练习4.9 连续投资问题
某公司现有资金10万元,拟在今后五年考虑用于下列项目的投资:
项目A:从第一年到第四年每年年初需要投资,并于次年收回本利115%,但要求第一年投资最低金额为4万元,第二.三.四年不限.
项目B:第三年初需要投资,到第五年末能收回本利128%,但规定最低投资金额为3万元,最高金额为5万元.
项目C:第二年初需要投资,到第五年末能收回本利140%,但规定其投资金额或为2万元,或为4万元,或为6万元,或为8万元.
项目D:五年每年年初都可购买公债,于当年末归还,并获利6%,此项目投资金额不限. 试问该公司应图和确定这些项目的每年投资金额,使到第五年末拥有最大的资金收益.
(1) x 为项目各年月初投入向量。
(2) ij x 为 i 种项目j 年的月初的投入。
(3) 向量c 中的元素
ij c 为i 年末j 种项目收回本例的百分比。 (4) 矩阵A 中元素
ij a 为约束条件中每个变量ij x 的系数。 (5) Z 为第5年末能拥有的资金本利最大总额。
因此目标函数为
4325max 1.15 1.28 1.40 1.06A B C D Z x x x x =+++ 束条件应是每年年初的投资额应等于该投资者年初所拥有的资金.
第1年年初该投资者拥有10万元资金,故有
11100000A D x x +=.
第2年年初该投资者手中拥有资金只有()116%D x +,故有
22211.06A C D D x x x x ++=.
第3年年初该投资者拥有资金为从D 项目收回的本金: 21.06D x ,及从项目A 中第1年投资收回的本金: 11.15A x ,故有
333121.15 1.06A B D A D x x x x x ++=+
同理第4年、第5年有约束为
44231.15 1.06A D A D x x x x +=+,
5341.15 1.06D A D x x x =+
max=1.15*x4a+1.28*x3b+1.4*x2c+1.06*x5d;
x1a+x1d=100000;
-1.06*x1d+x2a+x2c+x2d=0;
-1.15*x1a-1.06*x2d+x3a+x3b+x3d=0;
-1.15*x2a-1.06*x3d+x4a+x4d=0;
-1.15*x3a-1.06*x4d+x5d=0;
x2c=40000 ;
x2c=60000;
x2c=80000;
x2c=20000;
x3b>=30000;
x3b<=50000;
x1a>=0;x2a>=0;x3a>=0;x4a>=0;x5a>=0;
x1b>=0;x2b>=0;x3b>=0;x4b>=0;x5b>=0;
x1c>=0;x2c>=0;x3c>=0;x4c>=0;x5c>=0;
x1d>=0;x2d>=0;x3d>=0;x4d>=0;x5d>=0;
Variable Value Reduced Cost
X4A 22900.00 0.000000
X3B 50000.00 0.000000
X2C 40000.00 0.000000
X5D 0.000000 0.000000
X1A 62264.15 0.000000
X1D 37735.85 0.000000
X2A 0.000000 0.000000
X2D 0.000000 0.3036000E-01 X3A 0.000000 0.000000
X3D 21603.77 0.000000
X4D 0.000000 0.2640000E-01 X5A 0.000000 0.000000
X1B 0.000000 0.000000
X2B 0.000000 0.000000
X4B 0.000000 0.000000
X5B 0.000000 0.000000
X1C 0.000000 0.000000
X3C 0.000000 0.000000
X4C 0.000000 0.000000
X5C 0.000000 0.000000
Row Slack or Surplus Dual Price
1 80000.00 1.000000
2 0.000000 1.401850
3 0.000000 1.322500
4 0.000000 1.219000
5 0.000000 1.150000
6 0.000000 1.060000
7 0.000000 -0.8388608E+18
8 -20000.00 -0.1280000E+10
9 -40000.00 -0.1280000E+10
10 -20000.00 0.1280000E+10
11 20000.00 0.000000
12 0.000000 0.6100000E-01
13 62264.15 0.000000
14 0.000000 0.000000
15 0.000000 0.000000
16 22900.00 0.000000
17 0.000000 0.000000
18 0.000000 0.000000
19 0.000000 0.000000
20 50000.00 0.000000
21 0.000000 0.000000
22 0.000000 0.000000
23 0.000000 0.000000
24 40000.00 0.000000
25 0.000000 0.000000
