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导数中的优化问题在经济研究中的具体应用

发布时间: 2022-03-20 09:40:19 浏览:

摘 要:文章从“利用导数解决生活中的优化问题”的概念出发,对经济问题进行分析决策,并对目前经济活动中常见的问题进行了应用分析,包括最优利润、最佳时间、消费者剩余和预测市场结果,市场受到干预所发生的变化等。

关键词:导数;优化问题;分析应用;经济分析

在经济研究中,经常要运用经济数学对某个问题进行市场分析、判断并做出理论研究。本文从生产建设和科技活动中对导数解决生活中的优化问进行探讨。

一、 优化问题

在日常生活,生产建设和科技活动中,做一件事总要付出一定的代价,也总想取得一定的效果。

在付出代价一定的条件下,我们总想取得最好的效果;在预期效果确定的情形下,我们总想只付出最小的代价。

利用导数解决生活中的优化问题的一般步骤

不少优化问题,可以化为求函数最值问题,导数方法是解这类问题的有效工具。

利用導数解决生活中的优化问题的一般步骤是:

(1)分析实际问题中各量之间的关系,利用实际问题的数学模型构造,写出实际问题中变量之间的函数关系y=f(x);

(2)求函数的导数f′(x),解方程f′(x)=0;

(3)比较函数在区间端点和使f′(x)=0的点数值的大小,最大(小)者为最大(小)值。

二、 生活中的优化问题常见类型

(1)费用最省问题;

(2)利润最大问题;

(3)面积、体积最大问题。

解决应用问题中的优化问题应当注意的问题:

假定函数f(x)可微

(1)如果函数f(x)在[a,b](或(a,b),或无穷区间)的内部只有一个驻点,而这个驻点是极值点,如是极大(小)值点,那么它就是最大(小)值点;

(2)分析实际问题知道,函数f(x)在所考虑的区间内(可以是开区间或无穷区间),而区间内只有一个驻点,有最大值(或最小值)。

在准确理解题意的基础上正确建立数学模型,在实际问题中的定义域内找出问题的最优解。

在解决实际优化问题时,我们不难发现,解决优化问题的基本思路是:

优化问题用函数表示数学问题

优化问题的答案用导数解决数学问题

三、 实例分析

1. 要设计一个体积为V的有盖圆柱形铁桶,已知侧面的单位面积造价是底面单位面积造价的一半;而盖的单位面积造价又是侧面单位面积造价的一半,问圆柱形铁桶的半径r和高h之比为何值时造价最省?

解析:解答本题的关键圆柱形铁桶的造价表示为r(或h)的函数,建立适当的数学模型。

解答:由V=πr2h,的h= Vπr2,

设盖的单位面积造价为a,则圆柱形铁桶的造价为

S=aπr2+2a·2πrh+4a·πr2=5aπr2+4aVr

由S′=10aπr-4aVr2=0

解得r=32V5π,于是h=Vπr2=325V4π

由问题的实际意义,上述S的唯一可能极值点就是S的最小值点。

∴当rh=32V5π325V4π=25时,圆柱形铁桶的造价最省。

解析:造价问题来自于实际规定,解答这类问题的关键是正确分析造价的构造及相关变量,从而正确地建立目标函数。

2. 已知某场生产x件产品的成本为c=25000+200x+140x2(元)。

(1)要使平均成本最低,应生产多少件产品?

(2)若产品以每件500元售出,要使利润最大,应生产多少件产品?

答案:(1)设平均成本为y元,则

y=25000+200x+140x2x=25000x+200+x40(x0)

y′=25000x+200+x40′=25000x2+140

令y′=0,得x1=1000,x2=-1000(舍去)

当在x=1000附近左侧时,y′<0;在x=1000附近右侧时,y′>0,故当x=2时,y取得最小值。由于函数只有一个点使y′=0,且函数在该点有极小值,那么在该点取得最小值,因此要使平均成本最低,应生产1000件产品。

(2)利润函数为L=500x-25000+200x+x240=300x-25000-x240

∴L′=300x-25000-x240′=300-x20

令L′=0,得x=6000,当x在6000附近左侧时,L′>0时,当x在6000附近右侧时,L′<0。故当x=6000时,L取得最大值。由于函数只有一个使L′=0的点,且函数点有极大值,那么函数在该点取得最大值。因此,要使利润最大,应生产6000件。

利用导数解决生活中的优化问题,是在实际问题中正确建立数学模型,在数学模型的定义域内找出问题的最优解,使经济分析走向定量化、精密化和准确化,给企业策划者提供客观、精确的数据。

参考文献:

[1]高中数学选修1-1(文)“第三章 导数及其应用”[G].

[2]高然.导数在高中数学中的应用[G].数学学习与研究,2014.

[3]黎诣远.经济数学基础[M].高等教育出版社.

作者简介:

张清良,湖南省吉首市,吉首大学民族预科教育学院。

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