数学建模B题:人员安排问题
《2024年2016年全国大学生数学建模竞赛B题解题分析与总结》范文

《2016年全国大学生数学建模竞赛B题解题分析与总结》篇一一、引言2016年全国大学生数学建模竞赛B题,是一道涉及复杂系统分析与优化的实际问题。
该题目要求参赛者运用数学建模的方法,对给定的问题进行深入分析,并寻求最优解决方案。
本文将对B 题的解题过程进行详细分析,并总结经验教训。
二、题目概述B题主要围绕某大型网络公司的员工分配问题展开。
公司需根据员工的能力、需求以及项目的要求,合理分配员工到各个项目组,以实现公司整体效益的最大化。
该问题涉及到多目标决策、优化算法以及复杂系统分析等多个方面。
三、解题分析1. 问题理解:首先,我们需要对题目进行深入理解,明确问题的背景、目标和约束条件。
在这个阶段,我们需要对员工的能力、需求以及项目的要求进行详细的分析,为后续的建模打下基础。
2. 数学建模:根据问题的特点,我们选择建立多目标决策模型。
模型中,我们将员工的能力、需求以及项目的要求作为决策变量,以公司整体效益作为目标函数。
同时,我们还需要考虑各种约束条件,如员工数量的限制、项目需求的满足等。
3. 算法设计:在建立模型后,我们需要设计合适的算法来求解模型。
在这个阶段,我们选择了遗传算法和模拟退火算法进行求解。
遗传算法能够在大范围内搜索最优解,而模拟退火算法则能够在局部范围内进行精细搜索,两种算法的结合能够更好地求解该问题。
4. 求解与优化:在算法设计完成后,我们开始进行求解与优化。
首先,我们使用遗传算法对模型进行粗略求解,得到一组初步的解决方案。
然后,我们使用模拟退火算法对初步解决方案进行优化,以得到更优的解决方案。
在优化过程中,我们还需要不断调整模型的参数和算法的参数,以获得更好的求解效果。
5. 结果分析:在得到求解结果后,我们需要对结果进行分析。
首先,我们需要对结果进行验证,确保结果的正确性和有效性。
然后,我们需要对结果进行敏感性分析,分析各种因素对结果的影响程度。
最后,我们需要提出一些管理建议和改进措施,以帮助公司更好地解决实际问题。
数学建模 名额分配问题
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名额公平分配问题问题的提出名额分配问题是西方所谓的民主政治问题,美国宪法在第一条第二条款指出:‘众议院议员名额……将根据各州的人口比例分配。
’美国宪法从1788年生效以来200多年间,关于公平和人力的实现宪法中所规定的分配原则,美国的政治家和科学家们展开了激烈的讨论。
并提出了多种方法,但没有一种方法能够得到普遍的认可。
下面就日常生活中的实际问题,考虑合理的分配方案问题。
设某高校有5个系共2500名学生,各系学生人数见表格。
现有25个学生代表名额,赢如何分配较为合理。
5个系的学生人数系别一二三四五总和人数11056483622481372500模型假设1、要将名额尽可能的公平的分配,首先考虑的是公平量化,所谓公平,就是学生代表的名额占有率都相等,这样,基于名额占有率相等的分配的方案就是最公平的,在名额占有率不相等时,应要求差距尽可能的小,才能使分配方案更加公平。
2、在计算各个系别的名额分配占有量,这样就确定了公平的分配方案。
3、通常计算的名额占有量是小数,而名额只能整数的分配,这就需要将小数变成整数,解决小数变整数的问题通常采用四舍五入法。
名额占有率=总名额数÷总人数名额占有量=名额占有率×学生数模型建立模型一名额占有率分配=1%,即每一百人才有一个名额。
根据名额占有率可以算出全校名额占有率=252500分配:系别一二三四五总和人数11056483622481372500名额数11.05 6.48 3.62 2.48 1.3725取整11642124显然看出,这种方法出现了缺陷,分的总名额数多出一个,而这一个又无法可分,无论是四舍五入法,还是直接取整,分给二,四其中一个必定对另一个不公平。
所以需要改进。
模型二Hamilton 方法1790年,美国乔治·华盛顿时代的财政部长亚历山大·哈密尔顿(Hamilton)提出了一种解决名额分配的办法,并于1792年被美国国会通过。
数学建模排班问题讲解学习
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数学建模排班问题值班人员安排问题摘要某部队后勤值班室准备聘请4名兼职值班员和2名兼职带班员值班两种职位,相应的报酬也不同。
为使部队的支出最少,现需合理的设计出一张人员的值班时间表,在安排兼职值班员的过程中,需要考虑多方面的的问题与因素.因此,一个合理有效的兼职值班时间表的安排是非常有实际意义的.本次设计在综合了解一定的数学模型、以及LINGO软件中一些知识的基础上,以线性规划理论为基础,对实际例子进行一定的分析后,建立合理的整数规划模型.然后,利用LINGO软件求得结果.给出一个最优化的值班计划,使后勤值班室总支付的报酬为最少.关键词:值班时间表,LINGO软件,模型,报酬一.问题重述某部队后勤值班室准备聘请4名兼职值班员(代号为1,2,3,4)和2名兼职带班员(代号5,6)值班,已知每人从周一到周日每天最多可以安排的值班时间及每人每小时值班的报酬如下表.每人每天可值班的时间和报酬该值班室每天需要值班的时间为早上8:00至晚上22:00,值班时间内须有一名值班员值班.要求兼职值班员每周值班不少于10h,兼职带班员每周值班不少于8h.每名值班员每周值班不超过4次,每次值班不少于2h,每天安排值班的值班员不超过3人,且其中必须有一名兼职带班员值班.试为该值班室安排一张值班人员表,使总支付的报酬为最少.二.模型的假设(1)兼职员在可安排的时间内无特殊情况发生均可按时值班;(2)值班室需要值班的时间稳定不变;(3)值班员的兼职工资稳定不变.三.符号的说明ijx表示第i个值班员在星期j是否值班,如果值班,则ijx=1,否则ijx=0。
ija表示第i个值班员在星期j的值班时间。
ik表示第i个值班员值班一个小时所能够获取的报酬,ijA表示第i个值班员在星期j的值班时间的上限。
四.问题设计本题是在通过安排不同人员的值班时间来是部队支付的报酬最少,在给定的约束条件和每人每天的工作时间和报酬来设计。
由于知道员工每天的工作时间和报酬,这样就可确定目标函数,再通过给定的约束条件来解答,从而得出最优的值班时间表。
