数学规划模型参考答案
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数学规划模型㈡(第4章数学规划模型)1.(求解)汽车厂生产计划(LP,整数规划IP)p101~102(1) (LP)在模型窗口中输入以下线性规划模型max z = 2x1 + 3x2 + 4x3s.t. 1.5x1 + 3x2 + 5x3≤ 600280x1 + 250x2 + 400x3≤ 60000x1, x2, x3≥ 0并求解模型。
★(1) 给出输入模型和求解结果(见[101]):model:TITLE汽车厂生产计划(LP);!文件名:p101.lg4;max=2*x1+3*x2+4*x3;1.5*x1+3*x2+5*x3<600;280*x1+250*x2+400*x3<60000;end(2) (IP)在模型窗口中输入以下整数规划模型max z = 2x1 + 3x2 + 4x3s.t. 1.5x1 + 3x2 + 5x3≤ 600280x1 + 250x2 + 400x3≤ 60000x1, x2, x3均为非负整数并求解模型。
LINGO函数@gin见提示。
☆(2) 给出输入模型(见[102])和求解结果(见[102]):model:TITLE汽车厂生产计划(IP);!文件名:p102.lg4; max =2*x1+3*x2+4*x3; 1.5*x1+3*x2+5*x3<600;280*x1+250*x2+400*x3<60000;@gin (x1); @gin (x2); @gin (x3);!将x1,x2,x3限定为整数; end2.(求解)原油采购与加工(非线性规划NLP ,LP 且IP )p104~107模型:已知 ⎪⎩⎪⎨⎧≤≤+≤≤+≤≤=)15001000(63000)1000500(81000)5000(10)(x x x x x xx c注:当500 ≤ x ≤ 1000时,c (x ) = 10 × 500 + 8( x – 500 ) = (10 – 8 ) × 500 + 8x112112221112212211112112122211122122max 4.8() 5.6()()500100015000.50.6,,,,0z x x x x c x x x x x x x x x x x x x x x x x x =+++-+≤++≤≤≥+≥+≥2.1解法1(NLP )p104~106将模型变换为以下的非线性规划模型:1121122212311122122111121121222123122312311122122max4.8()5.6()(1086)50010000.50.6(500)0(500)00,,500,,,,0z x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x =+++-+++≤++≤≥+≥+=++-=-=≤≤≥LINGO 软件设置:局部最优解,全局最优解,见提示。
★(1) 给出输入模型(见[105]):★(2) 在缺省的局部最优解设置下运行。
给出求局部最优解(见[106]):★(3) 设置为全局最优解(见提示)后运行。
给出求全局最优解(见[106]):2.2 解法2(LP且IP)p104,107将模型变换为以下的整数规划模型:11211222123111221221111211212221232113223312312311122122max4.8()5.6()(1086)50010000.50.6500500500500500,,010,,500,,,,0z x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x y x y y x y x y y y y x x x x x x x x =+++-+++≤++≤≥+≥+=++≤≤≤≤≤=≤≤≥或LINGO 函数@bin 见提示。
☆ 给出输入模型(见[107])和运行结果(全局最优解)(比较2.3 解法3(IP )p104,107~108将模型变换为以下的整数规划模型:1121122211122122111121121222111221221121232343123412312311max 4.8() 5.6()()500100015000.50.6,,,,0,,,1,0(1,2,3,4)1,,,01k z x x x x c x x x x x x x x x x x x x x x x x x z y z y y z y y z y z z z z z k y y y y y y x z b =+++-+≤++≤≤≥+≥+≥≤≤+≤+≤+++=≥=++===或22334411223344()()()()()z b z b z b c x z c b z c b z c b z c b +++=+++其中b 1=0, b 2=500, b 3=1000, b 4=1500c (b 1)=0, c (b 2)=5000, c (b 3)=9000, c (b 4)=12000 程序如下:☆输入模型并给出运行结果(全局最优解)(比较[106]):附:输入模型sets:3.(验证)混合泳接力队的选拔(0-1规划)p108~111 3.1 解法10-1规划模型:min Z=66.8x11+75.6x12+87x13+58.6x14+57.2x21+66x22+66.4x23+53x24+78x31+67.8x32+84.6x33+59.4x34+70x41+74.2x42+69.6x43+57.2x44+67.4x51+71x52+83.8x53+62.4x54subject tox11+x12+x13+x14<=1x21+x22+x23+x24<=1x31+x32+x33+x34<=1x41+x42+x43+x44<=1x11+x21+x31+x41+x51=1x12+x22+x32+x42+x52=1x13+x23+x33+x43+x53=1x14+x24+x34+x44+x54=1xij={0,1},i=1,2,3,4,5,j=1,2,3,4程序如下:☆ 输入以上0-1规划模型。