26 0.000000 0.000000
27 0.000000 0.000000
28 37735.85 0.000000
29 0.000000 0.000000
30 21603.77 0.000000
31 0.000000 0.000000
32 0.000000 0.000000
4.10
某城市的消防总站将全市划分为11个防火区，现有4个消防站，图4-11给出的是该城市各防火区域和防火站的示意图，其中1,2,3,4，表示消防站1，2，…11表示防火区域，根据历史资料证实，各消防站可在事先规定允许的时间对所负责的区域的火灾予以扑灭，图中没有虚线连接的就表示不负责，现在总部提出：能否减少消防站的数目，仍能保证负责各地区的防火任务？如果可以的话，应该关闭哪个？
练习4.10
某城市的消防站总部将全市划分为11个防火区，现有四的。。。。。。
解：根据题意，用xi表示第i个消防站的关系的打开关闭情况
X=1；第i个消防站不关闭
0；第i个消防站关闭
用y代表第i个消防站到第j个防火区域的到达情况，0表示不可达，1表示可达，Y=[1,1,1,1,0,1,1,1,0,0,0;
1,1,0,1,0,0,0,1,1,0,0;
0,0,0,1,1,1,0,0,0,0,1;
0,0,0,0,0,1,1,1,1,1,1;]
则问题可归结为0—1整数规划模型。
min z=sum x（i）;
St x（i）*y（i，j）>=1；j=1,2,3 (11)
x（i）<=3；
X=0或1
利用lingo求解
model:
sets:
n_i/1..4/:x;
n_j/1..11/;
link(n_i,n_j):y;
endsets
data:
y=1,1,1,1,0,1,1,1,0,0,0,1,1,0,1,0,0,0,1,1,0,0,0,0,0,1,1,1,0,0,0,0,1,0,0,0,0,0,1 ,1,1,1,1,1;
enddata
[obj]min=sum(n_i(i):x(i));
for(n_j(j):sum(n_i(i):x(i)*y(i,j))>=1;);
for(n_j(j):sum(n_i(i):x(i))<=3;);
for(n_i(i):bin(x(i));x(i)>=0;);
end
运行结果：
Global optimal solution found.
Objective value: 3.000000
Extended solver steps: 0
Total solver iterations: 0
Variable Value Reduced Cost
X( 1) 1.000000 1.000000
X( 2) 0.000000 1.000000
X( 4) 1.000000 1.000000 Y( 1, 1) 1.000000 0.000000 Y( 1, 2) 1.000000 0.000000 Y( 1, 3) 1.000000 0.000000 Y( 1, 4) 1.000000 0.000000 Y( 1, 5) 0.000000 0.000000 Y( 1, 6) 1.000000 0.000000 Y( 1, 7) 1.000000 0.000000 Y( 1, 8) 1.000000 0.000000 Y( 1, 9) 0.000000 0.000000 Y( 1, 10) 0.000000 0.000000 Y( 1, 11) 0.000000 0.000000 Y( 2, 1) 1.000000 0.000000 Y( 2, 2) 1.000000 0.000000 Y( 2, 3) 0.000000 0.000000 Y( 2, 4) 1.000000 0.000000 Y( 2, 5) 0.000000 0.000000 Y( 2, 6) 0.000000 0.000000 Y( 2, 7) 0.000000 0.000000 Y( 2, 8) 1.000000 0.000000 Y( 2, 9) 1.000000 0.000000 Y( 2, 10) 0.000000 0.000000 Y( 2, 11) 0.000000 0.000000 Y( 3, 1) 0.000000 0.000000 Y( 3, 2) 0.000000 0.000000 Y( 3, 3) 0.000000 0.000000 Y( 3, 4) 1.000000 0.000000 Y( 3, 5) 1.000000 0.000000 Y( 3, 6) 1.000000 0.000000 Y( 3, 7) 0.000000 0.000000 Y( 3, 8) 0.000000 0.000000 Y( 3, 9) 0.000000 0.000000 Y( 3, 10) 0.000000 0.000000 Y( 3, 11) 1.000000 0.000000 Y( 4, 1) 0.000000 0.000000 Y( 4, 2) 0.000000 0.000000 Y( 4, 3) 0.000000 0.000000 Y( 4, 4) 0.000000 0.000000 Y( 4, 5) 0.000000 0.000000 Y( 4, 6) 1.000000 0.000000 Y( 4, 7) 1.000000 0.000000 Y( 4, 8) 1.000000 0.000000 Y( 4, 9) 1.000000 0.000000
