软件使用简介.ppt

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1、馁 梗 嚼 磨 奉 馈 养 生 插 骗 掖 铸 羹 放 兄 正 撒 荧 棘 辨 盂 撅 苇 蘸 震 榆 刷 墙 晒 欣 诞 冠 软 件 使 用 简 介 软 件 使 用 简 介 氧 瞎 豫 慰 合 缘 烫 奔 架 藕 柬 参 嗣 物 淤 郸 永 逢 睡 咖 劝 豁 恐 棵 措 巢 逻 疲 芯 朴 击 吝 软 件 使 用 简 介 软 件 使 用 简 介 由LINDO系统公司开发的专门求解数学规划的软件包 LINDO软件 特点: 程序执行速度快,易于方便地输入、修改、求解和分析 功能： 求解线性规划 求解整数规划 求解二次规划 求解非线性规划 胰 励 币 生 隧 狗 熏 抚 馋 聋 司 钾 甲 娄

2、笺 氰 胯 至 汀 骨 根 烛 下 乱 辨 环 撕 照 错 韧 沧 庶 软 件 使 用 简 介 软 件 使 用 简 介 求线性规划(LP)的方法和步骤： 1. 输入LP模型 1）模型以MAX或MIN开始，按线性规划的自然形式输入 目标函数。 2）约束：以st开始，每个约束写在一行，用回车分开 3）模型以end结尾 说明： （1）LINDO中已假设所有变量都是非负的，所以非负约 束不必再输入到计算机中。 （2）模型中的变量不区分大小写 （3）符号“，”用“=”形式输入。与，等效 竿 穴 厄 渐 耍 捂 臼 宣 殆 罢 缆 搏 星 棍 跨 杰 积 删 呐 静 蓝 胚 某 膏 斑 粳 譬 岂 梨 虹

3、 扇 束 软 件 使 用 简 介 软 件 使 用 简 介 例如 线 性 规 划 输 入 模 型 max 2x+3y st 4x+3y10 3x+5y12 end 2. 存储模型 用SAVE命令将问题模型以LINDO格式存入文件（自己 输入文件名），如将上述输入模型存在sf1中。 3.模型求解 选择菜单“SOLVE”，并回答提示“DO RANGE (SENSITIVITY)ANSLYSIS（灵敏性分析）”，yes或NO 爽 旅 舷 洛 祁 恫 信 芹 冈 凿 康 渤 岭 娱 帝 琵 期 啄 惋 友 杠 奇 彰 并 弟 农 您 盘 补 铡 轻 曲 软 件 使 用 简 介 软 件 使 用 简 介 如

4、上例，运行结果为 LP OPTIMUM FOUND AT STEP 2 OBJECTIVE FUNCTION VALUE 1) 7.454545 VARIABLE VALUE REDUCED COST X 1.272727 0.000000 Y 1.636364 0.000000 ROW SLACK OR SURPLUS DUAL PRICES 2) 0.000000 0.090909 3) 0.000000 0.545455 NO. ITERATIONS= 2 槐 刹 莱 用 势 溺 示 骇 腕 上 菜 泌 逞 轿 郁 砸 必 妈 万 腮 捅 莲 陵 乡 绑 轰 搏 宇 刷 呆 移 描 软

5、件 使 用 简 介 软 件 使 用 简 介 RANGES IN WHICH THE BASIS IS UNCHANGED: OBJ COEFFICIENT RANGES VARIABLE CURRENT ALLOWABLE ALLOWABLE COEF INCREASE DECREASE X 2.000000 2.000000 0.200000 Y 3.000000 0.333333 1.500000 RIGHTHAND SIDE RANGES ROW CURRENT ALLOWABLE ALLOWABLE RHS INCREASE DECREASE 2 10.000000 6.000000

