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运筹学实例分析及lingo求解

运筹学实例分析及lingo求解

一、线性规划

某公司有6个仓库,库存货物总数分别为60、55、51、43、41、52,现有8个客户各要一批货,数量分别为35,37,22,32,41,32,43,38。

各供货仓库到8个客户处的单位货物运输价见表

V1

V2

V3

V4

V5

V6

V7

V8

W1

6

2

6

7

4

2

5

8

W2

4

9

5

3

8

5

8

2

W3

5

2

1

9

7

4

3

3

W4

7

6

7

3

9

2

7

1

W5

2

3

9

5

7

2

6

5

W6

5

5

2

2

8

1

4

3

试确定各仓库到各客户处的货物调运数量,使总的运输费用最小。

解:

表示从第

个仓库到第

个客户的货物运量。

表示从第

个仓库到第

个客户的单位货物运价,

表示第

个仓库的最大供货量,

表示第

个客户的订货量。

目标函数是使总运输费用最少,约束条件有三个:

1、各仓库运出的货物总量不超过其库存数2、各客户收到的货物总量等于其订货数量3、非负约束

数学模型为:

编程如下:

model:

Sets:

Wh/w1..w6/:

ai;

Vd/v1..v8/:

dj;

links(wh,vd):

c,x;

endsets

Data:

ai=60,55,51,43,41,52;

dj=35,37,22,32,41,32,43,38;

c=6,2,6,7,4,2,5,9

4,9,5,3,8,5,8,2

5,2,1,9,7,4,3,3

7,6,7,3,9,2,7,1

2,3,9,5,7,2,6,5

5,5,2,2,8,1,4,3;

Enddata

Min=@sum(links(i,j):

c(i,j)*x(i,j));

@for(wh(i):

@sum(vd(j):

x(i,j))<=ai(i));

@for(vd(j):

@sum(wh(i):

x(i,j))=dj(j));

end

Globaloptimalsolutionfound.

Objectivevalue:

664.0000

Totalsolveriterations:

0

 

VariableValueReducedCost

AI(W1)60.000000.000000

AI(W2)55.000000.000000

AI(W3)51.000000.000000

AI(W4)43.000000.000000

AI(W5)41.000000.000000

AI(W6)52.000000.000000

DJ(V1)35.000000.000000

DJ(V2)37.000000.000000

DJ(V3)22.000000.000000

DJ(V4)32.000000.000000

DJ(V5)41.000000.000000

DJ(V6)32.000000.000000

DJ(V7)43.000000.000000

DJ(V8)38.000000.000000

C(W1,V1)6.0000000.000000

C(W1,V2)2.0000000.000000

C(W1,V3)6.0000000.000000

C(W1,V4)7.0000000.000000

C(W1,V5)4.0000000.000000

C(W1,V6)2.0000000.000000

C(W1,V7)5.0000000.000000

C(W1,V8)9.0000000.000000

C(W2,V1)4.0000000.000000

C(W2,V2)9.0000000.000000

C(W2,V3)5.0000000.000000

C(W2,V4)3.0000000.000000

C(W2,V5)8.0000000.000000

C(W2,V6)5.0000000.000000

C(W2,V7)8.0000000.000000

C(W2,V8)2.0000000.000000

C(W3,V1)5.0000000.000000

C(W3,V2)2.0000000.000000

C(W3,V3)1.0000000.000000

C(W3,V4)9.0000000.000000

C(W3,V5)7.0000000.000000

C(W3,V6)4.0000000.000000

C(W3,V7)3.0000000.000000

C(W3,V8)3.0000000.000000

C(W4,V1)7.0000000.000000

C(W4,V2)6.0000000.000000

C(W4,V3)7.0000000.000000

C(W4,V4)3.0000000.000000

C(W4,V5)9.0000000.000000

C(W4,V6)2.0000000.000000

C(W4,V7)7.0000000.000000

C(W4,V8)1.0000000.000000

C(W5,V1)2.0000000.000000

C(W5,V2)3.0000000.000000

C(W5,V3)9.0000000.000000

C(W5,V4)5.0000000.000000

C(W5,V5)7.0000000.000000

C(W5,V6)2.0000000.000000

C(W5,V7)6.0000000.000000

C(W5,V8)5.0000000.000000

C(W6,V1)5.0000000.000000

C(W6,V2)5.0000000.000000

C(W6,V3)2.0000000.000000

C(W6,V4)2.0000000.000000

C(W6,V5)8.0000000.000000

C(W6,V6)1.0000000.000000

C(W6,V7)4.0000000.000000

C(W6,V8)3.0000000.000000

X(W1,V1)0.0000005.000000

X(W1,V2)19.000000.000000

X(W1,V3)0.0000005.000000

X(W1,V4)0.0000007.000000

X(W1,V5)41.000000.000000

X(W1,V6)0.0000002.000000

X(W1,V7)0.0000002.000000

X(W1,V8)0.00000010.00000

X(W2,V1)1.0000000.000000

X(W2,V2)0.0000004.000000

X(W2,V3)0.0000001.000000

X(W2,V4)32.000000.000000

X(W2,V5)0.0000001.000000

X(W2,V6)0.0000002.000000

X(W2,V7)0.0000002.000000

X(W2,V8)0.0000000.000000

X(W3,V1)0.0000004.000000

X(W3,V2)11.000000.000000

X(W3,V3)0.0000000.000000

X(W3,V4)0.0000009.000000

X(W3,V5)0.0000003.000000

X(W3,V6)0.0000004.000000

X(W3,V7)40.000000.000000

X(W3,V8)0.0000004.000000

X(W4,V1)0.0000004.000000

X(W4,V2)0.0000002.000000

X(W4,V3)0.0000004.000000

X(W4,V4)0.0000001.000000

X(W4,V5)0.0000003.000000

X(W4,V6)5.0000000.000000

X(W4,V7)0.0000002.000000

X(W4,V8)38.000000.000000

X(W5,V1)34.000000.000000

X(W5,V2)7.0000000.000000

X(W5,V3)0.0000007.000000

X(W5,V4)0.0000004.000000

X(W5,V5)0.0000002.000000

X(W5,V6)0.0000001.000000

X(W5,V7)0.0000002.000000

X(W5,V8)0.0000005.000000

X(W6,V1)0.0000003.000000

X(W6,V2)0.0000002.000000

X(W6,V3)22.000000.000000

X(W6,V4)0.0000001.000000

X(W6,V5)0.0000003.000000

X(W6,V6)27.000000.000000

X(W6,V7)3.0000000.000000

X(W6,V8)0.0000003.000000

RowSlackorSurplusDualPrice

1664.0000-1.000000

20.0000003.000000

322.000000.000000

40.0000003.000000

50.0000001.000000

60.0000002.000000

70.0000002.000000

80.000000-4.000000

90.000000-5.000000

100.000000-4.000000

110.000000-3.000000

120.000000-7.000000

130.000000-3.000000

140.000000-6.000000

150.000000-2.000000

由以上结果可以清楚的看到由各仓库到各客户处的货物调运数量,由此得出的符合条件的最佳运货方案,而使运费最低,最低为664。

二、运输规划

重庆有三家电子厂分别是新普,隆宇和恒华,生产的笔记本电脑将要运向北京,天津,广东,上海四个城市销售,其产量和销售量见下表:

(单位:

万台)

表:

1-1

北京

天津

广东

上海

产量

新普

6

2

6

7

30

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