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工厂资源规划问题冉光明29信息与计算科学指导老师：赵姣珍目录摘要 (1)关键词 (1)问题的提出 (2)问题重述与分析 (3)符号说明 (4)模型假设 (4)模型建立与求解 (5)模型检验 (9)模型推广 (10)参考文献 (11)附录 (12)摘要：本问题是个优化问题。
问题首先选择合适的决策变量即各种产品数，然后通过决策变量来表达约束条件和目标函数，再利用或编写程序，求得最优产品品种计划；最后通过优化模型对问题作以解释，得出当技术服务消耗33小时、劳动力消耗67小时、不消耗行政管理时，得到的是最优品种规划。
问题一回答：当技术服务消耗33小时、劳动力消耗67小时、不消耗行政管理时，产品不值得生产。
用运算分析，当产品的利润增加至253时，若使产品品种计划最优，此时需要消耗技术服务29h，劳动力消耗46h，行政管理消耗25h。
问题二回答：利用得到当技术服务增加1h时，利润增加2.5元;劳动力增加1h，利润增加1元；行政管理的增减不会影响利润。
问题三回答：增加的决策变量，调整目标函数。
当技术服务消耗33h，劳动力消耗17h，不消耗行政管理，新增量50h时，管理部门采取这样的决策得到最优的产品品种规划。
问题四回答：增加新的约束条件，此时当技术服务消耗32h，劳动力消耗58h，行政管理消耗10h时，得到最优产品品种规划。
本文对模型的求解给出在线性约束条件下的获利最多的产品品种规划。
关键词：线性规划；优化模型；最优品种规划问题的提出某工厂制造三种产品，生产这三种产品需要三种资源：技术服务、劳动力和行政管理。
下表列出了三种单位产品对每种资源的需要量：现有100h的技术服务、600h劳动力和300h的行政管理时间可使用，求最优产品品种规划。
且回答下列问题：⑴若产品值得生产的话，它的利润是多少？假使将产品的利润增加至25/3元，求获利最多的产品品种规划。
⑵确定全部资源的影子价格。
⑶制造部门提出建议，要生产一种新产品，该种产品需要技术服务1h、劳动力4h 和行政管理4h。
数学建模与应用案例练习题数学建模是将实际问题转化为数学问题，并通过数学方法和计算机技术求解的过程。
它在各个领域都有着广泛的应用，能够帮助我们更好地理解和解决现实中的复杂问题。
下面我们将通过一些具体的案例练习题来深入了解数学建模的方法和应用。
案例一：生产计划优化问题某工厂生产 A、B 两种产品，生产 A 产品每件需要消耗 2 个单位的原材料和 3 个单位的工时，生产 B 产品每件需要消耗 3 个单位的原材料和 2 个单位的工时。
工厂现有 100 个单位的原材料和 80 个单位的工时，A 产品的单位利润为 5 元，B 产品的单位利润为 4 元。
问如何安排生产计划，才能使工厂获得最大利润？首先，我们设生产 A 产品 x 件，生产 B 产品 y 件。
那么，目标函数就是利润最大化，即 Z ＝ 5x ＋ 4y。
然后，我们需要考虑约束条件。
原材料的限制为 2x ＋3y ≤ 100，工时的限制为 3x ＋2y ≤ 80，同时 x、y 都应该是非负整数。
接下来，我们可以使用线性规划的方法来求解这个问题。
通过绘制可行域，找到目标函数在可行域上的最大值点。
经过计算，我们可以得出当 x ＝ 20，y ＝ 20 时，工厂能够获得最大利润 180 元。
这个案例展示了数学建模在生产决策中的应用，通过合理地安排生产计划，能够有效地提高企业的经济效益。
案例二：交通流量预测问题在一个城市的某个十字路口，每天不同时间段的车流量不同。
我们收集了过去一段时间内每天各个时间段的车流量数据，希望建立一个数学模型来预测未来某一天的车流量。
首先，我们对收集到的数据进行分析，发现车流量具有一定的周期性和季节性变化。
然后，我们可以选择使用时间序列分析的方法来建立模型。
比如，可以使用 ARIMA 模型（自回归移动平均模型）。
在建立模型之前，需要对数据进行预处理，包括平稳性检验、差分处理等。
通过建立合适的 ARIMA 模型，并进行参数估计和检验，我们就可以利用这个模型对未来的车流量进行预测。
例1 (任务安排)某厂计划在下月内生产4种产品B1，B2，B3，B4。
每种产品都可用三条流水作业线A1，A2，A3中旳任何一条加工出来．每条流水线（Ai）加工每件产品（Bj）所需旳工时数(i＝1,2,3,j=1,2,3,4)、每条流水线在下月内可供运用旳工时数及多种产品旳需求均列表于4.1中．又A1，A2，A3三条流水线旳生产成本分别为每小时7，8，9元。
