運(yùn)籌學(xué)實(shí)例分析及l(fā)ingo求解講解

1、運(yùn)籌學(xué)實(shí)例分析及l(fā)ingo求解一、線性規(guī)劃某公司有6個(gè)倉庫，庫存貨物總數(shù)分別為60、55、51、43、41、52，現(xiàn)有8個(gè)客戶各要一批貨，數(shù)量分別為35，37，22，32，41，32，43，38。各供貨倉庫到8個(gè)客戶處的單位貨物運(yùn)輸價(jià)見表V1V2V3V4V5V6V7V8W162674258W249538582W352197433W476739271W523957265W655228143試確定各倉庫到各客戶處的貨物調(diào)運(yùn)數(shù)量，使總的運(yùn)輸費(fèi)用最小。解：設(shè)表示從第個(gè)倉庫到第個(gè)客戶的貨物運(yùn)量。表示從第個(gè)倉庫到第個(gè)客戶的單位貨物運(yùn)價(jià)，表示第個(gè)倉庫的最大供貨量，表示第個(gè)客戶的訂貨量。目標(biāo)函數(shù)是使總運(yùn)輸費(fèi)用

2、最少，約束條件有三個(gè)：1、各倉庫運(yùn)出的貨物總量不超過其庫存數(shù)2、各客戶收到的貨物總量等于其訂貨數(shù)量3、非負(fù)約束數(shù)學(xué)模型為：編程如下：model:Sets:Wh/w1.w6/:ai;Vd/v1.v8/:dj;links(wh,vd):c,x;endsetsData: 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;EnddataMin=sum(links(

3、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: 664.0000 Total solver iterations: 0 Variable Value Reduced Cost AI( W1) 60.00000 0.000000 AI( W2) 55.00000 0.000000 AI( W3) 51.00000 0.000000 AI( W4) 43.00000 0.00

4、0000 AI( W5) 41.00000 0.000000 AI( W6) 52.00000 0.000000 DJ( V1) 35.00000 0.000000 DJ( V2) 37.00000 0.000000 DJ( V3) 22.00000 0.000000 DJ( V4) 32.00000 0.000000 DJ( V5) 41.00000 0.000000 DJ( V6) 32.00000 0.000000 DJ( V7) 43.00000 0.000000 DJ( V8) 38.00000 0.000000 C( W1, V1) 6.000000 0.000000 C( W1,

5、 V2) 2.000000 0.000000 C( W1, V3) 6.000000 0.000000 C( W1, V4) 7.000000 0.000000 C( W1, V5) 4.000000 0.000000 C( W1, V6) 2.000000 0.000000 C( W1, V7) 5.000000 0.000000 C( W1, V8) 9.000000 0.000000 C( W2, V1) 4.000000 0.000000 C( W2, V2) 9.000000 0.000000 C( W2, V3) 5.000000 0.000000 C( W2, V4) 3.000

6、000 0.000000 C( W2, V5) 8.000000 0.000000 C( W2, V6) 5.000000 0.000000 C( W2, V7) 8.000000 0.000000 C( W2, V8) 2.000000 0.000000 C( W3, V1) 5.000000 0.000000 C( W3, V2) 2.000000 0.000000 C( W3, V3) 1.000000 0.000000 C( W3, V4) 9.000000 0.000000 C( W3, V5) 7.000000 0.000000 C( W3, V6) 4.000000 0.0000

7、00 C( W3, V7) 3.000000 0.000000 C( W3, V8) 3.000000 0.000000 C( W4, V1) 7.000000 0.000000 C( W4, V2) 6.000000 0.000000 C( W4, V3) 7.000000 0.000000 C( W4, V4) 3.000000 0.000000 C( W4, V5) 9.000000 0.000000 C( W4, V6) 2.000000 0.000000 C( W4, V7) 7.000000 0.000000 C( W4, V8) 1.000000 0.000000 C( W5,

8、V1) 2.000000 0.000000 C( W5, V2) 3.000000 0.000000 C( W5, V3) 9.000000 0.000000 C( W5, V4) 5.000000 0.000000 C( W5, V5) 7.000000 0.000000 C( W5, V6) 2.000000 0.000000 C( W5, V7) 6.000000 0.000000 C( W5, V8) 5.000000 0.000000 C( W6, V1) 5.000000 0.000000 C( W6, V2) 5.000000 0.000000 C( W6, V3) 2.0000

