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1、线性规划数学建模与数学实验实验目的实验内容2.掌握用数学软件包求解线性规划问题.1.了解线性规划的基本内容.2.用数学软件包MATLAB求解线性规划问题.5.实验作业.3.用数学软件包LINDO、LINGO求解线性规划问题.1.两个引例.4.建模案例：投资的收益与风险.问题一：任务分配问题：某车间有甲、乙两台机床，可用于加工三种工件.假定这两台车床的可用台时数分别为800和900，三种工件的数量分别为400、600和500，且已知用三种不同车床加工单位数量不同工件所需的台时数和加工费用如下表.问怎样分配车床的加工任务，才能既满足加工工件的要求，又使加工费用
2、最低？两个引例解设在甲车床上加工工件1、2、3的数量分别为x1、x2、x3，在乙车床上加工工件1、2、3的数量分别为x4、x5、x6,可建立以下线性规划模型：解答问题二：某厂每日8小时的产量不低于1800件.为了进行质量控制，计划聘请两种不同水平的检验员.一级检验员的标准为：速度25件/小时，正确率98%，计时工资4元/小时；二级检验员的标准为：速度15件/小时，正确率95%，计时工资3元/小时.检验员每错检一次，工厂要损失2元.为使总检验费用最省，该工厂应聘一级、二级检验员各几名？解设需要一级和二级检验员的人数分别为x1、x2人,则应付检验员的工资为：因
3、检验员错检而造成的损失为：故目标函数为：约束条件为：线性规划模型：解答返回线性规划模型的一般形式目标函数和所有的约束条件都是设计变量的线性函数.实际问题中的优化模型x是决策变量f(x)是目标函数gi(x)0是约束条件数学规划线性规划(LP)二次规划(QP)非线性规划(NLP)纯整数规划(PIP)混合整数规划(MIP)整数规划(IP)0-1整数规划一般整数规划连续规划优化模型的分类用MATLAB优化工具箱解线性规划minz=cX1.模型：命令：x=linprog（c,A,b）2.模型：minz=cX命令：x=linprog（c，A，b，Aeq,beq）注意
4、：若没有不等式：存在，则令A=[]，b=[].3.模型：minz=cXVLB≤X≤VUB命令：[1]x=linprog（c，A，b，Aeq,beq,VLB，VUB）[2]x=linprog（c，A，b，Aeq,beq,VLB，VUB,X0）注意：[1]若没有等式约束:,则令Aeq=[],beq=[].[2]其中X0表示初始点4.命令：[x,fval]=linprog(…)返回最优解ｘ及ｘ处的目标函数值fval.解编写M文件xxgh1.m如下：c=[-0.4-0.28-0.32-0.72-0.64-0.6];A=[0.010.010.010.030.030.
5、03;0.02000.0500;00.02000.050;000.03000.08];b=[850;700;100;900];Aeq=[];beq=[];vlb=[0;0;0;0;0;0];vub=[];[x,fval]=linprog(c,A,b,Aeq,beq,vlb,vub)ToMATLAB(xxgh1)解:编写M文件xxgh2.m如下：c=[634];A=[010];b=[50];Aeq=[111];beq=[120];vlb=[30,0,20];vub=[];[x,fval]=linprog(c,A,b,Aeq,beq,vlb,vub)ToMAT
6、LAB(xxgh2)s.t.改写为：例3问题一的解答问题编写M文件xxgh3.m如下:f=[1391011128];A=[0.41.110000000.51.21.3];b=[800;900];Aeq=[100100010010001001];beq=[400600500];vlb=zeros(6,1);vub=[];[x,fval]=linprog(f,A,b,Aeq,beq,vlb,vub)ToMATLAB(xxgh3)结果:x=0.0000600.00000.0000400.00000.0000500.0000fval=1.3800e+004即在甲机
7、床上加工600个工件2,在乙机床上加工400个工件1、500个工件3，可在满足条件的情况下使总加工费最小为13800.例2问题二的解答问题改写为：编写M文件xxgh4.m如下：c=[40;36];A=[-5-3];b=[-45];Aeq=[];beq=[];vlb=zeros(2,1);vub=[9;15];%调用linprog函数：[x,fval]=linprog(c,A,b,Aeq,beq,vlb,vub)ToMATLAB(xxgh4)结果为：x=9.00000.0000fval=360即只需聘用9个一级检验员.注：本问题应还有一个约束条件：x1、x2
8、取整数.故它是一个整数线性规划问题.这里把它当成一个线性规划来解，
