数学建模优秀论文-地面搜索的数学模型.doc

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1、地面搜索的数学模型 摘 要本文主要讨论设计了搜索11200米7200米的矩形目标区域的优化路径，以保证对预定区域进行快速全面的搜索。问题一，我们讨论了如何使20人一组的搜索队伍在最短时间完成搜索任务。首先将其转化为图论问题，得到距离图（图5-3），然后建立满足完全搜索的0-1规划模型【模型一】，利用LINGO8.0求解得到最短搜索的路径图（图5-4），总搜索时间为51.1018小时，不能够在48小时内完成搜索任务。为保证在48小时内完成搜索任务，采用减少搜索道即增加道宽的方法确定增加的最少人数。根据模型一建立了【模型二】和动态规划模型【模型三】，得到最终的搜索路径（图5-7），增加的最少人数为

2、3人，分为8道，完成搜索耗时46.1019小时。模型二、三具有通用性，可给出任意搜索道数的最短搜索时间及规定48小时内完成搜索需要增加的人数（表5-1）。另外考虑改变搜索起始点的位置，建立了通用模型【模型四】，结合模型三求得不同分道数下完成搜索任务增加的最少人数和完成时间（表5-2），由模型四也得到分8道和增加最少3人能完成搜索任务，完成时间为45.1059小时，比模型二优。问题二，讨论了如何将50人分三组并选择最佳搜索路径，使搜索时间最短。把矩形分三个区域，按均分道宽和不均分道宽讨论。对于均分搜索，确立了两种方式（图5-10、5-11），建立【模型五】求得最短搜索时间分别为图5-10的23.

3、1151小时和图5-11的23.3524小时。结论是采用均分搜索以图5-10的搜索方式最优，但浪费的人员较多。对非均分搜索，引入搜索横径与道宽相对差异度q，人数均衡度r等因子作为限制条件，建立规划模型【模型六】求得人员分组为16人、17人、17人；所划区域宽分别为2304米、2448米、2448米；所耗最短总时间为23.1151小时，还是避免不了人员的浪费。考虑浪费人员，建立规划模型【模型七】，得到在50个人的基础上，可以最大限度减少5人仍能在原来时间上完成搜索任务。此模型通过改进可以得到在规定时间规定组数或完成的搜索的人员分配，安排多少人来完成任务，也可以在实现在规定人数的人员分组问题，是一

4、个推广性较好的数学模型。关键词：路线转换；距离图；0-1规划；动态规划1、 问题重述5.12汶川大地震使震区地面交通和通讯系统严重瘫痪。救灾指挥部紧急派出多支小分队，到各个指定区域执行搜索任务。在这种紧急情况下需要解决的重要问题之一是：制定搜索队伍的行进路线，对预定区域进行快速的全面搜索。通常，每个搜索人员都带有GPS定位仪、步话机以及食物和生活用品等装备。队伍中还有一定数量的卫星电话。GPS可以让搜索人员知道自己的方位。步话机可以相互进行通讯。卫星电话用来向指挥部报告搜索情况。下面是一个简化的搜索问题。有一个平地矩形目标区域，大小为11200米7200米，需要进行全境搜索。假设：出发点在区域

5、中心；搜索完成后需要进行集结，集结点（结束点）在左侧短边中点；每个人搜索时的可探测半径为20米，搜索时平均行进速度为0.6米/秒；不需搜索而只是行进时,平均速度为1.2米/秒。每个人带有GPS定位仪、步话机，步话机通讯半径为1000米。搜索队伍若干人为一组,有一个组长，组长还拥有卫星电话。每个人搜索到目标，需要用步话机及时向组长报告，组长用卫星电话向指挥部报告搜索的最新结果。现在有如下问题需要解决：1假定有一支20人一组的搜索队伍, 拥有1台卫星电话。请设计一种你认为耗时最短的搜索方式。按照你的方式，搜索完整个区域的时间是多少? 能否在48小时内完成搜索任务? 如果不能完成，需要增加到多少人才

