运筹学的2次课内实验Word文档下载推荐.docx

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1)了解线性规划问题建模思路,并能够根据实际问题进行建模。

2)学会利用EXCEL与Lingo软件进行线性规划问题的求解。

习题:

某农场I、II、III等耕地的面积分别为100hm2、300hm2和200hm2,计划种植水稻、大豆和玉米,要求三种作物的最低收获量分别为190000kg、130000kg和350000kg。

I、II、III等耕地种植三种作物的单产如表所示。

若三种作物的售价分别为水稻1.20元/kg,大豆1.50元/kg,玉米0.80元/kg。

那么,

(1)如何制订种植计划,才能使总产量最大?

(2)如何制订种植计划,才能使总产值最大?

表不同等级耕地种植不同作物的单产(单位:

kg/hm2)

I等耕地

II等耕地

III等耕地

水稻

11000

9500

9000

大豆

8000

6800

6000

玉米

14000

12000

10000

实验过程与结果:

利用EXCEL求解

根据题意可得,约束方程如下:

耕地面积的约束:

 

X11 

X21 

X31 

100 

X12 

X22 

X32 

=300 

X13 

X23 

X33 

=200 

最低收获量的约束:

11000X11 

9500X12 

9000X13 

≥190000 

8000X21 

6800X22 

6000X23 

≥130000 

14000X31 

12000X32 

10000X33 

≥350000

非负约束:

Xi 

≥0 

(i 

=1,2,3;

=1,2,3) 

(1)追求最大总产量的目标函数为:

maxZ 

11000X11+9500X12 

+8000X21 

+6800X22 

+6000X23

 

+14000X31 

+10000X33 

下面利用Excel软件线性规划加载宏来求解最大总产量的问题:

① 

在Excel上建立线性规划模型,在sheet1中把模型的目标函数系数矩阵置于A40至C42区域,约束常数100、300、200、190000、130000和350000分别置于E44至E49单元格;

② 

选择A44至C46范围作可变单元,并输入初值0。

其中A44至C46区域对应变量xij(i=1,2,3;

j=1,2,3);

③ 

在D44、D45和D46处分别输入“=11000*A44+9500*B44+9000*C44”、“=8000*A45+6800*B45+6000*C45”、 

“=14000*A46+12000*B46+10000*C46”,再在A47、B47和C47处分别输入“=SUM(A44:

A46)”、“=SUM(B44:

B46)”、“=SUM(C44:

C46)”表示约束等式的左边;

④ 

选择单元格A50, 

输入“=A40*A44”,再把其引用至单元格C52;

⑤ 

以单元格E51作目标单元格,输入“=SUM(A50:

C52)” 

⑥ 

单击“工具”菜单下的“规划求解”,在弹出的“规划求解参数”对话框中输入各项参数。

⑦ 

设置目标单元格和选择最大值。

规划求解结果如下:

所以 

目标函数Max 

z=6892222 

(2) 

追求最大总产值的目标函数为:

1.20(11000X11+9500X12 

) 

+1.50(8000X21 

+6000X23 

+0.80(14000X31 

+10000X33) 

13200X11+11400X12 

10800X13 

+12000X21 

+10200X22 

+9000X23 

+11200X31 

+9600X32 

+8000X33 

利用上一小题的同样方法,在Excel中建立求解的线性规划模型,所不同的是目标系数矩阵的改变,然后:

设置可变单元格。

添加约束。

设置选项参数。

所以目标函数Max 

z=6830500

利用lingo软件求解

首先运行lingo程序,在程序主界面下利用程序包自带的文件编辑功能,编辑程序文件(*.ltx),文件内容如下:

max11000x11+9500x12+9000x13+8000x21+6800x22+6000x23+14000x31+12000x32+10000x33

ST

x11+x21+x31=100

x12+x22+x32=300

x13+x23+x33=200

11000x11+9500x12+9000x13>

=190000

8000x21+6800x22+6000x23>

=130000

14000x31+12000x32+10000x33>

=350000

然后进行求解运行,可以得如下结果:

LPOPTIMUMFOUNDATSTEP6

OBJECTIVEFUNCTIONVALUE

1)6892222.

VARIABLEVALUEREDUCEDCOST

X110.0000001777.777832

X120.0000001444.444458

X1321.1111110.000000

X210.000000666.666687

X220.000000666.666687

X2321.6666660.000000

X31100.0000000.000000

X32300.0000000.000000

X33157.2222290.000000

ROWSLACKORSURPLUSDUALPRICES

2)0.00000014000.000000

3)0.00000012000.000000

4)0.00000010000.000000

5)0.000000-0.111111

6)0.000000-0.666667

7)6222222.0000000.000000

NO.ITERATIONS=6

RANGESINWHICHTHEBASISISUNCHANGED:

OBJCOEFFICIENTRANGES

VARIABLECURRENTALLOWABLEALLOWABLE

COEFINCREASEDECREASE

X1111000.0000001777.777710INFINITY

X129500.0000001444.444458INFINITY

X139000.0000001000.0000001368.421021

X218000.000000666.666504INFINITY

X226800.000000666.666504INFINITY

X236000.0000004000.000244499.999878

X3114000.000000INFINITY666.666504

X3212000.000000INFINITY666.666504

X3310000.000000499.9998781000.000000

RIGHTHANDSIDERANGES

ROWCURRENTALLOWABLEALLOWABLE

RHSINCREASEDECREASE

2100.000000INFINITY100.000000

3300.000000INFINITY300.000000

4200.000000INFINITY157.222229

5190000.0000001415000.000000190000.000000

6130000.000000943333.375000130000.000000

7350000.0000006222222.000000INFINITY

其中,输出内容得含义为:

“LPOPTIMUMFOUNDATSTEP6”表示LINDO在(用单纯形法)6次迭代或旋转后得到最优解。

“OBJECTIVEFUNCTIONVALUE1)6892222表示最优目标值为6892222。

“VALUE”给出最优解中各变量的值。

“SLACKORSURPLUS”给出松弛变量的值。

“DUALPRICE”(对偶价格)列出最优单纯形表中判别数所在行的松弛变量的系数,表示当对应约束有微小变动时,目标函数的变化率,输出结果中对应每一个约束有一个对偶价格。

若其数值为X,表示对应约束中不等式右端项若增加一个单位,目标函数将增加X个单位(max型问题)。

“RANGESINWHICHTHEBASISISUNCHANGED”给出灵敏度分析:

如果做敏感性分析,则系统报告当目标函数的费用系数和约束右端项在什么范围变化(此时假定其他系数保持不变)时,最优基保持不变。

报告中INFINITY表示正无穷。

其中,“OBJCOEFFICIENTRANGES”为目标函数的系数可变范围;

“RIGHTHANDSIDERANGES”为边界约束的可变范围。

(2)将目标函数改为:

追求最大总产值,即:

编辑程序文件,文件内容如下:

max13200x11+11400x12+10800x13+12000x21+10200x22+9000x23+11200x31+9600x32+8000x33

求解运行,可以得如下结果:

LPOPTIMUMFOUNDATSTEP4

1)6830500.

X1158.7500000.000000

X12300.0000000.000000

X13200.0000000.000000

X2116.2500000.000000

X220.000000180.000000

X230.000000900.000000

X3125.0000000.000000

X320.00000085.714287

X330.0000001371.428589

2)0.00000013200.000000

3)0.00000011400.000000

4)0.0000

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