6. 【递推/迭代-作业-编程题-3】机器折旧

数学建模竞赛中的生产计划优化:从MILP模型到启发式算法实践 生产计划与库存管理是运筹学和供应链管理的核心问题,旨在通过数学方法优化资源配置,以最小化成本并满足客户需求。其基本原理通常基于混合整数线性规划(MILP)框架,通过定义生产量、库存、延迟等决策变量,构建包含产能、需求平衡及逻辑约束的数学模型,以综合优化生产成本、准备成本、库存持有成本与延迟惩罚成本。该技术的核心价值在于为制造业应对小批量、多品种、定制化生产模式下的复杂调度挑战,提供科学、量化的决策支持。在实际应用中,面对大规模问题,常需结合模拟退火、遗传算法等元启发式算法进行高效求解,并可通过灵敏度分析评估 阅读详情

【问题描述】

一台设备原值 50,000 元,每年折旧率为 20%(即每年末价值为年初的 80%),但每年维护费用 2,000 元 从价值中扣除。
求:第 5 年末的设备价值。

【输入形式】
【输出形式】

print(f"第{year}年末价值: {value:.2f}元。")

【样例输入】
【样例输出】
【样例说明】
【评分标准】

value = 50000
for year in range(1, 6):
    value = value * 0.8 - 2000
print(f"第5年末价值: {value:.2f}元。")
Pandas入门教程(二十二):股票数据分析实战——yfinance 获取数据、技术指标与收益率分析 把 Pandas 用在真实场景,才能体会它的价值。本文以茅台股票为例,用 yfinance 获取历史行情,完成缺失值处理与列筛选,绘制收盘价曲线,计算 SMA 移动平均线与 RSI 相对强弱指数,并通过日收益率、累计收益率和波动率完成完整的量化分析流程。 阅读详情

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