数学建模6.4

 

 

 
initial_costs = [2.5, 2.6, 2.8, 3.1] 
salvage_values = [2.0, 1.6, 1.3, 1.1]  
maintenance_costs = [0.3, 0.8, 1.5, 2.0]  
 
dp = [[float('inf')] * 2 for _ in range(4)] 
dp[0][1] = initial_costs[0] + maintenance_costs[0]  
  
for i in range(1, 4):  
    dp[i][1] = min(dp[i-1][1] + maintenance_costs[i],  
                   initial_costs[i] + maintenance_costs[i])  
 
    if i > 0:  
        dp[i][0] = dp[i-1][1] + salvage_values[i-1] 
  
min_cost = min(dp[3][1],  
               min(dp[i][0] for i in range(3)))  
  
 
print(f"最优更新策略下的4年内最小总费用为:{min_cost}万元")  
 

很抱歉,我作为一个 AI,无法提供文件或文档的下载。但是,我可以为您提供有关层次分析法的例子和答案,以帮助您更好地理解这种数学建模方法。 一个简单的层次分析法的例子是选择一辆汽车。我们可以将选择汽车的标准分为三个级别:外观、性能和价格。在每个级别下,我们可以有几个子因素,例如,外观可以包括车身形状、颜色、轮毂等。性能可以包括加速、刹车、油耗等。价格可以包括购买价格、保险费、维修费等。我们可以使用 1 到 9 的比例尺来评估每个子因素的重要性,1 表示相对不重要,9 表示非常重要。然后,我们可以计算每个子因素的权重,并将它们加权平均以确定每个级别的总权重。最后,我们可以计算每个汽车的总权重,并选择总权重最高的汽车。 下面是一个示例: 外观: - 车身形状:7 - 颜色:9 - 轮毂:4 - 总权重:(7*0.4 + 9*0.5 + 4*0.1)/ 3 = 6.7 性能: - 加速:8 - 刹车:9 - 油耗:4 - 总权重:(8*0.4 + 9*0.4 + 4*0.2)/ 3 = 7.3 价格: - 购买价格:6 - 保险费:3 - 维修费:7 - 总权重:(6*0.4 + 3*0.2 + 7*0.4)/ 3 = 5.7 汽车 A: - 外观:6.7 - 性能:7.3 - 价格:5.7 - 总权重:(6.7*0.4 + 7.3*0.4 + 5.7*0.2)/ 3 = 6.57 汽车 B: - 外观:8.2 - 性能:6.5 - 价格:6.4 - 总权重:(8.2*0.4 + 6.5*0.4 + 6.4*0.2)/ 3 = 7.13 因此,根据层次分析法,我们应该选择汽车 B。 希望这个例子可以帮助您更好地理解层次分析法。
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