运筹学与系统工程上机实验指导书_实验五

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运筹学上机实验报告

运筹学上机实验报告

学生实验报告实验课程名称《运筹学》开课实验室计算机中心第二机房学院专业学生姓名学号开课时间 2015 至 2016 学年第二学期实验一中小型线性规划模型的求解与Lingo软件的初步使用一、实验目的了解Lingo软件的基本功能和简单线性规划模型的求解的输入和输出结果。

二、实验内容1.在Lingo中求解下面的线性规划数学模型:max z=2x1+3x2x 1+2x2≤84x1≤164x2≤12x 1, x2≥02.在Lingo中求解教材P55习题(1)的线性规划数学模型;3.建立教材P42例8的数学模型并用Lingo求解;4.建立教材P57习题的数学模型并用Lingo求解。

三、实验要求1.给出所求解问题的数学模型;2.给出Lingo中的输入;3.能理解Solution Report中输出的四个部分的结果;4.能给出最优解和最优值;5.能理解哪些约束是取等式和哪些约束取不等式。

四、实验步骤五、结论1.该线性规划模型的目标函数值为14,该线性规划经过一次迭代求得最优解,有2个总决策变量,包括目标函数一共有4个约束,最优解的变量X1=4,X2=2 。

2. 该线性规划模型的目标函数值为2,该线性规划经过2次迭代求得最优解,有4个总决策变量,包括目标函数一共有4个约束,最优解的变量X1=0、x2=8、x3=0、x4=-6。

3.该线性规划模型的目标函数值为-2,该线性规划经过0次迭代求得最优解,有3个总决策变量,包括目标函数一共有4个约束,最优解的变量x1=4、x2=1、x3=9。

4.该线性规划模型的目标函数值为150,该线性规划经过4次迭代求得最优解,有6个总决策变量,包括目标函数一共有7个约束,最优解的变量x1=60、x2=10、x3=50、x4=0、x5=30、x6=0。

实验二中小型运输问题数学模型的Lingo软件求解一、实验目的熟悉运输问题的数学模型,掌握简单运输问题数学模型的Lingo软件求解的方法,掌握解报告的内容。

运筹学上机实验指导书.

运筹学上机实验指导书.

运筹学上机实验指导书重庆交通大学管理学院目录绪论运筹学上机实验软件简介第一章运筹学上机实验指导§1.1 中小型线性规划模型的计算机求解§1.2 大型线性规划模型的编程计算机求解§1.3线性规划的灵敏度分析§1.4运输问题数学模型的计算机求解§1.5目标规划数学模型的计算机求解§1.6整数规划数学模型的计算机求解§1.7 指派问题的计算机求解§1.8最短路问题的计算机求解§1.9最大流问题的计算机求解第二章LINGO软件基础及应用§2.1 原始集(primitive set)和派生集(derived set)与集的定义§2.2 LINGO中的函数与目标函数和约束条件的表示§2.3 LINGO中的数据§2.4 LINDO简介第三章运筹学上机实验及要求实验一.中小型线性规划模型的求解与Lingo软件的初步使用实验二.中小型运输问题数学模型的Lingo软件求解。

实验三.大型线性规划模型的编程求解。

实验四.运输问题数学模型的Lingo编程求解。

实验五.分支定界法上机实验实验六.整数规划、0-1规划和指派问题的计算机求解实验七:最短路问题的计算机求解实验八:最大流问题的计算机求解实验九:运筹学综合实验绪论运筹学是研究资源最优规划和使用的数量化的管理科学,它是广泛利用现有的科学技术和计算机技术,特别是应用数学方法和数学模型,研究和解决生产、经营和经济管理活动中的各种优化决策问题。

运筹学通常是从实际问题出发,根据决策问题的特征,建立适当的数学模型,研究和分析模型的性质和特点,设计解决模型的方法或算法来解决实际问题,是一门应用性很强的科学技术。

运筹学的思想、内容和研究方法广泛应用于工程管理、工商企业管理、物流和供应链管理、交通运输规划与管理等各行各业,也是现代管理科学和经济学等许多学科研究的重要基础。

运筹学实验

运筹学实验

《运筹学》上机实验报告学 院 机电工程学院 专 业 工业工程 指导教师 吴小东 班 级 工业10-1班 学生姓名 林 金 铎 学生学号实验时间 2012-2013学年第一学期实验一 使用LINGO 求解线性规划问题班级:工业10-1班 姓名:林金铎 学号: 评阅成绩: 已知如下线性规划模型:123max 303540z x x x =++1231231231233251823412229,,0x x x x x x x x x x x x ++≤⎧⎪++≤⎪⎨++≤⎪⎪≥⎩ 一、利用集的方法编写上述线性规划模型的LINGO 程序。

在LINGO 软件模型中编写本题的程序如下图1-1所示所示。

图1-1 LINGO 模型窗口截图点击LINGO 菜单下的Solve 选项,LINGO 软件求解所输入的模型,得到LINGO 运行状态窗口如图1-2所示图1-2 LINGO运行状态窗口截图运行结束后,关闭LINGO运行状态窗口,获得LINGO软件的结果报告窗口,如图1-3、1-4所示。

图1-3 LINGO结果报告窗口截图(一)图1-4 LINGO结果报告窗口截图(二)二、根据编写的程序,回答以下问题:1、哪些是原始集答:var(j), const(i)是原始集2、哪个是派生集该派生集是稠密集还是稀疏集该派生集有多少个成员答:A(i,j)是派生集,属于稠密集合,共有9个成员3、属性值“5”是属于成员(b1,x3)还是(b3,x1)的属性值答:属于成员(b1,x3)的属性值三、根据程序的运行结果,回答以下问题:1、全局最优值是否已经找到该值是多少答:已经找到,最优值为1652、该模型求解一共迭代了多少次答:共迭代了2次3、在求解结果的界面中,Variable、Value、Reduced Cost、Row、Slack or Surplus 和Dual Price分别表示什么答:Variable表示运算时各定义变量的取值;Value表示给出最优解中各变量的值;Reduced Cost表示列出最优单纯形表中判别数所在行的变量的系数,表示当变量有微小变动时, 目标函数的变化率;Row表示行数;Slack or Surplus 表示给出松驰变量的值;Dual Price表示当对应约束有微小变动时, 目标函数的变化率。

运筹学实验教案新部编本和指导书

运筹学实验教案新部编本和指导书

教师学科教案[ 20 – 20 学年度第__学期]任教学科:_____________任教年级:_____________任教老师:_____________xx市实验学校《运筹学》实验教案一、课程实验目标《运筹学》课程是工商管理类专业的五门核心课程之一,本课程实验课的教学旨在通过学生上机学习、实际操作、运用《管理运筹学》2.0软件,使学生从理论课教学中所学到的《运筹学》中线性规划、运输问题、整数规划、0-1规划和指派问题的基本概念、基本理论、基本计算方法得以进一步加深理解,并为后续管理专业课程的学习、毕业论文中的定量分析和今后在实际工作中熟练运用《管理运筹学》软件解决生产计划管理、产品营销、库存管理中的实际问题打下坚实的基础。