现应怎样安排各条流水线下月旳生产任务，才能使总旳生产成本至少？例2 (外购协议)某企业下月需要B1，B2，B3，B4四种型号旳钢板分别为1000，1200，1500，2023吨。
它准备向生产这些钢板旳A1，A2，A3三家工厂订货。
该企业掌握了这三家工厂生产多种钢板旳效率（吨/小时）及下月旳生产能力（小时），如表4.2所示。
而它们销售多种型号钢板旳价格如表4.3所示。
该企业当然但愿能以至少旳代价得到自己所需要旳多种钢板，那么，它应当向各钢厂订购每种钢板各多少吨？假设该企业订购时采用如下原则，要么不订购，要么至少订购100吨以上。
该怎样处理这个问题。
若至少订购50吨，怎样处理？例3 (广告方式旳选择) 中华家电企业近来生产了一种新型洗衣机．为了推销这种新产品，该企业销售部决定运用多种广告宣传形式来使顾客理解新洗衣机旳长处。
通过调查研究，销售部经理提出了五种可供选择旳宣传方式．销售部门并搜集了许多数据。
如每项广告旳费用，每种宣传方式在一种月内可运用旳最高次数以及每种广告宣传方式每进行一次所期望得到旳效果等．这种期望效果以一种特定旳相对价值来度量、是根据长期旳经验判断出来旳．上述有关数据见表4．8中华家电企业拨了20230元给销售部作为第一种月旳广告预算费、同步提出，月内至少得有8个电视商业节目，15条报纸广告，且整个电视广告费不得超过12023元，电台广播至少隔日有一次，现问该企业销售部应当采用怎样旳广告宣传计划，才能获得最佳旳效果?例4 长城家电企业近来研制了一种新型电视机．准备在三种类型旳商场即一家航空商场、一家铁路商场和一家水上商场进行销售．由于三家商场旳类型不同样，它们旳批发价和推销费都不同样。
313数学教育1、2班，510数学教育1、2、3班数学建模上机测试题，需要把运行结果写出来。
模型包括目标函数、约束条件，编写的程序和程序运行结果四部分内容。
写在作业本上。
按学号顺序做，如35号同学做习题35习题1：某厂计划生产甲、乙、丙三种零件，有机器、人工工时和原材料的限制，有关数据1、2、若原材料为2元/公斤，试建立获得最大利润生产计划的线性规划模型。
习题2：一塑料厂利用四种化工原料合成一种塑料产品。
这四种原料含A、B、C的成分见下表，这种塑料产品要求含A为25%，含B、C都不得少于30%。
问各种原料投放比例为习题3：建立以下线性规划模型1）某家具厂生产桌椅，每张桌子耗用木材0.28立方米、2小时人工，售价288元；每把椅子耗用木材0.13立方米、0.8小时人工，售价147元。
且1张桌子必须配4把椅子。
已知木材本月供应量不得超过52立方米，且每立方米成本价为500元。
本月人工工时上限为288小时，且每小时成本为20元。
（1）写出最大月收益线性规划模型；（2）写出月收益不低于8000元而动用木材最省的线性规划模型（其余条件不变）。
习题4 某工厂要用三种原料1、2、3混合调配出三种不同规格的产品甲、乙、丙，数据如右表。
问：该厂应如何安排生产，使利润收入为最大？习题5、某部门现有资金200万元，今后五年内考虑给以下的项目投资。
已知：项目A ：从第一年到第五年每年年初都可投资，当年末能收回本利110%；项目B ：从第一年到第四年每年年初都可投资，次年末能收回本利125%，但规定每年最大投资额不超过30万元；项目C ：需在第三年年初投资，第五年末能收回本利140%，但规定最大投资额不能超过80万元；项目D ：需在第二年年初投资，第五年末能收回本利155%，但规定最大投资额不能超过100万元；问：a.应如何确定这些项目的每年投资额，使得第五年年末拥有资金的本利金额为最大？ b.应如何确定这些项目的每年投资额，使得第五年年末拥有资金的本利在330万元的基础上使得其投资总的风险系数为最小？习题6 某公司计划在三年的计划期内，有四个建设项目可以投资：项目Ⅰ从第一年到第三年年初都可以投资。
数学建模——工厂生产计划模型学院：数学与统计学院专业：信息与计算科学教师：郑**姓名：杨**学号：***********摘要本文以工厂所获得的总收益为研究对象，采用了线性规划的分析方法，通过求解不同产品的生产计划以及按计划生产所获得的利润，解决了工厂为达到最大总收益的产品生产计划问题。
在问题一的求解过程中，以每月每种产品的销售量和生产量为自变量，以工厂所获得的收益为目标函数，结合各种约束条件，建立了一个动态规划方程组，将各月份各种产品生产的最佳配置转化为动态规划方程组的求解问题，得到了最大收益为6.9256万元。
问题二在问题一的基础上考虑了市场价格的变化及引入新机床两个因素，为使模型简化，首先考虑市场价格的变化对计划和收益的影响。
然后假定市场价格不变，利用Lingo 软件，模拟出引入新机床对计划和收益的影响。
