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1食品加工计划案 食品加工计划的优化方案第十三组李江南江云胜樊明瑾摘要本文建立了一个食品加工计划用线性规划求解的优化方案，通过对问题的分析，综合实际情况做出合理假设，建立基本模型总利润=总销售额总成本价。 其中，总销售额=销售价格?销售额；总成本价=采购价格?采购数量+储存价格?剩余数量，由此得到了所需的模型。 第i月精炼第j种原油的吨数为ijy，精炼的过程中无重量损失，则总共加工出来的产品为6511ijijy?6?（吨）。 最终产品以1500元/吨的价格出售，则可得总销售额为1500511ijijy?（元）。 成本价包含采购费和存储费。 采购费=?每月采购的原油吨数?当月原油每吨的售价；存储费用=50?当月每种原油剩余量；每月每种原油剩余量=当月采购量-当月精炼量+上月剩余量，则第i月原油总剩余量为i5112500()ijijijxy?；则有总利润=15006511ijijy?每月采购的原油吨数?当月原油每吨的售价50?当月每种原油剩余量；再根据题中所加约束条件，利用LINGO和MATLAB工具平台进行求解，最终得到使得利润最大时的最佳采购及加工计划，可以节约成本而得到最大的利润，最大利润为Max=1078426（元）。 问题二中解决了在将来市场不同价格增长率的情况下，总利润额、采购和加工计划的变化情况，利用问题一中的线性规划模型，加入新参数增长率x%。 用LINGO工具平台求解出不同x所对应的最高总利润额、最佳采购计划和加工计划。 然后，利用MATLAB软件以增长率x为自变量，所得的最优解为应变量，分别对所得的最优解作图。 由此即可得到在不同x的情况下，采购和加工计划的必要变化及其对总利润的影响。 关键字线性规划优化模型最大利润；问题一1.问题的重述加工一种食品需要精炼若干种原油并把它们混合起来。 原油有两类植物油VEG1和VEG2；非植物油OIL1，OIL2，OIL3。 购买每种原油可立即（一月份）提货或逐月按将来的市价提货。 原油的现价和各月份的市场价格（元/吨）见下表VEG1VEG2OIL1一月11001xx300二月130013001100三月110014001200四月1xx1001200五月10001xx500六月90010001400最终产品以1500元/吨的价格出售。 植物油和非植物油需要在不同的生产线上进行精炼。 每月能够精炼的植物油不超过200吨，非植物油不超过250吨；在精炼过程中，重量没有损失，精炼费用可忽略不计。 为了备用，每种原油的存储量可达1000吨。 植物油和非植物油的存储费用每月为50元/吨。 最终的产品不能存储，精炼后的油也不能存储。 最终产品要符合硬度的技术指标。 按照硬度计量单位，它必须在36之间。 假定硬度的混合是线性的，而原油的硬度为VEG18.8；VEG26.1；OIL12.0；OIL24.2；OIL35.0。 现在每种原油库存量均为500吨，在六月底仍要保持这些库存量。 为使利润最大，该公司应该怎样制定它的采购和加工计划？考虑在将来市场不同价格的情况下，总利润额、采购和加工计划应该如何变化。 在二月份市场上，假设植物油价格的增长为x%，非植物油价格的增长为2x%；三月份这两种油价增长分别为2x%和4x%；其余诸月的这些增长将持续线性上升。 对于不同的x值（直至20），试用图示给出采购和加工计划的必要变化及其对总利润的影响。 2基本假设 （1）购买每种原油可立即提货或逐月按将来的市价提货。 （2）在精炼的过程中无重量损失，精炼费忽略不计。 （3）最终产品不能储存，立即卖出，精炼后的油亦如此。 （4）原油的单价与购买量及次数无关。 （5）每月存储费用按照月末剩余量为基数结算。 3.符号说明OIL2110090010001xx100800OIL311501150950125010501350ijx表示第i月采购第j种原油的吨数；ijy表示第i月精炼第j种原油的吨数；（其中i=1，2，3，4，5，6）；（其中j=1，2，3，4，5）；当j=1时，为VEG1；当j=2时，为VEG2；当j=3时，为OIL1；当j=4时，为OIL2；当j=4时，为OIL3；Max表示食品销售所获得的最大利润；4.问题的分析本问题是一个线性带约束条件的优化问题。 目的是获得最大利润，以及为获得最大利润该公司所需制定的最佳采购计划和加工计划。 显然，总利润、总销售额及总成本价应满足关系总利润=总销售额-总成本价。 总销售额即为一至六月的销售总额，又有第i月精炼第j种原油的吨数为ijy，精炼的过程中无重量损失，则总共加工出来的产品为6511ijijy?5（吨）。 最终产品以1500元/吨的价格出售，则可得总销售额为1500611ijijy?（元）。 由于题设忽略精炼加工费用，又无重量损失，所以成本价包含采购费和存储费。 采购费=?每月采购的原油吨数?当月原油每吨的售价；存储费用=50?当月每种原油剩余量；每月每种原油剩余量=当月采购量-当月精炼量+上月剩余量，则第i月原油总剩余量为i5112500()ijijijxy?；因每种原油最初存储量均为500吨，且六月底仍要保持这些库存，故每种油的总采购量与总精炼量相等，即有约束条件6611ijijiixy?（其中j=1,2,3,4,5）。 又根据题目给出的每月精炼的植物油和非植物油及每种原油的存储量的限量，和最终产品的硬度技术指标可列出相关的约束条件。 5.模型的建立5.1目标函数:总利润=总销售额-总成本价总销售额=15006511ijijy?