6、可以完成。2为了加快速度，搜索队伍有50人，拥有3台卫星电话，分成3组进行搜索。每组可独立将搜索情况报告给指挥部门。请设计一种你认为耗时最短的搜索方式。按照你的搜索方式, 搜索完整个区域的时间是多少? 二、符号说明：为0、1变量，表示是否选择某条路，其形式为表示不选择，表示选择走该路；：表示从第点到第点的路程距离，两点间没有路的用无穷大表示，自己到 自己距离为0；：搜索道的宽度；：起点到终点的直线距离为5600米；：各个组的起点到各自的搜索起点的距离； ：第组的人数（）；：第组所搜索的区域的宽度。：搜索完成的最短总时间。 三、条件假设1搜救人员按直线行进；2地面情况对搜救人员的行进速度无影响；

7、3搜救人员向上级报告对搜索进度无影响； 四、问题分析问题一： 1本问题要求设计20人一组的耗时最短的搜索13方式，为保证时间最短，首先要求20人每秒搜索的面积尽可能大，所以须并排相切站队。由于每人步话机的通讯半径为1000米，为保证每个搜索队员搜索到目标及时向组长报告，只要搜索宽度不超过1000米，即可保证通讯。因为，20人并排搜索的最宽距离为2040=800米，所以20人可以同时并排向前搜索。2由于目标区域为矩形且长宽不同，因此有横向搜索与纵向搜索两种方式。由于20人的最大搜索宽度为800米，因此横向搜索道路可分为7200/800=9个搜索道（图4-1），纵向搜索道路可分为11200/800

8、=14个搜索道（图4-2）。 图4-1 横向搜索道 图4-2 纵向搜索道由图示可见，虽然横向道和纵向道的道数不同，但横向搜索距离（911200=100800）和纵向搜索距离（147200=100800）相同。而纵向道的道数多，转弯就多，所用时间比横向道所用时间长。因此最短时间的搜索方式应以横向道搜索进行。为使问题求解简化，可将搜索道转化为距离图。根据搜索起始点的位置我们考虑两种搜索方式：搜索方式一：搜索起点在目标区域的中心，按照横向搜索方式，根据图论及优化理论建立0-1规划模型。搜索方式二：搜索起点在最上面或最下面道的端点。按照横向搜索方式，建立了通用模型。问题二：为了加快速度， 搜索队伍50

9、人需分三组。分组原则考虑按横向均匀分区和横向分为三种不同的道宽两种情况进行地毯式搜索，搜索均从矩形道的顶角横向扫描，到达终点，最后比较两种方式的最短搜索时间，较小者为完成搜索的最短时间。情况一：横向均匀分道由于道可以均匀分，因此可将道从上之下分为上、中、下三个部分，让50个人分为三组分别到达各自部分的顶角，然后从顶角横向搜索最后到达终点，由于问题一得出的结论为在人数多的时候道越宽用的时间也越短，因此50个人分为3组时应该分为16、17、17个，此时道宽应该按照16个人的搜索最大横径1640=640米进行搜索，这样分得到的道为最少，即7200/640=12个（见图4-3），道宽为7200/12=

10、600米。 图4-3 均匀分为12个道由于分为三组，因此可将12个道均匀分为3个部分，每个小组各自先从起点到达自己搜索区域的顶角然后进行地毯式搜索，最后回到终点，由此得到两种搜索方式（图5-8、5-9），按照搜索方式，根据问题一的分析，起点到搜索起点和矩形边界上前进的速度为1.2米/秒，搜索时速度为0.6米/秒，可计算出每种方式中每个组从起点到终点的时间，最后两种方式中谁用的时间最短就为使横向均匀分道的搜索时间最短的搜索方式。情况二：横向分为三种不同的道宽情况一中考虑了均分，在50人分为16、17、17时，道宽是按照16人的搜索距离640米分的道，每道道宽600米，分12个道，因此用17人去搜

11、索的时候在道与道之间就重复了相当大的搜索面积，因此浪费了人员；由于搜索面积都一样大，前面分析了对总的影响时间最大的就是分道，道越多时间就越长，因此我们考虑将50个人分三组，道宽分为三种，把整个面积按照情况一考虑，仍然分为三个区域给三个组走，我们的目的是三个区域各自均匀分道，因此就产生了三个道宽，由于终点在矩形中间，因此每个区域的宽度不能超过3600，否则时间肯定比图13大，在这个基础之上我们再考虑人员分配的差异不能太大，尽量均衡（也就是区域的宽度尽量相当），要时间最短三个区域的分道的道数一定要相同，但是考虑通讯1000米，我们认为每组的的人员最多为1000/40=25人，我们的目的看能否安排5

