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列车餐饮价格问题数学与信息科学学院数学建模实训论文 潍坊学院 数学与信息科学学院 数学建模实训论文 实训题目:列车餐饮价格问题 学生姓名、专业、班级: 1、潘甜甜 信息与计算科学 2008级1班 2、李芳芳 信息与计算科学 2008级1班 3、杜晓雨 信息与计算科学 2008级1班 指导教师:王儒智 2010年12月 目录 摘要 2 一、问题重述 3 二、问题分析 3 三、问题假设 3 四、符号说明 3 五、模型建立与求解 4 5.1模型一: 4 5.2模型二: 6 六、模型分析 9 七、参考文献 10...

列车餐饮价格问题
数学与信息科学学院数学建模实训论文 潍坊学院 数学与信息科学学院 数学建模实训论文 实训题目:列车餐饮价格问题 学生姓名、专业、班级: 1、潘甜甜 信息与计算科学 2008级1班 2、李芳芳 信息与计算科学 2008级1班 3、杜晓雨 信息与计算科学 2008级1班 指导教师:王儒智 2010年12月 目录 摘要 2 一、问题重述 3 二、问题分析 3 三、问题假设 3 四、符号说明 3 五、模型建立与求解 4 5.1模型一: 4 5.2模型二: 6 六、模型分析 9 七、参考文献 10 八、附录 10 8.1 附录一: 10 8.2 附录二: 10 摘要 本文通过分析火车上盒饭和方便面的销售情况,对实际火车上快餐销售进行摸拟,根据价格与销售量的关系,运用供求理论建立微分方程模型,求解微分方程,从理论上求解出盒饭和方便面的销售量与价格之间的函数关系。再利用数学公式:效益 销售量 单价 ,计算出火车快餐销售的最大利润。 对于本题,先找出盒饭和方便面销售量与价格之间的函数关系。设 和 分别为价格上涨时,盒饭和方便面的销售量减少率, 和 是盒饭和方便面的成本价,根据微分方程模型,得到盒饭销售量与价格的函数关系: ,同理,亦可得出方便面销售量与价格的函数关系: 。故总收入 为: 由于盒饭和方便面的销售量减少率 和 是未知的,首先假设 和 是固定值,可以根据总收入 的函数公式求出一个最大利润。而根据实际情况,价格较低时,销售量减少率较小;然后随着价格的增大,销售量减少率也增大,直到价格增大到一定程度时,销售量减少率趋于稳定,由此利用一个分段函数表示出价格与销售量减少率之间的关系。根据该分段函数与总收入 的函数,最终确定收入和价格的函数关系: EMBED Equation.3 ,从而得出合适的盒饭价格为12元 ,方便面价格为4.8元,最大利润为310.7元。 关键词:火车快餐、微分方程、供求理论、销售量减少率 一、问题重述 长途列车由于时间漫长,列车需要为旅客提供一天三餐。由于火车上各方面的成本高,因此车上食物的价格也略高。T238次哈尔滨到广州的列车,每天早餐为一碗粥、一个鸡蛋及些许咸菜,价格10元;中午及晚上为盒饭,价格一律15元。由于价格偏贵,乘客一般自带食品如方便面、面包等。而且列车容量有限,因此提供的用餐量及食品也是有限的,适当提高价格是正常的,但不能高得过头。假如车上有乘客1000人,其中500人有在车上买饭的要求,但车上盒饭每餐只能供给200人;另外,车上还可提供每餐100人的方便面。根据实际情况设计一个价格方案,使列车在用餐销售上效益最大。 二、问题分析 根据需求的定义以及我们自然的认识,商品价格越低,人们的需求量越大,因此,我们可以把需求函数近似的看做向右下方倾斜的曲线,也就是价格与需求量之间存在着反向变动的关系,即,在其他条件不变的情况下,需求量随着价格的上升而减少,随着价格的下降而增加。火车提供快餐只是火车的次营业务,因此火车运行商不可能把精力都投放到快餐的供给上来,而且火车车厢容量有限,这样火车快餐供给量基本上是稳定的。但是火车乘客的数量较大,他们对快餐的需求量大大超过了火车快餐的供给量。这样在市场价格情况下,就造成了火车快餐的供不应求。人们对火车快餐的需求量大于其供给量,如果火车快餐保持原价的话,就会出现争抢的局面,而且不利于火车运营商获取超额利润。在这种情况下,火车运营商一方面为了获取超额利润,另一方面为了火车平安稳定的运行,他都要将价格提高。随着价格的慢慢提高,从收入低的旅客们开始慢慢地减少对火车快餐的需求。火车快餐价格提的越高,人们的需求量越小,直到达到供给与需求的均衡点,这样就造成了火车上快餐的价格远远的高于市场上快餐的价格。而选择消费火车快餐的群体一般是那些收入较高或中等收入的群体。 三、问题假设 1、 列车上每餐只提供盒饭和方便面两种食物。 2、 每位乘客每餐只需要一盒盒饭或一袋方便面。 3、 火车快餐每餐的成本 是固定不变的。 四、符号说明 单个盒饭的价格 单袋方便面的价格 盒饭价格上涨时,销售量减少率 方便面价格上涨时,销售量减少率 盒饭价格为 时,每餐盒饭销售量 方便面价格为 时,每餐方便面销售量 总收入 固定成本 五、模型建立与求解 5.1模型一: 因为在火车上,餐饮量不会受到外界太多影响,所以每餐的餐饮销售量不会有太大偏差,所以只考虑一顿饭的总收入;且每餐成本稳定为 ,这样要求最大收益只需考虑一顿饭的最大收入即可。 