它是问题一的拓展，通过更改约束方程，利用模型一的计算程序，从而得到拓展模型的最优解。
关键字：总收益销售量生产量动态规划一、问题重述某厂拥有4台磨床、2台立式钻床、3台卧式钻床、一台镗床和一台刨床，用以生产7种产品，记作P1至P7。
工厂收益规定为产品售价减去原材料费用之剩余。
每种产品单件的收益及所需各机床的加工工时（以小时计）列于下表：产品P1 P2 P3 P4 P5 P6 P7收益10 6 8 4 11 9 3磨0.5 0.70 0 0 0.3 0.2 0.5垂直钻孔0.1 0.2 0 0.3 0 0.6 0水平钻孔0.2 0 0.8 0 0 0 0.6镗孔0.05 0.03 0 0.07 0.1 0 0.08刨0 0 0.01 0 0.05 0 0.05本月（一月）和随后的5个月中，下列机床停工维修：一月磨床一台二月卧式钻床2台三月镗床一台四月立式钻床一台五月磨床一台，立式钻床一台,上台下六月刨床一台，卧式钻床一台各种产品各月份的市场容量如下表：产品P1 P2 P3 P4 P5 P6 P7一月500 1000 300 300 800 200 100二月600 500 200 0 400 300 150三月300 600 0 0 500 400 100四月200 300 400 500 200 0 100五月0 100 500 100 1000 300 0有存货50件。
基础题：1．目标规划问题最近，某节能灯具厂接到了订购16000套A 型和B 型节能灯具的订货合同，合同中没有对这两种灯具的各自数量做要求，但合同要求工厂在一周内完成生产任务并交货。
根据该厂的生产能力，一周内可以利用的生产时间为20000min ，可利用的包装时间为36000min 。
生产完成和包装一套A 型节能灯具各需要2min ；生产完成和包装完成一套B 型节能灯具各需要1min 和3min 。
每套A 型节能灯成本为7元，销售价为15元，即利润为8元；每套B 型节能灯成本为14元，销售价为20元，即利润为6元。
厂长首先要求必须按合同完成订货任务，并且即不要有足量，也不要有超量。
其次要求满意销售额达到或者尽量接近275000元。
最后要求在生产总时间和包装总时间上可以有所增加，但过量尽量地小。
同时注意到增加生产时间要比包装时间困难得多。
试为该节能灯具厂制定生产计划。
解：将题中数据列表如下：根据问题的实际情况，首先分析确定问题的目标级优先级。
第一优先级目标：恰好完成生产和包装完成节能灯具16000套，赋予优先因子p1；第二优先级目标：完成或者尽量接近销售额为275000元，赋予优先因子p2； 第三优先级目标：生产和包装时间的增加量尽量地小，赋予优先因子p3； 然后建立相应的目标约束。
在此，假设决策变量12,x x 分别表示A 型，B 型节能灯具的数量。
（1） 关于生产数量的目标约束。
用1d -和1d +分别表示未达到和超额完成订货指标16000套的偏差量，因此目标约束为1111211min ,..16000z d d s t x x d d -+-+=+++-=要求恰好达到目标值，即正、负偏差变量都要尽可能地小（2） 关于销售额的目标约束。
用2d -和2d +分别表示未达到和超额完成满意销售指标275000元的偏差值。
因此目标约束为221222min ,..1520-275000.z d s t x x d d --+=++=要求超过目标值，即超过量不限，但必须是负偏差变量要尽可能地小，(另外：d +要求不超过目标值，即允许达不到目标值，就是正偏差变量要尽可能地小) （3） 关于生产和包装时间的目标约束。
数学建模例题和答案
题目：
一个汽车公司拥有两个工厂，分别生产两种型号的汽车，A型和B型，每种型号的汽车都有一定的销售价格。
现在，该公司需要在两个工厂中生产A型和B型汽车，使得总收入最大。
答案：
1、建立数学模型
设A型汽车在第一个工厂生产的数量为x，在第二个工厂生产的数量为y，A型汽车的销售价格为a，B型汽车的销售价格为b，则该公司的总收入可以表示为：
总收入=ax+by
2、确定目标函数
由于题目要求使得总收入最大，因此可以将总收入作为目标函数，即：
最大化Z=ax+by
3、确定约束条件
由于两个工厂的生产能力有限，因此可以设置约束条件：
x+y≤M，其中M为两个工厂的总生产能力
4、求解
将上述模型转化为标准的数学规划模型：
最大化Z=ax+by
s.t. x+y≤M
x≥0,y≥0
由于该模型是一个线性规划模型，可以使用数学软件进行求解，得到最优解：
x=M，y=0
即在第一个工厂生产M件A型汽车，在第二个工厂不生产B型汽车，此时该公司的总收入最大，为Ma。