12、0个人分三组分三个区域从原来的4个道减少数目，这样搜索时间就更短了，另外考虑尽量让人不浪费，因此每个区域的道宽和其对应人员搜索距离尽量之间的差异尽量小，且三个区域的差异相对比例保持基本平衡，由此，建立一个规划模型可解决该问题。 五、模型的建立与求解问题一：从问题分析中我们确立了20个人均匀并排成道宽800米同时进行横向直线搜索的方案。（一）搜索道模型：根据问题分析建立的搜索道模型用图5-1、5-2表示为： 图5-1 人员向道两边依次散开 图5-2人员搜索抵达边界以横向道为准，由于要时间最短，每个人都应同时进行搜索且考虑一并排相切的方式垂直矩形的边进行搜索，刚好为一个搜索道，因此在上面的道上20

13、个人都应该并排从起点向道上散开为800米占道（图5-1）；另外，每个人搜索面积是圆形的，因此要求20人一起的搜索时每个人都同时抵达矩形的最边沿（图5-1），这样才能保证全部搜索完所有的面积。（二）距离图的建立：把20个人看作一个点、搜索道看作一条边，相邻搜索道之间的距离为800米，以出发点和结束点及横向道两端点构成一个距离图4（图5-3）。图5-3 距离图（三）两种搜索方式下的模型建立与求解搜索方式一 根据距离图，可建立从起点到终点搜索完面积的总路程最短的0-1规划5，6模型为：目标函数，总路程最小： 限制条件： 1）从起点到其它点的边之和大于等于1，保证至少有边出去，则有： 2）所有点到终点

14、的边之和大于等于1，保证至少有边到达终点，有： 3）中间点进去和出去的边要守恒，有： 4）所有搜索路径必须走完，有： 5）对于从起点到终点的路必须连通，不能形成脱离的圈； 5）对于所有，有综合以上，得到我们起点到终点满足搜索路径必走的条件的最短路的0-1规划模型为： （模型一）根据建立的模型，利用LINGO8.0软件7编程（程序一）求解，得到起点到终点的最短路径（图5-4）为：图5-4 最短路径图注： 图中小括号的数字标记为搜索的次序标记，也为最短路的走向标记。图中从起点到终点的路程为： V1（起点）V2V7V15V16V17V9V10V18V17V16V8V7V2V1V19V14V13V12

15、V11V6V5V12V13V4V3V14V19（终点），总路程为119200米，共27条边，其中有9条为搜索路（1、3、6、8、11、15、20、22、24、26），有16条边界路（2、4、5、7、9、10、12、13、16、17、18、19、21、23、25、27），还有一条重复搜索路（14）。（1）最短时间的计算：按照要求，边界路和重复的搜索路的行使速度为1.2米/秒，搜索路为0.6米/秒，因此根据6中的结果可以计算出最短搜索时间为： （小时）另在开始队伍从起点处向两边散开占道和队伍到达终点处汇聚需要时间，由于起点和终点都是在中间道的中点上，因此散开和汇聚的的距离均只有400-20=380

16、米，所用时间为： （小时）因此，队伍从起点搜索完这个面积到达终点的总的最短时间为： （小时）综上，我们把搜索矩形目标区域的路线转换为距离图，利用图论通过建立满足条件的起点到终点的最短路径的0-1规划模型，最后计算得到搜索的走向，以及搜索完成的最短总时间为51.1018小时，因此，认为20人一组是不可能在48小时之内完成任务的。（2）增加人数的模型建立与求解根据上面的结果，20人一组是不能在48小时内完成搜索任务。因此用增加人数、减少搜索道数来缩短搜索时间。而增加人数可减少搜索道，因此可将矩形目标区域均匀分为横向8道、7道、6道等等，直到得到的时间刚好小于48小时时，增加的人数就为最少。此时增加

17、的人数可以用道宽来计算。根据以上的分析，横向9道为奇数道，起点和终点在中间道的中间。但搜索道数目为偶数时，起点和终点在中间两道的交界线上，例如8道时的道宽为米（图5-5），那么在从起点向道分散开或向终点聚拢时的时间均为整个道宽，此时时间为小时，利用上面思想将搜索图转化为距离图则为（图5-6）。 图5-5 8个道的横向搜索道 图5-6 8个道的距离图同样按照前面的模型我们可以得到8个横向道的最短走向图（5-7）： 图5-7 8个搜索道的起点到终点搜索完的最短路径图图中小括号的数字标记为搜索的次序标记，也为最短路的走向标记，共24条边，其中有9条为搜索路（1、3、5、7、15、17、19、21、2