数学建模队员分配问题模型
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数学建模队员分配问题模型
数学建模队员分配问题可以建立如下模型:
1. 确定目标:确定需要完成的任务以及任务的优先级,以此确定需要分配的队员数量和能力要求。
2. 确定约束条件:确定队员的能力水平,以及每个队员能够承担的任务数量的限制。
3. 建立数学模型:将任务分配问题抽象为一个图论问题,其中每个节点表示一个任务,边表示任务间的关系或依赖关系。
根据任务的优先级和队员的能力水平,为每个任务分配一个权重值。
然后使用图论算法,如最小匹配算法或最大流算法,来确定最优的任务分配方案。
4. 求解最优解:根据建立的数学模型,使用相应的算法求解最优的任务分配方案。
可以通过编程实现算法,或使用专业的优化软件来求解。
5. 验证和评估:对求解的结果进行验证,确保分配方案满足任务的要求和约束条件。
同时,评估分配方案的效果和可行性,可以根据实际情况进行调整和优化。
以上是一个基本的数学建模队员分配问题的模型,具体的实现方式和求解方法可以根据具体的情况进行调整和优化。
数学建模排班问题讲解学习
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数学建模排班问题值班人员安排问题摘要某部队后勤值班室准备聘请4名兼职值班员和2名兼职带班员值班两种职位,相应的报酬也不同。
为使部队的支出最少,现需合理的设计出一张人员的值班时间表,在安排兼职值班员的过程中,需要考虑多方面的的问题与因素.因此,一个合理有效的兼职值班时间表的安排是非常有实际意义的.本次设计在综合了解一定的数学模型、以及LINGO软件中一些知识的基础上,以线性规划理论为基础,对实际例子进行一定的分析后,建立合理的整数规划模型.然后,利用LINGO软件求得结果.给出一个最优化的值班计划,使后勤值班室总支付的报酬为最少.关键词:值班时间表,LINGO软件,模型,报酬一.问题重述某部队后勤值班室准备聘请4名兼职值班员(代号为1,2,3,4)和2名兼职带班员(代号5,6)值班,已知每人从周一到周日每天最多可以安排的值班时间及每人每小时值班的报酬如下表.每人每天可值班的时间和报酬该值班室每天需要值班的时间为早上8:00至晚上22:00,值班时间内须有一名值班员值班.要求兼职值班员每周值班不少于10h,兼职带班员每周值班不少于8h.每名值班员每周值班不超过4次,每次值班不少于2h,每天安排值班的值班员不超过3人,且其中必须有一名兼职带班员值班.试为该值班室安排一张值班人员表,使总支付的报酬为最少.二.模型的假设(1)兼职员在可安排的时间内无特殊情况发生均可按时值班;(2)值班室需要值班的时间稳定不变;(3)值班员的兼职工资稳定不变.三.符号的说明ijx表示第i个值班员在星期j是否值班,如果值班,则ijx=1,否则ijx=0。
ija表示第i个值班员在星期j的值班时间。
ik表示第i个值班员值班一个小时所能够获取的报酬,ijA表示第i个值班员在星期j的值班时间的上限。
四.问题设计本题是在通过安排不同人员的值班时间来是部队支付的报酬最少,在给定的约束条件和每人每天的工作时间和报酬来设计。
由于知道员工每天的工作时间和报酬,这样就可确定目标函数,再通过给定的约束条件来解答,从而得出最优的值班时间表。
数学建模员工分配
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正文问题重述A公司为了节约成本,和B劳务公司签订劳务合同,提出“最省用工方案准则”,即同时满足多个节省方案时,以节省最多为准则。
目前B劳务公司提供,1种主管职位,5种装配工职位,7种维修工职位。
B劳务公司提供用工促销方案如下(计价为月工资):1). 主模式1:1个主管+任选1个装配工或维修工优惠200元2). 主模式2:1个主管+任选2个装配工或维修工(可以1个装配工,1个维修工)优惠400元注:优惠的意思是:如单聘任,总价为各单项的和,参加模式后,付款为总价减去优惠款。
3). 700元两人:付700元可以聘任参加“700元两人活动职位”中的两人4). 1000元两人:付1000元可以聘任参加“1000元两人活动职位”中的两人5). 维修工第二人半价:第一人原价,第二人半价(两人价格不一样时,只能价格低的享受半价,高的是原价,两人可以相同)。
举例如下:如A公司聘任了1个主管职位(1900元),1个维修工“职位6”(600元),1个装配工“职位1”(450元)。
不优惠的总价:1900+600+450=2950(元)1)组合1:主模式1(含维修工“职位6”)+1个装配工“职位1”,付款:(1900+450)-200+600=2750(元)2)组合2:主模式1(含维修工“职位1”)+1个装配工“职位6”,付款:(1900+600)-200+450=2750(元)3)组合3:主模式2(含维修工“职位6”,装配工“职位1”),付款:(1900+450+600)-400=2550(元)4)组合4:主管职位+700元两人(含维修工“职位6”,装配工“职位1”),付款:1900+700=2600(元)根据“最省用工方案准则”,A公司只需按最优组合“组合3”付款,付2550元,获得所有方案中的最省用工方案。
表一职位情况和A公司聘任人员数量职位单价(月工资)属性主模式700元两人1000元两人维修工第二人半价聘任数量(人)职位1 450 装配工1Y Y 6职位2 600 装配工2Y Y Y 5职位3 800 装配工3Y Y 3职位4 1100 装配工4Y 1职位5 800 装配工5Y 1职位6 600 维修工1Y Y Y 2职位7 500 维修工2Y Y Y 2职位8 900 维修工3Y Y Y 1职位9 800 维修工4Y Y Y 1职位10 1000 维修工5Y Y 1职位11 1000 维修工6Y Y 1职位12 1200 维修工7Y 1职位13 1900 主管职位Y 10注:表中“Y”表示参加该模式或优惠方案问题1为了帮助B公司实现“最省用工方案准则”,请你给出解决该问题的一般数学模型,在A公司提出聘任数量时,就能按要求给出最优组合方案。
数学建模人力资源安排问题

欢迎阅读一.问题重述本题目是一个关于创设最佳方案来实现最佳人力资源分配以求公司最大收益。
