天津城建大學(xué)運(yùn)籌學(xué)課設(shè)報(bào)告

1、學(xué) 號11540000 11540001 系統(tǒng)工程與運(yùn)籌學(xué)課程設(shè)計(jì) 設(shè)計(jì)說明書市場營銷調(diào)查問題研究萬博公司生產(chǎn)調(diào)運(yùn)問題研究家庭轎車綜合質(zhì)量評價(jià)體系分析與評價(jià)起止日期：2013年11月21日 至 2013年12月7日學(xué)生姓名張三 李四班級成績指導(dǎo)教師 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院2013年12月7日目錄研究報(bào)告1課程設(shè)計(jì)題目（一）：市場營銷調(diào)查問題的研究11 問題的提出12 問題分析13 基本假設(shè)與符號說明13.1 基本假設(shè)13.2 符號說明14 模型的建立及求解結(jié)果24.1 模型的建立24.2 模型求解的結(jié)果25模型評價(jià)2課程設(shè)計(jì)題目（二）：萬博公司生產(chǎn)調(diào)運(yùn)問題研究21問題的提出22 問題分析43基本假設(shè)與

2、符號說明53.1 基本假設(shè)53.2 符號說明54 模型的建立及求解結(jié)果54.1 模型的建立54.2 模型求解的結(jié)果65模型評價(jià)6課程設(shè)計(jì)題目（三）：家庭轎車綜合質(zhì)量評價(jià)體系71問題的提出：72 分層遞階結(jié)構(gòu)模型：73 判斷矩陣84 單排序及總排序計(jì)算過程及結(jié)果85 結(jié)果分析：10參考文獻(xiàn)11工作報(bào)告121課程設(shè)計(jì)小組成員構(gòu)成及分工122.心得體會：12附件一：市場營銷問題lingo程序及結(jié)果13附件二：生產(chǎn)調(diào)運(yùn)問題lingo程序及結(jié)果15 研究報(bào)告課程設(shè)計(jì)題目（一）：市場營銷調(diào)查問題的研究1問題的提出某公司開展市場營銷調(diào)查以了解消費(fèi)者個(gè)性特點(diǎn)、態(tài)度以及偏好，現(xiàn)在接受一個(gè)客戶公司的要求幫助確定消

3、費(fèi)者對近期推出的家居產(chǎn)品的反應(yīng)。在與客戶會面的過程中，該公司同意開展個(gè)人入戶調(diào)查，以從有兒童的家庭和無兒童的家庭中獲得回答，而且還分為日間調(diào)查和晚間調(diào)查，客戶的合同要求依據(jù)以下限制條款進(jìn)行1000個(gè)訪問。1、 至少訪問400個(gè)有兒童的家庭；2、 至少訪問400個(gè)無兒童的家庭；3、 晚間訪問的家庭數(shù)量必須不少于日間訪問的家庭數(shù)量；4、 至少40%有兒童的家庭必須在晚間訪問；5、 至少60%無兒童的家庭必須在晚間訪問。因?yàn)樵L問有兒童的家庭需要額外的訪問時(shí)間，而且晚間訪問者要比日間訪問者獲得更高的收入，所以成本因訪問的類型與時(shí)間不同而不現(xiàn)，有兒童的家庭日間20元，晚間25元；無兒童的家庭日間18元，

4、晚間20元。 以最小的總訪問成本確定家庭的訪問時(shí)間。2 問題分析 本問題的目標(biāo)是，使總訪問成本最低，而成本=訪問量*單位訪問成本。要使總訪問成本最低，就要根據(jù)限制的條件合理安排各種家庭的訪問量。3 基本假設(shè)與符號說明3.1 基本假設(shè)假設(shè)1000個(gè)家庭中每個(gè)家庭都能被訪問到，并且每個(gè)家庭的訪問成本都能被支付。3.2 符號說明（闡述研究報(bào)告中擬采用參量及變量的含義）ai表示兩個(gè)時(shí)間段分別訪問的數(shù)量，i=1、2；bj表示兩類家庭分別訪問的數(shù)量，j=1、2；cij表示各種家庭訪問的單位成本，i=1,2；j=1,2；xij表示各種家庭的訪問數(shù)量，i=1,2；j=1,2。4 模型的建立及求解結(jié)果4.1 模