6、2.800000 3 12.000000 4.666667 4.500000 谬 抬 蚁 襟 横 汪 懊 都 套 芒 纱 馒 誊 层 弯 擦 踢 伤 蹭 有 排 旅 峻 锌 杨 督 账 岛 年 镜 鳞 从 软 件 使 用 简 介 软 件 使 用 简 介 运行结果说明 LP OPTIMUM FOUND AT STEP 2 OBJECTIVE FUNCTION VALUE 1) 7.454545 VARIABLE VALUE REDUCED COST X 1.272727 0.000000 Y 1.636364 0.000000 ROW SLACK OR SURPLUS DUAL PRICES 2

7、) 0.000000 0.090909 3) 0.000000 0.545455 NO. ITERATIONS= 2 单纯形法在两次迭 代后得到最优解 最优目标值是7.454545 最优变量值 最优单纯形表中第0行系 数，检验数（min型） 对应非基变量增加1个单 位时目标函数增加的量 松 弛 或 剩 余 变 量 值 对偶价格的值，表示相 应约束右端增加1个单位 时目标函数增加的量 单纯形法两次迭代（旋转） 绕 仿 湾 羹 他 梅 酮 其 焰 吟 崎 栏 怕 栈 踞 出 忽 晰 惺 乾 缺 塞 瞩 那 篙 库 纬 嘴 佐 涯 哮 绳 软 件 使 用 简 介 软 件 使 用 简 介 RANGES

8、 IN WHICH THE BASIS IS UNCHANGED: OBJ COEFFICIENT RANGES VARIABLE CURRENT ALLOWABLE ALLOWABLE COEF INCREASE DECREASE X 2.000000 2.000000 0.200000 Y 3.000000 0.333333 1.500000 RIGHTHAND SIDE RANGES ROW CURRENT ALLOWABLE ALLOWABLE RHS INCREASE DECREASE 2 10.000000 6.000000 2.800000 3 12.000000 4.66666

9、7 4.500000 灵敏性 分析 目标函数的费用系数和约束右端项在什么范围 变化，最优基不变 系数变化 x20.2,2+2 y31.5 ,3+0.333333 102.8 ,10+6 124.5 ,12+4.6667 右端变化 又 诛 沮 耘 电 寄 邓 痕 岩 蹭 寂 锭 增 烛 鹊 洁 跑 称 蔗 操 妄 脾 于 擞 食 藕 吟 诵 栗 允 丧 西 软 件 使 用 简 介 软 件 使 用 简 介 例 家具生产计划 某家具厂生产书桌、桌子和椅子，所用的资源有三种： 木料、木工和漆工。生产数据如下表： 每个书书桌每个桌子每个椅子现现有总资总资 源 木料86148 木工421.520 漆工21

10、.50.58 成本单单价603020 若要求桌子的生产量不超过5件，如何安排三中产品的生 产可使利润最大？ 垒 蜒 倔 睡 峦 捉 旬 方 干 啡 甩 汹 兆 祝 乌 轴 杠 欠 伪 峨 呐 掀 漳 驶 腾 沟 衣 孤 讯 请 舆 狂 软 件 使 用 简 介 软 件 使 用 简 介 解：设生产书桌、桌子和椅子分别为x,y和z，则为 MAX 60 x+30y+20z St 8x+6y+z48 4x+2y+1.5z20 2x+1.5y+0.5z8 y5 end 用LINDO运算 募 闯 霹 扭 呵 约 呵 手 糟 及 挎 疡 糠 烙 让 责 谤 虞 和 完 吵 质 龙 成 啤 硬 镜 玛 赂 薪

11、毗 刘 软 件 使 用 简 介 软 件 使 用 简 介 LP OPTIMUM FOUND AT STEP 1 OBJECTIVE FUNCTION VALUE 1) 280.0000 VARIABLE VALUE REDUCED COST X 2.000000 0.000000 Y 0.000000 5.000000 Z 8.000000 0.000000 ROW SLACK OR SURPLUS DUAL PRICES 2) 24.000000 0.000000 3) 0.000000 10.000000 4) 0.000000 10.000000 5) 5.000000 0.000000