总成本价=采购费+存储费=110011x+1xx2x+130013x+110014x+115015x+130021x+130022x+110023x+90024x+115025x+110031x+140032x+1xx3x+100034x+95035x+1xx1x+110042x+1xx3x+1xx4x+125045x+100051x+1xx2x+150053x+110054x+105055x+90061x+100062x+140063x+80064x+135065x?5111502500?jjjxy?+2511502500()ijijijxy?+3511502500()ijijijxy?+4511502500?()ijijijxy?+5511502500?()ijijijxy?6511502500?()ijijijxy?则最大利润为Max=15006511ijijy?-（110011x+1xx2x+130013x+110014x+115015x+130021x+130022x+110023x+90024x+115025x+110031x+140032x+1xx3x+100034x+95035x+1xx1x+110042x+1xx3x+1xx4x+125045x+100051x+1xx2x+150053x+110054x+105055x+90061x+100062x+140063x+80064x+135065x+?5111502500?jjjxy?+2511502500?()ijijijxy?+3511502500()ijijijxy?+4511502500?()ijijijxy?+5511502500?()ijijijxy?+6511502500?()ijijijxy?;5.2约束条件的确立 （1）根据每月能够精炼的植物油不超过200t，非植物油不超过250t和硬度指标在3-6之间，得到约束条件xx121?i?jij y；2506153?i?jij y；12345123458.86.12.04.25.036iiiiiiiiiiyyyyyyyyyy?；（其中i=1，2，3，4，5，6）; （2）根据每种原油最初存储量均为500吨，且六月底仍要保持这些库存故每种油的总采购量与总精炼量相等，即有约束条件6611ijijiixy?，（其中j=1，2，3，4，5，6）； （3）每种原油的储存量不超过1000t，得到以下约束条件66111166221166331166441166551105001000;05001000;05001000;05001000;05001000;iiiiiiiiiiiiiiiiiiiixyxyxyxyxy? （4）根据采购量和精炼量为非负，可得0;0xyijij?;（其中i=1，2，3，4，5，6）；(其中j=1，2，3，4，5）；6.模型的求解通过对问题的分析，构造目标函数和约束条件，可运用lingo工具求解出最终的计划方案。 程序如下max=1500*(y11+y12+y13+y14+y15)-1100*x11-1200*x12-1300*x13-1100*x14-1150*x15-50*(x11+x12+x13+x14+x15-(y11+y12+y13+y14+y15)+2500)+1500*(y21+y22+y23+y24+y25)-1300*x21-1300*x22-1100*x23-900*x24-1150*x25-50*(x21+x22+x23+x24+x25-(y21+y22+y23+y24+y25)+x11+x12+x13+x14+x15-(y11+y12+y13+y14+y15)+2500)+1500*(y31+y32+y33+y34+y35)-1100*x31-1400*x32-1200*x33-1000*x34-950*x35-50*(x31+x32+x33+x34+x35-(y31+y32+y33+y34+y35)+x21+x22+x23+x24+x25-(y21+y22+y23+y24+y25)+x11+x12+x13+x14+x15-(y11+y12+y13+y14+y15)+2500)+1500*(y41+y42+y43+y44+y45)-1200*x41-1100*x42-1200*x43-1200*x44-1250*x45-50*(x41+x42+x43+x44+x45-(y41+y42+y43+y44+y45)+x31+x32+x33+x34+x35-(y31+y32+y33+y34+y35)+x21+x22+x23+x24+x25-(y21+y22+y23+y24+y25)+x11+x12+x13+x14+x15-(y11+y12+y13+y14+y15)+2500)+1500*(y51+y52+y53+y54+y55)-1000*x51-1200*x52-1500*x53-1100*x54-1050*x55-50*(x51+x52+x53+x54+x55-(y51+y52+y53+y54+y55)+x41+x42+x43+x44+x45-(y41+y42+y43+y44+y45)+x31+x32+x33+x34+x35-(y31+y32+y33+y34+y35)+x21+x22+x23+x24+x25-(y21+y22+y23+y24+y25)+x11+x12+x13+x14+x15-(y11+y12+y13+y14+y15)+2500)+1500*(y61+y62+y63+y64+y65)-900*x61-1000*x62-1400*x63-800*x64-1350*x65-