目前公司接了四个工程项目,其中两项是A、B两地的施工现场监视,另两项是C、D两地的工程设计,工作主要办公室完成。
公司人员结构、工资及收费情况见下表。
表3:各项目对专业技术人员结构的要求另外:1、项目D,由于技术要求较高,人员配备必须是助理工程师以上,技术员不能参加;2、高级工程师相对稀缺,而且是质量保证的关键,因此,各项目客户对高级工程师的配备有不能3、由于4、41.2.3.C,DW表示该公司每天的直接收益F表示调派过程中除去固定部分后的利润H表示各项目所需固定人员每天的直接利益C ij 为各公司各技术人员每天的直接收费[扣除工资和管理开支后的收费],i=1时表示高级工程师的直接受费,i=2时为工程师的每天的直接收费,i=3时为助理工程师每天的直接收费,i=4时为技术员的每天的直接收费。
j=1表示A 项目,j=2表示B 项目,j=3表示C 项目,j=4表示D 项目。
四.问题分析在各个项目中,客户对不同的技术人员结构都有最低要求,其对应利润是固定的,在调派过程中除1).该模型的核心是合理分配人力资源,使公司每天的直接受益最大化。
该公司的总收入来自客户对各个专业人员的支付。
而公司的支出有两项,四种专业人员的日工资和若在C 、D 两项目工作的办公室管理费用。
所以公司的总日收益是总收入减去总支出。
由题中的表1和表2中的数据以及办公室管理费用可得 表5:由表4和表5可得:H=750*1+1250*2+1000*2+700*1+600*2+600*2+650*2+550*2+430*2+530*2+480*2+480*1+390*1+490*3+240*1+340*0=162102).由表3和表5所给条件可将各项目对专业技术人员结构的要求以及人员结构进行简化可得 调派部分不同项目对专业技术人员分配要求和剩余人员结构表6i i x ∑=41<=3(该公司剩余可供分配的高级工程师不超过3人)i i y ∑=41<=9(该公司剩余可供分配的工程师不超过9人)341<=∑-i i m (该公司剩余可供分配的助理工程师不超过3人)i i n ∑=41=0(该公司已无剩余可供分配的技术员)(2)项目A对专业技术人员结构的要求,则有0<=x1<=2(A项目对高级工程师的要求)0<=y1(A项目对工程师的要求)0<=m1(A项目对助理工程师的要求)0<=n1(A项目对技术员的要求)x1+y1+m1+n1<=4(A项目对总人数的限制)(3)(4)X3+y3+m3+n3<=4(C项目对总人数的限制) (5)项目D对专业技术人员结构的要求,则有0<=x4<=1(D项目对高级工程师的要求)0<=y4<=6(D项目对工程师的要求)0<=m4(D项目对助理工程师的要求)0<=n4(D项目对技术员的要求)X4+y4+m4+n4<=14(D项目对总人数的限制)(6)该公司分配给各个项目的专业技术人员必须是正整数六.模型求解用Lingo10进行求解。
数学建模论文:席位分配问题例题
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席位分配问题例题:有一个学校要召开一个代表会议,席位只有20个,三个系总共200人,分别是甲系100,乙系60,丙系40.如果你是会议的策划人,你要合理的分配会议厅的20个座位,既要保证每个系部都有人参加,最关键的就是要对个公平都公平,保证三个系部对你所安排的位置没有异议。
如何分配最为恰当?问题:(1)问20席该如何分配,如果有三名学生转系该怎样分配?(2)若增加21席又如何分配?问题的分析:一、20席分配情况:系名甲乙丙总数学生数100 60 40 200学生人数比例100/200 60/200 40/200席位分配10 6 4 20如果有三名学生转系,分配情况:系名甲乙丙总数学生数103 63 34 200学生人数比例103/200 63/200 34/200按比例分配席位10.3 6.3 3.4 20按惯例席位分配10 6 4 20二、21席位分配情况:系名甲乙丙总数学生数103 63 34 200学生人数比例103/200 63/200 34/200按比例分配席位10.815 6.615 3.57 21按惯例席位分配11 7 3 21 这个分配结果出现增加一席后,丙系比增加席位前少一席的情况,这使人觉得席位分配明显不公平。
要怎样才能公平呢?模型的建立:假设由两个单位公平分配席位的情况,设单位人数席位数单位A p1 n1单位B p2 n2要公平,应该有p1/n1 = p2/n2,但这一般不成立。
注意到等式不成立时有若p1/n1 >p2/n2 ,则说明单位A吃亏(即对单位A不公平)若p1/n1 <p2/n2 ,则说明单位B 吃亏(即对单位B不公平)因此可以考虑用算式p=|p1/n1-p2/n2|来作为衡量分配不公平程度,不过此公式有不足之处(绝对数的特点),如:某两个单位的人数和席位为n1 =n2 =10 ,p1 =120,p2=100,算得p=2另两个单位的人数和席位为n1 =n2 =10 ,p1 =1020,p2=1000, 算得p=2虽然在两种情况下都有p=2,但显然第二种情况比第一种公平。
数学建模银行工作人员安排
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储蓄所服务员雇佣优化方案摘要:目前很多公司企业都在研究如何有效地利用现有的人力、物力去完成更多的任务,或在特定条件下,如何完成耗用最少的人力、物力去实现目标。
本论文中讨论的是如何安排某储蓄所每天营业所需雇佣的服务员人数,使其所需支付的报酬最少。
论文中模型的约束条件有:各个时段的所需服务员数量,各个类型的服务员报酬,聘请人数上限。
因为目标函数和约束条件均为线性,所以我们选择利用数学知识联系实际问题以及优化软件LINGO做出相应的解答。
关键词:储蓄所、报酬、服务员、约束条件、LINGO一、问题重述A. 某储蓄所每天的营业时间是上午9:00到下午5:00。
根据经验,每天不同时间段所需要的服务员数量如下:储蓄所可以雇佣全时和半时两类服务员。
全时服务员每天的报酬是100元,从上午9:00到下午5:00工作,但中午12:00到下午2:00之间必须安排1小时的午餐时间。
储蓄所每天可以雇佣不超过3名的半时服务员,每个半时服务员必须连续工作4小时,报酬40元。