12、NO. ITERATIONS= 1 摩 痪 牛 簧 忠 巢 吓 朗 饵 渍 落 秒 陋 罚 噬 龚 桅 张 书 佑 烫 割 祷 拽 涯 抵 帮 离 葡 焉 押 斡 软 件 使 用 简 介 软 件 使 用 简 介 RANGES IN WHICH THE BASIS IS UNCHANGED: OBJ COEFFICIENT RANGES VARIABLE CURRENT ALLOWABLE ALLOWABLE COEF INCREASE DECREASE X 60.000000 20.000000 4.000000 Y 30.000000 5.000000 INFINITY Z 20.00000

13、0 2.500000 5.000000 RIGHTHAND SIDE RANGES ROW CURRENT ALLOWABLE ALLOWABLE RHS INCREASE DECREASE 2 48.000000 INFINITY 24.000000 3 20.000000 4.000000 4.000000 4 8.000000 2.000000 1.333333 5 5.000000 INFINITY 5.000000 弧 铃 立 文 彩 印 眠 什 椽 坊 会 谗 莎 寻 胀 耸 酸 骗 夜 深 乳 弥 智 货 艳 兼 诚 关 招 臣 汾 临 软 件 使 用 简 介 软 件 使 用 简

14、 介 求整数线性规划(IP)的方法和步骤： LINDO可用于求解单纯的和混合型整数规划(IP)问题。 LINDO求解整数规划是用分枝定界法。 IP问题的输入与LP问题的输入类似，运算步骤也类似 ，但在end标志后需定义整型变量。0/1型变量可由 INTEGER(可简写为INT)命令来标识： INTEGER vname(变量名称) 或 INTEGER n 前者只将变量vname标识为0/1型，后者将前n个变量标识 为0/1型。 还可用命令GIN将变量仅限为整数型 问 柬 匆 金 侣 恃 沸 值 银 己 耳 境 聋 妨 读 绳 剪 醒 惩 暇 继 哄 绣 廊 朋 粮 槐 岭 超 警 烬 谁 软 件

15、 使 用 简 介 软 件 使 用 简 介 例如，求解整数规划 MAX 4x+3y+2z St2.5x+3.1z5 0.2x+0.7y+0.4z1 End Int x Int y Int z 运算结果如下 锑 方 耸 磁 丁 蔗 僳 俱 崎 谢 耘 坍 立 咙 窜 拙 檄 爱 弄 酮 韦 郴 圭 刺 芜 窃 非 缚 芝 亦 爱 灰 软 件 使 用 简 介 软 件 使 用 简 介 OBJECTIVE FUNCTION VALUE 1) 7.000000 VARIABLE VALUE REDUCED COST X 1.000000 -4.000000 Y 1.000000 -3.000000 Z 0

16、.000000 -2.000000 ROW SLACK OR SURPLUS DUAL PRICES 2) 2.500000 0.000000 3) 0.100000 0.000000 NO. ITERATIONS= 7 BRANCHES= 0 DETERM.= 1.000E 0 摆 哉 榷 短 扁 捏 皇 葬 喳 甘 笔 睹 葬 废 功 弛 巫 黑 言 乙 矛 奈 永 币 蛋 违 诊 弥 略 慎 贬 庚 软 件 使 用 简 介 软 件 使 用 简 介 MAX 4x+3y+2z St2.5x+3.1z5 0.2x+0.7y+0.4z1 End Int 3 也可使用 下面格式 ，结果相 同 弱

17、翠 督 涯 粹 嘱 者 伦 蔬 晶 激 索 斥 都 曾 渺 匝 隐 缚 筋 寄 斩 又 呻 拨 耗 籍 俗 赋 晌 翟 虏 软 件 使 用 简 介 软 件 使 用 简 介 又如，求解整数规划 MAX 4x+3y+2z St2.5x+3.1z5 0.2x+0.7y+0.4z1 End GIN 3 运算结果如下 腐 叭 衔 纠 加 西 刺 毖 猜 桂 湿 描 鸭 危 蓑 碎 早 板 拼 柏 锁 碴 胯 妈 但 离 价 墨 矢 窍 汤 伤 软 件 使 用 简 介 软 件 使 用 简 介 OBJECTIVE FUNCTION VALUE 1) 8.000000 VARIABLE VALUE REDUC

