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时间:2019-10-24
《实验一线性规划求解、运输问题、整数规划求解》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在工程资料-天天文库。
1、西华大学上机实验报告课程名称:运筹学年级传业:实验成绩:指导教师:姓名:实验日期:2013年10月实验名称:线性规划求解、运输问题、整数规划求解学号:实验学时:2一、实验目的掌握线性规划求解的基本方法,熟悉灵敏度分析的步骤和内容;掌握运输问题的模型,概念,求解方法;掌握整数规划的算法。在熟悉lingo软件基本功能基础上,能熟练操作,正确完成模型求解过程及分析过程。二、实验内容或设计思想1・lingo软件或运筹学实验软件的安装及菜单熟悉了解.2.lingo软件或运筹学实验软件应川内容之:任选儿种不同
2、类型的LP输入计算程序,运行求解;完成产销平衡的运输问题求解;求解任-•整数规划。三、实验环境与工具计算机、lingo软件四、实验过程或实验数据1用lingo求解线性规划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43单位漆工5单位2单位1.5单位20单位木工2单位2单位0.5单位8单位成品单价45单位34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人?用DESKS>
3、TABLES和CHATRS分别表示三种产品的生产量,建立LP模型。max=45*desks+34*tables+20*chairs;8*desks+6*tables+chairs<=43;5*desks+2*tmbles+1.5*chairs<=20;2*desks+2*tables+.5*chairs<=8;tables<=5;求解这个模型,并激活灵敏性分析型。这时,查看报告窗口(ReportsWindow),可以看到如下结果。Globaloptimalsolutionfound.274.000
4、00-000000Objectivevalue:Infeasibilities:Totalsolveriterations:VariableValueReducedCostDESKS0.00000023.50000TABLES1-0000000.000000CHAIRS12.000000.000000DualPrice1.0000000.00000011-500005.5000000.000000RowSlackorSurplus1274.0000225.0000030.00000040.0000
5、0054.000000/max=274DESKS=0,TABLES=1zCHAIRS=122用运筹学实验软件计算运输问题和整数规划问题(例子和过程参照教材)使用LINGO软件计算运输问题和整数规划问题示例16个发点8个收点的最小费用运输问题。产销单位运价如下表。单位销地KA产地BiB2BsB6、JLINGO软件,编制程序如下:model:!6发点8收点运输问题;sets:warehouses/whl.•wh6/:capacity;vendors/vl..v8/:demand;links(warehouses,vendors):costrvolume;endsets!目标函数;min=@sum(links:cost*volume);!需求约束;0for(vendors(J):@sum(warehouses(I):volume(IzJ))=demand(J));!产量约束;@for(ware7、houses(I):@sum(vendors(J):volume(I,J))<=capacity(I));!这里是数据;data:capacity=555051424152;demand=3035223241324328;cost=626742954953858252198433667392•/12395726555238143;enddataendSGlobaloptimalsolutionfound.640-00000.00000012Objectivevalue:Totalsolverite8、rations:Infeasibilities:VariableCAPACITY(WH1)Value55.00000ReducedCost0.000000CAPACITY(WH2)50-000000.000000CAPACITY(WH3)51-000000.000000CAPACITY(WH4)42.000000.000000CAPACITY(WH5)41.000000.000000CAPACITY(WH6)52.000000.000000DEMAND(VI)30.000000.0
6、JLINGO软件,编制程序如下:model:!6发点8收点运输问题;sets:warehouses/whl.•wh6/:capacity;vendors/vl..v8/:demand;links(warehouses,vendors):costrvolume;endsets!目标函数;min=@sum(links:cost*volume);!需求约束;0for(vendors(J):@sum(warehouses(I):volume(IzJ))=demand(J));!产量约束;@for(ware
7、houses(I):@sum(vendors(J):volume(I,J))<=capacity(I));!这里是数据;data:capacity=555051424152;demand=3035223241324328;cost=626742954953858252198433667392•/12395726555238143;enddataendSGlobaloptimalsolutionfound.640-00000.00000012Objectivevalue:Totalsolverite
8、rations:Infeasibilities:VariableCAPACITY(WH1)Value55.00000ReducedCost0.000000CAPACITY(WH2)50-000000.000000CAPACITY(WH3)51-000000.000000CAPACITY(WH4)42.000000.000000CAPACITY(WH5)41.000000.000000CAPACITY(WH6)52.000000.000000DEMAND(VI)30.000000.0
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