18、3），有14条边界路（2、4、6、8、9、10、11、12、13、14、16、18、20、22），还有一条重复搜索路（24）。因此综合奇数和偶数搜索道综合考虑，在搜索区域分为道路时，都重复一条长为5600米搜索路，且搜索长为11200米的搜索道为条，搜索时走的边界道宽的数量为条，因此我们可以建立以这种方式搜索的最短时间的通用模型，设道宽为，则最短路的最小时间为：还要考虑，在开始队伍从起点要向道散开占道和到达终点聚拢需要的时间为：因此，按照我们的方法得到搜索的最短总时间的通用模型为： （模型二）对于可以增加的人数可以建立优化模型：目标增加人数最少，设增加的人数为个，我们的目标是使得增加人数最少有

19、。综上得到增加人数的动态优化模型8： （模型三）这里，对于分个道，我们从题目可以考虑通讯问题，组里其他人员必须及时向组长报告情况，因此每个人和组长的最长距离为1000米，我们考虑把组长放在中间，因此队员之间的最大距离为2000米，因此以2000米横排搜索，这里7200/200=3.6，最少都要分4个道。利用LINGO8.0软件（程序二）依次取n=8,7,6,5,4求解分别得到结果为下表表5-1 不同分道在48小时以内完成增加的最少人数分道数（n）增加人数（个）完成时间（小时）8346.10197640.678661035.731551630.21342524.9444因此，建立了一个通用的模型

20、可以适合任意的分道。由此看，最少增加3个人就可以完成任务，且总时间最小为46.019小时。搜索方式二 搜索起点在最上面或最下面道的端点的模型建立根据问题分析，得到奇数道和偶数道的最优地毯式搜索路径分别为（图5-8、5-9）： 图5-8 奇数道地毯式图 图5-9 偶数道地毯式图从图看奇数道应该从起点到右边的最上面或最下面道上，而偶数道从起点到左边的最上面或最下面道上，这样可以保证走的路径最短，时间也最短。从图5-8看，9道时以0.6米/秒的速度走了9条11200的道，以1.2米/秒的速度走了道宽12条道宽加半个道宽及从起点到搜索起点的距离；而图5-9的8道时以0.6米/秒的速度走了8条11200

21、的道，以1.2米/秒的速度走了道宽10条道宽加半个道宽及从起点到搜索起点的距离；因此可以总结得到奇数道和偶数道共同的1120道数为道，而道宽条数为条，奇数的多了0.5条，从图看起点到搜索起点的距离为起点到终点的距离和终点到搜索起点的平方和开方，设起点到终点距离为（1120米），终点到搜索起点的距离为（3600米），设道宽为，因此可以得出计算最短时间的通用模型为： （模型四）通过模型我们计算得到9道搜索的最短时间为50.5255小时，48个小时不能完成搜索；8道的道宽为900米，因此20个人的搜索横径为800米，不够，因此根据900/40=22.5，最少还需要加3个人才能满足条件，另外我们考虑所

22、有人最大只能相隔1000米因此最多只能25个人一组，23个人满足条件，最后得到的8道时间为45.1059小时，可以在48个小时以内完成任务，比前面时间更短。因此我们认为这种方式比上面直接从起点开始的地毯式搜索时间要短些，搜索路径更好一点。 我们可以根据9中的模型可以分别取，用LINGO8.0（程序三）求解可以得到以下结果：表5-2 不同分道在48小时以内完成增加的最少人数分道数（n）增加人数（个）完成时间（小时）8345.10597639.861261034.318951628.967042523.1151由表可以知道，此搜索方法的结果每减少一道增加的人数和9中的一样，但对应的搜索时间明显低于

23、9中的搜索时间。说明这种搜索方式比前面要好一点。问题二：根据问题分析分横向均匀分道和横向分为三种不同的道宽两种方式进行地毯式搜索（一）横向均匀分道根据问题分析确定的两种搜索方式，如（图5-10、5-11）： 图5-10 图5-11虚线箭头为各个组开始的地毯式搜索方向，从图看起点和终点均在中间，因此1组和3组所用的时间相同，但是1，2，3组在进行区域的地毯式搜索中的区域时间相同，均为搜索4次11200米和转3个边界道宽，不同的是1与2、3在从起点到达各自的搜索起点的路程不同，且从搜索完毕后回到终点的边界路上用的时间也不同；图5-10中1、3组从地毯式搜索完毕要经3个道宽人员全部回到终点，2组则从

