飞行管理问题的优化模型

飞行管理问题的优化模型
飞行管理问题的优化模型

MATLAB:

%约束条件函数

function [c,ceq]=aircon(delta)

x0=[150, 85, 150, 145, 130, 0];

y0=[140, 85, 155, 50, 150, 0];

alpha0=[243,236,220.5,159,230,52];

%第一组数据;

%x0=[60, 70, 80, 50, 40, 0];

%y0=[100, 100, 100, 100, 100, 40];

%alpha0=[270, 270, 270, 270, 270, 0];

%第二组数据;

%x0=[60, 60, 60, 60, 60, 0];

%y0=[80, 70, 60, 90, 100, 60];

%alpha0=[180, 180, 180, 180, 180, 0];

%第三组数据;

%x0=[0, 55, 90, 40, 80, 0];

%y0=[70, 5, 60, 130, 5, 60];

%alpha0=[0, 90, 180, 270, 180, 0];

alpha0=alpha0*pi/180; v=800;

co=cos(alpha0+delta);

si=sin(alpha0+delta);

for i=2:6

for j=1:i-1

b(i,j)=(x0(i)-x0(j))*(co(i)-co(j))+(y0(i)-y0(j))*(si(i)-si(j));

a(i,j)=v*((co(i)-co(j))^2+(si(i)-si(j))^2);

t(i,j)=-b(i,j)/a(i,j);

if t(i,j)<0

d(i,j)=1000;

else

d(i,j)=(x0(i)-x0(j)+v*t(i,j)*(co(i)-co(j)))^2+(y0(i)-y0(j)+v*t(i,j)*(si(i)-si(j)))^2;

end

end

end

c=64-[d(2,1), d(3,1:2), d(4,1:3), d(5,1:4), d(6,1:5)];

ceq=[ ];

/***************分割符****************************/

%目标函数

function f=airfun(delta)

f=delta*delta';

%f=sum(abs(delta));

/***************分割符****************************/

%计算程序

clear; clc

lb=-pi/18*ones(1,6); ub=pi/18*ones(1,6);

options=optimset('LargeScale','off');

n=20; fval=100;

for i=1:n

delta0=10*(rand(1,6)-0.5);

[dt,feval]=fmincon(@airfun,delta0,[ ],[ ], [ ], [ ],lb,ub,@aircon,options);

if (feval

fval=feval; dl=dt;

end

end

dl=dl*180/pi,

f=dl*dl'

%f=sum(abs(dl))

clc

x=[60, 70, 80, 50, 40, 0];

y=[100,100,100,100,100,40];

scatter(x,y,30,'r','filled');

for i=1:6

text(x(i)+2, y(i), num2str(i));

end

c=[5 4 2 1 6 3];

axis([-10, 195, -10, 170]);

grid on; hold on;

plot([0,160,160,0,0],[0,0,160,160,0],'b');

zt=[270,270,270,270,270,0];

%zt=[270, 270, 270, 270, 270, 0]+[6.04 5.56 5.08 -6.15 -5.67 4.78];

%zt=[270, 270, 270, 270, 270, 0]+ [-7.7172 5.5435 0.3477 -1.0448 6.0843 -3.4276];

zt1=zt*pi/180; vt=1;

dx=vt*cos(zt1); dy=vt*sin(zt1);

for vt=1:160

x1=x+dx; y1=y+dy;

scatter(x1,y1,11,c,'filled');

for j=1:5

for k=2:6

if k~=j

tx=x1(j)-x1(k); ty=y1(j)-y1(k);

dl=sqrt(tx^2+ty^2);

if dl<=8

fprintf('\n i=%d j=%d vt=%d', j,k,vt);

end

end

end

end

x=x1; y=y1; pause(0.1);

end

x=[60,60,60,60,60,0];

y=[80,70,60,90,100,60];

scatter(x,y,30,'r','filled');

for i=1:6

text(x(i)+2, y(i), num2str(i));

end

c=[5 4 2 1 6 3];

axis([-10, 195, -10, 170]);

grid on; hold on;

plot([0,160,160,0,0],[0,0,160,160,0],'b');

zt=[180,180,180,180,180,0];

%zt=[180,180,180,180,180,0]+[-1.29, -1.77, 9.74, -0.81 , -0.335, 5.58]; zt1=zt*pi/180; vt=1;

dx=vt*cos(zt1); dy=vt*sin(zt1);

for vt=1:160

x1=x+dx; y1=y+dy;

scatter(x1,y1,11,c,'filled');

for j=1:5

for k=2:6

if k~=j

tx=x1(j)-x1(k); ty=y1(j)-y1(k);

dl=sqrt(tx^2+ty^2);

if dl<=8

fprintf('\n i=%d j=%d vt=%d', j,k,vt);

end

end

end

end

x=x1; y=y1; pause(0.1);

end

clc

x=[0,55,90,40,80,0];

y=[70,5,60,130,5,60];

scatter(x,y,30,'r','filled');

for i=1:6

text(x(i)+2, y(i), num2str(i));

end

c=[5 4 2 1 6 3];

axis([-10, 195, -10, 170]);

grid on; hold on;

plot([0,160,160,0,0],[0,0,160,160,0],'b');

zt=[0,90,180,270,180,0];

%zt=[0,90,180,270,180,0]+[5.19, 6.13, 4.53, 0.0, 0.0, 5.67];

%zt=[0,90,180,270,180,0]+[0 -2.682928 -2.682928 0.0 0. 0.0];

zt1=zt*pi/180; vt=1;

dx=vt*cos(zt1); dy=vt*sin(zt1);

for vt=1:160

x1=x+dx; y1=y+dy;

scatter(x1,y1,11,c,'filled');

for j=1:5

for k=2:6

if k~=j

tx=x1(j)-x1(k); ty=y1(j)-y1(k);

dl=sqrt(tx^2+ty^2);

if dl<=8

fprintf('\n i=%d j=%d vt=%d', j,k,vt);

end

end

end

end

x=x1; y=y1; pause(0.1);

end

clc

x=[150, 85, 150, 145, 130, 0];

y=[140, 85, 155, 50, 150, 0];

scatter(x,y,30,'r','filled');

for i=1:6

text(x(i)+2, y(i), num2str(i));

end

c=[1 2 3 4 5 6];

%c=[5 4 2 1 6 3];

axis([-10, 195, -10, 170]);

grid on; hold on;

plot([0,160,160,0,0],[0,0,160,160,0],'b');

zt=[243,236,220.5,159,230,52];

%zt=[243,236,220.5,159,230,52]+[0, 0, 2.84, 0, 0, 0.79];

%zt=[243,236,220.5,159,230,52]+[0.0000 0.0001 0.0000 0.0000 -1.3846 -7.0638];

zt1=zt*pi/180; vt=1;

dx=vt*cos(zt1); dy=vt*sin(zt1);

for vt=1:160

x1=x+dx; y1=y+dy;

scatter(x1,y1,11,c,'filled');

for j=1:5

for k=2:6

if k~=j

tx=x1(j)-x1(k); ty=y1(j)-y1(k);

dl=sqrt(tx^2+ty^2);

if dl<=8

fprintf('\n i=%d j=%d vt=%d', j,k,vt);

%任意两架飞机距离小于8公里记录下来

end

end

end

end

x=x1; y=y1; pause(0.1);

end

%

clc; clear;

lb=-pi/18*ones(6,1); ub=pi/18*ones(6,1);

options=optimset('LargeScale','off');

n=20; fmin=100;

for i=1:n

z0=10*(rand(6,1)-0.5);