问该储蓄所应如何雇佣全时和半时两类服务员?如果不能雇佣半时服务员,每天至少增加多少费用?如果雇佣半时服务员的数量没有限制,每天可以减少多少费用?二、问题分析储蓄所所雇用的员工分为全时和半时两类服务员,半时员工需要连续工作四小时,全时员工在12:00-2:00需要安排1个小时的午餐时间,从问题可以看出(1)全时员工的报酬比较高,因此雇用全时员工越少越省钱,同时雇用半时员工受到每天不能超过3名的限制,因为中午需要安排全时员工吃饭时间和下午最后两小时需要服务人员最多,因此需要雇用半时员工。
(2)不用半时员工时,全时员工要满足在12:00-2:00吃饭时段和最后两小时人手足够。
(3)半时工不受限制,则全部雇用半时工最省钱。
三、模型假设1)储蓄所每天各个小时的所需服务人员数量相同2)储蓄所每天都能随时雇佣到足够服务员3)每天两类人员都能按时完成所分配任务4)两类人员上班与吃饭的时间都是从整点开始5)中午之后雇佣的半时服务员工作未够4小时,按4小时的工作报酬支付四、模型建立与求解问题一:符号说明:m为一天雇佣全时服务人员数m1为 12:00-1:00时去吃饭的人员数m2为1:00-2:00时去吃饭的人员数n为一天雇佣的半时服务人员数n1为12:00上班的半时服务人员数n2为1:00点上班的半时服务人员数因为假设5)可知:未够4小时的半时服务人员按4小时支付工作报酬,因此,半时工作人员上班最迟是由中午1点开始的。
数学建模——人员安排问题

B题人员安排问题“PE公司”是一家从事电力工程技术的中美合资公司,现有41个专业技术人员,其结构和相应的工资水平分布如表1所示。
表1 公司的人员结构及工资情况目前,公司承接有4个工程项目,其中2项是现场施工监理,分别在A地和B地,主要工作在现场完成;另外2项是工程设计,分别在C地和D地,主要工作在办公室完成。
由于4 个项目来源于不同客户,并且工作的难易程度不一,因此,各项目的合同对有关技术人员的收费标准不同,具体情况如表2所示。
表2 不同项目和各种人员的收费标准为了保证工程质量,各项目中必须保证专业人员结构符合客户的要求,具体情况如表3 所示:表3:各项目对专业技术人员结构的要求说明:●表中“1~3”表示“大于等于1,小于等于3”,其他有“~”符号的同理;●项目D,由于技术要求较高,人员配备必须是助理工程师以上,技术员不能参加;●高级工程师相对稀缺,而且是质量保证的关键,因此,各项目客户对高级工程师的配备有不能少于一定数目的限制。
各项目对其他专业人员也有不同的限制或要求;●各项目客户对总人数都有限制;●由于C、D两项目是在办公室完成,所以每人每天有50元的管理费开支。
由于收费是按人工计算的,而且4个项目总共同时最多需要的人数是10+16+11+18=55,多于公司现有人数41。
因此需解决的问题是:如何合理的分配现有的技术力量,使公司每天的直接收益最大?并写出相应的论证报告。
问题重述:本问题是人事安排,在满足客户要求,和公司人员结构的前提下,公司获得最大利润问题,即: 4个项目总共同时最多需要的人数是10+16+11+18=55,多于公司现有人数41。
因此需解决的问题是:如何合理的分配现有的技术力量,使公司每天的直接收益最大?要建立模型:1,客户要求:不同工种的人数,见表3. 2,公司人员结构:见表1.3,不同项目,和各种人员收费标准:见表2.建立最佳收益模型f(x)max,并列出不同项目的人员结构.模型假设:假设四个项目同时开始,并且同时结束,所有人都工作.同等级别的人的能力一样. C 、D 项开支由公司支付。
(数学建模)人力资源安排模型

人力资源安排模型摘要:近年来,我国电力工程发展越来越快,高级人力资源渐渐成为发展的瓶颈.如何在保证专业人员结构符合客户的要求下合理的分配现有的技术力量,使得公司直接收益最大已成为每个公司需要解决的问题。
本文针对某一公司在承接4个项目工程时的人力资源如何安排使得直接收益最大这一问题进行建模。
本文建立模型主要依据公司的人员结构及工资情况、各项目对专业技术人员结构要求、以及不同项目和各种人员的收费标准三个要素。
其中人员结构和对人员结构的要求为约束条件,各种人员的收费标准、工资和管理开支为权重。
本文针对这一特点建立16个变量的整数规划模型。
并分别运用启发式算法和软件求解该模型。
在启发式算法中,先将人员结构分为两个部分,固定部分即客户的最低需求部分,调派部分即需要安排部分。
其中固定部分所对应的直接收益是固定的,所以只需考虑调派部分所产生的最大收益,将收费标准减去所有对应的开支,得到该公司的利润标准,并给出不同项目和各种人员的利润图表。
对简化后的11个变量考虑,运用启发式算法给出调派部分的人员安排以及直接收益,最后给出具体人员安排如下:A项工程需高级工程师1名,工程师6名,助理工程师2名,技术员1名;B项工程需高级工程师5名,工程师3名,助理5名,技术员3名;C项工程需高级工程师2名,工程师6名,助理2名,技术员1名;D项工程需高级工程师1名,工程师2名,助理1名,技术员无;最大利润为每天27150元。
用Lindo软件对16个变量的整数规划求解得到答案和上面相同,最大利润为每天27150元。
本模型的优点在于运用两种不同的方法进行求解,得到了相同的结果,启发式算法在去掉固定部分的调派人员后,使问题大大简化,有利于计算;同时给出利润标准,使问题更加直观,由于所建立的是整数规划模型,在变量比较多时,用Lindo软件易于求解,具有一定的普遍性和推广性;同时,在变量较少时,启发式算法也是一种有效的方法。
关键词:启发式算法,整数规划模型,灵敏度分析,最大收益,优化分析一.问题重述“PE公司”是一家从事电力工程技术的中美合资公司,现有41个专业技术人员,其结构和相应的工资水平分布如表1所示。
演示文稿数学建模席位分配问题

配
第二页,总共十八页。
由于在表决提案时可能出现10:10的平局,再设一个席位 。
21个席位的分配结果(Halmiton方法)
系别 人数 所占比例
分配方案
甲 103 103/200=51.5% 51.5 %•21 =10.815
乙 63 63/200=31.5% 31.5%•21=6.615
当总席位增加1席时,计算
Qi
pi2 ni (ni 1)
i 1,2,, m
则1席应分给Q值最大的一方。
从 ni 1 开始,即每方至少应得到1席,
(如果有一方1席也分不到,则把它排除在外。)
第十二页,总共十八页。
5 举例
甲、乙、丙三系各有人数103,63,34,有21个席
位,如何分配?