Y( 4, 11) 1.000000 0.000000
Row Slack or Surplus Dual Price OBJ 3.000000 -1.000000
2 0.000000 0.000000
3 0.000000 0.000000
4 0.000000 0.000000
5 1.000000 0.000000
6 0.000000 0.000000
7 2.000000 0.000000
8 1.000000 0.000000
9 1.000000 0.000000
10 0.000000 0.000000
11 0.000000 0.000000
12 1.000000 0.000000
13 0.000000 0.000000
14 0.000000 0.000000
15 0.000000 0.000000
16 0.000000 0.000000
17 0.000000 0.000000
18 0.000000 0.000000
19 0.000000 0.000000
20 0.000000 0.000000
21 0.000000 0.000000
22 0.000000 0.000000
23 0.000000 0.000000
24 1.000000 0.000000
25 0.000000 0.000000
26 1.000000 0.000000
27 1.000000 0.000000
结果如下：
X= X=X=1，X=0；即应关闭2号消防站。
运筹学难点辅导材料 整数规划补例 1、 对( IP) 整数规划问题12 12121212max 14951631..0,0,z x x x x x x s t x x x x =++≤?? -+≤?? ≥≥???为整数, 问用先解相应的线性规划然后凑 整的办法能否求到最优整数解? 再用分支定界法求解。 解 先不考虑整数约束, 得到线性规划问题( 一般称为松弛问题LP) 12 12121 2max 14951..6310,0 z x x x x s t x x x x =++≤?? -+≤??≥≥?用图解法求出最优解12310 ,23x x ==且296z =。 如用”舍入取整法”凑整可得到四个点, 即( 1, 3) 、 ( 2, 3) 、 ( 1, 4) 、 ( 2, 4) 。代入约束条件发现她们都不是可行解。可将可行域内的所有整数点一一列举( 完全枚举法) , 本例中( 2, 2) 、 ( 3, 1) 点为最大值4z =。 令() 0310,23T X ??= ??? 及最优值()0 296z =。可行域记为D, 显然()0X 不是整数解。 定界: 取()0296z z == , 再用视察法找一个整数可行解()0,0T X '=及0z '=, 取0z z '==, 即*2906 z ≤≤ 分支: ( 关键点, 在B 的最优解中任选一个不符合整数条件的变量j x , 其值为 j b , 构造两个约束条件1,j j j j x b x b ????≥+≤????, 这里用了取整函数呵! ) 任取最 优解中一个不为整数的变量值, 例如132x = , 根据312?? =???? , 构造两个约束条件,
管理运筹学 ——管理科学方法谢家平 第一章 第一章 1. 建立线性规划问题要具备三要素：决策变量、约束条件、目标函数。决策变量（Decision Variable）是决策问题待 定的量值，取值一般为非负；约束条件（Constraint Conditions）是指决策变量取值时受到的各种资源条件的限制， 保障决策方案的可行性；目标函数（Objective Function）是决策者希望实现的目标，为决策变量的线性函数表达式， 有的目标要实现极大值，有的则要求极小值。 2.（1）设立决策变量； （2）确定极值化的单一线性目标函数； （3）线性的约束条件：考虑到能力制约，保证能力需求量不能突破有效供给量； （4）非负约束。 3.（1）唯一最优解：只有一个最优点 （2）多重最优解：无穷多个最优解 （3）无界解：可行域无界，目标值无限增大 （4）没有可行解：线性规划问题的可行域是空集 无界解和没有可行解时，可能是建模时有错。 4. 线性规划的标准形式为：目标函数极大化，约束条件为等式，右端常数项bi≥0 , 决策变量满足非负性。 如果加入的这个非负变量取值为非零的话，则说明该约束限定没有约束力，对企业来说不是紧缺资源，所以称为松弛变量；剩余变量取值为非零的话，则说明“≥”型约束的左边取值大于右边规划值，出现剩余量。 5. 可行解：满足约束条件AX =b,X≥0的解，称为可行解。 基可行解：满足非负性约束的基解，称为基可行解。 可行基：对应于基可行解的基，称为可行基。 最优解：使目标函数最优的可行解，称为最优解。 最优基：最优解对应的基矩阵，称为最优基。 6. 计算步骤： 第一步，确定初始基可行解。 第二步，最优性检验与解的判别。 第三步，进行基变换。 第四步，进行函数迭代。 判断方式： 唯一最优解：所有非基变量的检验数为负数，即σj< 0 无穷多最优解：若所有非基变量的检验数σj≤ 0 ，且存在某个非基变量xNk 的检验数σk= 0 ，让其进基，目标函数
