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网站模板预览,编译django做的网站,怎样推广自己的app,百度关键词优化点击 教程工程决策变量的分析与优化：以滑雪板生产规划为例 1. 引言 在工程决策中，分析和模拟决策变量是优化选择的关键。就像罗伯特弗罗斯特诗中面临两条岔路的旅人，工程师在决策时也常常需要在众多选择中做出最优决断。本文将以 Peak Technology 公司的滑雪板生产规划案例为基础，…工程决策变量的分析与优化：以滑雪板生产规划为例1. 引言在工程决策中，分析和模拟决策变量是优化选择的关键。就像罗伯特·弗罗斯特诗中面临两条岔路的旅人，工程师在决策时也常常需要在众多选择中做出最优决断。本文将以 Peak Technology 公司的滑雪板生产规划案例为基础，探讨如何运用模拟技术分析决策问题，做出更优决策。2. 案例背景：Peak Technology 滑雪板生产规划Peak Technology 公司计划在下个冬季销售滑雪板。其生产成本为每块滑雪板 20 美元，销售价格为每块 48 美元。若需求小于供应，未售出的滑雪板每块价值 8 美元；若需求大于供应，超额需求将被竞争对手抢走。该公司的工厂和运输安排要求，下个冬季销售的所有滑雪板必须在今年 9 月前生产完成，此时公司没有库存的旧滑雪板。滑雪板的需求预测取决于天气模式，可能是正常天气或寒冷天气。若为正常天气，需求低于 60,000 的概率为 0.25，低于 75,000 的概率为 0.5，低于 90,000 的概率为 0.75；若为寒冷天气，需求低于 80,000 的概率为 0.25，低于 100,000 的概率为 0.5，低于 125,000 的概率为 0.75。目前估计下个冬季寒冷天气的概率为 0.33，正常天气的概率为 0.67。在生产规划会议上，营销经理提到 11 月会有关于冬季天气的良好预测，但制造总监表示将生产延迟到 11 月可能会大幅增加总成本，可能超过 100,000 美元，因此现在需要及时做出决策。2.1 决策变量与随机变量在这个案例中，决策变量是 Peak Technol