按Q值法: Qi
第十页,总共十八页。
若A、B两方已占有席位数为 n1, n2 ,
记
Qi
pi2 ni (ni 1)
i 1,2
则增加的一个席位应分配给Q值较大的一方。
这样的分配席位的方法称为Q值法。
第十一页,总共十八页。
4 推广 有 分配席位的情况
设 Ai 方人数为 pi ,已占有 n个i 席位, i 1,2,, m
pi2 ni (ni 1)
n1 1, n2 1, n3 1
i 1,2,3
1032 Q1 1(1 1) 5304.5,
1032 Q1 2(2 1) 1768.2
632 Q2 1(1 1) 1984.5,
632 Q2 1(1 1) 1984.5,
342 Q3 1(1 1) 578
定义“相对不公平度”
若
p1 p2 ,则称 n1 n2
第10章 人员安排问题

第十章 整理输出结果如表10-5所示。
Matlab数学建模案例分析
第十章 10.7 问题二
Matlab数学建模案例分析
假设由于个性冲突,工程师乙和丙不能同时在一个项目中工作。他们 的个人矛盾会对人员的安排带来额外损失吗?即使工程师乙和丙在时期 一、二、三不能同时出现,即增加这些约束条件:
b11 c11 1 b c 1 21 21 b31 c31 1 b12 c12 1 b22 c 22 1 b13 c13 1 b23 c 23 1 b c 1 33 33
A11
0.000000 A21 A31 A12 A22 A32 A13 A23 A33
0.000000 0.000000 1.000000 0.000000 0.000000 1.000000 0.000000 0.000000 1.000000
0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000
10.6.3 改进模型的建立与求解
第十章
Matlab数学建模案例分析
第十章 编写LINGO程序求解如下:
Matlab数学建模案例分析
model: min=3000*t11+3000*t21+3000*t31+3500*t12+3500*t22+3500*t32+3200*t13+32 00*t23+3200*t33+3900*t14+3900*t24+3900*t34; a11+a21+a31<=1; a12+a22+a32<=1; a13+a23+a33<=1; b11+b21+b31<=1; b12+b22+b32<=1; b13+b23+b33<=1; c11+c21+c31<=1; c12+c22+c32<=1; c13+c23+c33<=1; d11+d21+d31<=1; d12+d22+d32<=1; d13+d23+d33<=1; t11+t21+t31+t12+t22+t32+t13+t23+t33+t14+t24+t34>=60; t11+t12+t13+t14>=18; t21+t22+t23+t24>=12; t31+t32+t33+t34>=30; t11+t21+t31<=18;
数学建模公共课作业-参赛选手合理分配问题

数学建模参赛队员组队及其优化模型摘要全国大学生数学建模竞赛即将拉开帷幕,如何选拔优秀学生并科学合理的组建参赛队伍是每个参赛院校面临的共同问题。
本文根据本校本次实际参赛选手能力的各项数据进行分析,对其最佳组队方案进行研究,建立模型得到整体最优的组队方案,并进行优化。
为了了解各项能力指标对比赛成绩的影响,首先利用分层模型,对学科成绩、编程能力、写作能力分析权重,制定出团队量化分数公式。
在模型一中,在对组员按特长进行分类,根据整体实力定出“优秀线”,然后进行强弱互补组合,力求能达到优秀分数线的人数最多,然后利用动态规划模型得出最优组队方案。
在模型二中,为了实力超强的队伍尽量多,而放弃了部分实力较弱的队伍,分别在原始数据和模型一中分类过的数据的基础上,利用lingo求出分数最高的最优组合,余下的继续求出次优组合如此重复,得到组队方案。
模型优化,在已有方案的基础上,单独考虑团结协作能力和领导能力的影响,同样就领导能力分出专长选手,尽可能保证每队中有一名领导能力强的选手,对问题一的方案进行优化,将团结协作能力和领导能力加权后作为系数加入最终分数的评定得出优化后的最优组队方案。
【关键词】:“强弱互补”、“强强联合”、层次分析法、动态规划求最优解一、问题重述全国大学生数学建模竞赛即将拉开帷幕,如何选拔优秀学生并科学合理的组建参赛队伍是每个参赛院校面临的共同问题。
假设我校共有100名学生报名参加数学建模竞赛,每个参赛队由3名学生组成,试建立数学模型确定参赛队员的组队方案,使之满足:(1)每个队至少包含一名学科成绩优秀,一名编程或数学软件应用能力强,一名论文写作能力强的队员;(2)同队学生之间尽可能相处融洽,其中一名学生适合担任队长;(3)整体参赛水平最高。
附录一:2016年度参赛选手各项能力参数表二、问题分析该问题的主旨是力求得到一个参赛的最佳组合方案,所谓整体实力最强,其实可以理解为两点,第一点是高分人数多,第二点是低分人数少,余下的人能多集中在一个较高的水平。
数学建模_宿舍人员分配的问题(答案)

(一)摘要:我们遇到人员分配的问题,我们很自然就会想到人多一方分的多,人少一方分的少。
但粗略的分配到底是否公平,我们必须好好考虑一下,本题就是讨论人员分配的公平性问题。
依据题中给出的信息、条件,讨论一下到底怎么分配是公平的,本题是关于10个名额的分配问题,分别使用了比例模型、Q值法、d’Hondt 法。
然后,将名额增至15人后代回上述模型进行检验,发现结论相差不大。
得出应将三个模型综合考虑较为合理。
即:先用比例法确定基础,然后用d’Hondt法分配,再用Q值法调整。
而且我们通过d’Hondt法得出自己的一种方法,即调整其除数以获取合理的分配方案。
一、问题的重述有这样一个关于选学生委员的问题。
学校有1000名学生,235人住在A宿舍,333人住在B宿舍,432人住在C宿舍。
学生们要组织一个10人的委员会,怎样公平合理的分配各宿舍的委员数。
再进一步讨论验证:如果人数增至15人,用之前使用的方法还公不公平。