给出运行结果(比较[110]):3.2 解法20-1规划模型:45114151min s.t. 1, 1,2,3,4,51, 1,2,3,4{0,1}ij ijj i ij j ij i ij z c x x i x j x =====≤====∑∑∑∑其中66.875.68758.657.26666.4537867.884.659.47074.269.657.267.47183.862.4c ⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦程序如下:☆输入以上0-1规划模型(见[110])。
给出运行结果(比较[110]):model:sets:person/1..5/;position/1..4/;link(person,position): c,x;endsetsdata:c=66.8, 75.6, 87, 58.6,57.2, 66, 66.4, 53,78, 67.8, 84.6, 59.470, 74.2, 69.6, 57.2,67.4, 71, 83.8, 62.4;4.(求解)选课策略(0-1规划)p111~112 0-1规划模型:Min Z=x1+x2+x3+x4+x5+x6+x7+x8+x9x1+x2+x3+x4+x5≥2x3+x5+x6+x8+x9≥3x4+x6+x7+x9≥22x3-x1-x2≤0x4-x7≤02x5-x1-x2≤0x6-x7≤0x8-x5≤02x9-x1-x2≤0xi={0,1},i=1,2,…,9★给出输入模型和运行结果(比较[112]):5.(求解)销售代理的开发与中断(0-1规划)p114~116 0-1规划模型:min 137.5x11+130x12+122.5x13+115x14+107.5x15+100x21+96x22+92x23+88x24+84x25+122.5x31+116x32+109.5x33+103x34+96.5x35+85x41+82x42+79x43+76x44+73x45st511, 1,2,3,4 ittx i =≤=∑350x11+250x21+300x31+200x41>=400350(x11+x12)+250(x21+x22)+300(x31+x32)+200(x41+x42)>=500350(x11+x12+x13)+250(x21+x22+x23)+300(x31+x32+x33)+200(x41+x42+x43)>=600350(x11+x12+x13+x14)+250(x21+x22+x23+x24)+300(x31+x32+x33+x34)+200(x41+x42+x43+x44)>=700350(x11+x12+x13+x14+x15)+250(x21+x22+x23+x24+x25)+300(x31+x32+x33+x34+x35)+200(x41+x42+x43+x44+x45)>=800 xij={0,1},i=1,2,3,4, j=1,2,3,4,5★(1) 按表达式形式输入0-1规划模型。
给出输入模型和运行结果(比较[116]):model:TITLE 例3 销售代理的开发与中断;!文件名:p114_1.lg4;min=137.5*x11+130*x12+122.5*x13+115*x14+107.5*x15+100*x21+96*x22+92*x23+88*x24+84*x25+122.5*x31+116*x32+109.5*x33+103*x34+96.5*x35+85*x41+82*x42+79*x43+76*x44+73*x45;x11+x12+x13+x14+x15<=1;x21+x22+x23+x24+x25<=1;x31+x32+x33+x34+x35<=1;x41+x42+x43+x44+x45<=1;350*x11+250*x21+300*x31+200*x41>=400;350*(x11+x12)+250*(x21+x22)+300*(x31+x32)+200*(x41+x42)>=500; 350*(x11+x12+x13)+250*(x21+x22+x23)+300*(x31+x32+x33)+200*(x41+x42+x43)>=600;350*(x11+x12+x13+x14)+250*(x21+x22+x23+x24)+300*(x31+x32+x33+x34)+200*(x41+x42+x43+x44)>=700;350*(x11+x12+x13+x14+x15)+250*(x21+x22+x23+x24+x25)+ 300*(x31+x32+x33+x34+x35)+200*(x41+x42+x43+x44+x45)>=800; @bin(x11); @bin(x12); @bin(x13); @bin(x14); @bin(x15);@bin(x21); @bin(x22); @bin(x23); @bin(x24); @bin(x25);@bin(x31); @bin(x32); @bin(x33); @bin(x34); @bin(x35);@bin(x41); @bin(x42); @bin(x43); @bin(x44); @bin(x45);end★(2) 用LINGO函数(@for, @sum)的形式输入0-1规划模型。