24、地毯式搜索完毕经2个道宽人员回到终点；图5-11中的2组和图5-10中的2组一样，1、3组则从地毯式搜索完毕经6个道宽人员回到终点，但是与图5-11不一样的就在1、3组到达自己搜索顶角的路程比图5-11短。结合问题分析综合，图5-10中1、3组各自总共经过一个1.2米/秒的对角线到达自己的搜索起点，再经过4次0.6米/秒的地毯式搜索，各自共经过6个1.2米/秒的边界道宽到达终点，2组总共经过一个1.2米/秒的对角线到达自己的顶角，再经过4次0.6米/秒的地毯式搜索，共经过5个1.2米/秒的边界道宽到达终点；图5-11的2组与图5-10一样，1、3组各自总共经过一个1.2米/秒的对角线到达自己的

25、搜索起点，再经过4次0.6米/秒的地毯式搜索，各自共经过9个1.2米/秒的边界道宽到达终点由此可计算出各个组的搜索总时间，设道宽为，起点到终点的距离为，各个组的起点到各自的搜索起点的距离为，设各个组经过共经过的边界道宽的条数为条。因此第个组搜索的最短总时间的模型为： （模型五）通过此公式结合数据，计算出图5-10和图5-11两种搜索方式的各组的搜索时间，各组中搜索时间最长的即为搜索的最短总时间，分别为：图5-10有： 小时 小时因此图5-10的搜索方式的最短总时间为23.1151小时。图5-11有： 小时 小时因此图5-11的搜方式的最短总时间为23.3524小时。总上，认为均匀分道时，搜索方

26、式以图5-10的方式为最好，搜索的最段总时间为23.1151小时，所以在搜索的时候应该选择图5-10的方式进行搜索。（二）横向分为三种道宽：建立一个规划模型设三个组的人为，三个区域的宽度为，三个区域分的道数为个，我们的目标就是使得分的道数最小和各个组搜索横径与道宽的相对差异保持平衡，横径平衡用指标表示，道宽尽量平衡用指标表示，则有：对于各个区域的道宽必须满足：；对于人数有：；对于总宽度有：；由于终点在半矩形的中间，因此三个区域宽度有：；人数尽量均衡：；每组人员数目的限制：；对于各个组搜索横径与道宽的相对差异保持平衡有： ； ；因此模型归纳为： （模型六）利用LINGO8.0（程序四）软件求解得

27、：、，各个区域的道宽分别为576、612、612米，各个区域的分道数目仍然为4，不能减少，人员分配数目和原来的一样，只是区域宽度变了，其大致图为（图5-12）： 图5-12 优化后的分道图由于仍然分4道，按照图5-10的分析，上图1、3组的时间相同且比2组肯定大，因此最后计算的总时间为： 小时和图5-10的时间一样，因此按照横向均匀分道和横向分为三种道宽这两种情况进行搜索都可以得到耗时最短的搜索方式，搜索完整个区域的时间为23.1151小时。六、模型的进一步分析在问题二中优化后横向分为三种道宽的规划模型，求得的最短时间与横向均匀分道一样，人员仍然处于浪费状态，由此认为优化了以后的模型还是不能改

28、变时间的问题。因此考虑到有人员的浪费，我们对模型进行进一步优化，减少人员但保持剩余人员仍然分三个组，同样分为三个区域，每个区域均为4个道，尽量不浪费人员，看在50个人的基础上最多可以减少多少人能够保持最短时间搜索完，三个区域的宽度尽量保持一致，设最多减少个人，因此我们的模型又建立为： （模型七）利用LINGO8.0（程序五）软件求解得：、，走法和图5-10一样，搜索的总时间也为23.1151小时，最多可以减少5个人在同样的时间里也可以完成任务。即只需要45个人，浪费了5个人。此外此模型可以改进得到在规定时间规定组数完成的搜索的人员分配，安排多少人来完成任务，也可以实现规定人数的人员分组问题，是