考试内容分布：1、线性规划2题，有1题需编程；2、非线性规划2题，有1题需编程；3、微分方程1题，需编程；4、差分方程2题，纯计算，不需编程；5、插值2题，拟合1题，纯计算，不需编程；；6、综合1题(4分)，纯计算，不需编程。
一、列出下面线性规划问题的求解模型，并给出matlab计算环境下的程序1.某车间有甲、已两台机床，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，且已知用两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，才能即满足加工工件的要求，又使加工费用最低。
（答案见课本P35, 例1）2.有两个煤厂A,B，每月进煤分别不少于60t、100t，它们负责供应三个居民区的用煤任务，这三个居民区每月需用煤分别为45t, 75t, 40t。
A厂离这三个居民区分别为10km, 5km, 6km，B厂离这三个居民区分别为4km, 8km, 15km，问这两煤厂如何分配供煤，才能使总运输量最小？(1)问题分析设A煤场向这三个居民区供煤分别为x1,x2,x3;B煤场向这三个居民区供煤分别为x4,x5,x6，则min f=10*x1+5*x2+6*x3+4*x4+8*x5+15*x6，再根据题目约束条件来进行解题。
(2) 模型的求解>> f=[10 5 6 4 8 15];>> A=[-1 -1 -1 0 0 00 0 0 -1 -1 -1-1 0 0 -1 0 00 -1 0 0 -1 00 0 -1 0 0 -1];>> b=[-60;-100;-45;-75;-40];>> Aeq=[];>> beq=[];>> vlb=zeros(6,1);>> vub=[];>> [x,fval]=linprog(f,A,b,Aeq,beq,vlb,vub)Optimization terminated.(3) 结果分析x =0.0000 20.0000 40.0000 45.0000 55.0000 0.0000 fval = 960.0000即A 煤场分别向三个居民区供煤0t,20t,40t ；B 煤场分别向三个居民区供煤45t,55t,0t 可在满足条件下使得总运输量最小。
工厂资源规划问题冉光明2010070102019信息与计算科学指导老师：赵姣珍目录摘要 (1)关键词 (1)问题的提出 (2)问题重述与分析 (3)符号说明 (4)模型假设 (4)模型建立与求解 (5)模型检验 (9)模型推广 (10)参考文献 (11)附录 (12)摘要：本问题是个优化问题。
问题首先选择合适的决策变量即各种产品数，然后通过决策变量来表达约束条件和目标函数，再利用matlab或lingo编写程序，求得最优产品品种计划；最后通过优化模型对问题作以解释，得出当技术服务消耗33小时、劳动力消耗67小时、不消耗行政管理时，得到的是最优品种规划。
问题一回答：当技术服务消耗33小时、劳动力消耗67小时、不消耗行政管理时，时，若使产品品产品III不值得生产。
用matlab运算分析，当产品III的利润增加至253种计划最优，此时需要消耗技术服务29h，劳动力消耗46h，行政管理消耗25h。
问题二回答：利用lingo得到当技术服务增加1h时，利润增加2.5元;劳动力增加1h，利润增加1元；行政管理的增减不会影响利润。
问题三回答：增加的决策变量，调整目标函数。
当技术服务消耗33h，劳动力消耗17h，不消耗行政管理，新增量50h时，管理部门采取这样的决策得到最优的产品品种规划。
问题四回答：增加新的约束条件，此时当技术服务消耗32h，劳动力消耗58h，行政管理消耗10h时，得到最优产品品种规划。
本文对模型的求解给出在线性约束条件下的获利最多的产品品种规划。
关键词：线性规划；优化模型；最优品种规划问题的提出某工厂制造三种产品，生产这三种产品需要三种资源：技术服务、劳动力和行政管理。
下表列出了三种单位产品对每种资源的需要量：资源利润技术服务劳动力行政管理产品I 1 10 2 10II 1 4 2 6III 1 5 6 4 现有100h的技术服务、600h劳动力和300h的行政管理时间可使用，求最优产品品种规划。
且回答下列问题：⑴若产品III值得生产的话，它的利润是多少？假使将产品III的利润增加至25/3元，求获利最多的产品品种规划。
⑵确定全部资源的影子价格。
⑶制造部门提出建议，要生产一种新产品，该种产品需要技术服务1h、劳动力4h 和行政管理4h。
销售部门预测这种产品售出时有8元的单位利润。
管理部门应有怎样的决策？⑷假定该工厂至少生产10件产品III，试确定最优产品品种规划。