实验课数安排在6学时左右。

二、实验的基本内容实验一:单纯性方法解线性规划问题(2学时)实验二:表上作业法解运输问题(2学时)实验三;解目标规划问题、整数规划问题和指派问题(2学时)三、实验教学方法首先,教师结合实例介绍《管理运筹学》2.0软件与所学《运筹学》课程相关部分的理论、概念、方法之间的关系,并讲授软件的使用方法。

然后让学生自已实际操作软件,熟悉软件,在掌握《管理运筹学》2.0软件的基础上,去验算教师在课堂上讲过的例题、已做过的习题。

最后给出实际案例,让学生用《管理运筹学》2.0软件去计算线性规划问题、运输问题、目标规划问题、整数规划问题和指派问题,获得用运筹学方法去解决实际问题的能力。

实验一单纯性方法解线性规划问题1、实验目的让学生进一步掌握线性规划问题的相关基本概念、理论和方法。

加深对单纯性方法的理解,熟练运用它去解线性规划问题,并运用《管理运筹学》2.0软件去进行线性规划问题的相关计算。

2、重难点在掌握线性规划问题的有关理论、方法的基础上,运用《管理运筹学》2.0软件去解决实际问题。

3、实验步骤⑴结合实例介绍《管理运筹学》2.0软件与所学线性规划问题的理论、概念、方法之间的关系,并讲授《管理运筹学》2.0软件的使用方法。

【精品】《实用运筹学》上机实验指导

【精品】《实用运筹学》上机实验指导

《实用运筹学》上机实验指导《实用运筹学》上机实验指导课程名称:运筹学/Operations Research实验总学时数:60学时一、实验教学目的和要求本实验与运筹学理论教学同步进行。

目的:充分发挥Excel软件这一先进的计算机工具的强大功能,改变传统的教学手段和教学方法,将软件的应用引入到课堂教学,理论与应用相结合。

丰富教学内容,提高学习兴趣。

要求:能用Excel软件中的规划求解功能求解运筹学中常见的数学模型。

二、实验项目名称和学时分配三、单项实验的内容和要求实验一线性规划(-)实验目的:安装Excel软件“规划求解”加载宏,用Excel软件求解线性规划问题。

(二)内容和要求:安装并启动软件,建立新问题,输入模型,求解模型,结果的简单分析。

(三)实例操作:求解习题1.1。

(1)建立电子表格模型:输入数据、给单元格命名、输入公式等;(2)使用Excel软件中的规划求解功能求解模型;(3)结果分析:如五种家具各生产多少?总利润是多少?哪些工序的时间有剩余,并对结果提出你的看法;(4)在Excel或Word文档中写实验报告,包括线性规划模型、电子表格模型和结果分析等。

案例1 生产计划优化研究某柴油机厂年度产品生产计划的优化研究。

某柴油机厂是我国生产中小功率柴油机的重点骨干企业之一。

主要产品有2105柴油机、x2105柴油机、x4105柴油机、x4110柴油机、x6105柴油机、x6110柴油机,产品市场占有率大,覆盖面广。

柴油机生产过程主要分成三大类:热处理、机加工、总装。

与产品生产有关的主要因素有单位产品的产值、生产能力、原材料供应量及生产需求情况等。

每种产品的单位产值如错误!未找到引用源。

所示。

表 C-1 各种产品的单位产值为简化问题,根据一定时期的产量与所需工时,测算了每件产品所需的热处理、机加工、总装工时,如表 C-2所示。

表 C-2 单位产品所需工时同时,全厂所能提供的总工时如表 C-3所示。

运筹学实验指导书

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运筹学实验指导书-CAL-FENGHAI.-(YICAI)-Company One1实验一、线性规划综合性实验一、实验目的与要求:使学生掌握线性规划建模的方法以及至少掌握一种线性规划软件的使用,提高学生应用线性规划方法解决实际问题的实践动手能力。

通过实验,使学生更深入、直观地理解和掌握线性规划的基本概念及基本理论和方法。

要求学生能对一般的线性规划问题建立正确的线性规划数学模型,掌握运筹学软件包线性规划模块的操作方法与步骤,能对求解结果进行简单的应用分析。

二、实验内容与步骤:1.选择合适的线性规划问题学生可根据自己的建模能力,从本实验指导书提供的参考选题中或从其它途径选择合适的线性规划问题。

2.建立线性规划数学模型学生针对所选的线性规划问题,运用线性规划建模的方法,建立恰当的线性规划数学模型。

3.用运筹学软件求解线性规划数学模型学生应用运筹学软件包线性规划模块对已建好的线性规划数学模型进行求解。

4.对求解结果进行应用分析学生对求解结果进行简单的应用分析。

三、实验例题:(一)线性规划问题某集团摩托车公司产品年度生产计划的优化研究1)问题的提出某集团摩托车公司是生产各种类型摩托车的专业厂家,有30多年从事摩托车生产的丰富经验。

近年来,随着国内摩托车行业的发展,市场竞争日趋激烈,该集团原有的优势逐渐丧失,摩托车公司的生存和发展面临严峻的挑战。

为此公司决策层决心顺应市场,狠抓管理,挖潜创新,从市场调查入手,紧密结合公司实际,运用科学方法对其进行优化组合,制定出1999年度总体经济效益最优的生产计划方案。

2)市场调查与生产状况分析1998年,受东南亚金融风暴的影响,国内摩托车市场出现疲软,供给远大于需求,该集团的摩托车生产经营也出现开工不足、库存增加和资金周转困难等问题。

该集团共有三个专业厂,分别生产轻便摩托车、普通两轮车和三轮摩托车三大系列产品。

20000辆和22000辆。

为1600万元。

根据以上情况,该公司应如何制定1999年度总体经济效益最优的生产计划方案(二)线性规划建模设X j表示生产M j型摩托车的数量(j=1,2,…,9),则总利润最大的摩托车产品生产计划数学模型为:MaxZ=×+×+×+×+×+×+×+×+×=++++++++满足 X1+X2+X3≤50000 (1)X4+X5+X6≤60000 (2)X7+X8+X9≤10000 (3)++++++++≤4000×5 (4)X3≤20000 (5)X6≤22000 (6)×(X1+X2+X3)+×(X4+X5+X6)+×3(X7+X8+X9)≤3000 (7)++++++++≤1600(8)X j≥0(j=1,2,3,4…9)模型说明:约束(1)、(2)、(3)分别表示三种系列摩托车的最大生产能力限制;约束(4)表示摩托车的生产受流动资金的限制;约束(5)和(6)表示M3和M6两种车产量受发动机供应量限制;约束 (7)表示未销售的产量受库存能力的限制;约束(8)表示未销售产品占用资金的限制。