29、一个推广性很好的数学模型。七、模型的优缺点 （一）优点：1把求走完区域面积所用时间最少问题巧妙的转化为求两点之间最短路径问题,并巧妙的运用0-1规划解决图论问题；2在问题一中建立了不同搜索道数所需的最短时间通用模型,可便捷的解决该类问题,使模型更具有适用性和推广性；3采用各组人人紧密、并排式搜寻，避免了因为受灾人较小范围内从未搜区域移动到已搜区域而引起的漏检问题。4整篇文章采用文字与图形结合说明，用图则使问题简单化，清晰化,更生动、形象说明各种路径及各编队过程。 （二）不足： 1本文只考虑了人员并排以圆相切的方式进行搜索，实际上还可以考虑是否可以以圆相交的方式进行搜索，可能还会存在很多搜索方式

30、使得时间更短。 2本文是考虑人与人并排相切搜索，还可以考虑相离的时候搜索的情况，另外本文只考虑了以直线路线行进，可考虑曲线路径时间更短，由于时间和技术等方面的限制，这些研究可以今后待续。 参考文献1 劳伦斯，斯通，吴晓峰.最优搜索理论.北京：海潮出版社，1990.2 吴晓锋.白桦.最优搜索理论的进展J.运筹学学报，1992年02期.3 朱清新.最优搜索理论及其应用J.世界科技研究与发展，2005年04期.4 卢开澄，卢华明著.图论及其应用. 北京：清华大学出版社，2005.1.5 姜启源，邢文训，谢金星等.大学数学实验.北京：清华大学出版社，2005.5.6 Wayne L.Winston著.

31、运筹学-应用范例与解法.北京：清华大学出版社，2006.7 谢金星，薛毅编著.优化建模与LINDOLINGO软件.北京：清华大学出版社，2005.7. 8 董军军.动态规划算法和贪心算法的比较与分析J，软件导刊，2008.2.附 录：LINGO8.0求解程序问题1程序程序一：SETS: A/1.19/:U; B/1.19/; L(A,B):V,Y,C; ENDSETS DATA:C=ole(files.,cc) ; ENDDATA n=size(A); MIN=SUM(L(i,j)|i #ne# j:V(i,j)*C(i,j); for(L(i,j)|i#ne#j:V(i,j)=y(i,j);

32、 SUM(L(i,j)|i#ne#j:y(i,j)=n-1; for(A(i):for(B(j)|j #gt# 1 #and# j #ne# i:U(j)=U(i)+Y(i,j)-(n-2)*(1-Y(i,j)+(n-3)*y(j,i);); for(A(i)|i #gt# 1:U(i)=1+(n-2)*y(i,1); SUM(B(j)|j #ne#1 :V(1,j)=1; FOR(B(j)|j #NE# 1 #AND# j #NE# 19:SUM(A(i):V(i,j)-SUM(A(i):V(j,i)=0); SUM(A(i)|i #lt# 19:V(i,19)=1; V(1,2)+V(2,

33、1)=1;V(1,19)+V(19,1)=1; V(3,14)+V(14,3)=1;V(4,13)+V(13,4)=1; V(5,12)+V(12,5)=1;V(6,11)+V(11,6)=1; V(7,15)+V(15,7)=1;V(8,16)+V(16,8)=1; V(9,17)+V(17,9)=1;V(10,18)+V(18,10)=1; FOR(L(i,j):BIN(V(i,j);BIN(Y(i,j);程序二： 当n为奇数时min=m;n=5;d=7200/n;40*(20+m)=d;(11200*n/0.6+(5600+2*(n-1)*d)/1.2+(d-40)/1.2)/3600=

34、d;(11200*n/0.6+(5600+2*(n-1)*d)/1.2+(2*d-40)/1.2)/3600=d;(11200*n/0.6+(2*(n-3)+0.5)*d/1.2+(36002+56002)0.5)/1.2)/3600=d;(11200*n/0.6+(2*(n-3)*d/1.2+(36002+56002)0.5)/1.2)/3600=u(i)/s);sum(A(i):n(i)=50;sum(A(i):u(i)=7200;for(A(i):(40*n(i)-u(i)/s)/(u(i)/s)=q);for(A(i):u(i)=3600);for(A(i):u(i)/7200=r);for(A(i):n(i)=u(i)/4);sum(A(i):n(i)=50-v;sum(A(i):u(i)=7200;for(A(i):(40*n(i)-u(i)/s)/(u(i)/s)=q);for(A(i):u(i)=3600);for(A(i):u(i)/7200=r);for(A(i):n(i)=25);gin(v);for(A(i):gin(n(i);- 19 -