[x,fval]=fmincon(@fun1,z0,[ ], [ ], [ ], [ ], lb, ub, @fun2,options);

if fval

fmin=fval; xmin=x;

end

end

%xmin

fmin=xmin'*xmin;

xmin=xmin*180/pi

fmin=fmin*180/pi

function f=fun1(zt)

f=zt'*zt;

function [g,h]=fun2(zt)

zt1=zeros(6,1);

%x=[150, 85, 150, 145, 130, 0]';

%y=[140, 85, 155, 50, 150, 0]';

%zt0=[243,236,220.5,159,230,52]';

%第一组数据;

x=[60, 70, 80, 50, 40, 0]';

y=[100, 100, 100, 100, 100, 40]';

zt0=[270, 270, 270, 270, 270, 0]';

%第二组数据;

%x=[60, 60, 60, 60, 60, 0]';

%y=[80, 70, 60, 90, 100, 60]';

%zt0=[180, 180, 180, 180, 180, 0]';

%第三组数据;

%x=[0, 55, 90, 40, 80, 0]';

%y=[70, 5, 60, 130, 5, 60]';

%zt0=[0, 90, 180, 270, 180, 0]';

zt0=zt0*pi/180; v=800;

for i=1:6

zt1(i)=zt0(i)+zt(i);

end

for i=2:6

for j=1:i-1

dx(i,j)=x(i)-x(j); dy(i,j)=y(i)-y(j);

c(i,j)=cos(zt1(i))-cos(zt1(j));

s(i,j)=sin(zt1(i))-sin(zt1(j));

t(i,j)=-(dy(i,j)*s(i,j)+dx(i,j)*c(i,j))/(c(i,j)^2+s(i,j)^2)/v;

if (t(i,j)<0)

d(i,j)=1000;

else

d(i,j)=(dx(i,j)*s(i,j)-dy(i,j)*c(i,j))^2/(c(i,j)^2+s(i,j)^2);

end

end

end

g=64-[d(2,1), d(3,1:2), d(4,1:3), d(5,1:4), d(6,1:5)]';

h=[ ];

x=[150, 85, 150, 145, 130, 0];

y=[140, 85, 155, 50, 150, 0];

scatter(x,y,30,'r','filled');

for i=1:6

text(x(i)+2, y(i), num2str(i));

end

axis([-10, 195, -10, 170]);

grid on; hold on;

plot([0,160,160,0,0],[0,0,160,160,0],'g');

zt=[243,236,220.5,159,230,52];

zt1=zt*pi/180; a=40;

x1=x+a*cos(zt1); y1=y+a*sin(zt1);

for i=1:6

plot([x(i),x1(i)],[y(i),y1(i)],'b')

end

hold off

LEGO程序:

model:

sets:

fj/p1..p6/:zt0,dzt,zt1,x0,y0; !fj-飞机;

sj/t1..t901/:t; !sj--时间, 将时间离散化;

endsets

data:

x0=150,85,150,145,130,0;

y0=140,85,155,50,150,0;

zt0=243,236,220.5,159,230,52;

v=800; PI=3.14159265359;

enddata

min=@sum(fj:@abs(dzt)); !目标函数;

!min=@sum(fj:@abs(dzt*dzt));!目标函数;

@for(sj(k):t(k)=(k-1)/3000);

@for(fj:@bnd(-10,dzt,10)); !限制偏差角的变化范围;

!@for(fj:zt0=zt*PI/180);!把角度化为弧度;

@for(fj:zt1=zt0+dzt);

@for(sj(k):@for(fj(i)|i#lt#6:@for(fj(j )|j#gt#i:

(x0(i)-x0(j)+v*t(k)*(@cos(zt1(i)*PI/18 0)-@cos(zt1(j)*PI/180)))^2

+(y0(i)-y0(j)+v*t(k)*(@sin(zt1(i)*PI/1 80)-@sin(zt1(j)*Pi/180)))^2>=64))); End

model:

sets:

fj/p1..p6/:zt0,dzt,zt1,x0,y0; !fj-飞机;

sj/t1..t901/:t; !sj--时间, 将时间离散化;

endsets

data:

v=800; PI=3.14159265359;

!第一组数据;

x0=60,70,80,50,40,0;

y0=100,100,100,100,100,40;

zt0=270,270,270,270,270,0;

!第二组数据;

!x0=60,60,60,60,60,0;

!y0=80,70,60,90,100,60;

!zt0=180,180,180,180,180,0;

!第三组数据;

!x0=0,55,90,40,80,0;

!y0=70,5,60,130,5,60;

!zt0=0,90,180,270,180,0;

enddata

!min=@sum(fj:@abs(dzt));!目标函数;

min=@sum(fj:@abs(dzt*dzt)); !目标函数;

@for(sj(k):t(k)=(k-1)/3000);

@for(fj:@bnd(-10,dzt,10)); !限制偏差角的变化范围;

@for(fj:zt1=zt0+dzt);

@for(sj(k):@for(fj(i)|i#lt#6:@for(fj(j

)|j#gt#i:

(x0(i)-x0(j)+v*t(k)*(@cos(zt1(i)*PI/18 0)-@cos(zt1(j)*PI/180)))^2

+(y0(i)-y0(j)+v*t(k)*(@sin(zt1(i)*PI/1 80)-@sin(zt1(j)*Pi/180)))^2>=64))); end

model:

sets:

fj/p1..p6/:zt,zt0,dzt,zt1,x0,y0; !fj-飞机;

links(fj,fj):c,s,dx,dy;

endsets

data:

x0=150,85,150,145,130,0;

y0=140,85,155,50,150,0;

zt=243,236,220.5,159,230,52;

v=800;

enddata

min=@sum(fj:@abs(dzt)); !目标函数;

@for(fj:@bnd(-0.1,dxt,0.1)); !限制偏差角的变化范围;

@for(fj:zt0=zt*3.14159265359/180); !把角度化为弧度;

@for(fj:zt1=zt0+dzt);

!@for(links(i,j):c(i,j)=@cos(zt1(i))-@ cos(zt1(j)));

!@for(links(i,j):s(i,j)=@sin(zt1(i))-@ sin(zt1(j)));

!@for(links(i,j):dx(i,j)=x0(i)-x0(j)); !@for(links(i,j):dy(i,j)=y0(i)-y0(j)); @for(fj(i)|i#lt#6:@for(fj(j)|j#gt#i:(( x0(i)-x0(j))*(@cos(zt1(i))-@cos(zt1(j) ))

+(y0(i)-y0(j))*(@sin(zt1(i))-@sin(zt1( j))))/((@cos(zt1(i))-@cos(zt1(j)))^2 +(@sin(zt1(i))-@sin(zt1(j)))^2)/v<=0)) ;

@for(fj(i)|i#lt#6:@for(fj(j)|j#gt#i:(( x0(i)-x0(j))*(@sin(zt1(i))-@sin(zt1(j)

))

-(y0(i)-y0(j))*(@cos(zt1(i))-@cos(zt1( j))))^2/((@cos(zt1(i))-@cos(zt1(j)))^2 +(@sin(zt1(i))-@sin(zt1(j)))^2)>=64)); !@for(links(i,j)|i#lt#6#and#j#gt#i:-(c (i,j)*(x0(i)-x0(j))+s(i,j)*(y0(i)-y0(j )))/(c(i,j)^2+s(i,j)^2)/v>=0);

