)是求A、B中较小的数。
第三问求解:
利用蒙特卡洛算法,我们对x(1),x(2),x(3), x(4)随机生成一千万组(范围在[0,82]内),带入总费用公式RES中。求得其中最小值。利用matlab编程如下(程序多次运行):
第三问程序:
% 原函数
function RES=myobjfunc(x)
RES=min(17*sqrt((x(1)-22)^2+(x(2)-38)^2),17*sqrt((x(3)-22)^2+(x(4)-38)^2))+min(40*sqrt((x(1)-8)^2+(x(2)-13)^2),40*sqrt((x(3)-8)^2+(x(4)-13)^2))+min(60*sqrt((x(1)-4)^2+(x(2)-81)^2),60*sqrt((x(3)-4)^2+(x(4)-81)^2))+min(20*sqrt((x(1)-51)^2+(x(2)-32)^2),20*sqrt((x(3)-51)^2+(x(4)-32)^2))+min(25*sqrt((x(1)-38)^2+(x(2)-11)^2),25*sqrt((x(3)-38)^2+(x(4)-11)^2))+min(15*sqrt((x(1)-17)^2+(x(2)-12)^2),15*sqrt((x(3)-17)^2+(x(4)-12)^2))+min(50*sqrt((x(1)-81)^2+(x(2)-63)^2),50*sqrt((x(3)-81)^2+(x(4)-63)^2))+min(8*sqrt((x(1)-19)^2+(x(2)-45)^2),8*sqrt((x(3)-19)^2+(x(4)-45)^2))+min(30*sqrt((x(1)-62)^2+(x(2)-12)^2),30*sqrt((x(3)-62)^2+(x(4)-12)^2));
%蒙特卡罗算法
MIN=inf;
%取一千万组随机数
LIMIT=10000000;
while LIMIT>0
%生成指定范围内的随机数
x(1)=82*rand;
x(2)=82*rand;
x(3)=82*rand;
x(4)=82*rand;
%过滤不符合条件的随机数
while x(1)>82 | x(1)<0 %| x(2)>81 | x(2)<0 | x
%再次生成随机数
x(1)=82*rand;
% x(2)=(1-0.9397)*rand+0.9397;
end;
while x(2)>82 | x(2)<0
x(2)=82*rand;
end;
while x(3)>82 | x(3)<0
x(3)=82*rand;
end;
while x(4)>82 | x(4)<0
x(4)=82*rand;
end;
temp=myobjfunc(x);
if temp<MIN
MIN=temp;
y=x;
end;
LIMIT=LIMIT-1;
end;
MIN
y
第三问结果:
利用蒙特卡洛算法matlab编程可求
程序多次运行的结果如下:
MIN =
6.5582e+003
y =
43.2099 25.0713 3.8432 81.0215
MIN =
6.5665e+003
y =
3.9281 81.0393 42.3370 27.9608
MIN =
6.5583e+003
y =
4.1848 81.1427 41.9258 25.2987
MIN =
6.5597e+003
y =
40.9820 25.7891 3.8891 80.8089
MIN =
6.5713e+003
y =
39.3252 23.5597 4.2433 80.8989
MIN =
6.5511e+003
y =
4.0086 81.1070 41.8500 25.6334
MIN =
6.5553e+003
y =
40.9798 26.6722 4.0593 80.9958
MIN =
6.5536e+003
y =
39.8126 24.6946 4.0317 81.0556
由多次运行程序的结果可知:
取其中最小的一次结果即可认为是本题求解答案:
MIN =6.5511e+003
y =4.0086 81.1070 41.8500 25.6334
即总费用最低为6551.1
两个炼油厂的坐标地址分别为(4.0086,81.1070),(41.8500,25.6334)
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核心原因:Vue 需要一个「控制中心」来驱动整个应用 你可以把 Vue 实例想象成你应用的**「大脑」或「引擎」。它负责协调模板、数据、逻辑和行为,将它们变成一个活的、可交互的应用**。没有这个实例,你的代码只是一堆静态的 HTML、JavaScript 变量和函数,无法「活」起来。 …...