50*(x61+x62+x63+x64+x65-(y61+y62+y63+y64+y65)+x51+x52+x53+x54+x55-(y51+y52+y53+y54+y55)+x41+x42+x43+x44+x45-(y41+y42+y43+y44+y45)+x31+x32+x33+x34+x35-(y31+y32+y33+y34+y35)+x21+x22+x23+x24+x25-(y21+y22+y23+y24+y25)+x11+x12+x13+x14+x15-(y11+y12+y13+y14+y15)+2500);x11+x21+x31+x41+x51+x61=y11+y21+y31+y41+y51+y61;x12+x22+x32+x42+x52+x62=y12+y22+y32+y42+y52+y62;x13+x23+x33+x43+x53+x63=y13+y23+y33+y43+y53+y63;x14+x24+x34+x44+x54+x64=y14+y24+y34+y44+y54+y64;x15+x25+x35+x45+x55+x65=y15+y25+y35+y45+y55+y65;y11+y12=200;y13+y14+y15=250;y21+y22=200;y23+y24+y25=250;y31+y32=200;y33+y34+y35=250;y41+y42=200;y43+y44+y45=250;y51+y52=200;y53+y54+y55=250;y61+y62=200;y63+y64+y65=3;(8.8*y11+6.1*y12+2.0*y13+4.2*y14+5.0*y15)/(y11+y12+y13+y14+y15)=3;(8.8*y21+6.1*y22+2.0*y23+4.2*y24+5.0*y25)/(y21+y22+y23+y24+y25)=3;(8.8*y31+6.1*y32+2.0*y33+4.2*y34+5.0*y35)/(y31+y32+y33+y34+y35)=3;(8.8*y41+6.1*y42+2.0*y43+4.2*y44+5.0*y45)/(y41+y42+y43+y44+y45)=3;(8.8*y51+6.1*y52+2.0*y53+4.2*y54+5.0*y55)/(y51+y52+y53+y54+y55)=3;(8.8*y61+6.1*y62+2.0*y63+4.2*y64+5.0*y65)/(y61+y62+y63+y64+y65)=6;500+x11-y11=1000;500+x12-y12=1000;500+x13-y13=1000;500+x14-y14=1000;500+x15-y15=1000;500+x11-y11+x21-y21=1000;500+x12-y12+x22-y22=1000;500+x13-y13+x23-y23=1000;500+x14-y14+x24-y24=1000;500+x15-y15+x25-y25=1000;500+x11-y11+x21-y21+x31-y31=1000;500+x12-y12+x22-y22+x32-y32=1000;500+x13-y13+x23-y23+x33-y33=1000;500+x14-y14+x24-y24+x34-y34=1000;500+x15-y15+x25-y25+x35-y35=1000;500+x11-y11+x21-y21+x31-y31+x41-y41=1000;500+x12-y12+x22-y22+x32-y32+x42-y42=1000;500+x13-y13+x23-y23+x33-y33+x43-y43=1000;500+x14-y14+x24-y24+x34-y34+x44-y44=1000;500+x15-y15+x25-y25+x35-y35+x45-y45=1000;500+x11-y11+x21-y21+x31-y31+x41-y41+x51-y51=1000;500+x12-y12+x22-y22+x32-y32+x42-y42+x52-y52=1000;500+x13-y13+x23-y23+x33-y33+x43-y43+x53-y53=1000;500+x14-y14+x24-y24+x34-y34+x44-y44+x54-y54=1000;500+x15-y15+x25-y25+x35-y35+x45-y45+x55-y55=0;500+x12-y12=0;500+x13-y13=0;500+x14-y14=0;500+x15-y15=0;500+x11-y11+x21-y21=0;500+x12-y12+x22-y22=0;500+x13-y13+x23-y23=0;500+x14-y14+x24-y24=0;500+x15-y15+x25-y25=0;500+x11-y11+x21-y21+x31-y31=0;500+x12-y12+x22-y22+x32-y32=0;500+x13-y13+x23-y23+x33-y33=0;500+x14-y14+x24-y24+x34-y34=0;500+x15-y15+x25-y25+x35-y35=0;500+x11-y11+x21-y21+x31-y31+x41-y41=0;500+x12-y12+x22-y22+x32-y32+x42-y42=0;500+x13-y13+x23-y23+x33-y33+x43-y43=0;500+x14-y14+x24-y24+x34-y34+x44-y44=0;500