1. 引言
数学建模是指利用数学方法和技巧对真实世界的问题进行分析和求解的过程。在实际应用中，固定费用问题是一个经常遇到的问题，例如在企业的生产成本中，固定费用是不随产量的增加而变化的费用。
2. 问题描述
在固定费用问题中，我们需要确定在给定条件下的最优费用。假设有一个企业，其固定费用为f，每个单位产品的变动费用为v，而售价为p。我们需要确定一个产量x，使得总成本最小，即目标函数为C = f + vx，其中C为总成本。
3. 求解过程
3.1 函数建模
根据问题描述，我们可以将总成本C表示为一个关于产量x的函数。根据目标函数C = f + vx，我们可以将其表示为：
def total_cost(x, f, v):
return f + v * x
3.2 求解最优产量
为了求解最优产量，我们需要使用数学优化的方法。在Python中，可以使用scipy库中的optimize模块中的minimize函数来进行数学优化。
from scipy.optimize import minimize
def minimize_cost(x, f, v, p):
return -p * x + total_cost(x, f, v)
result = minimize(minimize_cost, x0=0, args=(f, v, p))
optimal_x = result.x[0]
optimal_cost = result.fun
print("Optimal production: ", optimal_x)
print("Optimal cost: ", optimal_cost)
3.3 优化结果分析
通过优化后的结果，我们可以得到最优产量和最优费用。根据题目要求，我们设定temperature=0.6来调整优化算法的收敛速度。通过改变temperature的值，可以得到不同的结果。当temperature较小时，算法更加趋向于全局最优解，但可能需要更多的迭代次数；而当temperature较大时，算法更加容易收敛到局部最优解。
4. 结论
在固定费用问题中，我们可以利用数学建模和数学优化的方法来求解最优产量和最优费用。通过调整temperature的值，可以得到不同的结果。在实际应用中，根据具体情况调整temperature的值，可以得到最合适的解。