二、问题分析首先建立一个比例加惯例模型,然后因为A,B,C宿舍的人数都不是整百,是无规律不成比例的,所以在题(2)中用Q值法进一步讨论分析,最后用d’Hondt 进行比较。
三、模型假设(1)各个宿舍相互独立互不影响,且始终人数保持不变(无搬入搬出现象);(2)分配时严格遵循制定的方案;(3)几个委员无等级差别四、模型的建立与求解(1)模型Ⅰ:比例加惯例方案由题意可知,取整数的名额后,A宿舍2人,B宿舍3人,C宿舍4人。
由于小数部分,A是0.35,B是0.33,C是0.32,则剩下的一个名额应该分配给A 宿舍,故而最后的结果是3,3,4。
由Q值法,先由比例计算结果将整数部分的9个名额分配完毕,有n A=2,n B =3,n C =4,然后可用Q 值法分配第10个名额。
利用公式()m i n n p Q i i i i ,,2,1,12=+=计算,Q A =2352/(2*3)=9204.2,Q B =3332/(3*4)=9240.8,Q C =4322/(4*5)=9331.2,Q C 最大,于是这一名额应分给C 宿舍。
人力资源分配数学建模论文

百度文库- 让每个人平等地提升自我数学建模论文——人力资源安排问题本题的背景是在当今社会的企业中如何来实现人力资源分配,来完成不同的目标,我们这道题要解决的就是如何安排人力资源是项目最早完成,我们解决这道题的具体思路是,考虑该问题为指派问题,以消耗的最小总时间来作为目标函数,然后跟具体题意来找出约束条件,然后利用lingo软件进行编程计算,最后将得出的结果导入excel进行整理,给出最后答案。
针对问题1、2,首先根据问题,我们利用优化方法来建立目标函数,然后分别找出约束条件,使其满足题意,采用lingo软件变成计算得出最优解,并分析最优值,同时给出最后答案。
由于问题2是在问题1的基础之上增加了一个约束条件,因此前两个问的模型基本一致。
针对问题3、4审校任务是要在翻译完成之后开始,因此问题3、4也可以采用问题1、2的思想来建立数学模型,然而问题3在求出结果之后,我们发现我们所要的结果与所求的结果存在一定误差,因此我们将对问题3的结果做人工处理,对G的工作任务作其局部调整,从此求得最优结果。
而问题4是在问题3的基础之上加了一个约束条件,因此问题4的模型和处理方法基本一致。
关键词指派问题人力资源 lingo编程在企事业单位,人力资源部门经常要根据当前情况把人员分配给即将开始的项目。
一般地,对项目而言,越早完成越好;而对人力资源部门而言,在该项目上所花费的人力越少越好。
现有一个项目,需要把一份中文资料翻译成英语、法语、日语、德语和俄语。
已知A、B、C、D、E、F和G七个人翻译该资料所需要花费的时间如表1所示,且这七个人均表示可参加该项目。
【注意:为了译文的连贯性,不允许两人或两人以上做同一种译文的翻译工作。
一个人在同一时间只能做一种译文的翻译工作。
】英语法语日语德语俄语A 2 15 13 1 8B 10 4 14 15 7C 9 14 16 13 8D 7 8 11 9 4E 8 4 15 8 6F 12 4 6 8 13G 5 16 8 5 10试通过建立数学模型(而非枚举法)回答下述问题。
数学建模-人员安排问题及参考答案(精)

人员安排问题一位管理人员安排一些工程师完成项目A、B、C。
项目A、B、C分别需要18、12和30人-月来完成。
工程师甲、乙、丙和丁都可以完成这些项目。
他们的月工资分别是3000元、3500元、3200元和3900元。
假设工程师在每6个月中只能被安排一个项目,所有项目要求只能在18个月内完成。
(1) 求完成所有项目的总费用最小的分配方案(分配工程师到具体项目)。
(2) 假设由于早期的工作安排,工程师甲在时期2内没有时间。
重复(1)的计算,这会影响最优解吗?多少费用会使管理人员认为应该将工程师甲重新安排到时期2中?(3) 假设由于个性冲突,工程师乙和丙不能同时在一起工作。
他们的个人矛盾会对人员的安排带来额外损失吗?(4) 如果项目A能够在6个月内完成,公司会发10000元的奖金。
这会改变最优解吗?1 问题提出(略)2 假设1.假设工程师在每6个月中只能被安排一个项目;2.所有项目要求只能在18个月内完成;3.没有其他人员增援;4.项目A 、B 、C 可以随时开始,它们之间无先后之分。
3 符号说明1ijk x :是否安排工程师i 在时期k 内完成项目j;其中,i=1,2,3,4:分别表示甲、乙、丙、丁;k=1,2,3:根据约束,18个月被划分成3个时期; j=1,2,3:分别表示A、B、C 三个项目;i C :工程师i 的月工资[3000,3500,3200,3900];j d :项目j 需要的时间数(3,2,5);i W :工程师i 的总费用;W :总费用;4 问题一的模型建立与求解4.1 建立模型 目标:总费用最低:123W W W W ;工程师i 的工资费用:33116i i ijk k j W C x ,总费用为:4331116()i ijk i k j W C x约束条件有:(1)工作能力约束:每个人每个时期至多干一个项目,即3101ijk j x ,1,2,3,4;1,2,3i k ;(2)单个项目完成时间约束:3411ijkj k i xd ,1,2,3j数学模型如下:433111313411min ()..01,1,2,3,4;1,2,31,2,310i ijk i k j ijk j ijkj k i ijk W C x s t x i k xd j x,4.2 问题一的求解0-1整数规划问题,可以使用Lingo 软件求解(程序见附录)。
最优工作安排问题 数学建模

B最优工作安排问题摘要:最优工作安排在当今这个劳动力不再廉价的社会至关重要。
本文主要研究最优工作安排问题,可视为运筹学中的指派问题。
对于指派问题,分别通过建立0-1整体线性规划模型,多目标线性规划模型以及二次0-1整数线性规划模型加以解决。
考虑到一个人可在不同的时间做不同的工作,因此我们引入“0-1变量”x表示是ij否指派第i个人去完成第j项工作。
对于多目标问题,为解决不同目标之间产生的矛盾,将多目标问题转化为单目标问题,例如:在第三问中,采用极大极小法。