+x15-y15+x25-y25+x35-y35+x45-y45=0;500+x11-y11+x21-y21+x31-y31+x41-y41+x51-y51=0;500+x12-y12+x22-y22+x32-y32+x42-y42+x52-y52=0;500+x13-y13+x23-y23+x33-y33+x43-y43+x53-y53=0;500+x14-y14+x24-y24+x34-y34+x44-y44+x54-y54=0;500+x15-y15+x25-y25+x35-y35+x45-y45+x55-y55=0;x11=0;x12=0;x13=0;x14=0;x15=0;y11=0;y12=0;y13=0;y14=0;y15=0；x21=0;x22=0;x23=0;x24=0;x25=0;y21=0;y22=0;y23=0;y24=0;y25=0；x31=0;x32=0;x33=0;x34=0;x35=0;y31=0;y32=0;y33=0;y34=0;y35=0；x41=0;x42=0;x43=0;x44=0;x45=0;y41=0;y42=0;y43=0;y44=0;y45=0；x51=0;x52=0;x53=0;x54=0;x55=0;y51=0;y52=0;y53=0;y54=0;y55=0；x61=0;x62=0;x63=0;x64=0;x65=0;y61=0;y62=0;y63=0;y64=0;y65=0；end运行结果Local optimalsolution found.Objective value:1078426.Infeasibilities:0.2046363E-11Total solveriterations:18Variable ValueReduced CostY113.1899490.000000Y12196.81010.000000Y130.0000000.000000Y140.0000000.000000Y15250.00000.000000X110.000000350.0000X120.000000450.0000X130.000000450.0000X140.000000250.0000X150.000000300.0000Y21121.00450.000000Y2278.995510.000000Y230.0000000.000000Y24120.89020.000000Y25129.10980.000000X210.000000500.0000X220.000000500.0000X230.000000200.0000X2426.733920.000000X250.000000250.0000Y31143.09230.000000Y3256.907740.000000Y330.0000000.000000Y34195.43640.000000Y3554.563610.000000X310.000000250.0000X320.000000550.0000X330.000000250.0000X340.00000050.00000X35183.67340.000000Y4185.185190.000000Y42114.81480.000000Y430.0000000.000000Y440.0000000.000000Y45250.00000.000000X410.000000300.0000X420.000000200.0000X430.000000200.0000X440.000000200.0000X450.000000250.0000Y51147.52810.000000Y5252.471890.000000Y530.0000000.000000Y54210.40740.000000Y5539.592630.000000X510.00000050.00000X520.000000250.0000X530.000000450.0000X540.00000050.00000X55539.59260.000000Y61159.25930.000000Y6240.740740.000000Y630.000000218.5185Y64250.00000.000000Y650.000000329.6296X61659.25930.000000X62540.74070.000000X630.000000300.0000X64750.00000.000000X650.000000250.00007.结果分析由结果可得最优采购量如表一，最优精炼加工量如表二X(i,j)VEG1VEG2OIL1OIL2OIL3一月000026.73390二月0000三月0000183.6734四月00000539.59五月00006六月659.2593540.740707500表一最优采购量Y(i，j)一月二月VEG13.189949196.8101121.004578.99551VEG2OIL100OILxx0.8902129.1098OIL3250三月四月五月六月143.092356.907740000195.43654.5636185.18519114.8148147.528152.47189159.259340.740740250210.40739.592632500表二最优精炼加工量通过对结果的验证，此种情况满足题设条件，也符合实际的情况，可以获得最大的利润。 Max=1078426（元）问题二1问题重述试考虑在将来市场不同价格的情况下，总利润额、采购和加工计划应该如何变化。 