第六章整数规划 用图形将一下列线性规划问题的可行域转换为纯整数问题的可行域(在图上用“×”标出)。 1、 max z=3x1+2x2 . 2x1+3x2≤12 2x1+x2≤9 x1、x2≥0 解： 2、 min f=10x1+9x2 . 5x1+3x2≥45 x1≥8 x2≤10 x1、x2≥0
求解下列整数规划问题 1、 min f=4x1+3x2+2x3 . 2x1-5x2+3x3≤4 4x1+x2+3x3≥3 x2+x3≥1 x1、x2、x3=0或1 解：最优解（0，0，1），最优值：2 2、 min f=2x1+5x2+3x3+4x3 . -4x1+x2+x3+x4≥2 -2x1+4x2+2x2+4x2≥4 x1+x2-x2+x2≥3 x1、x2、x3、x3=0或1 解：此模型没有可行解。 3、max Z=2x1+3x2+5x3+6x4 . 5x1+3x2+3x3+x4≤30 2x1+5x2-x2+3x2≤20 -x1+3x2+5x2+3x2≤40 3x1-x2+3x2+5x2≤25 x1、x2、x3、x3=正整数 解：最优解（0，3，4，3），最优值：47 4、 min z =8x1 +4 x2+3 x3+5 x4+2 x5＋3 x6＋4 x7＋3 x8+4 x9+9 x10+7 x11+ 5 x12 +10 x13+4 x14+2 x15+175 x16+300 x17+375 x18 +500 x19 约束条件x1 + x2+x3≤30 x4+ x5＋ x6-10 x16≤0 x7+ x8＋ x9-20 x17≤0 x10+ x11＋ x12-30 x18≤0 x13+ x14＋ x15-40 x19≤0 x1 + x4+ x7+x10+ x13＝30 x2 + x5+ x8+x11+ x14＝20 x3 + x6+ x9+x12+ x15＝20 x i为非负数（i=1,2…..8） x i为非负整数（i=9,10…..15） x i为为0－1变量（i=16,17…..19） 解：最优解（30，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，20，20，0，0，0，1），最优值：860 一餐饮企业准备在全市范围内扩展业务，将从已拟定的14个点中确定8个点建立分店，由于地理位置、环境条件不同，建每个分店所用的费用将有所不同，现拟定的14个店的费用情况如下表：
练习4.9 连续投资问题 某公司现有资金10万元,拟在今后五年考虑用于下列项目的投资: 项目A:从第一年到第四年每年年初需要投资,并于次年收回本利115%,但要求第一年投资最低金额为4万元,第二.三.四年不限. 项目B:第三年初需要投资,到第五年末能收回本利128%,但规定最低投资金额为3万元,最高金额为5万元. 项目C:第二年初需要投资,到第五年末能收回本利140%,但规定其投资金额或为2万元,或为4万元,或为6万元,或为8万元. 项目D:五年每年年初都可购买公债,于当年末归还,并获利6%,此项目投资金额不限. 试问该公司应图和确定这些项目的每年投资金额,使到第五年末拥有最大的资金收益. (1) x 为项目各年月初投入向量。 (2) ij x 为 i 种项目j 年的月初的投入。 (3) 向量c 中的元素 ij c 为i 年末j 种项目收回本例的百分比。 (4) 矩阵A 中元素 ij a 为约束条件中每个变量ij x 的系数。 (5) Z 为第5年末能拥有的资金本利最大总额。 因此目标函数为 4325max 1.15 1.28 1.40 1.06A B C D Z x x x x =+++ 束条件应是每年年初的投资额应等于该投资者年初所拥有的资金. 第1年年初该投资者拥有10万元资金,故有 11100000A D x x +=. 第2年年初该投资者手中拥有资金只有()116%D x +,故有 22211.06A C D D x x x x ++=. 第3年年初该投资者拥有资金为从D 项目收回的本金: 21.06D x ,及从项目A 中第1年投资收回的本金: 11.15A x ,故有 333121.15 1.06A B D A D x x x x x ++=+ 同理第4年、第5年有约束为 44231.15 1.06A D A D x x x x +=+, 5341.15 1.06D A D x x x =+
运筹学经典案例 案例一：鲍德西（（B AWDSEY）雷达站的研究 20世纪30年代，德国内部民族沙文主义及纳粹主义日渐抬头。以希特勒为首的纳粹势力夺取了政权开始为以战争扩充版图，以武力称霸世界的构想作战争准备。欧洲上空战云密布。英国海军大臣丘吉尔反对主政者的“绥靖”政策，认为英德之战不可避免，而且已日益临近。他在自己的权力范围内作着迎战德国的准备，其中最重要、最有成效之一者是英国本土防空准备。 1935年，英国科学家沃森—瓦特（R．Watson-Wart）发明了雷达。丘吉尔敏锐地认识到它的重要意义，并下令在英国东海岸的Bawdsey建立了一个秘密的雷达站。 当时，德国已拥有一支强大的空军，起飞17分钟即可到达英国。在如此短的时间内，如何预警及做好拦截，甚至在本土之外或海上拦截德机，就成为一大难题。