资源配置减排人物建模MATLAB代码
这段代码的主要功能是对一组资源配置和减排任务进行建模、求解,并进行分配、计算效率和减排量等分析。
代码涉及的数据处理和优化部分较多,主要集中在以下几个方面:
1. 加载和处理数据
从 Excel 文件 资源配置阶段数据.xlsx 中读取数据,并提取特定的列(如 X、Y、U、E)进行后续的计算。
数据分为两个阶段,分别处理前20行数据和剩余数据。
2. 设置参数和变量
定义了多个变量来存储计算结果,例如 xx1、xx2、yy1、yy2,这些变量用于存储在优化过程中产生的分配结果。
设置了减排量(C = 600)和减排上界(t = 0.4)等参数。
3. 第一部分:资源配置与优化
从表格数据中提取投入(X)、产出(Y)、能源消耗(E)等信息,构建线性规划问题。
使用 linprog 求解每个决策单元的资源分配问题,得到每个决策单元的分配结果。
计算分配结果(如 a1、b1 等)并存储在变量中。
将分配策略写入 Excel 文件 分配策略.xls。
第二部分:计算效率
使用数据包络分析(DEA)方法计算各决策单元的效率。
这里通过线性规划的方式,计算了每个决策单元的技术效率(即产出与投入的比率)。
分别对两组数据(xx1 和 xx2)进行效率计算,并将结果存储在 efficiency 变量中。
5. 减排量计算
根据前期计算的分配结果和模型,使用线性规划来计算各决策单元的减排量(dc1、dc2)。
还计算了投入调整量(de1、de2)、产出调整量(dy1、dy2)等信息。
最终减排量和调整量被存储,并绘制堆叠柱状图来展示各决策单元的减排情况。
6. 效率的重新计算与分配
对调整后的资源配置结果进行再优化,计算新的效率,并将效率值(efficiency)输出到 Excel 文件 效率.xls。
绘制 效率.png,展示不同决策单元的效率变化。
7. 最终结果的保存和可视化
所有的结果,包括减排量、效率、资源分配策略等都被保存到 Excel 文件中。
生成可视化图表,如减排量和效率的堆叠柱状图,保存为 重新分配资源.png 和 分配后效率.png,以便于查看和分析。
总结:
代码的核心功能是对资源配置、减排任务和效率进行优化建模。
通过线性规划方法计算资源分配、减排量以及决策单元的效率,最终将优化结果输出为图表和 Excel 文件。
整个过程涉及数据预处理、优化计算、效率分析及结果的可视化和保存,适用于类似减排、资源配置等问题的优化分析。
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