5、型的建立目標(biāo)函數(shù)：訪問總成本最?。?Min=限制條件： x(2,1)>=0.4*b(1);x(2,2)>= 0.6*b(2);a(2)>a(1);b(1)>=400;b(2)>=400;a(2)+a(1)=1000;b(1)+b(2)=1000.4.2 模型求解的結(jié)果X(1,1）=240，x(1，2)=240，x(2，1)=160，x（2，2）=360， Cij(1,1)=20,cij(1,2)=18,cij(2,1)=25,c(2,2)=20；而得到訪問最小總成本為20320。5模型評價(jià)由模型結(jié)果可知當(dāng)日間訪問有兒童家庭240戶，日間訪問無兒童家庭240戶，夜間

6、訪問有兒童家庭160戶，夜間訪問無兒童家庭360戶時(shí)，可使訪問成本最小為20320元。該系統(tǒng)的研究達(dá)到了預(yù)期的研究目的，使求最小訪問成本問題得到了解決，模型由實(shí)際問題產(chǎn)生并得到解決，具有很好的適應(yīng)性。課程設(shè)計(jì)題目（二）：萬博公司生產(chǎn)調(diào)運(yùn)問題研究1問題的提出萬博公司與四個(gè)建筑公司簽訂了鋼梁和鋼架的供銷合同。該公司有兩個(gè)生產(chǎn)車間，有兩個(gè)倉庫，內(nèi)存三種規(guī)格鋼材。倉庫的鋼材品種及擁有量見表2.1；構(gòu)件車間生產(chǎn)鋼梁和鋼架的單位材料消耗、車間的生產(chǎn)能力限制及生產(chǎn)成本見表2.2、表2.3、表2.4；各項(xiàng)目對鋼梁和鋼架的需求量見表2.5；由構(gòu)件車間向各項(xiàng)目和由倉庫向車間運(yùn)送物資的單位運(yùn)費(fèi)見表2.6；鋼梁和鋼架

7、的售價(jià)見表2.7。試建立并求解模型，編制各車間的產(chǎn)品生產(chǎn)計(jì)劃、由各倉庫向各車間以及由各車間向各需求地（建筑公司）的物資調(diào)運(yùn)計(jì)劃，使萬博公司的總利潤最大。表2.1 倉庫的鋼材品種及擁有量表甲倉庫乙倉庫A型鋼材(噸)150005000B型鋼材(噸)30006000C型鋼材(噸)50007000表2.2 單位構(gòu)件材料消耗量 單位：噸/件A型鋼材(噸)B型鋼材(噸)C型鋼材(噸)鋼梁151020鋼架201015表2.3 各車間生產(chǎn)能力限制表鋼梁(件)鋼架(件)一車間100200二車間200300表2.4 車間生產(chǎn)成本表 單位：元/件鋼梁鋼架一車間60008000二車間65007300表2.5 各項(xiàng)目鋼

8、梁、鋼架需求量表鋼梁(件)鋼架(件)項(xiàng)目1需求上限80120需求下限50100項(xiàng)目2需求上限7090需求下限3060項(xiàng)目3需求上限120220需求下限100200項(xiàng)目4需求上限6090需求下限5080表2.6 單位物資運(yùn)價(jià)表 單位：元/噸 元/件一車間二車間項(xiàng)目1項(xiàng)目2項(xiàng)目3項(xiàng)目4一車間-1001508070二車間-50608090甲倉庫4080-乙倉庫10020-表2.7 鋼梁和鋼架在各項(xiàng)目的售價(jià)表 單位：元/件鋼梁鋼架項(xiàng)目190009500項(xiàng)目292009600項(xiàng)目391009500項(xiàng)目490009350 1.1 從第一個(gè)表可以看出，有甲、乙、丙三個(gè)倉庫，每個(gè)倉庫都貯藏著不同數(shù)量的A、B、

