数学建模作业北工大薛毅实验3 (1).docx

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第三次作业

生产计划安排

某公司使用三种操作装配三种玩具一玩具火车、玩具卡车和玩具汽车.对于二种操作可冃时间限制分别是每天430分钟、460分钟和420分钟,玩具火车、玩具代车和玩具汽车的单位收入分別是3美元、2美元和5美元?每辆玩具火车在三种操作的装配时间分別是1分钟、3分钟和1分钟?毎辆玩具K车和每辆玩具汽车相应的时间是(2,0,4)和(1,2,0)分钟(零时间表示不使用该项操作).

将间题建立成一个线性规划模型,确定最优的生产方案.

对于操作1,假定超过它当前每天43()分钟能力的任何附加时间必须依靠每小时50美元的加班获得?每小时成本包括劳动力和机器运行费两个方面.对于操作1,使用加班在经济I:冇利吗?如果冇利,最多増加多少时间?

假定操作2的操作员已同意每天加班工作2小时,其加班费是45美元?小时.还有,操作自身的成本是?小时10美元.这项活动对于每天收入的实

际结果是什么?

操作3需要加班时间吗?

解:

(1)设生产玩具火车、玩具卡车和玩具汽车的数量分别为XI,X2,X3,

则H标函数为:maxZ=3X1+2X2+5X3

约朿条件:

XI+2X2+X3V二430

3X1+2X3=460

XI+4X2=420

Xl=0;X2=0;X3=0

输到ling。里面的结果为;

Globaloptimalsolutionfound.

Objectivevalue:

1350.000

Infeasibilities:

0.000000

Totalsolveriterations:

2

ModelClass:

LP

Totalvariables: 3

Nonlinearvariables: 0

Totalconstraints:

4

Nonlinearconstraints:

0

Totalnonzeros:

10

Nonlinearnonzeros:

0

Variable

Value

ReducedCost

XI

0.000000

4.000000

X2

100.0000

0.000000

X3

230.0000

0.000000

Row

SlackorSurplus

DualPrice

1

1350.000

1.000000

2

0.000000

1.000000

3

0.000000

2.000000

4

20.00000

0.000000

所以玩具火车、玩具卡车和玩具汽车的生产数量分别为:0、100.230;最大的收入为1350.

(2)

RowSlackorSurplus1 1350.000DualPrice

RowSlackorSurplus

1 1350.000

DualPrice

1.000000

表明操作1每工作1分钟的利润是2美元,如果是要加50美元每小时的加工费的话,一定是赚的。

目标函数和限制条件为

max=3*xl+2*x2+5*x3-5^*(xl+2*x2+x3-430);

3*xl +2*x3=460;

xl+4*x2 =420;

得到结果:

Globaloptimalsolutionfound.

1351.6670.0000000

1351.667

0.000000

0

LP

Infeasibilities:

Totalsolveriterations:

ModelClass:

TOC\o1-5\h\zTotalvariables: 3

Nonlinearvariables: 0

Integervariables: 0

Totalconstraints:

Nonlinearconstraints:

Totalnonzeros:

Nonlinearnonzeros:

10

0

Variable

Value

ReducedCost

XI

0.000000

4.166667

X2

105.0000

0.000000

X3

230.0000

0.000000

Row

SlackorSurplus

DualPrice

1

1351.667

1.000000

2

0.000000

2.083333

3

0.000000

0.8333333E-01

4

0.000000

0.000000

5

5.000000

0.000000

6

0.000000

0.000000

所以玩具火车、玩具卡车和玩具汽车的生产数量分别为:0、105、所以多用1操作10分钟。

230;

(3)

Row

SlackorSurplus

DualPrice

1

1350.000

1.000000

2

0.000000

1.000000

3

0.000000

2.0

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