网络负载配置优化：数学建模求解最大富裕度和均衡负载

为了求解最优的网络负载配置方案，我们可以采用数学建模的方法。假设有10个网点，每个网点的需求负载分别为d1, d2, ..., d10。我们需要确定每个网点的配置负载c1, c2, ..., c10，使得富裕度最大且负载尽可能均匀。

首先，我们定义富裕度为配置负载与需求负载之差除以需求负载的比例：

富裕度 = (c1 - d1) / d1 = (c2 - d2) / d2 = ... = (c10 - d10) / d10

为了使富裕度尽可能大，我们可以将上述等式转化为最大化问题。假设我们定义目标函数为总富裕度，即：

目标函数 = (c1 - d1) / d1 + (c2 - d2) / d2 + ... + (c10 - d10) / d10

同时，为了实现负载均衡，我们可以引入一个约束条件，即所有配置负载之和等于总需求负载：

c1 + c2 + ... + c10 = d1 + d2 + ... + d10

综上所述，我们的数学建模问题可以形式化描述为以下最优化问题：

最大化 (c1 - d1) / d1 + (c2 - d2) / d2 + ... + (c10 - d10) / d10 约束条件：c1 + c2 + ... + c10 = d1 + d2 + ... + d10

解决这个最优化问题可以采用各种数学优化方法，例如线性规划、整数规划或非线性规划等。具体的求解方法取决于问题的具体要求和约束条件。