9、C三種鋼材，且數(shù)量各不相同。1.2 從第二個(gè)表可以看出，該公司能生產(chǎn)鋼梁和鋼架兩種產(chǎn)品，且生產(chǎn)這兩種產(chǎn)品消耗不同數(shù)量的A、B、C三種鋼材。1.3 從第三個(gè)表可以看出，該公司有兩個(gè)車間，且這兩個(gè)車間生產(chǎn)鋼梁和鋼架的能力是有限的。1.4 從第四個(gè)表可以看出，生產(chǎn)鋼梁和鋼架需要一定的成本。 1.5 從第五個(gè)表可以看出，四個(gè)項(xiàng)目都有自己的供求上限和供求下限，既不能高于上限，也不能低于下限。 1.6從第六個(gè)表可以看出，從兩個(gè)倉庫往兩個(gè)車間運(yùn)送原料和從兩個(gè)車間往四個(gè)項(xiàng)目運(yùn)送產(chǎn)品都需要運(yùn)費(fèi)，且價(jià)格上有很大的差異。 1.7 從第七個(gè)表可以看出，鋼梁和鋼架賣給不同的項(xiàng)目的價(jià)錢也是不一樣的。 1.8 總結(jié)：建立模

10、型，使公司的利潤達(dá)到最大化。2 問題分析本題要求使萬博公司的總利潤最大，利潤=收入-成本-運(yùn)費(fèi)。一共有四個(gè)項(xiàng)目,每個(gè)項(xiàng)目的都需要鋼梁和鋼架，且都要控制在一定的范圍內(nèi)。，三種鋼材的數(shù)量也有限。收入主要是來自于鋼梁和鋼架向四個(gè)項(xiàng)目銷售，成本來自于制造鋼梁和鋼架，運(yùn)費(fèi)來自于兩個(gè)方面，一部分是從倉庫往兩個(gè)車間運(yùn)送鋼材產(chǎn)生的費(fèi)用，另一部分是從兩個(gè)車間往四個(gè)項(xiàng)目運(yùn)送鋼梁和鋼架產(chǎn)生的費(fèi)用。若想要使得利潤最大化，就要合理的考慮成本，安排好運(yùn)費(fèi)。3基本假設(shè)與符號說明3.1 基本假設(shè)由題可知，我們假設(shè)X1ki表示k車間生產(chǎn)i構(gòu)件的數(shù)量；X2kni表示由k車間生產(chǎn)的i構(gòu)件運(yùn)往項(xiàng)目n；X3mkj表示從m倉庫運(yùn)往k車間

11、的j型鋼材的量。3.2 符號說明i為構(gòu)件類型，i=1,2；j為鋼材的種類，j=1,2,3；m為倉庫，m=1,2；k為車間，k=1,2；n為項(xiàng)目，n=1,2,3,4；cki表示k車間生產(chǎn)i構(gòu)件的單位成本；xki表示k車間生產(chǎn)i構(gòu)件的數(shù)量；X2kni表示由k車間生產(chǎn)的i構(gòu)件運(yùn)往項(xiàng)目n；bij表示生產(chǎn)i構(gòu)件所需的單位鋼材量；X1mkj表示從m倉庫運(yùn)往k車間的j型鋼材的量；amj表示m倉庫擁有的j鋼材的量；dki表示k車間生產(chǎn)i構(gòu)件的能力；bxni表示項(xiàng)目n項(xiàng)目對構(gòu)件i的需求下限；bsni表示項(xiàng)目n項(xiàng)目對構(gòu)件i的需求上限；f1mk表示m倉庫運(yùn)往k車間的單位運(yùn)費(fèi)；f2mn表示m倉庫運(yùn)往項(xiàng)目n的單位運(yùn)費(fèi)；