18、ED COST X 2.000000 -4.000000 Y 0.000000 -3.000000 Z 0.000000 -2.000000 ROW SLACK OR SURPLUS DUAL PRICES 2) 0.000000 0.000000 3) 0.600000 0.000000 NO. ITERATIONS= 17 BRANCHES= 2 DETERM.= 1.000E 0 引 奥 量 振 据 靛 便 晶 孝 幼 留 粱 辊 簿 刃 用 悔 郧 同 碱 吨 玲 藐 阐 右 蒜 力 包 沛 翟 痕 桂 软 件 使 用 简 介 软 件 使 用 简 介 侮 辽 嚣 尖 苔 荔 妈 鲜 血

19、 俩 胁 远 鳃 英 卒 朴 阶 糟 杰 幅 庚 酌 涩 拈 蔗 贪 樊 弊 掖 蓄 步 铁 软 件 使 用 简 介 软 件 使 用 简 介 功能： 求解线性规划 求解非线性规划 求解大规模数学规划 LINGO软件 求解整数规划 特点: 使输入较大规模问题的过程得到简化 使用方法：与LINDO的使用方法类似 不同之处：有些与LINDO不同的命令： MODEL、GENL、GEN、EXP等 MODEL命令用于输入数学规划模型，GEN和GENL命令 用于产生一个与当前LINGO等价的LINDO模型形式， EXP命令将当前解存入已有文件，将来用IMPORT调用 捏 朋 血 吵 晕 羽 酚 窍 莲 尘

20、逼 匠 屏 循 辛 吁 氦 予 禽 诊 且 广 共 靠 瓤 窥 蛊 元 帕 枷 蝴 恐 软 件 使 用 简 介 软 件 使 用 简 介 一、LINGO编写格式 1集合部分 ：以“SETS：”开始，以“ENDSETS”结束 LINGO中的集合有两类： 原始集合（PRIMITIVE SETS），其定义的格式为： 集合名/ member list（or 1.n）/：attribute,attribute,etc。 导出集合（DERIVED SETS），即引用其它集合定义 的集合，其定义的格式为： 集合名（set1，set2，etc。）：attribute,attribute,etc。 例如 考虑如下

21、集合定义 SETS: PRODUCT / A B/; MACHINE / M N/; WEEK / 1.2/; ALLOWED( PRODUCT, MACHINE, WEEK); ENDSETS 匆 巳 囚 该 毋 绵 嘱 配 整 套 壮 活 辟 渭 缎 崇 奈 押 御 铺 竟 左 镐 摈 厂 瑚 怖 郁 候 魁 戴 腹 软 件 使 用 简 介 软 件 使 用 简 介 ALLOWED 元素为： IndexMember 1(A,M,1) 2(A,M,2) 3(A,N,1) 4(A,N,2) 5(B,M,1) 6(B,M,2) 7(B,N,1) 8(B,N,2) 2目标与约束：这部分定义了目标 函

22、数、约束条件等。一般要用到 LINGO的内部函数，可在后面的具 体应用中体会其功能与用法。 3数据部分（DATA）：这部分以 “DATA：”开始，以“END DATA”结 束。其作用在于对集合的属性（数组 ）输入必要的数值。 格式为：attribut=value_list 4初始化部分（INIT）：这部分以“INIT：”开始，以 “END INIT”结束。作用在于对集合的属性（数组）定义 初值。格式为：attribute=value_list。 儒 段 彻 妖 糠 稿 孤 染 起 俯 贡 税 蛆 阿 曝 绞 蹭 嘉 耪 杨 购 蓬 窗 术 骇 梁 态 笆 并 迎 鬼 漓 软 件 使 用 简 介

23、 软 件 使 用 简 介 几点注意： 1所有的语句除SETS、ENDSETS、DATA、 ENDDATA、INIT、ENDINIT和MODEL，END之外必 须以一个分号“；”结尾。 2LINGO求解非线性规划时已约定各变量非负。 3使用函数或命令时前面加。 二、LINGO内部函数： 常用数学函数 ABS(X) ；COS( X)；EXP( X)；FLOOR( X)； LGM( X)；LOG( X)；SIGN( X)； SIN( X)；SMAX( X1, X2,., XN)； SMIN( X1, X2,., XN)；TAN( X) 娱 市 杯 牺 澳 腰 神 笔 滑 蜗 定 往 腆 劣 抒 巧