!@for(links(i,j)|i#lt#6#and#j#gt#i:(c( i,j)*(y0(i)-y0(j))-s(i,j)*(x0(i)-x0(j) ))^2/(c(i,j)^2+s(i,j)^2)>=64);

end

飞行管理问题优化模型

飞行管理问题优化棋型内部编号:(YUUT?TBBY?MMUT?URRUY?UOOY?DBUYI?0128)

飞行管理问题的优化模型 摘要 根据问题我们知道,飞机如果要避免在区域内发生碰撞,则需要调整各自的飞行角,并强调要使调整幅度尽量小,所以这是个最优控制问题。 首先,我们根据本题所给的数据,利用matlab软件绘制出图形,对正方形区域内有可能发生的碰撞做一个大致的估计,并利用ling。软件找出了碰撞发生的飞机、碰撞发生的点和时间。同时寻找判断两架飞机是否会相撞的方法,经探 讨,我们发现可以在飞机0出区域之前每隔一段较短的时间对飞机进行监控,看是否与别的飞机相撞。 然后,我们根据问题讨论了飞行方向角的调整时间和次数对最优解的影响,发现调整时间越早,调整角度就越小,所以我们决定在第六架飞机刚飞到区域边 缘的时候就进行飞行角度的调整;同时我们发现调整次数是越少,调整角度总和 就越小,所以我们决定只在第六架飞机刚飞到区域边缘时对所有的飞机的飞行角 度进行一次调整。我们由此简化了飞机碰撞模型,使飞机在区域内的飞行轨迹更 加明了,同时找到了我们的优化目标一一调整角度总和最小。 针对优化目标,我们找到约束条件,然后把这些约束条件在lin曲中用语言描述出来,再针对运算方面进行改进,得到我们的ling。程序,运行后我们得到了飞机调整的飞行方向角和方案。 最后我们考虑模型的改进和推广。针对模型求解过程中,ling。程序运行时间过长,我们对6架飞机的飞行方向角改变的大小进行预估,然后代入程序中的角度约束,使程序运行量减少。同样我们发现在对飞机进行实时监控时的间隔时

间可以加大,这样可加快程序运行速度,减少运行时间。这样就对模型进行了优化。关键词:简化,最小调整幅度,最优 一、问题重述 在约10000米的高空某边长为160公里的正方形区域内,经常有若干架飞机作水平飞行。区域内每架飞机的位置和速度向量均由计算机记录其数据,以便进行飞行管理。当一架欲进入该区域的飞机到达区域边缘时,记录其数据后,要立即计算并判断是否会与区域内的飞机发生碰撞。如果会碰撞,则应计算如何调整各架(包括新进入的)飞机飞行的方向角,以避免碰撞。现假定条件如下: 1)不碰撞的标准为任意两架飞机的距离大于8公里; 2)E机飞行方向角调整的幅度不应超过30度; 3)所有飞机飞行速度均为每小时800公里; 4)进入该区域的飞机在到达区域边缘时,与区域内飞机的距离应在60公里以 上; 5)最多需考虑6架飞机; 6)不必考虑飞机离开此区域后的状况。请你对这个避免碰撞的飞机管理问题建立数学模型,列出计算步骤,对以下数据进行计算(方向角误差不超过0.01 度),要求飞机飞行方向角调整的幅度尽量小。设该区域内4个顶点的坐标为(0, 0), (160, 0), (160,160), (0,160)。记录数据为:

管理咨询常用模型

管理咨询常用模型 波特五种竞争力分析模型 波特的五种竞争力分析模型被广泛应用于很多行业的战略制定。波特认为在任何行业中,无论是国还是国际,无论是提供产品还是提供服务,竞争的规则都包括在五种竞争力量。这五种竞争力就是企业间的竞争、潜在新竞争者的进入、潜在替代品的开发、供应商的议价能力、购买者的议价能力。这五种竞争力量决定了企业的盈利能力和水平。 波特的五种竞争力量分析模型 ?竞争对手 企业间的竞争是五种力量中最主要的一种。只有那些比竞争对手的战略更具优势的战略才可能获得成功。为此,公司必须在市场、价格、质量、产量、功能、服务、研发等方面建立自己的核心竞争优势。 影响行业企业竞争的因素有:产业增加、固定(存储)成本/附加价值周期性生产过剩、产品差异、商标专有、转换成本、集中与平衡、信息复杂性、竞争者的多样性、公司的风险、退出壁垒等。 ?新进入者 企业必须对新的市场进入者保持足够的警惕,他们的存在将使企业做出相应的反应,而这样又不可避免地需要公司投入相应的资源。 影响潜在新竞争者进入的因素有:经济规模、专卖产品的差别、商标专有、资本需求、

分销渠道、绝对成本优势、政府政策、行业企业的预期反击等。 ?购买者 当用户分布集中、规模较大或大批量购货时,他们的议价能力将成为影响产业竞争强度的一个主要因素。 决定购买者力量的因素又:买方的集中程度相对于企业的集中程度、买方的数量、买方转换成本相对企业转换成本、买方信息、后向整合能力、替代品、克服危机的能力、价格/购买总量、产品差异、品牌专有、质量/性能影响、买方利润、决策者的激励。 ?替代产品 在很多产业,企业会与其他产业生产替代品的公司开展直接或间接的斗争。替代品的存在为产品的价格设置了上限,当产品价格超过这一上限时,用户将转向其他替代产品。 决定替代威胁的因素有:替代品的相对价格表现、转换成本、客户对替代品的使用倾向。 ?供应商 供应商的议价力量会影响产业的竞争程度,尤其是当供应商垄断程度比较高、原材料替代品比较少,或者改用其他原材料的转换成本比较高时更是如此。 决定供应商力量的因素有:投入的差异、产业中供方和企业的转换成本、替代品投入的现状、供方的集中程度、批量大小对供方的重要性、与产业总购买量的相关成本、投入对成本和特色的影响、产业中企业前向整合相对于后向整合的威胁等。 SWOT分析模型 “SWOT”是Strength、Weakness、Opportunity、Threat四个英文单词的缩写,这个模型主要是通过分析企业部和外部存在的优势和劣势、机会和挑战来概括企业外部研究结果的一种方法。 S-优势:比较分析企业在外部市场环境、部经营方面相对于其他竞争对手的优势; W-劣势:比较分析企业在外部市场环境、部经营方面相对于其他竞争对手的劣势; O-机会:分析在目前的市场竞争态势下企业存在的发展机会; T-挑战:分析在目前的市场竞争态势下企业存在的威胁和挑战。 SWOT分析模型 优势-S 弱点-W 机会-O SO战略WO战略 发出优势、利用机会利用机会、克服弱点

F-22飞行试验

F/A-22飞行试验概况及特点 1、飞行试验概况 飞行试验技术是航空新装备投入实际应用前必不可少的演示验证环节,是检验飞机是否达到所有设计、使用目标的主要手段,它的发展水平对航空科研及航空工业全局有着举足轻重的作用。美国第四代战斗机 F/A-22自1997年试验机首飞起,近几年开展了广泛的研制试验与评价(DT&E)飞行试验,验证了飞机的优良性能。 参加F/A-22 DT&E的9架试验机分工如表1所示。1997年9月4001号机首飞成功后空军对F/A-22试飞计划进行了多次的调整,2000年后的计划为:飞行器性能(flight science)试验1787小时、航电试验1530小时。 表1 F/A-22研制试验飞机(DTA)飞行试验安排 试验机 试飞内容 计划首飞时间 实际首飞时间 首飞延迟(月) 交付试飞日期 4001 飞行品质、颤振、载荷 1997.5.29 1997.9.7 3 1998.2.6 4002 大迎角、武器分离、推进系统、性能 1998.7.9 1998.6.29 1998.8.26 4003 飞行品质、颤振、载荷、M61A2机炮 1999.6.16 2000.3.6 9 2000.3.15 4004