问题重述与分析本问题是优化模型。
分别根据三种资源：技术服务、劳动力和行政管理的总时间约束建立线性优化模型，列出线性约束条件，制定出目标函数并用matlab或lingo求最大利润以及最优产品品种规划。
一、问题一的关键1.选择合适的决策变量来表达约束条件以及目标函数。
2.利用matlab编辑程序求得利润值及最优产品品种规划。
3.根据程序分析当产品III增加多少时，产品III是值得生产的。
二、问题二的关键利用Lingo编辑程序求得全部资源的影子价格。
三、问题三的关键利用matlab编辑程序求得利润值及最优产品品种规划四、问题四的关键增加约束条件，编辑程序求得最优产品品种规划。
符号说明x（i=1,2,3,4）表示三种产品数i模型假设假设固定三种资源中的任何一种的需要量，另外两种资源的需求量可变。
模型建立与求解一、问题一的回答问题中的关系式是线性关系。
设z 为三种产品的总利润，i x 表示第i 种产品的数，那么利润z 与i x 之间的关系如下：目标函数max 1231064z x x x =++ (1x ,2x ,3x 都为正整数) 的约束条件为：s.t ()⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧=>=<=++<=++<=++整数3,2,103006226005410100321321321i x x x x x x x x x x i 即线性规划模型。
运用matlab 编辑程序运算结果为：（程序见附录○1）x =33.3333 66.6667 0.0000fval =733.3333当技术服务消耗33h ，劳动力消耗67h ，不消耗行政管理，产品III 不值得生产。
假使将产品III 的利润增加至325元，使得最多的品种规划，即：目标函数max x xx z 321325610++= (1x ,2x ,3x 都为正整数)约束条件为：s.t ()⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧=>=<=++<=++<=++整数3,2,103006226005410100321321321i x x x x x x x x x x i运用matlab 编辑程序运算结果为：（程序见附录○2） x =29.1667 45.8333 25.0000fval =775.0000 当产品III 的利润增加253元时，获利最多。
二、问题二的回答：影子价格是没有市场价格的商品或服务的推算价格，他代表着生产或消费某种商品的机会成本，是为实现一定的经济发展目标而人为确定的比市场交换价格更为合理的一种理论价格,就是指行政管理人于每一计价日，采用市场利率和交易价格用lingo 运算结果如下：（程序见附录○3）Global optimal solution found.Objective value: 775.0000 Total solver iterations: 0Variable Value Reduced Cost X1 29.16667 0.000000 X2 45.83333 0.000000 X3 25.00000 0.000000Row Slack or Surplus Dual Price 1 775.0000 1.000000 2 0.000000 2.500000 3 0.000000 0.6666667 4 0.000000 0.4166667当技术服务增加1h 时，利润增加2.5元;劳动力增加1h ，利润增加1元；行政管理的增减不会影响利润。
三、问题三的回答：增加新的约束条件x 4，根据已知条件列出约束条件以及目标函数，如下： 目标函数Max x x x xz 432184610+++=s.t ⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧=>=<=+++<=+++<=+++整数)4,3,2,1(0300422600454101004321432143216i x x x x x x x x x x x x x i运用matlab 编写程序运算结果为：（程序见附录○4）x =33.3333 16.6667 0.0000 50.0000fval =833.3333当技术服务消耗33h ，劳动力消耗17h ，不消耗行政管理，新增量50h 时，管理部门采取这样的决策得到最优的产品品种规划。
