lingo解题结果的分析

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1、一个很好的运算结果分析莫版！！！例5.1某家具公司制造书桌、餐桌和椅子，所用的资源有三种：木料、木工和漆工。生产数据如下表所示：每个书桌每个餐桌每个椅子现有资源总数木料8单位6单位1单位48单位漆工4单位2单位1.5单位20单位木工2单位1.5单位0.5单位8单位成品单价60单位30单位20单位若要求桌子的生产量不超过5件，如何安排三种产品的生产可使利润最大？用DESKS、TABLES和CHAIRS分别表示三种产品的生产量，建立LP模型。[OBJ]max=60*desks+30*tables+20*chairs;[ml]8*desks+6*tables

2、+chairs<=48;[qg]4*desks+2*tables+1.5*chairs<=20;[mg]2*desks+1.5*tables+.5*chairs<=8;[zz]tables<=5;Globaloptimalsolutionfoundatiteration:0Objectivevalue:280.0000VariableValueReducedCostDESKS2.0000000.000000TABLES0.0000005.000000CHAIRS8.0000000.000000RowSlackorSurplusDualPriceOBJ2

3、80.00001.000000ML24.000000.000000QG0.00000010.00000MG0.00000010.00000ZZ5.0000000.000000“Globaloptimalsolutionfoundatiteration:3”表示3次迭代后得到全局最优解。“Objectivevalue:280.0000”表示最优目标值为280。“Value”给出最优解中各变量的值：造2个书桌（desks）“ReducedCost”列出最优单纯形表中判别数所在行的变量的系数，表示当变量有微小变动时,目标函数的变化率。其中基变量的reduce

4、dcost值应为0，对于非基变量Xj,相应的reducedcost值表示当某个变量Xj增加一个单位时目标函数减少的量(max型问题)。本例中：变量tables对应的reducedcost值为5，表示当非基变量tables的值从0变为1时（此时假定其他非基变量保持不变,但为了满足约束条件，基变量显然会发生变化），最优的目标函数值=280-5=275。[OBJ]max=60*desks+30*tables+20*chairs;[ml]8*desks+6*tables+chairs<=48;[qg]4*desks+2*tables+1.5*chairs<=2

5、0;[mg]2*desks+1.5*tables+.5*chairs<=8;[zz]tables=1;Globaloptimalsolutionfoundatiteration:4Objectivevalue:275.0000VariableValueReducedCostDESKS0.75000000.000000TABLES1.0000000.000000CHAIRS10.000000.000000“DUALPRICE”（对偶价格）表示当对应约束有微小变动时,目标函数的变化率。输出结果中对应于每一个约束有一个对偶价格。若其数值为p，表示对应约束中不

6、等式右端项若增加1个单位，目标函数将增加p个单位（max型问题）。显然，如果在最优解处约束正好取等号（也就是“紧约束”，也称为有效约束或起作用约束），对偶价格值才可能不是0。本例中：[qg]、[mg]行是紧约束，对应的对偶价格值为10，表示当紧约束[qg]4DESKS+2TABLES+1.5CHAIRS<=20变为[qg]4DESKS+2TABLES+1.5CHAIRS<=21时，目标函数值=280+10=290。对第MG行也类似RowSlackorSurplusDualPriceOBJ280.00001.000000ML24.000000.00000

7、0QG0.00000010.00000MG0.00000010.00000ZZ5.0000000.000000Rangesinwhichthebasisisunchanged:ObjectiveCoefficientRangesCurrentAllowableAllowableVariableCoefficientIncreaseDecreaseDESKS60.0000020.000004.000000TABLES30.000005.000000INFINITYCHAIRS20.000002.5000005.000000RighthandSideRan

8、gesRowCurrentAllowableAllowableRHSIncreaseDecre