综合航电、CNI、可探测性 1999.8.17 2000.11.15 15 2001.1.30 4005 综合航电、雷达、CNI、武器 2000.1.11 2001.1.5 12 2001.3 4006 综合航电、可探测性 2000.5.18 2001.2.5 9 2001.5 4007 综合航电、飞行器性能、可探测性 2000.9.25 2001.10.15 13 2002.1.5 4008 综合航电、可探测性 2001.2.2 2002.2.8 12 2002.5 4009 综合航电、可探测性、后勤保障 2001.6.1 2002.3.21 10 2002.4.5 (1)飞行器性能试验 F/A-22的飞行器性能试验内容包括飞行品质、结构、通用系统、推进系统及气动与性能等。1998年F/A-22飞行试验启动即开始了飞行器性能的试验,4001号和4002号机进行了飞行包线扩展、推进系统特性、飞

费用及资金管理方案

费用及资金管理方案 一、施工项目资金管理 1、施工项目资金管理是指施工项目经理部根据工程项目施工过程中资金运动的规律,进行的资金收支预测、编制资金计划、筹集投入资金(施工项目经理部收入),资金使用(支出)、资金核算与分析等一系列资金管理工作。 2、施工项目资金管理的要点 2.1.项目资金管理应保证收入、节约支出、防范风险和提高经济效益。 2.1.1保证收入是指项目经理部应及时向发包人收取工程预付备料款,做好分期核算、预算增减账、竣工结算等工作。 2.1.2节约支出是指用资金支出过程控制方法对人工费、材料费、施工机械使用费、临时设施费、其他直接费和施工管理费等各项支出进行严格监控,坚持节约原则,保证支出的合理性。 2.1.3防范风险主要是指项目经理部对项目资金的收支和支出做出合理的预测,对各种影响因素进行正确评估,最大限度地避免资金的收入和支出风险。 3、企业财务部门统一管理资金。为保证项目资金使用的独立性,承包人应在财务部门设立项目专用账号,所有资金的收支均按财会制度由财务部门统一对外运作。资金进人财务部门后,按承包人的资金使用制度分流到项目,项目经理部负责责任范围内项目资金的直接使用管理。 4、项目资金计划的编制、审批。项目经理部应根据施工合同、承包造价、施工进度计划、施工项目成本计划、物资供应计划等编制年、季、月度资金收支计划,上报企业主管部门审批后实施。

5、项目资金的计收。项目经理部应按企业授权配合企业财务部门及时进行资金计收。资金计收应符合下列要求: 5.1.新开工项目按工程施工合同收取预付款或开办费。 5.2.根据月度统计报表编制“工程进度款估算单”,在规定日期内报监理工程师审批、结算。如发包人不能按期支付工程进度款且超过合同支付的最后限期,项目经理部应向发包人出具付款违约通知书,并按银行的同期贷款利率计息. 5.3.根据工程变更记录和证明发包人违约的材料,及时计算索赔金额,列入工程进度款结算单。 5.4.发包人委托代购的工程设备或材料,必须签订代购合同,收取设备订货预付款或代购款。 5.5.工程材料价差应按规定计算,发包人应及时确认,并与进度款一起收取。 5.6.工期奖、质量奖、措施奖、不可预见费及索赔款应根据施工合同规定与工程进度款同时收取. 6、工程尾款应根据发包人认可的工程结算金额及时收回。 7、项目资金的控制使用。项目经理部应按企业下达的用款计划控制资金使用,以收定支,节约开支;应按会计制度规定设立财务台账,记录资金支出情况,加强财务核算,及时盘点盈亏。 8、项目的资金总结分析。项目经理部应坚持做好项目的资金分析,进行计划收支与实际收支对比,找出差异,分析原因,改进资金管理。项目竣工后,结合成本核算与分析进行资金收支情况和经济效益总结分析,上报企业财务

基于投入产出优化方法的行业节能潜力和节能目标分析

基于投入产出优化方法的行业节能潜力和 节能目标分析 夏炎1,2,3杨翠红1,2,3 (1.中国科学院数学与系统科学研究院,北京100190; 2.中国科学院管理、决策与信息系统重点实验室(MADIS),北京100190; 3.中国科学院预测科学研究中心,北京100190) 摘要:本文基于投入产出优化方法,提出了行业实际节能潜力和行业实际结构调整潜力两个概 念,并将全国总节能目标按照各个不同的行业进行优化分解。同时分析了产业结构调整前后不 同情景下,行业能源效率优化的结果。得到三点主要结论:(1)产业结构调整情况下,行业可以 制定更小的节能目标;(2)行业能源利用效率的提高,有利于高耗能行业产业结构减小,对产业 结构长期良性调整有利;(3)节能潜力大的行业,对实现全国目标的贡献大,但能实现的节能目 标不一定大,因此要给予政策扶持。 关键词:投入产出优化;实际节能潜力;实际结构调整潜力;行业节能目标 引言 为了实现我国“十一五”规划中提出的2010年末单位国内生产总值(GDP)能源消耗量比2005年末降低20%的节能目标,并将各行业、各地区的年均节能目标定为4%,以此作为每年地区节能减排绩效考核的标准,而这一节能目标能否实现成为人们普遍关注的焦点。2010年3月10日,国家发展与改革委员会副主任解振华表示:2006年至2009年,全国单位GDP能耗累计降低了14.38%,完成目标进程的70%,但2010年实现节能目标仍需付出巨大努力。2009年11月26日,温家宝主持召开国务院常务会议提出到2020年末我国单位GDP的二氧化碳排放比2005年末下降40%-45%,非化石能源占一次能源消费的比重达到15%左右,并将此项决定在2010年哥本哈根气候变化会议上向世界各国庄严承诺。可以说,与“十一五”规划中的节能目标相比,哥本哈根会议的承诺实现了由节能目标到减排目标的转变。那么这个目标能否实现,又如何实现,特别是各行业能在多大程度上实现相应的目标,是非常值得研究的问题。本文将基于投入产出模型,并结合优化方法,对这一问题进行深入研究。 投入产出优化方法 投入产出优化方法是指将最优化理论与投入产出技术相结合的方法。最优化方法是近几十年形成的,它主要运用数学方法研究各种系统的优化途径及方案,为决策者提供科学决策的依据。最优化方法的主要研究对象是各种经济系统问题及其生产活动,其目的在于针对所研究的系统,求得一个合理运用现有资源和经济收稿日期:2010-03 基金项目:国家自然科学基金项目(70941030;70871108;70810107020);北京市科委博士生论文资助专项项目(ZZ0914)。 作者简介:夏炎,中国科学院数学与系统科学研究院博士研究生;杨翠红,中国科学院数学与系统科学研究院研究员。