运筹学试验指导书

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《运筹学》实验指导书课程代码:0410073课程名称:运筹学/ Operational Research开课院实验室:经济与管理学院实验中心适用专业:工商管理、物流、信息管理等专业教学用书:《运筹学》(《运筹学》孙萍等编,中国铁道出版社出版)第一部分实验课简介一、实验的地位、作用和目的及学生能力标准运筹学是一门应用科学,在教学过程中通过案例分析与研究并与现代计算机技术相结合,力求实现理论与实践相结合,优化理论与经济管理专业理论相结合。

实验,是《运筹学》课程中重要的实践环节。

通过实验,可弥补课堂理论教学中的不足,增加学生的感性知识;要使学生能掌握系统的管理科学中的整体优化和定量分析的方法,熟练运用运筹学程序,对实际问题和研究对象进行系统模拟。

二、试验内容应用Lindo6 .1版运筹学软件包,解决实际问题。

三、实验方式与基本要求1、实验方式:综合性实验预习要求:复习编程方法及线性规划、整数规划的算法,对实际问题和研究对象,构造数学模型,确定优化技术方法,设计出原始数据表格。

实验设备:台式电脑实验要求:按实验任务要求调试程序,程序执行结果应正确。

实验分组:1人/组2、基本要求①在实验室进行实验前,学生熟悉实验软件Lindo程序、操作方法等;②将程序调好后,将程序结果记录,并由实验教师检查后签字;③将数据及有关的参数等记录在已经设计好的原始数据表格中;④在一周内完成实验报告。

四、考核方式与实验报告要求学生进入实验室后签到,实验结束后,指导教师逐个检查并提问,根据学生操作、实验结果、回答问题情况及实验纪律及作风等方面给出学生成绩,再综合实验报告情况给出最后的成绩。

报告格式如附录。

第二部分Lindo背景及功能菜单简介一、Lindo简介1.Lindo简介:LINDO(Linear, INteractive, and Discrete Optimizer)是一种专门用于求解数学规划问题的软件包。

由于LINDO执行速度很快、易于方便输入、求解和分析数学规划问题。

运筹学与系统工程上机实验指导书_实验五

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运筹学与系统工程上机实验指导书机电学院工业工程专业2013-2014(1)学期上机实验五:应用Lingo 求解动态规划和排队论问题一、 实验目的在熟练编写和运行Lingo 程序的基础上,应用Lingo 进行求解动态规划和排队论等深层次优化问题的练习。

二、 实验要求1、根据本指导书学习Lingo 对典型动态规划问题进行建模和求解。

2、根据本指导书学习排队论相关函数的具体使用方法,对典型的随机服务系统问题进行建模和求解。

3、独立完成相关应用题目的分析、建模和应用Lingo 软件的求解过程。

三、 相关知识1、动态规划问题模型及典型应用动态规划(Dynamic Programming )是将一个大型、复杂的问题转换为若干阶段的子问题,从而将动态的多阶段问题简化为静态的单阶段决策问题,一般需要采用递归算法进行求解。

动态规划问题的一般模型为:{}1111()max(min)(,)(),1,,2,1()0k k k k k k k n n f S V S u f S k n n f S ++++=+=-=动态规划的典型应用包括:最短路径问题、动态生产计划问题、资源配置问题、背包问题、旅行商问题、随机性采购问题、设备更新问题等。

按照决策变量取值的不同,也可以分为连接型动态规划和离散型动态规划问题。

无论是连续问题还是离散问题,动态规划解决问题的前提条件是:可将问题划分为k 个阶段(k=1,2,…,n ),并能构建多阶段模型(最优指标函数Vk,n ,状态Sk 、决策uk 、状态转移方程Tk )。

2、随机服务系统相关Lingo 函数随机服务系统由输入过程(反映顾客总体的特征)、排队规则(反映队伍特征)及服务机构(反映服务台的特征)所组成,对随机服务系统的描述如图1所示,可用符号M/M/1表示泊松输入、负指数服务、一个服务台组成的随机服务系统。

图 1 随机服务系统的描述描述排队系统的主要数量指标有:队长L=正在服务的顾客数Ls+等待队长Lq ,顾客的平均停留时间W=顾客的平均等待时间Wq+平均服务时间Ws 。

运筹学实验报告五最优化问题

运筹学实验报告五最优化问题

2018-2019学年第一学期《运筹学》实验报告(五)班级:交通运输171学号: **********姓名: *****日期: 2018.12.6654321m in x x x x x x z +++++=..ts 6,...,2,1,0302050607060655443322116=≥≥+≥+≥+≥+≥+≥+i x x x x x x x x x x x x x x i i 均为整数,且实验一:一、问题重述某昼夜服务的公共交通系统每天各时间段(每4个小时为一个时段)所需的值班人数如下表所示。

这些值班人员在某一时段开始上班后要连续工作8个小时(包括轮流用膳时间)。

问该公交系统至少需要多少名工作人员才能满足值班的需要?设该第i 班次开始上班的工作人员的人数为x i 人,则第i 班次上班的工作人员将在第(i+1)班次下班。

(i=1,2,3,4,5,6)三、数学模型四、模型求解及结果分析Global optimal solution found.Objective value: 150.0000Objective bound: 150.0000Infeasibilities: 0.000000Extended solver steps: 0Total solver iterations: 4Variable Value Reduced CostX1 60.00000 1.000000X2 10.00000 1.000000X3 50.000001.000000X4 0.000000 1.000000X5 30.00000 1.000000X6 0.000000 1.000000Row Slack or Surplus DualPrice1 150.0000 -1.0000002 0.000000 0.0000003 0.000000 0.0000004 0.000000 0.0000005 0.000000 0.0000006 10.00000 0.0000007 0.000000 0.000000根据Lingo程序运行结果分析可知:当第i班次开始上班的工作人员排布如下时,所需人力最少,为150人。

系统工程教学指导书

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系统工程实验指导书实验一WinQSB的基本操作一、实验目的了解WinQSB软件基本构成、运行界面和基本操作方法,使学生能基本掌握WinQSB 软件常用命令和功能。

了解WinQSB软件在Windows环境下的文件管理操作。

二、实验平台和环境WinQSB是QSB的Windows版本,可以在Windows9X/ME/NT/2000/XP平台下运行。

WinQSB V1.0共有9个子系统,分别用于解决运筹学不同方面的问题,详见表1-1。

三、实验内容和要求1.学会WinQSB的安装和启动方法2.熟悉WinQSB的界面和各项基本操作3.能用WinQSB软件与office文档交换数据。

四、实验操作步骤1.4.1安装WinQSB的安装比较简单。

双击Setup.exe,弹出窗口如图1-1所示:图1-1输入要安装到哪个目录,点Continue按钮,弹出窗口:输入用户名和公司或组织名称,点Continue按钮进行文件的复制,完成后弹出窗口显示安装完成,点“确定”退出。