9、00 0.000000 C( W6, V4) 2.000000 0.000000 C( W6, V5) 8.000000 0.000000 C( W6, V6) 1.000000 0.000000 C( W6, V7) 4.000000 0.000000 C( W6, V8) 3.000000 0.000000 X( W1, V1) 0.000000 5.000000 X( W1, V2) 19.00000 0.000000 X( W1, V3) 0.000000 5.000000 X( W1, V4) 0.000000 7.000000 X( W1, V5) 41.00000 0.00000

10、0 X( W1, V6) 0.000000 2.000000 X( W1, V7) 0.000000 2.000000 X( W1, V8) 0.000000 10.00000 X( W2, V1) 1.000000 0.000000 X( W2, V2) 0.000000 4.000000 X( W2, V3) 0.000000 1.000000 X( W2, V4) 32.00000 0.000000 X( W2, V5) 0.000000 1.000000 X( W2, V6) 0.000000 2.000000 X( W2, V7) 0.000000 2.000000 X( W2, V

11、8) 0.000000 0.000000 X( W3, V1) 0.000000 4.000000 X( W3, V2) 11.00000 0.000000 X( W3, V3) 0.000000 0.000000 X( W3, V4) 0.000000 9.000000 X( W3, V5) 0.000000 3.000000 X( W3, V6) 0.000000 4.000000 X( W3, V7) 40.00000 0.000000 X( W3, V8) 0.000000 4.000000 X( W4, V1) 0.000000 4.000000 X( W4, V2) 0.00000

12、0 2.000000 X( W4, V3) 0.000000 4.000000 X( W4, V4) 0.000000 1.000000 X( W4, V5) 0.000000 3.000000 X( W4, V6) 5.000000 0.000000 X( W4, V7) 0.000000 2.000000 X( W4, V8) 38.00000 0.000000 X( W5, V1) 34.00000 0.000000 X( W5, V2) 7.000000 0.000000 X( W5, V3) 0.000000 7.000000 X( W5, V4) 0.000000 4.000000

13、 X( W5, V5) 0.000000 2.000000 X( W5, V6) 0.000000 1.000000 X( W5, V7) 0.000000 2.000000 X( W5, V8) 0.000000 5.000000 X( W6, V1) 0.000000 3.000000 X( W6, V2) 0.000000 2.000000 X( W6, V3) 22.00000 0.000000 X( W6, V4) 0.000000 1.000000 X( W6, V5) 0.000000 3.000000 X( W6, V6) 27.00000 0.000000 X( W6, V7

14、) 3.000000 0.000000 X( W6, V8) 0.000000 3.000000 Row Slack or Surplus Dual Price 1 664.0000 -1.000000 2 0.000000 3.000000 3 22.00000 0.000000 4 0.000000 3.000000 5 0.000000 1.000000 6 0.000000 2.000000 7 0.000000 2.000000 8 0.000000 -4.000000 9 0.000000 -5.000000 10 0.000000 -4.000000 11 0.000000 -3

15、.000000 12 0.000000 -7.000000 13 0.000000 -3.000000 14 0.000000 -6.000000 15 0.000000 -2.000000由以上結(jié)果可以清楚的看到由各倉庫到各客戶處的貨物調(diào)運(yùn)數(shù)量，由此得出的符合條件的最佳運(yùn)貨方案，而使運(yùn)費(fèi)最低，最低為664。二、運(yùn)輸規(guī)劃重慶有三家電子廠分別是新普,隆宇和恒華,生產(chǎn)的筆記本電腦將要運(yùn)向北京,天津,廣東,上海四個(gè)城市銷售,其產(chǎn)量和銷售量見下表：（單位：萬臺(tái)）表：1-1北京天津廣東上海產(chǎn)量新普626730隆宇495325恒華881521銷量15172212-問：哪種銷售方案將會(huì)取得最少的運(yùn)輸費(fèi)用,費(fèi)

16、用為多少？針對(duì)該運(yùn)輸問題,為了方便計(jì)算,可以設(shè)新普（A1）,隆宇（A2）和恒華（A3）分別銷往北京（B1）、天津（B2）、廣東（B3）和上海（B4）四個(gè)城市銷售量為.建立以下模型：表：1-2B1B2B3B4產(chǎn)量A1626730A2495325A3881521銷量15172212-目標(biāo)（The objective）最少費(fèi)用：約束條件：供應(yīng)限制（The supply constrains） 指標(biāo)約束（The damand constrains） LINGO模型：model:sets:origin/1.3/:a;sale/1.4/:b;routes(origin,sale):c,x;endsetsdata:a=30,25,21;b=15,17,22,12;c=6,2,6,7,4,9,5,3,8,8,1,5;enddataOBJmin=sum(routes:c*x);for(origin(i):SUPsum(sale(j):x(i,j)= 0); for(station(k): sum(txs(i,k):t(i)*x(i,k)=100;