数学建模 非线性规划和目标规划文档格式.docx
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@sum（season（i）|i#lt#j+1:
x（i））-@sum（season（i）|i#lt#j+1:
d（i））>
0）;
end
Localoptimalsolutionfound.
Objectivevalue:
10600.00
Extendedsolversteps:
5
Totalsolveriterations:
4
VariableValueReducedCost
X10.0000008.000000
X20.0000004.000000
X
（1）60.000000.000000
X
（2）60.000000.000000
X（3）60.000000.000000
D
（1）40.000000.000000
D
（2）60.000000.000000
D（3）80.000000.000000
RowSlackorSurplusDualPrice
110600.00-1.000000
220.000000.000000
320.000000.000000
40.000000-74.00000
Ⅱ-2目标规划
某计算机公司生产三种型号的笔记本电脑A，B，C。
这三种笔记本电脑需要在复杂的装配线上生产，生产1台A，B，C型号的笔记本电脑分别需要5，8，12（h）公司装配线正常的生产时间是每月1700h。
公司营业部门估计A,B,C三种笔记本电脑的利润分别是每台
1000，1440，2520（元），而公司预测这个月生产的笔记本电脑能够全部售出，公司经理考虑以下目标：
第一目标：
充分利用正常的生产能力，避免开工不足；
第二目标：
优先满足老客户的需求，A，B，C三种型号的电脑50，50，80（台）同时根据三种电脑的纯利润分配不同的权因子；
第三目标：
限制装配线的加班时间，不允许超过200h
第四目标：
满足各种型号电脑的销售目标，A，B，C型号分别为100，120，100（台），再根据三种电脑的纯利润分配不同的权因子；
第五目标：
装配线的加班时间尽可能少。
请列出相应的目标规划模型。
并求解。
level/1..4/:
p,z,goal;
kind/1..3/:
x;
h_con_num:
b;
s_con_num/1..7/:
g,dplus,dminus;
h_cons（h_con_num,kind）:
a;
s_cons（s_con_num,kind）:
c;
obj（level,s_con_num）:
wplus,wminus;
p=?
?
;
goal=?
1000;
b=1900;
g=1700505080100120100;
a=5812;
c=5812
100
010
001
010
001;
wplus=0000000
0000000
1000000;
wminus=1000000
0201821000
0000201821
0000000;
min=@sum（level:
p*z）;
@for（level（i）:
z（i）=@sum（s_con_num（j）:
wplus（i,j）*dplus（j））+@sum（s_con_num（j）:
wminus（i,j）*dminus（j）））;
@for（h_con_num（i）:
@sum（kind（j）:
a（i,j）*x（j））<
b（i））;
@for（s_con_num（i）:
c（i,j）*x（j）+dminus（i）-dplus（i）=g（i））;
）;
@for（level（i）|i#lt#@size（level）:
@bnd（0,z（）i）,goal（i）;
Globaloptimalsolutionfound.
0.000000
9
P
（1）1.0000000.000000
P
（2）0.0000000.000000
P（3）0.0000000.000000
P（4）0.0000000.000000
Z
（1）0.0000000.000000
Z
（2）0.0000000.000000
Z（3）1590.0000.000000
Z（4）200.00000.000000
GOAL
（1）1000000.0.000000
GOAL
（2）1000000.0.000000
GOAL（3）1000000.0.000000
GOAL（4）1000.0000.000000
X
（1）100.00000.000000
X
（2）55.000000.000000
X（3）80.000000.000000
B
（1）1900.0000.000000
G
（1）1700.0000.000000
G
（2）50.000000.000000
G（3）50.000000.000000
G（4）80.000000.000000
G（5）100.00000.000000
G（6）120.00000.000000
G（7）100.00000.000000
DPLUS
（1）200.00000.000000
DPLUS
（2）50.000000.000000
DPLUS（3）5.0000000.000000
DPLUS（4）0.0000000.000000
DPLUS（5）0.0000000.000000
DPLUS（6）0.0000000.000000
DPLUS（7）0.0000000.000000
DMINUS
（1）0.0000001.000000
DMINUS
（2）0.0000000.000000
DMINUS（3）0.0000000.000000
DMINUS（4）0.0000000.000000
DMINUS（5）0.0000000.000000
DMINUS（6）65.000000.000000
DMINUS（7）20.000000.000000
A（1,1）5.0000000.000000
A（1,2）8.0000000.000000
A（1,3）12.000000.000000
C（1,1）5.0000000.000000
C（1,2）8.0000000.000000
C（1,3）12.000000.000000
C（2,1）1.0000000.000000
C（2,2）0.0000000.000000
C（2,3）0.0000000.000000
C（3,1）0.0000000.000000
C（3,2）1.0000000.000000
C（3,3）0.0000000.000000
C（4,1）0.0000000.000000
C（4,2）0.0000000.000000
C（4,3）1.0000000.000000
C（5,1）1.0000000.000000
C（5,2）0.0000000.000000
C（5,3）0.0000000.000000
C（6,1）0.0000000.000000
C（6,2）1.0000000.000000
C（6,3）0.0000000.000000
C（7,1）0.0000000.000000
C（7,2）0.0000000.000000
C（7,3）1.0000000.000000
WPLUS（1,1）0.0000000.000000
WPLUS（1,2）0.0000000.000000
WPLUS（1,3）0.0000000.000000
WPLUS（1,4）0.0000000.000000
WPLUS（1,5）0.0000000.000000
WPLUS（1,6）0.0000000.000000
WPLUS（1,7）0.0000000.000000
WPLUS（2,1）0.0000000.000000
WPLUS（2,2）0.0000000.000000
WPLUS（2,3）0.0000000.000000
WPLUS（2,4）0.0000000.000000
WPLUS（2,5）0.0000000.000000
WPLUS（2,6）0.0000000.000000
WPLUS（2,7）0.0000000.000000
WPLUS（3,1）0.0000000.000000
WPLUS（3,2）0.0000000.000000
WPLUS（3,3）0.0000000.000000
WPLUS（3,4）0.0000000.000000
WPLUS（3,5）0.0000000.000000
WPLUS（3,6）0.0000000.000000
WPLUS（3,7）0.0000000.000000
WPLUS（4,1）1.0000000.000000
WPLUS（4,2）0.0000000.000000
WPLUS（4,3）0.0000000.000000
WPLUS（4,4）0.0000000.000000
WPLUS（4,5）0.0000000.000000
WPLUS（4,6）0.0000000.000000
WPLUS（4,7）0.0000000.000000
WMINUS（1,1）1.0000000.00
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