在二月份市场上，假设植物油价格的增长为x%，非植物油价格的增长为2x%；三月份这两种油价增长分别为2x%和4x%；其余诸月这些增长将持续线性上升。 对于不同的x值（直至20），试用图示给出采购和加工计划的必要变化及其对总利润的影响。 2基本假设同问题一3符号说明在问题一的基础上加上变量x（原油价格的增长率）4.问题的分析由题设假设市场价格表可表示如下（表三）VEG1VEG2OIL1OIL2OIL3一月11001xx30011001150二月1300（1+x%）1300(1+x%)1100(1+2x%)900(1+2x%)1150(1+2x%)三月1100(1+2x%)1400(1+2x%)1200(1+4x%)1000(1+4x%)950(1+4x%)四月1200(1+3x%)1100(1+3x%)1200(1+6x%)1200(1+6x%)1250(1+6x%)五月1000(1+4x%)1200(1+4x%)1500(1+8x%)1100(1+8x%)1050(1+8x%)六月900(1+5x%)1000(1+5x%)1400(1+10x)800(1+10x%)1350(1+10x%)5.模型的建立同问题一，只需在价格中加入参数增长率x%。 6.模型的求解6. （1）总成本价=采购费+存储费总成本价=（110011x+1xx2x+130013x+110014x+115015x+1300(1+x%)21x+1300(1+x%)22x+1100(1+2x%)23x+900(1+2x%)24x+1150(1+2x%)25x+1100(1+2x%)31x+1400(1+2x%)32x+1200(1+4x%)33x+1000(1+4x%)34x+950(1+4x%)35x+1200(1+3x%)41x+1100(1+3x%)42x+1200(1+6x%)43x+1200(1+6x%)44x+1250(1+6x%)45x+1000(1+4x%)51x+1200(1+4x%)52x+1500(1+8x%)53x+1100(1+8x%)54x+1050(1+8x%)55x+900(1+5x%)61x+1000(1+5x%)62x+1400(1+10x%)63x+800(1+10x%)64x+1350(1+10x%)65x+?5111502500?jjjxy?+2511502500?()ijijijxy?+3511502500()ijijijxy?+4511502500?()ijijijxy?+5511502500?()ijijijxy?+6511502500?()ijijijxy?最大利润=15006511ijijy?（110011x+1xx2x+130013x+110014x+115015x+1300(1+x%)21x+1300(1+x%)22x+1100(1+2x%)23x+900(1+2x%)24x+1150(1+2x%)25x+1100(1+2x%)31x+1400(1+2x%)32x+1200(1+4x%)33x+1000(1+4x%)34x+950(1+4x%)35x+1200(1+3x%)41x+1100(1+3x%)42x+1200(1+6x%)43x+1200(1+6x%)44x+1250(1+6x%)45x+1000(1+4x%)51x+1200(1+4x%)52x+1500(1+8x%)53x+1100(1+8x%)54x+1050(1+8x%)55x+900(1+5x%)61x+1000(1+5x%)62x+1400(1+10x%)63x+800(1+10x%)64x+1350(1+10x%)65x+?5111502500?jjjxy?+2511502500?()ijijijxy?+3511502500()ijijijxy?+4511502500?()ijijijxy?+5511502500?()ijijijxy?+6511502500?()ijijijxy?;6. （2）约束条件同问题一；6. （3）问题求解令x= 0、 1、220;分别求出最优解！然后在matlab中绘出图形曲线。 6. (4)程序代码（见附录一）7.结果分析 （1）通过对采购量的分析，可得相应月份的原油采购量在不同X的取值下的影响曲线，在MATLAB中作图如下 （2）通过对精炼量的分析，可得其在相应月份在不同X的取值下的影响曲线如图最后通过对数据进行统计和分析运用matlab对x取不同值对总利润的影响如图由图可以看出随着x的增加即原油市场价格的上升，总利润不断减少，当总利润下降到一定值时，企业可能会出现亏损。 对模型优缺点的评价对于公司如何制定采购和精炼计划，本文运用了线性模型的分析方法，针对题目中的两个问题进行处理。 好处是能够把复杂的现实问题建立数学模型，能够很好的客观的制定出公司的采购和销售计划，反映出的数据结果与实际情况符合程度较为理想，遗憾的是由于掌握的资料有限，只能就题中所给的条件进行分析，模型理想化和比较粗糙，略去了一些情况，比如没有考虑市场的供求关系，最终成品市场价格的变化和原油的市场价格波动的不规律性等，事实上好的模型该条件是不能忽略的。 本模型中的关键是构造约束条件，对于第一个问题的求解，涉及的不等式较多，输入繁琐，但约束条件准确，可以得出较为精确的最优解。 对于第二问的求解，约束条件同样准确，借助LINGO可以得到不同增长率x的情况下较为满意的结果，然后在MATLAB中依据得到的结果画出曲线图，图示能对采购、加工计划以及总利润的影响能给出比较准确的描述。 但是由于X的取值是离散的，故不能精确的描述在实际价格增长率呈连续变化时的情况。 