雷达技术帮助了英国，即使在当时的演习中已经可以探测到160公里之外的飞机，但空防中仍有许多漏洞，1939年，由曼彻斯特大学物理学家、英国战斗机司令部科学顾问、战后获诺贝尔奖金的P.M.S.Blachett为首，组织了一个小组，代号为“Blachett 马戏团”，专门就改进空防系统进行研究。 这个小组包括三名心理学家、两名数学家、两名应用数学家、一名天文物理学家、一名普通物理学家、一名海军军官、一名陆军军官及一名测量人员。研究的问题是：设计将雷达信息传送给指挥系统及武器系统的最佳方式；雷达与防空武器的最佳配置；对探测、信息传递、作战指挥、战斗机与防空火力的协调，作了系统的研究，并获得了成功，从而大大提高了英国本土防空能力，在以后不久对抗德国对英伦三岛的狂轰滥炸中，发挥了极大的作用。二战史专家评论说，如果没有这项技术及研究，英国就不可能赢得这场战争，甚至在一开始就被击败。“Blackett马戏团”是世界上第一个运筹学小组。在他们就此项研究所写的秘密报告中，使用了 “Operational Research”一词，意指作战研究”或“运用研究”。就是我们所说的运筹学。Bawdseg雷达站的研究是运筹学的发祥与典范。项目的巨大实际价值、明确的目标、整体化的思想、数量化的分析、多学科的协同、最优化的结果，以及简明朴素的表述，都展示了运筹学的本色与特色，使人难以忘怀。
案例一：鲍德西（（B AWDSEY）雷达站的研究 20世纪30年代，德国内部民族沙文主义及纳粹主义日渐抬头。以希特勒为首的纳粹势力夺取了政权开始为以战争扩充版图，以武力称霸世界的构想作战争准备。欧洲上空战云密布。英国海军大臣丘吉尔反对主政者的“绥靖”政策，认为英德之战不可避免，而且已日益临近。他在自己的权力范围内作着迎战德国的准备，其中最重要、最有成效之一者是英国本土防空准备。 1935年，英国科学家沃森—瓦特（R．Watson-Wart）发明了雷达。丘吉尔敏锐地认识到它的重要意义，并下令在英国东海岸的Bawdsey建立了一个秘密的雷达站。 当时，德国已拥有一支强大的空军，起飞17分钟即可到达英国。在如此短的时间内，如何预警及做好拦截，甚至在本土之外或海上拦截德机，就成为一大难题。雷达技术帮助了英国，即使在当时的演习中已经可以探测到160公里之外的飞机，但空防中仍有许多漏洞，1939年，由曼彻斯特大学物理学家、英国战斗机司令部科学顾问、战后获诺贝尔奖金的为首，组织了一个小组，代号为“Blachett马戏团”，专门就改进空防系统进行研究。 这个小组包括三名心理学家、两名数学家、两名应用数学家、一名天文物理学家、一名普通物理学家、一名海军军官、一名陆军军官及一名测量人员。研究的问题是：设计将雷达信息传送给指挥系统及武器系统的最佳方式；雷达与防空武器的最佳配置；对探测、信息传递、作战指挥、战斗机与防空火力的协调，作了系统的研究，并获得了成功，从而大大提高了英国本土防空能力，在以后不久对抗德国对英伦三岛的狂轰滥炸中，发挥了极大的作用。二战史专家评论说，如果没有这项技术及研究，英国就不可能赢得这场战争，甚至在一开始就被击败。“Blackett马戏团” 是世界上第一个运筹学小组。在他们就此项研究所写的秘密报告中，使用了 “Operational Research”一词，意指作战研究”或“运用研究”。就是我们所说的运筹学。Bawdseg雷达站的研究是运筹学的发祥与典范。项目的巨大实际价值、明确的目标、整体化的思想、数量化的分析、多学科的协同、最优化的结果，以及简明朴素的表述，都展示了运筹学的本色与特色，使人难以忘怀。
《管理运筹学》案例题解 案例1：北方化工厂月生产计划安排 解：设每月生产产品i （i=1，2，3，4，5）的数量为X i ，价格为P 1i ，Y j 为原材料j 的数量，价格为P 2j ，a ij 为产品i 中原材料j 所需的数量百分比，则： 5 10.6j i ij i Y X a ==∑ 总成本：TC=∑=15 1 2j j j P Y 总销售收入为：5 11 i i i TI X P ==∑ 目标函数为：MAX TP （总利润）=TI-TC 约束条件为： 10 30 24800215 1 ?? ?≤∑=j j Y X 1+X 3=0.7∑=5 1 i i X X 2≤0.05∑=5 1 i i X X 3+X 4≤X 1 Y 3≤4000 X i ≥0,i=1,2,3,4,5 应用计算工具求解得到： X 1=19639.94kg X 2=0kg X 3=7855.97kg X 4=11783.96kg X 5=0kg 最优解为：348286.39元
案例2：石华建设监理工程师配置问题 解：设X i 表示工地i 在标准施工期需要配备的监理工程师，Y j 表示工地j 在高峰施工期需要配备的监理工程师。 约束条件为： X 1≥5 X 2≥4 X 3≥4 X 4≥3 X 5≥3 X 6≥2 X 7≥2 Y 1+Y 2≥14 Y 2+Y 3≥13 Y 3+Y 4≥11 Y 4+Y 5≥10 Y 5+Y 6≥9 Y 6+Y 7≥7 Y 7+Y 1≥14 Y j ≥ X i （i=j ，i=1,2,…,7） 总成本Y 为： Y=∑=+7 1)12/353/7(i i i Y X 解得 X 1=5；X 2=4；X 3=4；X 4=3；X 5=3；X 6=2；X 7=2； 1Y =9；2Y =5；3Y =8；4Y =3；5Y =7；6Y =2；7Y =5; 总成本Y=167.