1、首先找出销售量与价格之间的函数关系: 当盒饭的价格由 上涨到 时,销售量的减少量为 对上式整理得: 当 为盒饭成本价 时,因为此时需求量大于供应量,故而所有的盒饭都卖光,此时 ,于是建立方程组: 解方程组(1.3)得盒饭销售量与价格之间的函数关系: 大体图像如下: 图1盒饭价格与销售量的关系 同理,可以求得方便面销售量与价格之间的关系: 当 为方便面成本价 时, ,于是有: 上式的图像大致为: 图2 方便面价格与销售量的关系 注:(1.4)和(1.6)式中的 和 分别表示盒饭和方便面的成本价,在此假设 , 。则固定成本 。 2、求出销售量与价格之间的函数关系后再求一顿饭的总收入。 总收入=价格×销售量 将(1.4)和(1.6)式代入(1.7)式得: 要想求总收入 的最大值可以分别求出盒饭、方便面的收入最大值 和 。 对(1.9)和(1.10)式分别求收入对价格的导数: 时 ; 时 当 时, ,则 单调递增;当 时, ,则 单调递减,所以 时 达到最大点。同理 时 达到最大点。 由此要确定最大收入,就要知道销售量减少率,求列车快餐的最大收入,可以运用调查问卷的形式来确定销售量减少率 和 的值。 例如:若盒饭销售量减少率 ,则制定盒饭价格 ,此时盒饭收入最大 元;同样方便面销售量减少率 ,则制定方便面价格 ,此时方便面收入最大 元。最大利润=最大收入-固定成本,得最大利润=2923- =2923-2300=623元。 5.2模型二: 由(1.9)和(1.10)式知总收入与快餐的价格及减少率有关。因为不同的消费者对于商品价格的承受能力是不同的,即不同的价格对应的销售量减少率是不同的。所以下面讨论价格与减少率之间的关系。 要确定价格上涨时对销售量减少率的影响,就要考虑消费者的需求和购买行为及价格上涨时消费者的承受能力。 由于价格较低时,可以承受的消费者人数较多,此时减少率较小;而当价格慢慢上升超出大部分消费者承受价格的范围,人数减少的速度增快,即减少率增大;当价格增大到一定程度时,所能消费者的承受能力基本稳定,减少率趋于稳定。根据分析可画出减少率与价格的大致图像: 图3价格与减少率的关系 假设价格与减少率之间存在函数关系: 根据实际假设当盒饭价格为成本价 时,盒饭全部卖出,则盒饭的销售量减少率 ;当盒饭价格 时,减少率达到最大值 ;当 时, 将稳定不再发生变化,如下图: 图4 盒饭价格与减少率的关系 从而得 , , 所以 同样假设当方便面价格为成本价 时,方便面全部卖出,则方便面的销售量减少率 ;当方便面价格 时,减少率达到最大 ;当 时, 将稳定不再发生变化,如下图: 图5 方便面价格与减少率的关系 从而得: , 所以 将(2.1)式代入(1.9)式得: 将(2.2)式代入(1.10)得: 对 求导,当 时 取得极值。 运用MALAB软件(程序详见附录一)画出盒饭总收入 与价格曲线: 图6 盒饭总收入与价格的关系 由图知 时 取得最大值,即将盒饭价格定为12元时,总收入取得最大值为2215.5元。 同理对 求导,当 时 取得极值。 运用MALAB软件(程序详见附录二)画出方便面总收入 与价格曲线: 图7 方便面总收入与价格的关系 由图知 时 取得最大值,即将方便面价格定为4.8元时,总收入取得最大值为:395.2元。总收入 , 最大利润 元。 六、模型分析 模型一是通过建立微分方程得到价格与销售量之间的关系,再根据收入=价格 销售量,得到收入与销售量减少率及价格之间的函数关系。该模型的销售量减少率假设为稳定值,可以通过市场调查得出。该模型简单扼要,容易理解,但没有考虑到销售量减少率可能会随着价格的变动而改变。模型二考虑了该因素,进而对模型一进行改进,先求出销售量减少率与价格的变动关系,然后将减少率函数代回模型一,得出总收入与价格的函数关系。模型二较复杂,计算量比较大。整体模型没有考虑到对没有卖出的快餐进行降价销售的情况,而且也没考虑到火车上还提供其他的食物。 七、参考文献 [1]罗守权、卓岩.经济学原理.北京:首都经济贸易大学出版社,2004,第一版 [2]高希均、林祖嘉.经济学的世界.北京:生活.读书. [3]陈仲常、蒲艳萍.经济学理论与实践.重庆大学出版社.2002,第一版 八、附录 8.1 附录一: c=10:0.1:40; W11=200.*c.*exp((0.02.*c-0.2).*(10-c)); W12=200.*c.*exp(0.2.*(10-c)); W1=(c<20&c>10).*W11+(c>20&c<40).*W12; plot(c,W1) 8.2 附录二: c=3:0.1:20; W21=100.*c.*exp((0.06.*c-0.18).*(3-c)); W22=100.*c.*exp(0.36.*(3-c)); W2=(c<=9&c>=3).*W21+(c>9&c<20).