WinQSB软件安装完毕后,会在开始→程序→WinQSB中生成19个菜单项,分别对应运筹学的19个问题。

具体功能见表1-1。

针对不同的问题,选择不同的子菜单项,运行相应的程序,然后使用File菜单下的New Problem菜单来输入所需数据。

1.4.2运行WinQSB基本上有三种窗口:启动窗口、数据输入窗口、结果输出窗口。

现以Linear and Integer Programming为例加以说明:1.启动窗口。

在开始菜单中选择Linear and Integer Programming,运行后出现启动窗口如下图1-5所示:(1)标题栏:显示了程序的名称。

(2)菜单栏:共有两个菜单:File和Help。

File菜单只有三个子菜单:New Problem、Load Problem和Exit。

New Problem:创建新问题Load Problem:装载问题Exit:退出Help菜单为帮助菜单(略)(3)工具栏:提供了执行菜单栏各功能的快捷按钮。

运筹学上机实验指导书

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运筹学上机实验指导书重庆交通大学管理学院目录绪论运筹学上机实验软件简介第一章运筹学上机实验指导§1.1 中小型线性规划模型的计算机求解§1.2 大型线性规划模型的编程计算机求解§1.3线性规划的灵敏度分析§1.4运输问题数学模型的计算机求解§1.5目标规划数学模型的计算机求解§1.6整数规划数学模型的计算机求解§1.7 指派问题的计算机求解§1.8最短路问题的计算机求解§1.9最大流问题的计算机求解第二章LINGO软件基础及应用§2.1 原始集(primitive set)和派生集(derived set)与集的定义§2.2 LINGO中的函数与目标函数和约束条件的表示§2.3 LINGO中的数据§2.4 LINDO简介第三章运筹学上机实验及要求实验一.中小型线性规划模型的求解与Lingo软件的初步使用实验二.中小型运输问题数学模型的Lingo软件求解。

实验三.大型线性规划模型的编程求解。

实验四.运输问题数学模型的Lingo编程求解。

实验五.分支定界法上机实验实验六.整数规划、0-1规划和指派问题的计算机求解实验七:最短路问题的计算机求解实验八:最大流问题的计算机求解实验九:运筹学综合实验绪论运筹学是研究资源最优规划和使用的数量化的管理科学,它是广泛利用现有的科学技术和计算机技术,特别是应用数学方法和数学模型,研究和解决生产、经营和经济管理活动中的各种优化决策问题。

运筹学通常是从实际问题出发,根据决策问题的特征,建立适当的数学模型,研究和分析模型的性质和特点,设计解决模型的方法或算法来解决实际问题,是一门应用性很强的科学技术。

运筹学的思想、内容和研究方法广泛应用于工程管理、工商企业管理、物流和供应链管理、交通运输规划与管理等各行各业,也是现代管理科学和经济学等许多学科研究的重要基础。

运筹学实验指导书

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《运筹学》实验指导书一、实验项目一1、实验项目名称线性规划问题的求解2、实验内容利用运筹学软件包2.0对线性规划问题进行求解,利用P26例5进行验证。

3、实验目的和要求掌握应用运筹学软件包2.0对线性规划问题进行求解的方法。

4、实验原理单纯形法5、实验仪器和设备微型电子计算机6、实验步骤(1) a. 应用单纯形算法对标准型max{cx│Ax=b, x≥0}的线性规划问题求解最优解b. 数据文件格式第1行 m,n,l0,llm: 约束方程的个数;n: 决策变量的个数(不包括基变量);l0: 人工变量的个数;ll: ll=1---有人工变量,ll=0---无人工变量.第2─第m+3行a[i,j](i=1,m+2;j=1,m+n+1)a[i,j](i=1,m;j=1,n): 约束方程的系数矩阵;a[i,j](i=1,m;j=n+1,n+m): m阶单位矩阵,其中人工变量必须置于最后l0个;a[i,j](i=1,m;j=n+1): 约束方程的右端常数项列向量;a[i,j](i=m+1;j=1,m+n+1):ll=0---全部填零,ll=1---第1至第m行上位于j列中所有人工变量系数之和;a[i,j](i=m+2;j=1,m+n+1): 目标函数行上诸检验数.c. 运行按工具条运行按钮.d. 输出结果(a) 基可行解;(b) 最优解.e. 算例1、求解max z=2x[1]-2x[2]┌ -2x[1]+x[2]≤2s.t│ x[1]-x[2]≤1└ x[j]≥0,j=1,2解: 标准型为max z=2x[1]-2x[2]┌ -2x[1]+x[2]+x[3] =2s.t│ x[1]-x[2] +x[4]=1└ x[j]≥0,j=1,2,..,4数据文件:2 2 0-2 1 21 -1 10 0 02 -2 0输出结果:线性规划问题的最优解┏━━━━━━━━━━━━━━━━━┓┃基变量最优值┃┃ x( 3)= 4.00 ┃┃ x( 1)= 1.00 ┃┣━━━━━━━━━━━━━━━━━┫┃所有其它变量都等于零┃┃目标函数的最优值 max z= 2.00┃┗━━━━━━━━━━━━━━━━━┛线性规划问题的多最优解┏━━━━━━━━━━━━━━━━━┓┃基变量最优值┃┃ x( 3)= 6.50 ┃┃ x( 1)= 3.50 ┃┃ x( 2)= 2.50 ┃┣━━━━━━━━━━━━━━━━━┫┃所有其它变量都等于零┃┃目标函数的最优值 max z= 2.00┃┗━━━━━━━━━━━━━━━━━┛2、求解min f=x[1]+ x[2]┌ x[1]+2x[2]≥2s.t │ x[1]- x[2]≥1└ x[j]≥0,j=1,2解: 两阶段问题为min z= x[5]+x[6]max f1=-x[1]-x[2]┌ x[1]+2x[2]-x[3] +x[5] =2 s.t │ x[1]- x[2] -x[4] +x[6] =1└ x[j]≥0,j=1,2,...,6数据文件:2 4 2 11 2 -1 0 1 0 21 -1 0 -1 0 1 12 1 -1 -1 0 0 3-1 -1 0 0 0 0 0输出结果:┌──────────────────────────┐│最优解│├──────────────────────────┤│变量值││ x( 2)= 0.33 ││ x( 1)= 1.33 │├──────────────────────────┤│所有其它的变量均为零. ││目标函数最优值为 -1.66667 │└──────────────────────────┘(2) a. 应用对偶单纯形算法检验数全部为非正而初始基本解不可行的线性规划问题求解最优解b. 数据文件格式第1行 m,nm: 约束方程的个数;n: 决策变量的个数.第2─第m+1行a[i,j](i=1,m;j=1,m+n+1)a[i,j](i=1,m;j=1,n): 约束方程的系数矩阵;a[i,j](i=1,m;j=n+1,n+m): m阶单位阵;a[i,j](i=1,m;j=n+m+1): 约束方程的右端常数项列向量.第m+2行 c[j](j=1,m+n+1)c[j](j=1,n): 目标函数的系数行向量;c[j](j=n+1,m+n+1): 零向量.c. 运行按工具条运行按钮.d. 输出结果(a) 基变量的最优值;(b) 目标函数的最优值.e. 算例min f=2x[1]+x[2]┌ 3x[1]+ x[2]≥3s.t │ 4x[1]+3x[2]≥6│ x[1]+2x[2]≥2└ x[1],x[2]≥0标准型:max z=-2x[1]-x[2]┌ -3x[1]- x[2]+x[3] =-3。