缩比模型遥控飞行验证技术的研究及展望_张炜

第2卷第1期2011年2月航空工程进展 A DV A N CES IN A ERON A U T ICA L SCIEN CE A N D EN GIN EERIN G Vo l 2N o 1Feb 2011 收稿日期:2010 09 14; 修回日期:2010 12 11通信作者:张炜,w eizhangxian@nw https://www.360docs.net/doc/e58163521.html, 文章编号:1674 8190(2011)01 043 05 缩比模型遥控飞行验证技术的研究及展望 张炜,郭庆,张怡哲 (西北工业大学航空学院,西安 710072) 摘 要:缩比模型遥控飞行验证是飞行试验技术的重要组成部分,本文研究了国内外相关技术发展状况和未来需求,初步分析了需要解决的关键技术,简要介绍了自身团队相关工作进展,并对于该项技术与多学科发展的关系进行了概括。研究表明:缩比模型遥控飞行验证技术是未来飞行器设计研发中的一项重要技术验证途径,在新概念飞机布局设计及飞机新技术应用等方面具有指导作用。关键词:缩比飞机模型;遥控飞行验证;相似准则;多学科应用中图分类号:V 217+.1 文献标识码:A Study and Evolvement on Flight Test Technique of Remotely Piloted Subscale Model Zhang Wei,Guo Qing,Zhang Yizhe (Scho ol o f A eronautics,N or thwestern Po ly technical U niversity,Xi an 710072,China) Abstract:Subscale mo del flig ht test technique is an import ant par t o f flig ht test t echnolog y,guiding many as pects of research and dev elo pment fo r mo der n air cr aft design as effectively technique approaches,such as new concept air craft layo ut ,contro l system application,pro pulsio n mechanism,and so o n.In this paper the key po ints o f flight test system ut ilized in dy namically sca led vehicles that enable the a pplicat ion o f subscale flight test results to full scale vehicles are described,and then,the g roup research w orks in the Inno vation Centr e of A eronautical Science &T echno lo gy of N WP U are intr oduced.T he conclusion indicates that the Remotely Sub scale M odel Flig ht T est is an adv anced technique w hich suppor ts the go als o f efficient,low co st and safety fo r experimental flight r esear ch. Key words:subscale model;remotely piloted flight research;co mpar ability law;multi discipline application 0 引言 飞行试验对航空技术和航空武器装备的发展有着举足轻重的影响,任何一项新技术、新设备都要经过试飞验证才能投入使用。从世界上第一架飞机诞生开始,飞行试验的探索性研究就牵引着飞机设计技术不断创新和进步,同时,各种先进科学技术的发展,也使飞行试验技术研究内容和方法得到不断的丰富和拓展。 对于一种新的飞机设计方案,往往要花费大量时间通过风洞试验和CFD 计算来确定飞机布局, 这些工作都是在理论假设和非全面模拟条件下进行的,其结果要通过试飞来验证,因此飞行试验的目的就是验证理论和地面试验的结果,并指导方案改进。从广义上来讲飞行试验的研究范围包括: 用于探索全新飞行领域的研究性试飞,验证新技术、新设备; 为新型号飞机的发展提供全面技术验证的验证性试飞; 用于发展及鉴定新型飞 机的型号试飞等[1] 。传统的飞行试验主要是指有人驾驶飞机的飞行试验或模型自由飞试验,这些试验成本高、风险大。因此在飞机研发周期的经济性约束下,需要从理论和实践两方面发展低成本飞行试验技术[2]。 作为风洞试验和CFD 计算的补充技术手段,采用缩比模型(Subscale M odel)进行飞机某些性能或飞行品质的验证性研究,已经在飞行试验技术

飞行管理问题优化模型

飞行管理问题优化模型内部编号:(YUUT-TBBY-MMUT-URRUY-UOOY-DBUYI-0128)

飞行管理问题的优化模型 摘要 根据问题我们知道,飞机如果要避免在区域内发生碰撞,则需要调整各自的飞行角,并强调要使调整幅度尽量小,所以这是个最优控制问题。 首先,我们根据本题所给的数据,利用matlab软件绘制出图形,对正方形区域内有可能发生的碰撞做一个大致的估计,并利用lingo软件找出了碰撞发生的飞机、碰撞发生的点和时间。同时寻找判断两架飞机是否会相撞的方法,经探讨,我们发现可以在飞机飞出区域之前每隔一段较短的时间对飞机进行监控,看是否与别的飞机相撞。 然后,我们根据问题讨论了飞行方向角的调整时间和次数对最优解的影响,发现调整时间越早,调整角度就越小,所以我们决定在第六架飞机刚飞到区域边缘的时候就进行飞行角度的调整;同时我们发现调整次数是越少,调整角度总和就越小,所以我们决定只在第六架飞机刚飞到区域边缘时对所有的飞机的飞行角度进行一次调整。我们由此简化了飞机碰撞模型,使飞机在区域内的飞行轨迹更加明了,同时找到了我们的优化目标——调整角度总和最小。 针对优化目标,我们找到约束条件,然后把这些约束条件在lingo中用语言描述出来,再针对运算方面进行改进,得到我们的lingo程序,运行后我们得到了飞机调整的飞行方向角和方案。 最后我们考虑模型的改进和推广。针对模型求解过程中,lingo程序运行时间过长,我们对6架飞机的飞行方向角改变的大小进行预估,然后代入程序中的角度约束,使程序运行量减少。同样我们发现在对飞机进行实时监控时的间隔时

间可以加大,这样可加快程序运行速度,减少运行时间。这样就对模型进行了优化。 关键词:简化,最小调整幅度,最优 一、问题重述 在约10000米的高空某边长为160公里的正方形区域内,经常有若干架飞机作水平飞行。区域内每架飞机的位置和速度向量均由计算机记录其数据,以便进行飞行管理。当一架欲进入该区域的飞机到达区域边缘时,记录其数据后,要立即计算并判断是否会与区域内的飞机发生碰撞。如果会碰撞,则应计算如何调整各架(包括新进入的)飞机飞行的方向角,以避免碰撞。现假定条件如下: 1)不碰撞的标准为任意两架飞机的距离大于8公里; 2)飞机飞行方向角调整的幅度不应超过30度; 3)所有飞机飞行速度均为每小时800公里; 4)进入该区域的飞机在到达区域边缘时,与区域内飞机的距离应在60公里以上; 5)最多需考虑6架飞机; 6)不必考虑飞机离开此区域后的状况。请你对这个避免碰撞的飞机管理问题建立数学模型,列出计算步骤,对以下数据进行计算(方向角误差不超过0.01度),要求飞机飞行方向角调整的幅度尽量小。设该区域内4个顶点的坐标为(0,0),(160,0),(160,160),(0,160)。记录数据为:

流动资金管理

《财务管理》教案 第六章流动资金管理 【教学目的与要求】 简要介绍流动资金管理的基本知识,包括现金和有价证券管理,应收帐款管理,存货管理。使学生对存货管理有总括的认识。 【教学重点与难点】 存货的管理和应收账款的管理。难点:几种经济批量的基本模型 【教学方法与手段】 课堂讲授、案例分析、自学、课堂讨论、练习题 【教学时数】 课堂教学时数: 3课时 【参考资料】 《财务成本管理》注册会计师考试指定用书 【课后练习】 配套习题第一章。要求全做 第一节现金和有价证券管理 一、现金管理的目标 (一)企业置存现金的原因 1、交易性需要: 持有一定的现金以满足正常生产经营秩序下的需要。 2、预防性需要: 持有现金以应付紧急情况的现金需要。企业为应付紧急情况所持有的现金余额主要取决于二方面:一是现金流量的不确定性;二是企业临时举债能力的强弱。 3、投机性需要: 持有现金以抓住各种瞬息即逝的市场机会,获取较大利益而准备的现金需要。其持有量大小往往与企业在金融市场的投资机会及企业对待风险的态度有关。【例题1】各种持有现金的动机中,属于应付未来现金流入和流出随机波动的动机是()A.交易动机 B.预防动机 C.投机动机 D.长期投资动机