*W22; plot(c,W2) PAGE 2 _1354598926.unknown _1354600283.unknown _1354608559.unknown _1354685888.unknown _1354689642.unknown _1354691224.unknown _1354691241.unknown _1354691184.unknown _1354691215.unknown _1354691123.unknown _1354689132.unknown _1354689569.unknown _1354689622.unknown _1354689608.unknown _1354689538.unknown _1354689230.unknown _1354688311.unknown _1354688685.unknown _1354685903.unknown _1354686372.unknown _1354622412.unknown _1354623110.unknown _1354623365.unknown _1354624229.unknown _1354624264.unknown _1354623555.unknown _1354623188.unknown _1354622614.unknown _1354622624.unknown _1354622604.unknown _1354619541.unknown _1354622377.unknown _1354621747.unknown _1354619517.unknown _1354606905.unknown _1354607704.unknown _1354607932.unknown _1354608393.unknown _1354608409.unknown _1354607862.unknown _1354607513.unknown _1354607533.unknown _1354607493.unknown _1354601021.unknown _1354603170.unknown _1354606873.unknown _1354601059.unknown _1354600571.unknown _1354600679.unknown _1354600501.unknown _1354599413.unknown _1354599716.unknown _1354599976.unknown _1354599989.unknown _1354599743.unknown _1354599636.unknown _1354599683.unknown _1354599565.unknown _1354599215.unknown _1354599281.unknown _1354599314.unknown _1354599252.unknown _1354598998.unknown _1354599025.unknown _1354598965.unknown _1354518374.unknown _1354537060.unknown _1354598317.unknown _1354598450.unknown _1354598756.unknown _1354598414.unknown _1354537248.unknown _1354537260.unknown _1354537091.unknown _1354536475.unknown _1354536662.unknown _1354536671.unknown _1354536491.unknown _1354533420.unknown _1354536094.unknown _1354536171.unknown _1354536157.unknown _1354533440.unknown _1354518826.unknown _1354521165.unknown _1354521692.unknown _1354521187.unknown _1354521118.unknown _1354518671.unknown _1354518745.unknown _1354518637.unknown _1354430071.unknown _1354430748.unknown _1354431470.unknown _1354432134.unknown _1354515969.unknown _1354432154.unknown _1354432025.unknown _1354430835.unknown _1354430878.unknown _1354430773.unknown _1354430489.unknown _1354430519.unknown _1354430466.unknown _1354429984.unknown _1354430033.unknown _1354430036.unknown _1354429998.unknown _1354429348.unknown _1354429519.unknown _1354429888.unknown _1354429596.unknown _1354429390.unknown _1354366655.unknown _1354368550.unknown _1354366257.unknown
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