(上机实验WINQSB)运筹学上机指导手册范本

(上机实验WINQSB)运筹学上机指导手册范本

一、软件下载、安装1、下载地址:ftp://2、将文件夹WinQSB拷贝到硬盘→打开硬盘中的文件夹WinQSB→运行Set.up文件安装程序二、线性规划、整数规划、0-1规划上机程序1、运行“Linear and integer programming”,出现图1所示界面2、运行file菜单下的new problem 命令,出现图2所示界面。

图 2问题名称决策变量个数约束条件个数(不含变量约束)目标函数类型数据类型输入数据格式:选择Spreadsheet Matrix From非负连续变量非负整数变量0-1整数变量不定义图 1如:秋解下面线性规划问题图2输入为:图3所示3、按图2所示输入完成确定后出现图4所示界面。

⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧≥≥-=--≥++-≤++-++=取值无约束321321321321321,0,063234239232min x x x x x x x x x x x x x x x z 图 3图 4目标函数系数 约束条件系数变量类型:双击改变约束形式:双击改变右端项4、输入完成后,按图5所示运行键。

5、运行结果如图6所示图6中各列的含义为:Decision Variable:决策变量Solution Value:决策方案取值Solution Value:决策变量对目标的单位贡献/目标函数系数Total Contribution:总贡献=(Solution Value)×(Solution Value)Reduced Cost:检验数Allowable Min c(j) / Allowable Man c(j):目标系数的灵敏度围Objective Function:目标函数Constraint:约束条件(C1,C2,C3分别表示约束条件1、2、3)Left Hand Side:左端项,将决策变量取值代入约束方程左端计算的结果Right Hand Side:右端项,表示目前资源的拥有量Slack or Surplus:左端项与右端项的差额:资源的不足/slack或剩余/surplusShadow Price:资源的影子价格Allowable Min. RHS/ Allowable Max. RHS:右端项的灵敏度围图 5运行键图 6P65 2.9 已知线性规划问题:⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎨⎧≥≤≤+≤+≤++=0x2x1,2x21x2x1-8x22x1 62x2x12x23x1maxZ 已知用单纯形法求得最优解的单纯形表如下,试分析在下列各种条件单独变化时,最优解如何变化,看看与你的分析是否一致?(a)第1个和第2个约束条件的右端项分别由6变成7,由8变成4; (b)目标函数变为maxZ=2x1+5x2(c)增加一个变量x3,其在目标函数中系数C 3=4,在约束系数矩阵中列P3=(1,2,3,2)T ; 3)整数规划 P100 习题4.6P101 习题4.8(1),分别直接求解和用分枝定界法求解,比较结果。

运筹学上机实验报告

运筹学上机实验报告

运筹学上机实验报告运筹学上机实验报告一、引言运筹学是一门研究如何在有限资源下做出最优决策的学科。

通过数学建模和优化算法,可以解决许多实际问题,如生产调度、物流配送、资源分配等。

本次实验旨在通过上机实践,加深对运筹学理论的理解,并掌握运筹学在实际问题中的应用。

二、实验目的本次实验的主要目的是通过运筹学软件的使用,解决一个实际问题。

具体目标包括:1. 掌握运筹学软件的基本操作方法;2. 学会进行数学建模,将实际问题转化为数学模型;3. 运用优化算法求解数学模型,得到最优解;4. 分析并评价所得解的合理性和可行性。

三、实验过程1. 问题描述本次实验的问题是一个生产调度问题。

某工厂有3台机器和6个任务需要完成,每个任务所需时间不同。

任务之间存在一定的先后顺序,即某些任务必须在其他任务完成后才能开始。

目标是找到一个最优的调度方案,使得所有任务完成所需的总时间最短。

2. 数学建模首先,将该问题转化为数学模型。

假设任务1到任务6的完成顺序为x1到x6,其中xi表示任务i在调度中的位置。

定义变量ti表示任务i的完成时间。

则该问题可以用如下的数学模型表示:目标函数:minimize t6约束条件:t1 = 0t2 ≥ t1 + x2t3 ≥ t2 + x3t4 ≥ t1 + x4t5 ≥ max(t2 + x5, t3 + x5)t6 ≥ max(t4 + x6, t5 + x6)3. 软件操作在运筹学软件中,根据上述数学模型进行建模。

首先,定义变量和约束条件,并设置目标函数为t6的最小化。

然后,使用优化算法求解该模型,得到最优解。

4. 结果分析根据软件求解结果,得到最优调度方案为x1=1, x2=2, x3=3, x4=4, x5=5, x6=6。

对应的任务完成时间为t1=0, t2=1, t3=3, t4=5, t5=7, t6=9。

因此,所有任务完成所需的总时间最短为9个单位时间。

五、实验总结本次实验通过运筹学软件的使用,解决了一个生产调度问题。

运筹学上机作业

运筹学上机作业

《运筹学》上机实验报告学院机电工程学院专业工业工程指导教师吴小东班级工业18- 班学生姓名学生学号实验时间 2019-2020学年第二学期实验一 使用LINGO 求解线性规划问题班级:工业18- 1班 姓名: 学号: 评阅成绩:已知如下线性规划模型:123max 303540z x x x =++1231231231233251823412229,,0x x x x x x x x x x x x ++≤⎧⎪++≤⎪⎨++≤⎪⎪≥⎩ 一、利用集的方法编写上述线性规划模型的LINGO 程序。

