酒店客房的最优分配问题
一家酒店利用网络系统为客户开设标准间和商务间两类客房的预定服务,酒店以一周(从星期一到星期天)为一个时断处理这项业务。现在收到旅行社提出的一个一周的预订需求单,见表1和表2。在表1中标以“星期一”那一行数字表示:星期一入住,只预定当天的两间,预定到星期二的20间,预定到星期三的6间,┄┄,一直预定到星期日的7间。其他各行及表2都是类似的。
酒店对旅行社的报价见表3和表4。表中数字的含义与表1和表2相对应,如对于表3,星期一入住,只住当天的每间888元,住到星期二的每间1680元,┄┄,一直住到星期日的每间4973。从这些数字可以看出,酒店在制定客房的报价时,对居住时间越长的顾客,给予的优惠越大。考虑到周末客房使用率高的统计规律,这两天的价格定位相对较高。这些价格全部对外公布。
表1 旅行社提出的标准间需求单(单位:间)
星期1 星期2 星期3 星期4 星期5 星期6 星期日
星期1 2 20 6 10 15 18 7
星期2 5 0 8 10 10 20
星期3 12 17 14 9 30
星期4 0 6 15 20
星期5 30 27 20
星期6 18 10
星期日 22
表2 旅行社提出的商务间需求单(单位:间)
星期1 星期2 星期3 星期4 星期5 星期6 星期日
星期1 12 8 6 10 5 4 7
星期2 9 12 10 9 5 2
星期3 12 7 6 5 2
星期4 8 7 5 1
星期5 5 8 24
星期6 26 18
星期日 0
表3 酒店的标准间报价单(单位:元 / 间)
星期1 星期2 星期3 星期4 星期5 星期6 星期日
星期1 888 1680 2350 3197 3996 4795 4973
星期2 888 1680 2530 3179 3996 4262
星期3 888 1680 2530 3374 3352
星期4 888 1776 2664 3197
星期5 999 1998 2697
星期6 999 1680
星期日 888
表1 酒店的商务间报价单(单位:元 / 间)
星期1 星期2 星期3 星期4 星期5 星期6 星期日
星期1 1100 2200 3000 4000 5000 5800 6000
星期2 1100 2200 3000 4000 5000 5800
星期3 1100 2200 3000 4000 5000
星期4 1100 2200 3300 4000
星期5 1200 2400 3300
星期6 1200 2300
星期日 1100
酒店根据房源的剩余情况,在考虑到各种应急预案的条件下,要明确两类客房每天的可供量,这些数字列入表5
表5 酒店客房的可供量
星期1 星期2 星期3 星期4 星期5 星期6 星期日
标准间 100 140 160 188 150 150 150
商务间 80 120 120 120 120 120 120
现在的任务是,根据表1至表5的信息,以酒店收入最大为目标,针对以下两种不同情况,制定旅行社的客房分配方案。
(1) 完全按照客户提出的不同价位客房预定要求制定分配方案(称为常规策略);
(2) 在标准间(低价位客房)不够分配、而商务间(高价位客房)有剩余的情况下,将一部分商务间按对标准间的需求进行分配并收费(称为免费升级策略)
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数学建模,优化问题,有没有建模高手啊,给讲讲思路都行,重酬
这是数学建模的最优化问题,首先你要把所有的条件翻译成数学语言,思路如下:确定变量个数,把AB和CDE、人工的消耗关系写出来,再把成本关系写出来 这里的变量无非就是第一周和第二周A和B分别安排多少生产 注意变量的限制(约束条件)这里的工人人数有限制,所以A和B的产量都有限制 另一个需要注意的...
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数学建模中求最优解需要什么数学模型
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数学建模优化问题
1)将上述模型代入Lingo,解得:x1=218.18;x2=0;x3=736.36;x4=0;x5=45.45;最优收益29.84万元。2)由灵敏度分析报告显示,在当前最优情形下,当每投资增加1个单位,收益将增加2.98%,这高于借款利率,且增加无限制。因此,经理就尽可能借款投资。3)由灵敏度分析报告显示,在当前投资状况下,...
急急急!!!有个数学建模问题,请教高手啊!
线性规划问题,是优化问题的一种。按照一般的方式,画出示意图,再列出目标函数和约束条件,然后用lingo求解就OK了。
数学建模随机优化问题!!高手请来!!!
0.10 0.30 0.30 0.20 0.10 0.10 0.25 0.35 0.15 0.05 0.12 0.38 0.36 0.09 0.05];y=[500 600 700 800 900];A=x*y';a=sum(A);A=A.\/a;B=[19 20 21 22];c=B*A c =20.4444 出售价期望是20.4444 p=(20.4444-9.7)\/(20.4444-5);算出在c这个价格的...
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。。对于变量超多的问题基本有两个解决方法:1.高性能计算(如果有条件的话)、2.降维 我感觉常用的还是第二种吧,因子分析,或主成分分析,这是主要的降维方法。如果是线性问题,可进行系数显著性检验,不显著的变量全给去除,有时候也算是个方法吧。大数据量的问题建议用spss,可能会更方便些。