【答案】B 【解析】预防动机是企业为应付意外紧急情况而需要保持的现金支付能力。【例题2】企业预防性现金数额大小() A.与企业现金流量的可预测性成反比 B.与企业借款能力成反比 C. 与企业业务交易量成反比 D.与企业偿债能力成正比 【答案】 二、现金日常管理的策略 三、最佳现金持有量的确定方法 (一)成本分析模式 1、含义:成本分析模式是通过分析持有现金的成本,寻找使持有成本最低的现金持有量。 2、决策原则:使得现金持有总成本最小的那一现金持有量 3、成本与持有量之间的关系 在成本分析模式下,企业持有的现金有三种成本: (1)机会成本。现金作为企业的一项资金占用,是有代价的,这种代价就是它的资金成本。现金持有量越大,机会成本越高。

费用及资金管理方案

费用及资金管理方案 一、降低造价的措施 (一)根据本工程的特点、合同要求、结合相关工程的成本管理经验,通过科学的预测制订《成本控制计划》。该计划是实现成本目标的具体安排,是施工过程中成本管理工作的行动纲领。 (二)充分利用我公司现有资源降低现场费用。有强大的技术、管理优势做后盾、以智密集型的项目法施工模式使项目班子组成精练高效,减少了管理费开支;工具式办公房和工具式围墙等减少临建费用;自有的大型机械设备和周转工具降低了机械费、模板等方面的开支。 (三)加强施工管理,合理安排工序,加强对网络进度计划中关键工序的控制,采用单体工程、分段流水施工缩短工期、降低成本。加强材料管理:严格按照材料计划安排材料的进场时间,合理布置现场,尽量减少二次搬运;严格材料进场验证,材料领用坚持按计划发放。钢筋采取统筹集中下料,合理利用钢筋,降低钢材消耗量。使得工期缩短大大减少机械使用时间、减少模板占用量和使用时间、减少人工投入量、减少间接费用的开支,从而使综合成本降低。 (四)实施“穿透式”管理:彻底摒弃传统的总包“旁站式”管理,对各专业分包及劳务分包队伍实施“穿透式”管理,将管理触角直接达到作业面。通过总包的质量管理体系和项目管理制度,有效推行施工动态管理,实施严格奖罚的现场节点考核制度,对施工队伍施工的质量、进度、安全、环保、文明施工实施全面覆盖,使之按照既定的《项目质量计划》有序、受控地开展各项目生产活动。建立“区域现场责任师制”,使过程质量与现场岗位高度统一,建立可追溯性的质量管理责任体系。通过“样板制”、“三检制”、“挂牌定位制”、“奖罚制”、“现场会诊制”、“质量信息通道”等多种质量管理方式落实“穿透式”管理,使项目实现全过程受控。 (五)降低质量成本。施工项目质量成本包括内部质量成本和外部质量成本。降低内部质量成本的途径是加强施工管理,严格按照操作规程和施工及验收规范操作,一次达到质量标准,以优良的施工质量杜绝返工、修补和窝工,减少材料器具浪费等。降低外部质量成本的途径是严格地控制成品、半成品的采购质量,不合格品不准进场,降低损耗率,以优良的质量减少下一步工序的施工人员、材料的投入。如本工程各种池的混凝土浇注过程中,采用合理的模板体系、严格控制震捣、拆摸养护工序,从而达到清水混凝土不抹灰的标准,减少后期工程量。

煤炭产业动态投入产出多目标优化模型讲解

第6卷第3期辽宁工程技术大学学报(社会科学版 V ol.6,N o.32004年5月 Journal of Liaoning T echnical University (S ocial Science Edition May ,2004 煤炭产业动态投入产出多目标优化模型 王峰1,吕渭济1,杨德武2 (1.辽宁工程技术大学工商管理学院,辽宁阜新123000; 2.中国银行业监督管理委员会阜新分局监管二科,辽宁阜新123000 摘要:文章以煤炭产业的适度发展为出发点,在考虑中国经济发展速度与综合经济平衡的前提下,基于动态投入产出分析技术以及多目标规划理论建立了煤炭产业多目标动态投入产出优化模型。并根据各产业煤炭消耗变化规律提出了应用马尔科夫概型修订直接消耗系数的方法,同时应用计量经济学方法对中国未来十年的煤炭消耗量作出了预测,为准确求解该模型提供了依据。 关键词:煤炭产业;多目标模型;动态投入产出 中图分类号:F 270文献标识码:A 文章编号:1008-391X (200403-0253-03 Multi 2object optimization models of coal industry dynamic input 2output CUI Wei 1,LU Wei -ji 1,Y ANG De -wu 2 (1.C ollege of Business Administration ,Liaoning T echnical University ,Fuxin 123000,China ;2.The Second Supervision O ffice ,Fuxin Section of China Banking Regulatory C ommission ,Fuxin 123000,China

最优飞行计划模型

最优飞行计划模型 Company number:【0089WT-8898YT-W8CCB-BUUT-202108】

论文题目:最优飞行计划模型 队长:杨璐学号:专业:信计 队员:高春妮专业:数应 队员:贺瑞瑞学号:专业:计科 2012年07月14日 最优飞行计划模型 摘要本文讨论了在甲乙双方的一场战争中,如何为被乙方部队包围的甲方部队安排一个最优飞行计划的问题。 在解决这个问题的过程中,根据题目中每名熟练飞行员可以作为教练每个月指导20名飞行员(包括他自己在内)进行训练和每名熟练飞行员可以作为教练每个月指导不超过20名飞行员(包括他自己在内)进行训练两个不同条件,利用线性规划的思想方法,建立了两个优化模型,即最优飞行计划模型一和最优飞行计划模型二。 在问题一中,就是要以整个飞行计划中所花的总费用作为以目标函数,以每个月可以执行飞行任务的熟练飞行员人数等于执行飞行任务的熟练飞行员人数、新飞行员人数、担任教练的熟练飞行员人数及闲置的熟练飞行员人数之和以及每个月可执行飞行任务的熟练飞行员人数不能少于执行飞行任务的熟练飞行员人数作为约束条件,建立相应的最优飞行计划模型。利用Lingo数学软件求解出整个飞行计划中所花的最小总费用、每个月担任教练的熟练飞行员人数、新飞行员人数及闲置的熟练飞行员人数。同时根据题目中其他相关数据和条件,可以计算出每个月需要购买新飞机的数目、执行飞行任务的熟练飞行员人数及休假期间的熟练飞行员人数。由此可以安排出一个相应的最优飞行计划。