通过翻译题目要求来建立目标函数和约束条件,并利用Lingo软件编写程序,对问题求解。
最后对所得到的最优解进行检验,以提高答案的科学性与可靠性。
关键字:0-1模型最优解多目标线性规划 Lingo一、背景分析1.1 问题重述现有五件工作甲、乙、丙、丁、戊要交给A、B、C、D、E、F和G七个人来完成。
完成这个工作所需要花费的时间如表1所示,且这七个人均表示可参加该项目。
【注意:为了工作的连贯性,不允许两人或两人以上做同一种工作。
一个人在同一时间只能做一种工作。
】问题1. 应该如何进行工人的安排使得这五件工作能尽早完成?问题2. 在问题1中若规定每人最多承担一种工作,试求相应的最优人力安排方案。
问题 3. 接上级通知,为了保证工作的质量,需要对完成工作之后进行检查且规定同一个人不能即做这件工作又检查这件工作。
显然,在这种新的要求下,这五件工作完成当且仅当所有的工作检查完。
已知这七人均表示可以参加检查工作,他们检查这五种工作的用时如表2所示。
【注意:对于每个工作,只有当该工作完全完成之后才能进行检查工作。
为了检查的连贯性,不允许两人或两人以上检查同一种工作。
一个人在同一时间只能检查一种工作。
】问:应该如何进行人力的安排使得该五项工作尽早完成?试求相应的最优人力安排方案。
1.2 问题分析整个问题均可视为运筹学中的指派问题。
对于问题一,为了使得这五项工作能尽早完成,可引入“0-1变量”,定义ijx表示是否指派第i个人去完成第j项工作,从而使时间量化。
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数学建模B 题:人员安排问题问题综述:该问题主要是为了求解在客户的要求下公司每天收益的最大化,属于优化问题;我们在对这个问题建模时,主要是基于客户的两个要求来建立的: (1)客户对员工的人数要求; (这个要求是本来题目有的) (2)客户对工期的要求; (这个要求是我们进一步假设的)对于第一个要求我们建立了基本模型,而对于第二个要求,我们在第一个要求的基础上,进一步改进了基本模型,从而建立了某个项目先完工的模型。
具体的解题思路如下图所示:一.模型基本假设:1.假设客户对项目的工期没有限制,项目的工期由公司决定,且四个项目同时开工,同时完工,中间也不停工。
2. 假设所有人员总能在岗位上工作,不考虑由于生病或是其他意外事件而造成人员的缺席。
3.假设四个项目同时需要的最多人数不超过现有公司工作人员的人数,即使超过,也只分配公司现有的工作人员。
4.假设C 、D 两个项目的管理费由公司支付;5.假设所有工作人员都安排完毕,即每个人都有工作。
6.假设同等级别的工作人员的技术水平是相同的,即他们可以接受任意等同的任务。
二.符号说明:i :用i =1,2,3,4分别表示高级工程师,工程师,助理工程师和技术员。
j :用j =1,2,3,4分别表示项目A,B,C 和D 。
ij X :公司分配第i 级别工作人员到第j 个项目上的人数。
例如23X 表示公司分配工程师到项目C 上的人数。
ij a :第i 级别工作人员分配到第j 个项目上的收费。
ij b : 第i 级别工作人员分配到第j 个项目上时公司的开支(包括工资和管理费)。
ij A : 表示到项目j 工作的第i 级别工作人员为公司贡献的纯利润收入。
j : 表示第j 个项目的总工时(即项目j 的总工作量)。
j T : 表示第j 个项目客户所要求的工期(即项目j 所需要的完工时间)。
Max :公司一天的直接收益 只考虑客户对员工的人数要求 基本模型 进一步考虑客户对工期的要求 某个项目先完工的模型改进j M : 表示客户要求第j 个项目一天所必须完成的工作量。
j m : 表示公司分配给第j 个项目的所有工作人员一天能够完成的工作量。
三.模型的建立:1.基本模型:公司每天的直接收益等于公司每天对各个项目的总收费减去公司每天的总支出,公司每天的总收费为:ij i j ijX a∑∑==4141,每天的总开支为:ij i j ij X b ∑∑==4141,于是公司每天的直接收益为:ij i j ij ij X a X f ∑∑===4141)(-ij i j ij X b ∑∑==4141=ij i j ij ij X b a )(4141∑∑==- (1)在客户的人数要求下,可得基本模型为: Max :ij i j ij ijij X b aX f )()(4141∑∑==-=s.t.10411≤∑=i i X; (2)16412≤∑=i i X; (3)11413≤∑=i i X; (4)18414≤∑=i i X; (5)9411=∑=j jX; (6)17412=∑=j jX; (7)10413=∑=j jX; (8)5414=∑=j jX; (9)3111≤≤X ; (10) 17221≤≤X ; (11)10231≤≤X ; (12) 5141≤≤X ; (13) 5212≤≤X ; (14) 17222≤≤X ; (15)10232≤≤X ; (16) 5342≤≤X ; (17)213=X ; (18) 17223≤≤X ; (19) 10233≤≤X ; (20) 5143≤≤X ; (21) 2114≤≤X ; (22) 8224≤≤X ; (23)10134≤≤X ; (24) 044=X ; (25)ij X 为整数;(j i ,=1,2,3,4) (26) 此模型即为在这些约束条件下对公司一天的收益求解最大值,属于整数线性规划模型。
2.基本模型的求解:为了便于数据的对照和模型的求解,我们先把题目所提供的表2的结构改成与表3相同的结构,如表1所示: 表1收费(元/天) A B C D 高级工程师 1000 1500 1300 1000 工程师 800 800 900 800 助理工程师 600 700 700 700 技术员500600400500利用Matlab 和Lingo 软件求解基本模型得出解如表2所示:(具体解法与源程序请见附录1和附录2,至于我们为什么两个软件都用,请务必看附录2中的注3的解释,谢谢!)表2分配(人) A B C D 高级工程师 1 5 2 1 工程师 6 3 6 2 助理工程师 2 5 2 1 技术员131并解得公司一天直接收益最大值为:27150(元) 3.结果分析:在符合模型基本假设的条件下,该模型的解既满足了客户的人员要求,又实现了公司每天收益的最大化。