图1-1 LINGO 模型窗口截图图1-2 LINGO 运行状态窗口截图图1-3 LINGO结果报告窗口截图(一)图1-4 LINGO结果报告窗口截图(二)二、根据编写的程序,回答以下问题:1、哪些是原始集?原始集有var(j), const(i)2、哪个是派生集?该派生集是稠密集还是稀疏集?该派生集有多少个成员?派生集是A(i,j),是稠密集,有9个成员3、属性值“5”是属于成员(b1,x3)还是(b3,x1)的属性值?是属于(b1,x3)三、根据程序的运行结果,回答以下问题:1、全局最优值是否已经找到?该值是多少?找到,为1652、该模型求解一共迭代了多少次?迭代了两次3、在求解结果的界面中,Variable、Value、Reduced Cost、Row、Slack or Surplus 和Dual Price分别表示什么?“Variables”:变量数量“Value”:给出最优解中各变量的值“Reduced Cost”:列出最优单纯形表中判别数所对应变量的系数,表示当变量有微小变动时, 目标函数的变化率。

其中基变量的reduced cost值应为0,对于非基变量X j, 相应的reduced cost值表示当某个变量X j 增加一个单位时目标函数减少的量( max型问题)Row:表示行数“Slack or Surplus”:给出松驰变量或剩余变量的值“DUAL PRICE”:(对偶价格)表示当对应约束有微小变动时, 目标函数的变化率。

运筹学指导书

运筹学指导书

运筹学实验指导书一、实验教学目的和要求本实验与运筹学理论教学同步进行。

目的:充分发挥WinQSB软件的强大功能和先进的计算机工具,改变传统的教学手段和教学方法,将软件的应用引入到课堂教学,理论与应用相结合。

丰富教学内容,提高学习兴趣。

使学生能基本掌握WinQSB软件常用命令和功能。

要求:熟悉WinQSB软件子菜单。

能用WinQSB软件求解运筹学中常见的数学模型。

二、实验项目名称和学时分配三、单项实验的内容和要求(包括实验分组人数要求)实验一:线性规划(一)实验目的:安装WinQSB软件,了解WinQSB软件在Windows环境下的文件管理操作,熟悉软件界面内容,掌握操作命令。

用WinQSB软件求解线性规划。

(二)内容和要求:安装与启动软件,建立新问题,输入模型,求解模型,结果的简单分析。

(三)操作步骤:1.将WinQSB文件复制到本地硬盘;在WinQSB文件夹中双击setup.exe。

2.指定安装WinQSB软件的目标目录(默认为C:\ WinQSB)。

3. 安装过程需输入用户名和单位名称(任意输入),安装完毕之后,WinQSB菜单自动生成在系统程序中。

4.熟悉WinQSB软件子菜单内容及其功能,掌握操作命令。

5.求解线性规划。

启动程序开始→程序→WinQSB→Linear and Integer Programming。

6.观赏例题点击File Load Problem→lp.lpp,点击菜单栏Solve and Analyze或点击工具栏中的图标用单纯形法求解,观赏一下软件用单纯形法迭代步骤。

用图解法求解,显示可行域,点击菜单栏Option →Change XY Ranges and Colors,改变X1、X2的取值区域(坐标轴的比例),单击颜色区域改变背景、可行域等8种颜色,满足你的个性选择。

7.实例操作,计算例1.2。

(1)建立新问题、输入选项(电子表格、变量取非负连续)、输入数据、存盘、求解模型、结果存盘、观察结果。

运筹学实验报告书正式

运筹学实验报告书正式
求解。 ( )2 分支定界方法不能求解有连续变量的混合整数规划问题。 ( )3 整数规划的线性规划松弛问题的最优解可能是该问题的最优解。 ( )4 分配问题效益矩阵的每个元素都乘以同一个常数 K,会影响最优的 分配方案。
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7. 比较程序执行的结果是否与手工运算得到的结果是否相同。
8. 通过程序检验,按不同顺序选择分支定界变量对最优解的求解结果是否 产生影响?对最优解的求解过程是否产生影响(求解步骤、运算量)?
表 1 饮食的营养价值
食物类型
卡路里
胡桃巧克力糖(一颗)
400
巧克力冰淇淋(一勺)
200
可口可乐(一瓶)
150
菠萝干酪蛋糕(一块)
500
巧克力 (盎司)
3
2 0 0
糖 (盎司)
2
2 4 4
脂肪 (盎司)
2
4 1 5
实验要求: 1.建立线性规划模型并用单纯形法(大 M 法)求解最优解。 2.上机编程,每人一组独立完成。现场应完成程序编程、调试、运行工作,
能力。
二. 实验内容和要求
本实验包括两部分 1. 要求对企业的资源分配决策问题建立动态规划模型,模型求解方法为
多阶段决策递推法。 2. 编程求解线性规划模型的最优解。编程语言采用高级语言(如 C,C++,
VB,Visual C,Matlab 等)。
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问题:资源分配问题
某公司有 4 名营业员要分配到三个销售点去,如果 m 个营业员分配到第 n 个销售点时,每月所得利润如下表所示。试问:该公司应该如何分配这 4 位营业 员,从而使其所获利润最大?
实验项目名称:运输规划建模及求解 实验项目性质:上机 所属课程名称:《运筹学》(双语) 实验计划学时:2 学时

《运筹学》实验指导书

《运筹学》实验指导书

《运筹学》实验指导书中南民族大学管理学院信息管理系编写《运筹学》实验报告撰写规范一、所提交的实验报告一律要求为“打印”纸质版,纸张大小要求为B5纸,不得用A4纸。

二、实验报告格式统一使用“中南民族大学管理学院实验报告.doc”模版。

第一封面处修改姓名、学号、年级、专业即可,保持原有模板中的字体及对齐方式。

第二报告模板中已填写部分不要改动,包括目录页中的实验名称、每个实验的实验属性与实验时间等。

第三不要自行更改模板的任何格式和内容,包括页面设置、字体、表格、页眉、页脚等所有内容。

第四前一个实验项目完成后,后一个实验项目应另起一页,所提供的模板已经对此进行了划分,请不要删除各实验项目之间的分页符。

指导教师批阅部分保证留出3行。

三、严格按照所提供的实验模板填写相关内容。

其中:(1)实验报告“步骤与分析”部分撰写格式为5号仿宋_GB2312,单倍行距,首行缩进2个字符。

(2)实验报告中“实验步骤”栏目要求详细写出实验过程(附截图)。

(3)实验报告中“实验结果分析”栏目主要分析结果所涉及的知识点以及心得体会。

四、不提交实验报告或所提交实验报告不符合要求者期末考试不及格。

五、发现有抄袭他人者,抄袭者和被抄袭者期末考试均按不及格处理。

六、实验成绩由格式分和内容分两部分构成,其中格式占30分,内容占70分,不符合本规范要求的将扣除格式分。

七、纸质版实验报告于18周周六晚(2014年5月31日)21:00前提交,其它时间不予受理。

目录实验一线性规划求解(1)实验二线性规划求解(2)实验三线性规划建模求解(1)实验四线性规划建模求解(2)实验五运输问题实验六 LINOG软件初步应用实验一、线性规划求解(1)(验证型)一、实验目的1.理解线性规划解的基本概念;并掌握线性规划的求解原理和方法。