但总体上来说，对公司的采购和精练计划还是比较适用的。 附录附录一不同增长率x（0=3;(8.8*y11+6.1*y12+2.0*y13+4.2*y14+5.0*y15)/(y11+y12+y13+y14+y15)=3;(8.8*y21+6.1*y22+2.0*y23+4.2*y24+5.0*y25)/(y21+y22+y23+y24+y25)=3;(8.8*y31+6.1*y32+2.0*y33+4.2*y34+5.0*y35)/(y31+y32+y33+y34+y35)=3;(8.8*y41+6.1*y42+2.0*y43+4.2*y44+5.0*y45)/(y41+y42+y43+y44+y45)=3;(8.8*y51+6.1*y52+2.0*y53+4.2*y54+5.0*y55)/(y51+y52+y53+y54+y55)=3;(8.8*y61+6.1*y62+2.0*y63+4.2*y64+5.0*y65)/(y61+y62+y63+y64+y65)=0;!5.8*y21+3.1*y22-y23+1.2*y24+2*y25=0;!5.8*y31+3.1*y32-y33+1.2*y34+2*y35=0;!5.8*y41+3.1*y42-y43+1.2*y44+2*y45=0;!5.8*y51+3.1*y52-y53+1.2*y54+2*y55=0;!5.8*y61+3.1*y62-y63+1.2*y64+2*y65=0;!2.8*y11-2.9*y12-4*y13-1.8*y14-y15=0;!2.8*y21-2.9*y22-4*y23-1.8*y24-y25=0;!2.8*y31-2.9*y32-4*y33-1.8*y34-y35=0;!2.8*y41-2.9*y42-4*y43-1.8*y44-y45=0;!2.8*y51-2.9*y52-4*y53-1.8*y54-y55=0;!2.8*y61-2.9*y62-4*y63-1.8*y64-y65=0;500+x11-y11=1000;500+x12-y12=1000;500+x13-y13=1000;500+x14-y14=1000;500+x15-y15=1000;500+x11-y11+x21-y21=1000;500+x12-y12+x22-y22=1000;500+x13-y13+x23-y23=1000;500+x14-y14+x24-y24=1000;500+x15-y15+x25-y25=1000;500+x11-y11+x21-y21+x31-y31=1000;500+x12-y12+x22-y22+x32-y32=1000;500+x13-y13+x23-y23+x33-y33=1000;500+x14-y14+x24-y24+x34-y34=1000;500+x15-y15+x25-y25+x35-y35=1000;500+x11-y11+x21-y21+x31-y31+x41-y41=1000;500+x12-y12+x22-y22+x32-y32+x42-y42=1000;500+x13-y13+x23-y23+x33-y33+x43-y43=1000;500+x14-y14+x24-y24+x34-y34+x44-y44=1000;500+x15-y15+x25-y25+x35-y35+x45-y45=1000;500+x11-y11+x21-y21+x31-y31+x41-y41+x51-y51=1000;500+x12-y12+x22-y22+x32-y32+x42-y42+x52-y52=1000;500+x13-y13+x23-y23+x33-y33+x43-y43+x53-y53=1000;500+x14-y14+x24-y24+x34-y34+x44-y44+x54-y54=1000;500+x15-y15+x25-y25+x35-y35+x45-y45+x55-y55=0;500+x12-y12=0;500+x13-y13=0;500+x14-y14=0;500+x15-y15=0;500+x11-y11+x21-y21=0;500+x12-y12+x22-y22=0;500+x13-y13+x23-y23=0;500+x14-y14+x24-y24=0;500+x15-y15+x25-y25=0;500+x11-y11+x21-y21+x31-y31=0;500+x12-y12+x22-y22+x32-y32=0;500+x13-y13+x23-y23+x33-y33=0;500+x14-y14+x24-y24+x34-y34=0;500+x15-y15+x25-y25+x35-y35=0;500+x11-y11+x21-y21+x31-y31+x41-y41=0;500+x12-y12+x22-y22+x32-y32+x42-y42=0;500+x13-y13+x23-y23+x33-y33+x43-y43=0;500+x14-y14+x24-y24+x34-y34+x44-y44=0;500+x15-y15+x25-y25+x35-y35+x45-y45=0;500+x11-y11+x21-y21+x31-y31+x41-y41+x51-y51=0;500+x12-y12+x22-y22+x32-y32+x42-y42+x52-y52=0;500+x13-y13+x23-y23+x33-y33+x43-y43+x53-y53=0;500+x14-y14+x24-y24+x34-y34+x44-y44+x54-y54=0;500+x15-y15+x25-y25+x35-y35+x45-y45+x55-y55=0；x11=0;x12=0;x13=0;x14=0;x15=0;y11=0;y12=0;y13=0;y14=0;y15=0；x21=0;x22=0;x23=0;x24=0;x25=0;y21=0;y22=0;y23=0;y24=0;y25=0；x31=0;x32=0;x33=0;x34=0;x35=0;y31=0;y32=0;y33=0;y34=0;y35=0；x41=0;x42=0;x43=0;x44=0;x45=0;y41=0;y42=0;y43=0;y44=0;y45=0；end附录二在不同增长率的情况下每种油的最优采购量和加工量增长率X=0，1，2，3，4，5时增长率X