数学建模案例分析--最优化方法建模3分派与装载

数学建模案例分析--最优化方法建模3分派与装载

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1、§3分派与装载生活和工作中经常碰到任务分派问题,如由5个人承担5项任务,由于各人的专长不同,他们完成各项任务的时间(或代价)不同,那么派谁去完成哪项任务使总的效率最高呢?类似的问题很多。例4车间有项加工任务,分派给个工人完成,每人完成其中一项。已知每个人完成各项任务的时间(其中有若干人不能完成某几项任务),问如何进行任务分派,使所需总时间最少?将工人编号为,任务编号为,第人完成第项任务的时间记为(若第人不能完成任务,则记,是充分大的正数),任务分派用如下的0——1变量表述:问题的目标函数——总时间为(1)约束条件为(2)(

2、3)(4)其中(2)说明第人只能完成一项任务,(3)说明任务j只能由一人完成。这里决策变量只能取值0和1,称为0—1整数规划。满足(2)~(4)的可行解可表为矩阵形式,其中每一行和每一列都必须有且只能有一个1,其余元素均为0。引入0—1变量解决任务分配问题还可以有其他方式,如例5工厂用种不同工艺生产种产品,每种产品的利润已知。在各种工艺条件下每种产品所消耗的资源(如原料)是确定的,并且工厂的总资源有一定的限制。问应选择哪种工艺,每种产品各生产多少,使总利润最高。用表示种工艺,表示种产品。已知单件的利润为,设在工艺下单件的资

3、源消耗为,资源限制为。显然,的产量是决策变量,记为。目标函数——总利润为(1)在任一种工艺下,资源限制都可以表为(2)为确定工艺的选择,引入0-1变量为了使(2)式个条件中只有被选中的某一个起作用,(2)式代之以(3)(4)(5)(6)其中是一个充分大的正数。这样,中有个取值1,这些对(3)是多余的,只有取值0的那个在(3)式中起作用,它就相应于被选中的工艺。于是问题归结为在条件(3)~(6)下求和,使(1)的最大,这是混合0-1规划模型。最优装载也是日常生活中经常碰到的问题,如空运若干种物资,每种物资的价值与装载上飞机的

4、数量有关,而装载的总量受到飞机对重量、体积等条件的限制,问每种物资装载多少使空运的总价值最大。这类问题具有类似的模型,试看下例。例6要把7种规格的包装箱装到两辆铁路平板车上去,箱子宽、高相同,而厚度和重量不同,下表给出了它们的厚度、重量和数量。c1c2c3c4c5c6c7厚度(厘米)重量(千克)数量48.72000852.03000761.31000972.0500648.74000652.02000464.010008每辆平板车有10.2米长的地方用于装箱(像面包片那样),载重40吨。由于货运限制,对c5,c6,c7三种

5、包装箱的装载有如下特殊约束:它们所占的空间(厚度)不得超过302.7厘米。试把包装箱装到平板车上,使浪费的空间最小。容易算出所有包装箱的厚度为27.495米,而两辆车共有20.4米长的地方,所以不可能全装上。记表中所给第种箱子c的厚度、重量和数量分别为,,,问题的决策变量是装载到两辆车上的数量,记c装到1,2辆车上的数量为。问题要求使浪费空间最小,等价于装载所占的空间最大,故目标函数可表为(1)约束条件包括厚度约束(2)重量约束(3)数量约束(4)特殊约束(5)自然约束为非负整数(6)问题归结为在条件(2)~(6)下求,使

6、(1)式给出的最大,这是整数线性规划模型。

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