2.掌握运用“管理运筹学软件”对线性规划问题进行建模与求解;并学会灵敏度分析方法。

二、实验内容:1.认真阅读下列各题,注意每个问题的特征;2.用本书附带的《管理运筹学软件》求解下列问题,并记录结果;(对照书第3章有关软件的介绍理解计算结果的相关解释,要求包含全部运算结果及相关的敏感性分析结果)3.对结果作适当分析(与图解对比);4.完成实验报告。

系统工程实验指导书

系统工程实验指导书

实验一简单库存模型一、实验目的1、熟悉STELLA软件的基本操作2、加深对系统动力学主要要素和基本思想的理解3、学会利用STELLA软件建立一阶反馈系统模型、仿真运行及结果分析二、实验要求1、简单库存模型各变量及其因果关系图如下图:期望库存Y2、各变量之间的关系可用如下方程表示:L I•K=I•J+DT*R1•JKN I=1000R R1•KL=DK/ZA D•K=Y-I•KC Z=5C Y=60003、要求利用STELLA建立上述库存模型的流图,仿真计算并分析结果三、实验步骤1、确定水准变量、速率变量、辅助变量、常量及水准变量初值;2、熟悉STELLA软件操作指导,建立模型的四个基本构造块为:栈(stock)、流(flow)、转换器(converter) 、连接器(connector),设置仿真参数(采用默认值);2、根据因果关系图连接流;3、确定水准方程、速率方程、辅助方程、赋初值方程和常量方程;4、建立模型仿真结果分析所需的数据模块;5、仿真及结果分析实验二二阶库存系统一、实验目的1、加深对系统动力学主要要素和基本思想的理解2、学会利用STELLA软件建立二阶反馈系统模型、仿真运行及结果分析3、分析二阶系统的特点二、实验要求12、各变量之间的关系可用如下方程表示:L G•K=G•J+DT*(R1•KL-R2•JK)L I•K=I•J+DT•R2•JKR R1•KL=D/ZR R2•KL=G•/WR R3•KL=200A D=Y-I•KC Y=6000C W=10,Z=5C I=1000 ,G=80003、要求利用STELLA建立上述库存模型的流图,仿真计算并分析结果三、实验步骤1、确定水准变量、速率变量、辅助变量、常量及水准变量初值;2、建立模型的四个基本构造块为:栈(stock)、流(flow)、转换器(converter) 、连接器(connector),设置仿真参数(采用默认值);2、根据因果关系图连接流;3、确定水准方程、速率方程、辅助方程、赋初值方程和常量方程;4、建立模型仿真结果分析所需的数据模块;5、仿真及结果分析四、练习改变各参数(Z、W及水准变量初始值)的值,观察水准变量和速率变量变化情况,分析参数对其仿真结果的影响实验三高校发展规模问题一、实验目的1、学会根据具体问题建立模型的因果关系图;2、应用STELLA软件建立流图统模型、仿真运行及结果分析;3、能够根据数据分析结果解释具体模型。

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运筹学和系统工程上机实验指导书机电学院工业工程专业2013-2014(1)学期上机实验五:使用Lingo 求解动态规划和排队论问题一、 实验目的在熟练编写和运行Lingo 程序的基础上,使用Lingo 进行求解动态规划和排队论等深层次优化问题的练习。

二、 实验要求1、根据本指导书学习Lingo 对典型动态规划问题进行建模和求解。

2、根据本指导书学习排队论相关函数的具体使用方法,对典型的随机服务系统问题进行建模和求解。

3、独立完成相关使用题目的分析、建模和使用Lingo 软件的求解过程。

三、 相关知识1、动态规划问题模型及典型使用动态规划(Dynamic Programming )是将一个大型、复杂的问题转换为若干阶段的子问题,从而将动态的多阶段问题简化为静态的单阶段决策问题,一般需要采用递归算法进行求解。

动态规划问题的一般模型为:{}1111()max(min)(,)(),1,,2,1()0k k k k k k k n n f S V S u f S k n n f S ++++=+=-=动态规划的典型使用包括:最短路径问题、动态生产计划问题、资源配置问题、背包问题、旅行商问题、随机性采购问题、设备更新问题等。

按照决策变量取值的不同,也可以分为连接型动态规划和离散型动态规划问题。

无论是连续问题还是离散问题,动态规划解决问题的前提条件是:可将问题划分为k 个阶段(k=1,2,…,n ),并能构建多阶段模型(最优指标函数Vk,n ,状态Sk 、决策uk 、状态转移方程Tk )。

2、随机服务系统相关Lingo 函数随机服务系统由输入过程(反映顾客总体的特征)、排队规则(反映队伍特征)及服务机构(反映服务台的特征)所组成,对随机服务系统的描述如图1所示,可用符号M/M/1表示泊松输入、负指数服务、一个服务台组成的随机服务系统。

图 1 随机服务系统的描述描述排队系统的主要数量指标有:队长L=正在服务的顾客数Ls+等待队长Lq ,顾客的平均停留时间W=顾客的平均等待时间Wq+平均服务时间Ws 。

单位时间内顾客到达率λ、单位时间的服务率µ。

它们之间关系的主要公式为:1LW λμλ==- (1) 11 ()q W W W λμλμμμλ=-=-=--s (2) (1)等待制排队模型1)Lingo 函数@PEB(ρ, S):返回到达负荷为ρ,服务系统有S 个服务台,且允许排队时系统繁忙的概率,也就是顾客等待的概率Pwait ;2)等待制排队模型相关参数计算 ①顾客等待的概率PwaitPwait=@PEB(ρ,S), 其中系统到达负荷ρ=λ/μ,②顾客平均等待时间(Wq ):()waitq P W S μρ=-③顾客平均停留时间(W ),队长(L )和排队长(Lq ):1,,q q q W W L W L W λλμ=+==(2)损失制排队模型1)Lingo 函数@PEL(ρ,S)返回到达负荷为ρ,服务系统有S 个服务器,且不允许排队时的损失概率,也就是顾客得不到服务离开的概率Plost ;2)损失制排队模型相关参数计算 ①顾客离开的概率PlostPlost=@PEL(ρ,S), 其中系统到达负荷ρ=λ/μ, ②单位时间内平均进入系统的顾客数λe ,即系统的有效到达率:λe =λ(1-Plost) ③系统的相对通过能力:Q=1-Plost④系统在单位时间内占用服务台的均值L=λe /μ。

⑤系统服务台的效率η=L/S⑥顾客在系统内平均停留时间W=1/μ。

(3)有限源排队模型1)Lingo 函数@PFS(ρ, S, K)返回当到达负荷为ρ,顾客数为K ,服务台数量为S 时,有限源的泊松服务系统等待或返修顾客数的期望值。