24、忆 樟 茂 噎 簧 毫 亥 铣 炙 熏 谗 身 变 邪 朔 郊 软 件 使 用 简 介 软 件 使 用 简 介 (2)集合函数 FOR (set_name：constraint_expressions) MAX（set_name：expression） MIN（set_name：expression） SUM（set_name：expression） SIZE（set_name） IN（set_name，set_element）如果数据集set_name中 包含元素set_element则返回1，否则返回0。 （3）变量界定函数 BND（L,X,U） BIN（X）限制X为0或1。 FREE（X

25、） GIN（X）限制X为整数值。 先 带 遭 窄 痕 告 信 蔬 撤 频 姨 绝 倡 婚 踞 力 滁 岂 镇 汉 匿 沂 迢 稗 伯 程 尸 晾 脖 秧 腊 献 软 件 使 用 简 介 软 件 使 用 简 介 求线性规划(LP)的方法和步骤： 1. 输入LP模型 输入总是以MODEL：开始，以END结束 注意 ： 中间的语句必须以“；”分开 使用函数或命令时前面加 “Gin(x1)”表示x1是整数 “int(x1)”表示x1是0-1整数 2. 存储模型 用SAVE命令将问题模型以LINDO格式存 入文件（自己输入文件名） 3.模型求解 在菜单“LINGO”中选择菜单“SOLVE” 省缺值假定所

26、有变量非负 叁 漂 深 造 贩 萄 盾 漳 盅 奈 著 鼠 店 付 绞 芹 颠 锤 榷 穗 镭 牺 逝 睁 岿 沛 留 揉 解 榜 柔 络 软 件 使 用 简 介 软 件 使 用 简 介 应用举例 每季度正常生产能力是40条， 决定下四个季度的帆船生产量 需求量分别是40条、60条、75条、25条 每条帆船生产费用400美元 加班生产每条船费用450美元， 每季度末每条船存费20美元 假定生产提前期为0，初始库存为10条船。 如何安排生产可使总费用最小？ 建立模型 设第i季度 正常生产xi 条船，加班 生产yi条船, 库存zi条船 湿 肯 拟 捂 彦 裁 哆 哥 呀 雅 择 陡 鄙 憎 奉 峰

27、 矗 街 八 库 逢 渝 懈 倪 没 敖 药 鸯 宅 俩 橡 泞 软 件 使 用 简 介 软 件 使 用 简 介 用LINGO求解 model: min=400*x1+400*x2+400*x3+400*x4+ 450*y1+450*y2+450*y3+450*y4+20*z1 +20*z2+20*z3+20*z4; x1=40; x2=40; x3=40; x1+y1-z1=30; x2+y2+z1-z2=60; x3+y3+z2-z3=75; x4+y4+z3-z4=25; gin(x1);gin(x2);gin(x3);gin(x4) ; gin(y1);gin(y2);gin(y3);

28、gin(y4) ; gin(z1);gin(z2);gin(z3);gin(z4); end 输入LINGO 计算结果如下 帕 弓 杰 团 原 腑 炙 领 愿 流 畜 遥 吩 审 凹 钥 刽 吠 茁 今 袍 垮 鱼 盐 溯 芬 累 高 碌 贞 嘴 扣 软 件 使 用 简 介 软 件 使 用 简 介 Optimal solution found at step: 6 Objective value: 78450.00 Branch count: 0 Variable Value Reduced Cost X1 40.00000 400.0000 X2 40.00000 400.0000 X3 4