运筹学实例分析及lingo 求解 一、线性规划 某公司有6个仓库，库存货物总数分别为60、55、51、43、41、52，现有8个客户各要一批货，数量分别为35，37，22，32，41，32，43，38。各供货仓库到8个客户处的单位货物运输价见表 试确定各仓库到各客户处的货物调运数量，使总的运输费用最小。 解：设 ij x 表示从第i 个仓库到第j 个客户的货物运量。ij c 表示从第i 个仓库到第 j 个客户的单位货物运价，i a 表示第i 个仓库的最大供货量，j d 表示第j 个客户的订货量。 目标函数是使总运输费用最少，约束条件有三个：1、各仓库运出的货物总量不超过其库存数2、各客户收到的货物总量等于其订货数量3、非负约束 数学模型为： ∑∑===6 18 1)(min i j ij ij x c x f ????? ??????≥===≤∑∑==08,,2,1,6,2,1,,. .6 1 8 1ij j i ij i j ij x j d x i a x t s ΛΛ 编程如下： model : Sets : Wh/w1..w6/:ai; Vd/v1..v8/:dj;
links(wh,vd):c,x; endsets Data: ai=60,55,51,43,41,52; dj=35,37,22,32,41,32,43,38; c=6,2,6,7,4,2,5,9 4,9,5,3,8,5,8,2 5,2,1,9,7,4,3,3 7,6,7,3,9,2,7,1 2,3,9,5,7,2,6,5 5,5,2,2,8,1,4,3; Enddata Min=@sum(links(i,j):c(i,j)*x(i,j)); @for(wh(i):@sum(vd(j):x(i,j))<=ai(i)); @for(vd(j):@sum(wh(i):x(i,j))=dj(j)); end Global optimal solution found. Objective value: Total solver iterations: 0 Variable Value Reduced Cost AI( W1) AI( W2) AI( W3) AI( W4) AI( W5) AI( W6) DJ( V1) DJ( V2) DJ( V3) DJ( V4) DJ( V5) DJ( V6) DJ( V7) DJ( V8) C( W1, V1) C( W1, V2) C( W1, V3) C( W1, V4) C( W1, V5) C( W1, V6) C( W1, V7)
习题 6-1. 考虑下面的网络图，箭头上的数字代表相连两个节点之间的距离。 （1）用动态规划找出从节点1到节点10的最短路。 （2）从节点4到节点10的最短路呢？ 6-2. 从北京到上海的包机的剩余装载能力为2000kg ，某一运输公司现有4种货物需要从北京运输到上海。每种货物的单位、单位重量和单位运输费用如下表所示。 （1）用动态规划找出包机应该运输的每种货物的单位数。 （2）假设包机同意装载另一批货物，剩余装载能力降为1800kg ，计算结果会怎样变化？ 6-3. 假定有一个3阶段的过程，每一阶段的产量是需要做出决策的函数。使用数学符号，问题表述如下： Max ()()()332211d r d r d r ++ s.t. 1000321≤++d d d 每个阶段的决策变量和相应的返回值如下所示：
6-4. 某制造公司为一家汽车工厂提供发动机的部件，以下是3个月的生产计划的数据。 量是10单位，并且生产批量是10的倍数（例如，10,20或者30单位）。 6-5. 某物流公司雇佣了8名新员工，现决定如何把他们分配到4项作业上。公司给出了以下每项作业分配不同的作业人员的估计利润表。 (1) 用动态规划决定每项作业应该分配的新员工数目。 (2) 如果公司只雇佣了6名新员工，应该把这些员工分配给哪些作业？ 6-6. 一个锯木厂采购了一批20ft 长的原木，想要把这些原木切成更短的原木，然后把切后的小原木卖给制造公司。制造公司已经订购了一批4种尺寸的原木：l 1=3ft ，l 2=7ft ，l 3=11ft ，l 4=16ft 。锯木厂现在有2000个长度为20ft 的原木的库存，并希望有选择地裁截原木以最大化利润。假定锯木厂的订单是无限的，唯一的问题就是确定把现有原木裁成的类型以最大化利润。