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优化方法建模;优化模型和算法的重要意义;(最)优化理论是运筹学的重要内容;优化问题的一般形式;例1加工奶制品的生产方案;获利24元/公斤;模型求解;模型求解;结果解释;结果解释;Rangesinwhichthebasisisunchanged:
ObjectiveCoefficientRanges
CurrentAllowableAllowable
VariableCoefficientIncreaseDecrease
X172.0000024.000008.000000
X264.000008.00000016.00000
RighthandSideRanges
RowCurrentAllowableAllowable
RHSIncreaseDecrease
250.0000010.000006.666667
3480.000053.3333380.00000
4100.0000INFINITY40.00000;Rangesinwhichthebasisisunchanged:
ObjectiveCoefficientRanges
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3480.000053.3333380.00000
4100.0000INFINITY40.00000;Lingo软件包能求解的优化模型;Lingo软件的求解过程;建模时要注意的几个根本问题;Lingo模型的优点;例2、运输问题;运费;设xij、cij分别表示从i货栈向j销售点运送的货物量和单位货物量的运费,目标是总运费为最小:;model:
sets:
warehouses/wh1..wh6/:capacity;
vendors/v1..v8/:demand;
links(warehouses,vendors):cost,volume;
endsets
data:
capacity=605551434152;
demand=3537223241324338;
cost=62674295
49538582
52197433
76739271
23957265
55228143;
enddata
!目标函数;
min=@sum(links:cost*volume);
!需求约束;
@for(vendors(J):@sum(warehouses(I):volume(I,J))=demand(J));
!产量约束;
@for(warehouses(I):@sum(vendors(J):volume(I,J))=capacity(I));
end;例3:选址问题;决策变量:cij;选址问题:NLP;Model:
sets:
demand/1..6/:a,b,d;
supply/1..2/:x,y,e;
link(demand,supply):c;
endsets
data:
!需求点的位置;
a=1.25,8.75,0.5,5.75,3,7.25;
b=1.25,0.75,4.75,5,6.5,7
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