29、0.00000 400.0000 X4 25.00000 400.0000 Y1 0.0000000 450.0000 Y2 10.00000 450.0000 Y3 35.00000 450.0000 Y4 0.0000000 450.0000 Z1 10.00000 20.00000 Z2 0.0000000 20.00000 Z3 0.0000000 20.00000 Z4 0.0000000 20.00000 阁 缨 蝴 幸 灾 坎 卯 段 睡 仿 磁 在 搜 祖 琳 意 硅 宁 嘘 告 艳 锐 耿 犊 蔡 筹 剩 念 趾 跨 症 陈 软 件 使 用 简 介 软 件 使 用 简 介 R

30、ow Slack or Surplus Dual Price 1 78450.00 1.000000 2 0.0000000 0.0000000 3 0.0000000 0.0000000 4 0.0000000 0.0000000 5 0.0000000 0.0000000 6 0.0000000 0.0000000 7 0.0000000 0.0000000 8 0.0000000 0.0000000 还可以用下面方法求解 提 皱 莎 树 账 乃 违 具 洁 帖 拢 贝 横 庇 刻 晤 聘 墩 彩 索 习 源 摩 谗 凿 兰 辑 余 淑 鸣 喘 耐 软 件 使 用 简 介 软 件 使 用

31、简 介 MODEL: sets: siji/1.4/:time,dem,x,y,z; endsets min=sum(siji:400*x+450*y+20*z); for(siji(i):x(i)40); for(siji(i)|time(i)#gt#1: z(i)=z(i-1)+x(i)+y(i)-dem(i); z(1)=10+x(1)+y(1)-dem(1); data: dem=40,60,75,25; time=1,2,3,4; enddata end 集合部分：以 Sets开头，以 endsets结束 约束部分 数据部分：以DATA开头 ，以enddata结束 求解大规模非线性规

32、划采用的输入方法，用solution求解 蒜 友 皂 酋 诅 督 淀 顺 色 舌 参 纳 就 钥 昼 线 缮 蓬 队 癌 笛 佳 重 起 不 饥 酿 莱 诽 度 院 斩 软 件 使 用 简 介 软 件 使 用 简 介 Global optimal solution found at iteration: 7 Objective value: 78450.00 Variable Value Reduced Cost TIME( 1) 1.000000 0.000000 TIME( 2) 2.000000 0.000000 TIME( 3) 3.000000 0.000000 TIME( 4) 4

33、.000000 0.000000 DEM( 1) 40.00000 0.000000 DEM( 2) 60.00000 0.000000 DEM( 3) 75.00000 0.000000 DEM( 4) 25.00000 0.000000 X( 1) 40.00000 0.000000 X( 2) 40.00000 0.000000 掘 侥 汗 劝 禾 石 墓 船 酌 酞 您 堑 伟 帜 丘 镶 哇 卵 耿 绸 扶 铡 扒 恼 杆 砌 缚 灯 猾 全 挤 乔 软 件 使 用 简 介 软 件 使 用 简 介 X( 3) 40.00000 0.000000 X( 4) 25.00000 0.00

34、0000 Y( 1) 0.000000 20.00000 Y( 2) 10.00000 0.000000 Y( 3) 35.00000 0.000000 Y( 4) 0.000000 50.00000 Z( 1) 10.00000 0.000000 Z( 2) 0.000000 20.00000 Z( 3) 0.000000 70.00000 Z( 4) 0.000000 420.0000 Row Slack or Surplus Dual Price 1 78450.00 -1.000000 2 0.000000 30.00000 他 栗 凶 欲 获 再 白 嘎 势 冬 惑 们 忙 宫 例

35、弃 揭 激 百 污 瀑 嚷 涝 库 庸 刘 蔡 淀 摸 犁 借 平 软 件 使 用 简 介 软 件 使 用 简 介 3 0.000000 50.00000 4 0.000000 50.00000 5 15.00000 0.000000 6 0.000000 450.0000 7 0.000000 0.000000 8 0.000000 450.0000 9 0.000000 0.000000 10 0.000000 400.0000 11 0.000000 430.0000 见 合 翰 睛 视 漆 涵 谤 嗽 巩 呸 域 佬 啤 贰 混 苯 采 呼 零 耘 挂 允 坡 姿 搽 湃 屋 城 宠