在问题二中,同样是建立一个相应的最优飞行计划模型的问题,目标函数还是以整个飞行计划中所花的总费用,不同之处是除了问题一中的两个约束条件,还有另一个约束条件,即每名熟练飞行员作为教练每个月指导训练的新飞行员人数不超过教练人数的19倍。求解思路和过程与飞行计划优化模型一的类似,由此也可以安排出一个相应的最优飞行计划。 可以对这两个模型进行推广,假设甲方部队能够向第三方部队求助支援,即甲方部队从第三方部队借调一部分熟练飞行员进行物资运输,这部分熟练飞行员跟甲方部队原本的熟练飞行员除了所得报酬不一样以外其他都一样,在此基础上也可以建立不一样的相应最优飞行计划模型。 关键词飞行计划;线性规划;优化模型 一.问题重述 在甲乙双方的一场战争中,一部分甲方部队被乙方部队包围长达4个月。由于乙方封锁了所有水陆交通通道,被包围的甲方部队只能依靠空中交通维持供给。运送4个月的供给分别需要2次,3次,3次,4次飞行,每次飞行编队由50架飞机组成(每架飞机需3名飞行员),可以运送10万吨物资。每架飞机每个月只能飞行一次,每名飞行员每个月也只能飞行一次。在执行完运输任务后的返回途中有20%的飞机会被乙方部队击落,相应的飞行员也因此牺牲或失踪。在第1月开始时,甲方拥有110架飞机和330名熟练的飞行员。在每个月开始时,甲方可以招聘新飞行员和购买新飞机。新飞机必须经过一个月检查才可以投入使用,新飞行员必须在熟练飞行员的指导下经过一个月的训练才能投入飞行,每名熟练飞行员可以作为教练每个月指导20名飞行员(包括他自己在内)进行训练。每名飞行员在完成一个月的飞行任务后,必须有一个月的带

飞行器管理问题

飞机碰撞调整优化模型 摘要 本文研究的是在一定区域内水平飞行的n(n<=6)架飞机的飞行管理问题。本文通过建立一个非线性规划模型来求解出飞机飞行的调整角度。 首先,根据题目中“要立即计算并判断新进入飞机是否会与区域内的飞机发生碰撞“的要求,我们在编程给出判断是否碰撞的算法之后,需要求出进行判断碰撞所需要的时间。我们运用题目中所给假设中的条件作为约束条件,通过判断在区域内任两架飞机之间在区域内飞行时任意时刻的距离是否小于8公里作为碰撞标准,进行判断是否会发生碰撞。利用MATLAB中tic和toc函数进行计时。以题目中飞机的初始状态求解,实验得出判断结果的用时均在0.3s以内,且存在飞机会发生碰撞。 为了得出飞机的调整角度,我们首先运用蒙特卡洛法随机产生200组飞行调整角度。其中每组数据包含6个数据项,分别作为架飞机的调整角度。然后,我们通过碰撞条件筛选出这200组数据中能使飞机进行角度调整后不发生碰撞的数据。继而将上一步中所得数据中的调整角度绝对值之和最小的那组数据作为 进一步优化的对象。接着,我们以o 0.01为步长对上一步得到的优化对象按飞机编号顺序进行逐角优化,使每一个调整角度逐步减小。每优化一步进行一次碰撞判断,直到该飞机的调整角度绝对值为0或将导致飞机发生碰撞为止,然后再按同样的算法优化下一个飞机的调整角度。从而得出近似最优解。通过模型求解后 4.5之内。 结果显示各飞机调整角度绝对值之和均在o 最后,为了对我们所建的模型进行推广,说明我们所建的模型是具有普适性的,我们又自行随机设计了两组符合初始状态要求即进入该区域的飞机在到达该区域边缘时,与区域内飞机的距离应在60公里以上的数据来作为6架飞机的初始状态,并利用我们所建的模型得出了调整角度结果。实验结果比较理想,各飞机调整角度绝对值之和均在o 1.5之内。 关键词:飞行管理判断调整蒙特卡罗逐步优化

第 六 章 流动资金管理

第六章流动资金管理 (说明:为增强讲座效果,网校特将讲义中的例题答案隐藏。您也可进行重新设置:>> 显示答案>> 隐藏答案) 本章要点 1.现金管理随机模式的含义、计算和应用; 2.现金管理存货模式的含义、计算和应用; 3.应收账款信用政策决策分析的思路、计算和应用; 4.经济订货量基本模型的假设条件、基本模型及其演变形式; 5.存货陆续供应和使用的公式、计算和应用; 6.存货保险储备量的决策。 第一节现金和有价证券的管理 一、现金管理的目标 [例题1]企业现金持有量过多会降低企业的收益水平。() 【答疑编号:针对该题提问】 『正确答案』√ 『答案解析』 现金属于流动性高但收益性低的资产。 [例题2]各种持有现金的动机中,属于应付未来现金流入和流出随机波动的动机是()。 A.交易动机 B.预防动机 C.投机动机 D.长期投资动机 【答疑编号:针对该题提问】 『正确答案』B 『答案解析』 预防动机是企业为应付意外紧急情况而需要保持的现金 支付能力。

[例题3]企业预防性现金数额大小,( ) 。 A.与企业现金流量的可预测性成反比 B. 与企业借款能力成反比 C.与企业业务交易量成反比 D.与企业偿债能力成正比 【答疑编号:针对该题提问】 『正确答案』 『答案解析』 预防性需要是指置存现金以防发生意外的支付。现金流量 的不确定性越大,预防性现金的数额也越大;此外预防性现金数额还与企业的借款能力有关。 二、现金日常管理的策略 [ 例题 4]企业为了使其持有的交易性现金余额降到最低,可采取( ) A.力争现金流量同步 B.使用现金浮游量 C.加速收款 D.推迟应付款的支付 【答疑编号:针对该题提问】 『正确答案』A 『答案解析』 力争现金流量同步可使其持有的交易性现金余额降到最低。 三、最佳现金持有量的确定 (一)成本分析模式 (二)存货模式 [例题6].在确定最佳现金持有量时,成本分析模式和存货模式均需考虑的因素是( )。 A.持有现金的机会成本 B.固定性转换成本 C.现金短缺成本 D.现金保管费用 【答疑编号:针对该题提问】

2020年资金管理部工作计划范文

资金管理部工作计划范文 下一年度,在优化信贷结构的前提下,汽贸将进一步提高融资授信规模,加强融资渠道建设,推动信贷模式创新。落实的主要方式是:在授信规模方面,完善操作型管控的资金管理模式,营运资金由广物汽贸财务部统一运作集中管理,提升汽贸整体对银行的谈判能力;在渠道方面,除多家银行与我司保持业务往来外,汽车金融公司也成为我司对外融资的重要渠道之一。由于其具有专项融资、封闭式操作等特点,受国家宏观调控的影响较小。汽车金融公司由于汽车厂商的参与,对维护厂商关系具有重要作用,同时汽车厂商通过其执行相应优惠政策。随着越来越多汽车金融公司的成立与发展,这一融资渠道的重要性将逐步显现。汽车金融是我司20xx年重点发展的融资渠道之一,预计份额将提高到融资总额的12%-15%;在信贷模式方面,汽贸原有的信贷模式是授信融资总额项下拆分定额的融资品种如短期 借款、银行承兑汇票和信用证项等,融资品种额度不能互相调剂,同时授信协议多针对汽贸本部,使用企业授信,下属公司不能使用,造成授信额度闲置。 下一年度,汽贸将推动适合汽贸的信贷模式的创新,推进汽贸集团授信与授信品种总额项下融资品种可互换相结合的信贷模式,积极与各家银行协商探讨,使资金更加灵活。