原木的利润如下表所示： 任何裁截类型的长度限制如下： 201173321≤++d d d 其中，i d 是长度为i l 的类型的裁截数目，4,3,2,1=i . （1）为这个问题建立动态规划模型，并使用模型解决问题。你需要设立哪些变量？状态变量有哪些？ （2）简要介绍如果总的长度l 被截成l 1，l 2，……l N 这样N 中长度的话，如果扩展现有模型以找到最优解？ 6-7. 一家港口公司建立了良好的管理训练计划，希望每一个员工完成一个4阶段的作业。但是在训练计划的每个阶段，员工都会被分配一系列艰难的作业。以下是训练计划的每个阶段员工可能被分派的作业和任务估计完成时间。 次级阶段的作业取决于其先前的作业。例如，在阶段1接受作业A 的员工在阶段2只能接受作业F 或者作业G ——即每一项作业都存在优先关系。
《运筹学》上机实验报告三 (整数线性规划) 实验名称：利用Gomory割平面法编程求解整数规划问题；利用分枝定界法编程求解整数规划问题 实验目的：1. 学会软件lindo/lingo的安装及基本的操作；2. 对实际问题进行数学建模，并学会用数学软件Matlab或运筹软件Lindo/Lingo 对问题进行求解。 实验内容： 1．用lindo/lingo 计算（学会输入、查看、运行、结果分析） max z = 20x1 + 10x2 5x1 + 4x2 ≤ 24 2x1 + 5x2 ≤ 13 x1,x2 ≥ 0 x1,x2取整数 2．(指派问题) 现在有A 、B、C、D、E五种任务，要交给甲、乙、丙、丁、戊去完成，每人完成一种任务，每个人完成每种任务所需要的时间如下表。问应该如何安排个人完成哪项任务可使总的花费的时间最少？(建立数学模型，用数学软件求解该问题，写出结果并对运行结果加以说明) A B C D E 任务 人 甲127979 乙89666 丙717121412 丁15146610 戊4107106 3.选址问题 某跨国公司准备在某国建三个加工厂，现有8个城市供选择，每个城市需要的投资分别为1200万美元、1400万美元、800万美元、900万美元、1000万美元、1050万美元、950万美元、150万美元，但投资总额
不能超过3400万美元，形成生产能力分别为100万台、120万台、80万台、85万台、95万台、100万台、90万台、130万台，由于需求的原因，要求：城市1和城市3最多选1个，城市3、城市4、城市5最多选两个，城市6和城市7最少选1个，问选择哪些城市建厂，才能使总的生产能力最大？(建立数学模型，用数学软件求解该问题，写出结果并对运行结果加以说明) 整数变量定义 LinDo 一般整数变量:GIN
2018-2019学年第一学期 《运筹学》 实验报告（四） 班级：交通运输171 学号： 1000000000 姓名： ***** 日期： 2018.11.22
实验一： 用Lingo 软件求解下列整数规划问题（要求附程序和结果） 12 121212max 2506221 0,1,2i z x x x x x x x x x i =++≤?? -+≤?? +≤??≥=?且取整数 12312323123123 123max 232 45 2244 ,,01 z x x x x x x x x x x x x x x x x x =+-++≤??+≤?? +-≤??+-≤?=??或 解：例题（左）解题程序及运行结果如下： sets : bliang/1,2/:x,a; yshu/1,2,3/:b; xshu(yshu,bliang):c; endsets data : a=2,1; b=5,0,21; c=1,1 -1,1 6,2; enddata max =@sum (bliang(i):a(i)*x(i)); @for (yshu(j):@sum (bliang(i):x(i)*c(j,i))<=b(j)); @for(bliang(i):@gin(x(i))); Global optimal solution found. Objective value: 7.000000 Objective bound: 7.000000 Infeasibilities: 0.000000 Extended solver steps: 0 Total solver iterations: 0 Variable Value Reduced Cost X( 1) 3.000000 -2.000000 X( 2) 1.000000 -1.000000 A( 1) 2.000000 0.000000