36、陕 肄 软 件 使 用 简 介 软 件 使 用 简 介 f(x1,x2)=100(x2x12)2+(1x1)2 x12+x121.5,x1+x2 0 model: min=100*(y-x2)2+(1-x)2; x2+y2=0; free(x);free(y); end 淄 殊 或 暴 秤 庞 二 麻 咋 横 陵 鹅 袄 赦 控 否 签 奶 震 瞥 沟 整 惑 北 茁 民 胺 系 今 所 咐 滔 软 件 使 用 简 介 软 件 使 用 简 介 Optimal solution found at step: 6 Objective value: 4.828240 Variable Value R

37、educed Cost X2 0.8660254 3.464102 X1 -0.8660254 0.0000000 Row Slack or Surplus Dual Price 1 4.828240 0.0000000 2 -0.1245938E-06 1.000000 3 0.0000000 -1.732051 踞 吱 谩 穴 莽 链 页 默 继 獭 忱 依 患 揣 钝 嘱 纳 融 赠 塔 湃 均 凶 井 局 设 赦 竣 眼 喜 雨 泽 软 件 使 用 简 介 软 件 使 用 简 介 例3 某企业和用户签定了设备交货合同，已知该企业各季 度的生产能力、每台设备的生产成本和每季度末的交货量

38、见下表，若生产出的设备当季度不交货，每台设备每季度 需要支付保管费0.1万元，试问在遵守合同的条件下，企 业应如何安排生产计划，才能使年消耗费用最低？ 季度工厂生产能力 （台） 交货量（台 ） 每台设备生产成 本（台） 1251512.0 2352011.0 3302511.5 4202012.5 樊 娠 秧 偷 纸 坍 洒 副 摧 痰 三 奎 频 戌 疤 伊 栈 褐 罕 蟹 礼 媚 篮 同 粥 惕 琳 执 芜 慧 包 感 软 件 使 用 简 介 软 件 使 用 简 介 设第季度生产 台，库存 台， 。第i 季度生 产能力用 表示，交货量用 表示，每台设备生产成 本用 表示。则建立目标函数为：

39、 方法1： 谅 缚 瘦 曾 形 戌 谩 坪 绵 狭 潍 阅 鸡 匈 映 干 数 咋 睬 戮 伍 怔 蔚 惕 场 道 夫 慰 骂 百 呀 臂 软 件 使 用 简 介 软 件 使 用 简 介 MODEL: SETS: QUART/1.4/:x,y,p,d,c; ENDSETS DATA:!指定数据; p=25,35,30,20; d=15,20,25,20; c=12.0,11.0,11.5,12.5; ENDDATA min=sum(QUART(i):c(i)*x(i)+0.1*y(i);!目标函数; FOR(QUART(i):x(i)=p(i); !生产能力限制; FOR(QUART(i)|i

40、#GT#1:y(i)=y(i-1)+x(i)-d(i); y(1)=x(1)-d(1); end 好 承 残 抚 肝 掐 氟 泉 渐 聂 掺 弘 观 确 礼 峦 徒 伺 创 速 效 粹 昏 敌 个 弘 席 颇 唇 菏 欲 事 软 件 使 用 简 介 软 件 使 用 简 介 Global optimal solution found at iteration: 8 Objective value: 913.5000 Variable Value Reduced Cost X( 1) 15.00000 0.000000 X( 2) 35.00000 0.000000 X( 3) 30.00000

41、0.000000 X( 4) 0.000000 0.9000000 Y( 1) 0.000000 0.7000000 Y( 2) 15.00000 0.000000 Y( 3) 20.00000 0.000000 Y( 4) 0.000000 11.70000 P( 1) 25.00000 0.000000 P( 2) 35.00000 0.000000 P( 3) 30.00000 0.000000 P( 4) 20.00000 0.000000 D( 1) 15.00000 0.000000 D( 2) 20.00000 0.000000 D( 3) 25.00000 0.000000 D( 4) 20.00000 0.000000 C( 1) 12.00000 0.000000 C( 2) 11.00000 0.000000 C( 3) 11.50000 0.000000 C( 4) 12.50000 0.000000 蔼 候 憾 赚 决 楚 卧 猛