2)有限源排队模型基本参数①平均队长L=@PFS(K ρ, S, K),其中系统到达负荷ρ=λ/μ。

②单位时间平均进入系统的顾客数λe =λ(K-L) ③顾客处于正常情况的概率 P=K-L/K ④每个服务台的工作强度Pwork=λe /S μ四、 动态规划模型和求解1、最短路径问题(1)问题描述:假设有如下的城市网络图,每两点之间的距离已知(已将距离值标在线上),求从第任意一个城市到第10个城市的最短距离。

图 2 城市网络(2)模型阶段变量:k=1,2,…,10状态变量:S k 表示第k 阶段到第k+1阶段的距离 决策变量:u k (S k )=D(X,Y)状态转移方程:S k+1=T(S k ,u k ) 指标函数:F k (S k ){}(10)0()min (,)(),10X YF F X D X Y F Y X ≠=⎧⎪⎨=+<⎪⎩(3)求解过程:(10)0(9)min{(9,10)(10)}min{20}2(8)min{(8,10)(10)}min{50}5(7,8)(8)85(7)min min 12(7,9)(9)102(6,8)(8)65(6)min min 7(6,9)(9)52(5,8)(5)min F F D F F D F D F F D F D F F D F D F ==+=+==+=+=++⎧⎫⎧⎫===⎨⎬⎨⎬++⎩⎭⎩⎭++⎧⎫⎧⎫===⎨⎬⎨⎬++⎩⎭⎩⎭+=(8)35min 8(5,9)(9)92(4,5)(5)128(4)min min 20(4,6)(6)147(3,5)(5)68(3)min (3,6)(6)min 10714(3,7)(7)412(2,5)(5)(2)min (2,6)F D F D F F D F D F F D F D F D F F D +⎧⎫⎧⎫==⎨⎬⎨⎬++⎩⎭⎩⎭++⎧⎫⎧⎫===⎨⎬⎨⎬++⎩⎭⎩⎭++⎧⎫⎧⎫⎪⎪⎪⎪=+=+=⎨⎬⎨⎬⎪⎪⎪⎪++⎩⎭⎩⎭+=138(6)min 12719(2,7)(7)1112(1,2)(2)119(1)min (1,3)(3)min 51419(1,4)(4)220F D F D F F D F D F +⎧⎫⎧⎫⎪⎪⎪⎪+=+=⎨⎬⎨⎬⎪⎪⎪⎪++⎩⎭⎩⎭++⎧⎫⎧⎫⎪⎪⎪⎪=+=+=⎨⎬⎨⎬⎪⎪⎪⎪++⎩⎭⎩⎭(4)Lingo 程序model: SETS:CITIES /1..10/: F; ! 城市集合 CITIES ,属性F ; ROADS(CITIES, CITIES)/ ! 路线集合 ROADS ,属性D ;1,2 1,3 1,4 2,5 2,6 2,7 3,5 3,6 3,7 4,5 4,6 5,8 5,9 6,8 6,9 7,8 7,9 8,109,10/: D; ! D(i, j) 从第i 个城市到第j 个城市的距离; ENDSETSDATA: !由于并非所有城市间都有道路直接连接,所以将道路具体列出; D =1 52 13 12 11 6 10 412 143 96 58 1052;ENDDATA! 如果本身就在第10个城市,则最短距离就是0;F(@SIZE(CITIES)) = 0;! 从任意城市(除了第10个城市)到第10个城市的距离;@FOR(CITIES(i)| i #LT# @SIZE(CITIES):F(i) = @MIN(ROADS(i, j): D(i, j) + F(j)));(5)Lingo求解结果:2、多阶段生产计划问题(1)问题描述:设某种材料可用于两种方式生产,用后除产生效益外,还有一部分回收,表1所示为生产方式、效益及回收之间的关系,若有材料100个单位,计划进行3个阶段的生产,如何投入材料,使总效益达到最大?表 1 生产方式、效益和回收之间的关系生产方式 1 2效益函数1()0.6g x x=2()0.5g x x=回收函数10.1a x x=20.4a x x=阶段变量:k=1,2,3状态变量:S k表示第k阶段开始生产时原料的数量决策变量:u k(S k)表示从第k阶段原料的数量Sk中分配给1型产品的数量状态转移方程:S k+1=0.1u k+0.4(S k-u k)=0.4S k-0.3u k, k=1,2,3指标函数:F k(S k){}{}3310333330()max 0.60.5()(0.40.3()max 0.60.5(S )k k k k k k k k k k u S u S f S u S u f S u f S u u +≤≤≤≤=+-+-⎧⎪⎨=+-⎪⎩(3) 求解过程k=3时:{}{}33333333303330()max 0.60.5(S )max 0.10.5S 0.6u S u S f S u u u u ≤≤≤≤=+-=+=,最优决策为:k k u S =,即原料配给1型产品k=2时:{}{}2222222222202220()max 0.60.5()0.6(0.40.3max 0.740.080.74u S u S f S u S u S u S u S ≤≤≤≤=+-+-=-=,最优决策为:k u S =0,即原料配给2型产品k=1时:{}{}1111111111101110()max 0.60.5()0.6(0.40.3max 0.740.080.74u S u S f S u S u S u S u S ≤≤≤≤=+-+-=-=,最优决策为:0k u =,即原料配给2型产品总收益为:0.51000.5(1000.4)0.6(1000.40.4)79.6⨯+⨯⨯+⨯⨯⨯= (4) Lingo 模型()31211111max ()()..1000.10.4,1,2,,1,0,1,2,,k k k k k k k k k g x g y s t x y x y x y k n x y k n=+++ +≤ +≤+=- ≥=∑(5) Lingo 程序model :SETS :stage/1..3/:x,y;!三个阶段,每个阶段1型和2型产品分配数量分别为x(k)和y(k);ENDSETSmax = @sum (stage:0.6*x+0.5*y);!目标函数:总效益最大化; n = @size (stage); !阶段总数;x(1)+y(1) <= 100; !第一阶段分配总数不超过原料数; @for (stage(k) | k #lt# n:x(k+1)+y(k+1) <= 0.1*x(k)+0.4*y(k));!以后各阶段分配总数不超过上阶段回收数;(6) Lingo 求解结果3、等待制排队问题(1)问题描述某修理店只有一个修理工,来修理店的顾客到达过程为泊松流,平均4人/小时,修理时间服从负指数分布,平均需要6分钟,试求:1)修理店空闲的概率;2)店内恰好有3个顾客的概率;3)店内至少有1个顾客的概率;4)店内的平均顾客数;5)每位顾客在店内的平均停留时间;6)等待服务的平均顾客数;7)每位顾客的平均等待服务时间;8)顾客在店内等待时间超过10分钟的概率。

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