四、问题四的回答：增加新的约束条件，根据已知条件列出目标函数及约束条件： 目标函数max x x xz 3214610++=s.t ⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎨⎧=>=>=<=++<=++<=++整数),3,2,1(01030022600541010033213213216i x x x x x x x x x x x i运用matlab 编写程序运算结果为：（程序见附录○5）x =31.6667 58.3333 10.0000fval =-706.6667此时当技术服务消耗32h ，劳动力消耗58h ，行政管理消耗10h 时，得到最优产品品种规划。
模型检验本模型中所有用matlab编写的程序用lingo来编写所得的结果完全一样，例如第一题用lingo来编写结果为：（程序见附录○6）solutionGlobal optimal solution found.Objective value: 733.3333Total solver iterations: 2Variable Value Reduced CostX1 33.33333 0.000000X2 66.66667 0.000000X3 0.000000 2.666667Row Slack or Surplus Dual Price1 733.3333 1.0000002 0.000000 3.3333333 0.000000 0.66666674 100.0000 0.000000与用matlab编写的运算结果完全一样，所以我认为次模型是正确的.模型的推广本模型运用matlab求解线性和非线性优化问题，建立优化模型，表达大规模问题，利用LINGO高效求解器可迅速求解并分析结果。
可以建立优化模型，表达大规模问题，并能高效迅速求解并分析结果。
参考文献[1] 赵静, 但琦. 数学建模与数学实验. 北京：高等教育出版社，2008.[2] 徐全智，杨普浩. 数学建模入门. 成都：电子科技大学出版社，1996.[3] 魏权龄，王日爽，徐兵. 数学规划议论. 北京：北京航空航天大学出版社，1991.[4] 苏金明，阮沈勇. MATLAB6.1实用指南. 北京：电子工业出版社，2002.[5] 薛家庆. 最优化原理与方法. 北京：冶金工业出版社，1983.附录○1f=[-10 -6 -4]f =-10 -6 -4>> A=[1 1 1;10 4 5;2 2 6]A =1 1 110 4 52 2 6>> b=[100 600 300]b =100 600 300>> Aeq=[]Aeq =[]>> beq=[]beq =[]>> vlb=zeros(3,1)vlb =>> vub=[]vub =[]>> [x,fval]=linprog(f,A,b,Aeq,beq,vlb,vub ○2f=[-10 -6 -25/3]f =-10.0000 -6.0000 -8.3333>> A=[1 1 1;10 4 5;2 2 6]A =1 1 110 4 52 2 6>> b=[100 600 300]b =100 600 300>> Aeq=[]Aeq =[]>> beq=[]beq =[]>> vlb=zeros(3,1)vlb =>> vub=[]vub =[]>> [x,fval]=linprog(f,A,b,Aeq,beq,vlb,vub) ○3max=10*x1+6*x2+25/3*x3;x1+x2+x3<100;10*x1+4*x2+5*x3<600;2*x1+2*x2+6*x3<300;End○4f=[-10 -6 -4 -8]f =-10 -6 -4 -8>> A=[1 1 1 1;10 4 5 4;2 2 6 4]A =1 1 1 110 4 5 42 2 6 4>> b=[100 600 300]b =100 600 300>> Aeq=[]Aeq =[]>> beq=[]beq =[]>> vlb=zeros(4,1)vlb =>> vub=[]vub =[]>> [x,fval]=linprog(f,A,b,Aeq,beq,vlb,vub) ○5f=[-10 -6 -4]f =-10 -6 -4>> A=[1 1 1;10 4 5;2 2 6]A =1 1 110 4 52 2 6>> b=[100 600 300]b =100 600 300>> Aeq=[]Aeq =[]>> beq=[]beq =[]>> vlb=[0 0 10]vlb =0 0 10>> vub=[]vub =[]>> [x,fval]=linprog(f,A,b,Aeq,beq,vlb,vub)○6max=10*x1+6*x2+4*x3;x1+x2+x3<100;10*x1+4*x2+5*x3<600;2*x1+2*x2+6*x3<300;end。