第六章整数规划 6.1 用图形将一下列线性规划问题的可行域转换为纯整数问题的可行域(在图上用“×”标出)。 1、 max z=3x1+2x2 S.T. 2x1+3x2≤12 2x1+x2≤9 x1、x2≥0 解： 2、 min f=10x1+9x2 S.T. 5x1+3x2≥45 x1≥8 x2≤10 x1、x2≥0
6.2 求解下列整数规划问题 1、 min f=4x1+3x2+2x3 S.T. 2x1-5x2+3x3≤4 4x1+x2+3x3≥3 x2+x3≥1 x1、x2、x3=0或1 解：最优解（0，0，1），最优值：2 2、 min f=2x1+5x2+3x3+4x3 S.T. -4x1+x2+x3+x4≥2 -2x1+4x2+2x2+4x2≥4 x1+x2-x2+x2≥3 x1、x2、x3、x3=0或1 解：此模型没有可行解。 3、max Z=2x1+3x2+5x3+6x4 S.T. 5x1+3x2+3x3+x4≤30 2x1+5x2-x2+3x2≤20 -x1+3x2+5x2+3x2≤40 3x1-x2+3x2+5x2≤25 x1、x2、x3、x3=正整数 解：最优解（0，3，4，3），最优值：47 4、min z =8x1 +4 x2+3 x3+5 x4+2 x5＋3 x6＋4 x7＋3 x8+4 x9+9 x10+7 x11+ 5 x12 +10 x13+4 x14+2 x15+175 x16+300 x17+375 x18 +500 x19 约束条件x1 + x2+x3≤30 x4+ x5＋x6-10 x16≤0 x7+ x8＋x9-20 x17≤0 x10+ x11＋x12-30 x18≤0 x13+ x14＋x15-40 x19≤0 x1 + x4+ x7+x10+ x13＝30 x2 + x5+ x8+x11+ x14＝20 x3 + x6+ x9+x12+ x15＝20 x i为非负数（i=1,2…..8） x i为非负整数（i=9,10…..15） x i为为0－1变量（i=16,17…..19） 解：最优解（30，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，20，20，0，0，0，1），最优值：860 6.3 一餐饮企业准备在全市范围内扩展业务，将从已拟定的14个点中确定8个点建立分店，由于地理位置、环境条件不同，建每个分店所用的费用将有所不同，现拟定的14个店的费用情况如下表：
案例2 解：设工地ｉ在标准施工期需要配备的监理工程师为Xi, 工地j在高峰施工期需要配备的监理工程师为Yｉ. ７ 总成本: minZ=∑ ( 7Xi／3 + ３5Yj/12) i=1 x1≥5 Ｘ２≥4 X3≥4 X4≥3 X５≥3 X6≥２ Ｘ7≥2 Ｙ１+Y2≥1４ Ｙ2＋Y3≥１3 Y3+Y４≥1１ Y４＋Ｙ5≥１０ Y5+Y６≥9 Y6+Y７≥7 Y７+Ｙ1≥１4 Yj≥Ｘｉ (i＝j i,j=１,2,3,4,5,６,7) 结果如下：
解：穷举两种车可能的所有路线。 设x i为第i条路线的车的数量，那么： 求ｍｉn ｆ= 1２(x1+…+x１2) + 18(x13＋…+ｘ２１） 因为50个点属于A,３6个点属于B，2０个点属于C,所以约束条件是以上所有xｉ乘上它对应的路线中去各个点的数量的总和分别大于等于实际这些点的数量，因为表达式过于冗长，这里省略。 因为派去的车应该是整数,所以这是整数规划问题,运用软件求解。 最后得出结果： x9=4 ｘ12=3 x19=8 ｘ21=2 其余都等于零。 所以结果是派7辆２吨车,10辆４吨车。 路线如表格,这里不赘述。
解:设ｘiｊ表示在i地销售的j规格的东西。其中i=1到6对应福建广东广西四川山东和其他省区，j=1和2对应９0０-1６０0和３50-8０0。 求mａx f＝270x11+ ２４0x21+ ２９５x3１+３００ｘ４1＋242ｘ５1 +260x61+63ｘ1２+60 x22 + 6０x32 +64x４2 +5９x52 +57ｘ62– 14５000０ 在下图软件操作中,用x1到x１２代表以上的未知数。 约束条件如上 运用软件求解，结果为: 由于软件中没有添加– 14５0000， 所以最大利润为：５７310０0元。