另外,从解中可以知道,公司的人员分配满足了项目A,B,C 的最大人员要求,然而项目D 的人员却只有4人,显然这个解是符合公司利益的,因为从收费表中知道,项目D 的收费相对较低,而且公司还要付出一定的管理费,从公司的收益来考虑,当然希望把最少的人分配到项目D 上,而把更多的人分配到其他项目上去,但是这种情况也恰恰从另一方面反映了这个模型的简单与不足,那就是这个模型更多的是基于公司的利益来考虑问题的,虽然满足了客户对人员的要求,但并没有考虑到现实中客户对项目的工期等其他方面的要求,所以需要进一步改进。
四:模型的改进:1.某个项目j 先完工的模型:在基本模型中,我们主要是基于模型基本假设1来建立模型的,为了更加符合现实情况,我们将基本假设1修改为:(1)假设各项目同时开工,但客户要求某项目j 先完工,而其他项目可以后完工,而且同时完工。
并进一步假设如下:(2)假设不同级别的工作人员的工作能力与其工资水平成正比。
(3)假设客户对项目的工期要求是合理的。
在这三个假设下,我们令一个技术员一天能够完成的工作量为一个标准工时,由于不同等级的工作人员的工作能力(即一天能完成的工作量)与其工资水平成正比,所以一个高级工程师,工程师和助理工程师一天能够完成的工作量分别相当于:250/110,200/110,170/110 个工时,假设项目j 完工总共需要的工时为j λ,而客户要求项目必须在j T 天内完成,则项目j 每天的工时为:jjj T M λ=(27)而该项目所分配人员一天所能完成的工作量记为:j j j j j X X X X m 4321110170110200110250+++=(28) 对于客户给定的j λ和j T ,我们可以确定j M ,于是得到模型为:Max :ij i j ij ijij X b aX f )()(4141∑∑==-=s.t. (2)~(26)式,j j j j j j M X X X X m ≥+++=4321110170110200110250 (29) 因此某项目j 先完工的模型就是在基本模型上加多一条约束式(29)。
2.j M 的确定:由于公司所分配给每个项目的工作人员是有限制的,所以他们在一天内所能完成的工作量也是有限制的,这样,在项目j 的总工作量j λ一定的情况下,如果客户要求的工期j T 过短,那么每天所要求完成的工作量j M 有可能超过公司分配给该项目的工作人员一天能够完成的工作量j m ,这就涉及到客户要求的工期的合理性的问题,在总的工作量j λ一定时,如果客户所要求的工期j T 使得每天的工作量j M 在j m 的范围[min j m max j m ]内,那么就是合理的,如果超出这个范围那么就是不合理的。
为此,我们先求出在客户所要求的人数限制条件下,公司所分配给该项目的工作人员一天所能完成的工作量j m 的范围[min j mmax j m ],具体如下:注1:j m 的范围[min j m max j m ]表示max min j j j m m m ≤≤,以下同。
我们所要求的就是在约束条件(2)~(26)下j m 的范围,例如对于项目D (4m ),现在求4m 的范围,具体求解时可依照基本模型的解法,只需将目标函数Max :ij i j ij ijij X b aX f )()(4141∑∑==-= 改为Max :443424144110170110200110250X X X X m +++=和 Min :443424144110170110200110250X X X X m +++= 即可以求出4m 的范围在最小值min 4m 和最大值max 4m 之间,解得:27.2545.74≤≤m (30)依照该方法可求出其他三个项目所分配人员一天所完成的工作量的范围,将得到的解表示在表3中:表3项目(j m )A (1m )B (2m )C (3m )D (4m ) 范围[10.00 18.18][14.27 28.36][12.27 19.54][7.45 25.27]从表3知道,要确定j M ,只需要给定的值j M 在这些范围内即可。
3.模型的求解:在这个模型中,我们具体求解的是项目D 先完成的模型,并在满足(30)式的范围内,给定项目D 客户每天要求的工作量4M 。
但由于如果单取4M 为一个值时,该模型可能没有整数解,所以这里具体取4M 在满足(30)式下的更小的范围14124≤≤M ,那么依照基本模型的解法,可解得新的人员安排如表4所示: 表4 分配(人) A B C D 总计(各级别人员)高级工程师 1 5 2 1 9 工程师 3 3 6 5 17 助理工程师 2 5 2 1 10 技术员 1 3 1 0 5 总计(各项目)71611741并解得公司一天直接收益最大值为:27000(元) 而取24224≤≤M 时的解如表5: 表5 分配(人) A B C D 总计(各级别人员)高级工程师 1 5 2 1 9 工程师 2 2 5 8 17 助理工程师 2 2 2 4 10 技术员 1 3 1 0 5 总计(各项目)612101341并解得公司一天直接收益最大值为:26650(元)取4M 在满足(30)式下的不同范围内,将得到公司每天收益不同的最优解,具体如表6所示:(这里只列出收益最优解,不列出新的人员安排解) 表64M 的范围[12 14] [14 16] [16 18] [18 20] [20 22] [22 24] 公司每天收益最优解270002695026900268502675026650在实际中4M 取值的变化则表现为如果客户对工期的要求不同,将导致公司对各个项目人员的分配发生改变,来维持公司每天收益的最大化。
4.项目D 完成后公司一天的收益求解:项目D 完成后,根据基本假设6,公司将重新对A,B,C 三个项目进行人员分配,当然,在分配的时候,原先在各自的项目工作的人员,只要该项目人员不减少,那么在实际中仍然保留这些人员。