下一年度,汽贸将更加重视企业供应链中占用资金的回笼。落实的主要方式是:一方面关注下属经营公司加强存货管理,减少资金占用。本着“以销定存,合理安排”的原则,根据市场供求变化,及时调整采购数量,积极扩大产品销售,尽量降低存货量。根据下属各公司的实际情况,设置存货预警线,一般当月库存不超过本月销售量,此指标较易操作,月底对分公司统计存货与销量后进行比较,容易发现问题并及时改正;另一方面是重视应收账款管理,减少坏账损失。 随着汽贸经营规模的进一步扩大,对资金管理工作提出了更高的要求。下一年度,资金管理工作将更关注与企业经营业务的结合度,为业务发展提供必要、及时的资金支持,防范经营风险,提升资金使用效能,增加企业利润。落实的主要方式是:在日常经营方面,通过资金预算与执行的管理参与企业日常经营业务。通过了解市场情况、厂家政策、单店销售能力、费用支付情况、预测返利情况、三大资产情况等与经营部门探讨资金预算及预算执行情况,为经营管理者提供较全面经营信息,及时调整经营策略,扩大销售增加利润。这些要求资金管理人员了解具体业务情况,主动参与上下游厂商商务政策活动及商务谈判,发挥财务专业能力;同时在企业销售网络渠道建设方面,要求资金管理人员在收购、兼并、新建4S店的过程中及时了解资金需求,保证项目顺利进行。同时,对于各个单独的项目,拓展其他融资方式,进行项目融资,尽量不占用营运资金。

《投入产出分析企业投入产出模型》

§3.6 企业投入产出模型 一、企业投入产出表 对于一个部门或一个大中型企业,包括能源工业部门或能源工业企业,生产多种产品,一部分作为企业(或部门)的最终产品,一部分在企业(或部门)内部生产过程中作为中间产品被消耗,多种产品间也存在着复杂的联系。一般讲,在计划经济下,国家对该企业(或部门)下达一定的销售指标,给予该企业(或部门)一定的物资(如能源、原材料等),企业(或部门)如何根据国家下达的销售指标来安排企业(或部门)内部各种产品的生产呢?如何安排各种外购物质(包括能源)的供应呢?如何在保证完成国家任务和国家给定的能源和其它物资限制下最优地安排企业(或部门)的生产呢?投入产出法是解决这些问题的一种好方法。在市场经济下,企业根据市场需要预测销售指标,同样存在如何根据销售指标来安排企业内部各种产品的生产,如何安排各种外购物质(包括能源)的供应,以及如何在保证满足市场需求下最优地安排企业的生产等问题。而且在市场经济下,企业内部具有很强的计划性。所以,企业投入产出模型无论对于计划经济,还是市场经济,都是重要的。部门是同类企业的集合,下面仅就企业为例加以说明。 表3.6.1为企业投入产出表表式。表中包括企业内部产品n 种,外购物质m 种。企业销售产品一般即为企业最终产品,国家或者市场给企业下达的生产任务一般就是销售指标。用x ij 表示企业在生产第j 种产品过程中直接消耗的第i 种产品的数量,v i 、m j 分别表示生产第j 种产品的劳动报酬和纯收入。这样,从投入产出表中,可以得到下列系数: j j vj X v a = j ij ij X x a = j j mj X m a = j ij ij X w = γ a ij 为对本企业产品的直接消耗系数,γij 为对外购物资的直接消耗系数,a vj 为劳动报酬系数,a mj 为纯收入系数。 若企业的销售指标为Y Y Y n 12,,…,,则为完成该销售指标,企业必须安排各种产品 的生产量为X X X n 12,,, ,企业必须外购各种物资数量为n W W W ,21 ,,,这里

数学建模报告 飞行问题

《数学建模》课程设计 报告 课题名称:___飞行管理问题 系(院):理学院 专业:数学与应用数学 班级:10122111 学生姓名:邵仁和 学号:1012211122 指导教师:陈宏宇 开课时间:2011-2012 学年二学期

飞行管理问题的优化模型 摘要 为了避免较多飞机在区域内会发生碰撞,让飞机在某正方形区域内安全飞行,便于进行飞行管理,所以在飞机飞行过程中,要适当调整各架飞机的方向角(调整幅度尽量小),所以这是个优化问题。 本文我们根据题目所给的数据,利用matlab软件绘制出飞机的位置图标及飞行路径,并利用lingo软件找出了碰撞发生的飞机、碰撞发生的点和时间。同时再寻找判断两架飞机是否会相撞的方法,我们发现可以在飞机飞出区域之前每隔一段较短的时间对飞机进行监控,看是否与别的飞机相撞。 然后,我们根据问题讨论了飞行方向角的调整时间和次数对最优解的影响,发现调整时间越早,调整角度就越小,所以我们决定在第六架飞机刚飞到区域边缘的时候就进 行飞行角度的调整,并且达到了优化目标:∑ =? = 6 1 |) ( | min i i a。 由题意,我们找到约束条件,然后把这些约束条件在lingo中用语言描述出来,再针对运算方面进行改进,得到我们的lingo程序,运行后我们得到了飞机调整的飞行方向角和方案。 关键词:简化,最小调整幅度,最优

一、问题重述 6. 飞行管理问题(优化模型) 在约10000米高空的某边长160km的正方形区域内,经常有若干架飞机作水平飞行.区域内飞行的每架飞机的位置和速度向量均由计算机记录其数据,以便进行飞行管理.当一架欲进入该区域的飞机到达区域的边界时,记录其数据后,须立即判断是否将与区域内的飞机相碰撞.若可能发生碰撞,则应计算如何调整各架飞机的飞行的方向角,以避免碰撞。 作如下假设: (1)任意两架飞机的安全飞行距离为8公里; (2)所有飞机的飞行速度为800公里/小时; (3)进入该区域的飞机在到达区域边界时,与区域内的飞机的距离应在60公里以上; (4)最多考虑6架飞机; (5)不必考虑飞机离开此区域后的情况. 请你对这个避免碰撞的飞行管理问题建立数学模型,列出计算步骤,对以下数据进行计算(方向角误差不超过0.01),要求飞机飞行方向角调整的幅度尽量小。 设该区域四个顶点的坐标为:(0,0),(160,0),(160,160),(0,160) 记录数据为:

第六章-流动资金管理

第六章流动资金管理 本章要点 1.现金管理随机模式的含义、计算和应用; 2.现金管理存货模式的含义、计算和应用; 3.应收账款信用政策决策分析的思路、计算和应用; 4.经济订货量基本模型的假设条件、基本模型及其演变形式; 5.存货陆续供应和使用的公式、计算和应用; 6.存货保险储备量的决策。 第一节现金和有价证券的管理 一、现金管理的目标 [例题1]企业现金持有量过多会降低企业的收益水平。() 『正确答案』√ 『答案解析』 现金属于流动性高但收益性低的资产。 [例题2]各种持有现金的动机中,属于应付未来现金流入和流出随机波动的动机是()。 A.交易动机 B.预防动机 C.投机动机 D.长期投资动机 『正确答案』B 『答案解析』 预防动机是企业为应付意外紧急情况而需要保持的现金支付能力。 [例题3]企业预防性现金数额大小,()。 A.与企业现金流量的可预测性成反比 B.与企业借款能力成反比 C.与企业业务交易量成反比 D.与企业偿债能力成正比 『正确答案』AB 『答案解析』预防性需要是指置存现金以防发生意外的支付。现金流量的不确定 性越大,预防性现金的数额也越大;此外预防性现金数额还与企业的借款能力有关。 二、现金日常管理的策略 [ 例题4]企业为了使其持有的交易性现金余额降到最低,可采取() A.力争现金流量同步 B.使用现金浮游量 C.加速收款 D.推迟应付款的支付 『正确答案』A 『答案解析』力争现金流量同步可使其持有的交易性现金余额降到最低。 三、最佳现金持有量的确定 (一)成本分析模式 (二)存货模式 [例题6].在确定最佳现金持有量时,成本分析模式和存货模式均需考虑的因素是()。 A.持有现金的机会成本B.固定性转换成本 『正确答案』A 『答案解析』

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