第四章 数学规划模型10.pptVIP

虽然每次求解可能有不同解，但并不是说一直进行下去就会求出所有解。可以利用最优解已知(20.394)，通过计算机编程枚举得出如下所有可能解： 第一辆 第二辆 x11 x 12 x 13 x 14 x 15 x 16 x 17 x 21 x 22 x 23 x 24 x 25 x 26 x 27 0 7 9 0 0 2 0 8 0 0 6 3 1 0 0 5 6 4 0 2 0 8 2 3 2 3 1 0 0 6 9 0 0 3 0 8 1 0 6 3 0 0 0 7 6 4 0 0 0 8 0 3 2 3 3 0 0 6 6 4 0 1 0 8 1 3 2 3 2 0 1 4 4 3 3 3 0 7 3 5 3 0 0 0 1 5 4 3 3 2 0 7 2 5 3 0 1 0 1 6 4 3 3 1 0 7 1 5 3 0 2 0 2 4 4 3 2 3 0 6 3 5 3 1 0 0 2 5 0 5 3 3 0 6 2 9 1 0 0 0 2 5 4 3 2 2 0 6 2 5 3 1 1 0 2 6 4 3 2 1 0 6 1 5 3 1 2 0 2 7 4 3 2 0 0 6 0 5 3 1 3 0 3 0 9 1 3 2 0 5 7 0 5 0 1 0 3 1 9 1 3 1 0 5 6 0 5 0 2 0 3 2 9 1 3 0 0 5 5 0 5 0 3 0 3 4 4 3 1 3 0 5 3 5 3 2 0 0 3 5 0 5 2 3 0 5 2 9 1 1 0 0 3 5 4 3 1 2 0 5 2 5 3 2 1 0 3 6 0 5 2 2 0 5 1 9 1 1 1 0 3 6 4 3 1 1 0 5 1 5 3 2 2 0 3 7 0 5 2 1 0 5 0 9 1 1 2 0 3 7 4 3 1 0 0 5 0 5 3 2 3 0 4 0 5 3 3 3 0 4 7 4 3 0 0 0 4 0 9 1 2 2 0 4 7 0 5 1 1 0 4 1 9 1 2 1 0 4 6 0 5 1 2 0 4 1 5 3 3 2 0 4 6 4 3 0 1 0 4 2 5 3 3 1 0 4 5 4 3 0 2 0 4 2 9 1 2 0 0 4 5 0 5 1 3 0 4 3 5 3 3 0 0 4 4 4 3 0 3 0 该模型的计算量较大，每次迭代次数达到数十万次，寻找改进的、简化的计算方法和技巧是值得我们进一步思考的。如果将两辆车装载后三类货物总厚度不超过302.7cm改成每辆车装载不超过此值，则情况如何？ 结果分析 这30组解中，所有的装车方案都是值得推荐的吗? 现实中还应考虑两辆平板车的载重量、占用空间差别均不应太大。需要进行结果筛选。 该问题和自来水输送以及飞机装货问题一样属于运输问题，只不过是运输问题的一种变形，运筹学中通常将这类问题称为背包问题，由于有长度、重量两项约束，所以称为二维背包问题，可以利用数学规划或动态规划求解。 小结 每组解中第7种货物都没有选！ 这是88年一道MCM(The?Mathematical?Contest?in?Modeling )竞赛题，在当时软件还不发达时是有较大难度的! 案例6：人力资源配置问题 某城市有一昼夜服务的公交线路，经过长期观察统计，每天各时间区段内需司机和乘务人员总数如下表。 班次 时间区段 所需人数 1 6：00~10：00 50 2 10：00~14：00 60 3 14：00~18：00 50 4 18：00~22：00 40 5 22：00~2：00 20 6 2：00~6：00 30 问题描述 设司机和乘务人员分别在各时间区段一开始时上班，并连续工作八小时，问该公交线路至少配备多少名司机和乘务人员才能满足实际需要？ 模型建立 设xi为第i时段所需的人数，由于从第i时段开始上班的人在第i+1时段会继续上班（注意如果i取6，则i+1应取1） 目标函数 约束条件 班次 时间区段 1 6：00~10：00（50） 2 10：00~14：00（60） 3 14：00~18：00（50） 4 18：00~22：00（40） 5 22：00~2：00（20） 6 2：00~6：00（30） 模型求解 直接输入方式: model: min=x1+x2+x3+x4+x5+x6; x1+x650; x1+x260; x2+x350; x3+x440; x4+x520; x5+x630; @gin(x1);@gin(x2);@gin(x3); @gin(x4);@gin(x5);@gin(x6); end Global optimal solution found. Objective value: 130.00