X110X120X130X140X150X210X220X230X2426.73392X250X310X320X330X340X35183.6734X410X420X430X440X450X510X520X530X540X55539.5926X61659.2593X62540.7407X63540.7407X64540.7407X65540.7407Y11540.7407Y12540.7407Y13540.7407Y14540.7407Y15540.7407Y21540.74070123450000000075000000000000000000000000075000000000000000000000000075000000000000000000000000075000000000000000000000000010000000000000000000659.2593540.74070500022.22222177.777802500159.2593659.2593659.2593540.7407540.740707500154.7417159.259345.2583140.7407402500159.2593659.2593540.74070750002000250075.789659.2593540.740707500113.580686.419402500007500025000Y22540.7407Y23540.7407Y24540.7407Y25540.7407Y31540.7407Y32540.7407Y33540.7407Y34540.7407Y35540.7407Y41540.7407Y42540.7407Y43540.7407Y44540.7407Y45540.7407Y51540.7407Y52540.7407Y53540.7407Y54540.7407Y55540.7407Y61540.7407Y62540.7407Y63540.7407Y64540.7407Y65540.7407利润1078426948222.2818018.540.7407402500159.2593118.144640.7407481.855430250020.47141159.2593179.528640.74074025006.2683863.33691193.7316136.663102500159.2593159.259340.7407440.740740250020002500124.21102500159.259340.7407402500159.259340.7407402500105.692594.3075202500159.259340.74074025002000250040.7407402500020002500159.259340.7407402500159.259340.7407402500159.259340.7407402500113.580586.4194902500113.579686.4203802500159.259340.7407402500159.259340.740740250002500025000250002500687814.8557611.1429907.4增长率X=6，7，8，9，10时增长率X X110X120X130X140X150X210X220X230X241000X250678910120.5311162.9630000005010000418.518573.91779002200028010000522.952392.59260050000010000000450005010000X31X32X33X34X35X41X42X43X44X45X51159.2593X52X53X54X55X61659.2593X62381.4815X63X64X65Y1122.22222Y12177.7778Y13Y14Y15Y21159.2593Y2240.74074Y23Y24Y25Y31159.2593Y3240.74074Y33Y34Y35Y41159.2593Y4240.74074Y43Y44Y45Y51159.2593Y5240.74074Y53000000000000000000000000000000000007000000000000000007007.56369000159.259340.7407402500159.259340.74074025002000502000200073.00229113.741463.25631200082.20704000000000000000159.25930000700220.2097337.03704500159.2593159.259340.74