12、Pni表示項(xiàng)目n對構(gòu)件i的購買單價(jià)；4 模型的建立及求解結(jié)果4.1 模型的建立（1）鋼材擁有量的限制（產(chǎn)品消耗的鋼材量應(yīng)小于等于倉庫運(yùn)到車間的鋼材量，且倉庫運(yùn)往車間的鋼材量應(yīng)小于等于倉庫的擁有量）：xki* bij<= X1mkj，X1mkj<=amj； （2）生產(chǎn)能力的限制（各車間生產(chǎn)每種構(gòu)件的數(shù)量應(yīng)小于等于該車間的生產(chǎn)能力）： x<=dki； （3）項(xiàng)目對各構(gòu)件的需求量的限制（應(yīng)滿足小于等于上限大于等于下限的要求）： bxni<=X2kni<= bsni； （4）車間生產(chǎn)構(gòu)件的限制（運(yùn)往項(xiàng)目的產(chǎn)品數(shù)量應(yīng)小于等于該車間的產(chǎn)量）： X2kni<=xki； （

13、5）生產(chǎn)成本：cki* X1ki； （6）總運(yùn)費(fèi)：f1mk* X1mkj+f2mn*X2kni； （7）售價(jià)：Pni*X2kni； （8）依題意的目標(biāo)函數(shù)為MAX z=Pni*X2kni-（f1mk* X1mkj+f2mn*X2kin）-cki* xki；4.2 模型求解的結(jié)果從結(jié)果中可以看出，X(1,1)=100，X(1,2)=200，X(2,1)=170;X(2,2)=240，X2(1,1,1)=0,X2(1,1,2)=0,X2(1,2,1)=0,X2(1,2,2)=0,X2(1,3,1)=50,X2(1,3,2)=120，X2(1,4,1)=50，X2(1,4,2)=80，X2(2,1,

14、1)=50，X2(2,1,2)=100，X2(2,2,1)=70，X2(2,2,2,)=60，X2(2,3,1)=50，X2(2,3,2)=80，X2(2,4,1)=0，X2(2,4,2)=0;從而求得企業(yè)最大利潤為472600。5模型評價(jià)該問題比較復(fù)雜，限制條件很多，變量也很多，但我們可以通過多設(shè)置幾個(gè)系數(shù)矩陣加以解決，最終求出最優(yōu)解。建模完成后，通過運(yùn)行程序，我們得到了最優(yōu)解決方案。進(jìn)過分析，該方案很合理，具有較高的適應(yīng)性。從模型的求解結(jié)果中，我們建議公司在今后的發(fā)展過程中需要合理配置資源，提高產(chǎn)品剩余量的再利用，從而提高資源利用率，合理安排運(yùn)輸，在滿足客戶要求的情況下，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品利潤的最大

15、化。在降低成本的同時(shí)提高產(chǎn)品生產(chǎn)能力或者技術(shù)水平，這都是我們提高產(chǎn)業(yè)利潤的有效方法。課程設(shè)計(jì)題目（三）：家庭轎車綜合質(zhì)量評價(jià)體系1問題的提出：當(dāng)今，家庭轎車已經(jīng)成為城市里每一戶家庭必不可少的交通工具。而現(xiàn)在轎車的品牌越來越多，消費(fèi)者很難選擇。在此，我們對家庭轎車的幾個(gè)評價(jià)因素進(jìn)行分析，研究家庭轎車的綜合質(zhì)量評價(jià)方案。2 分層遞階結(jié)構(gòu)模型：家庭轎車綜合質(zhì)量評價(jià)體系的分層遞階結(jié)構(gòu)模型圖家庭轎車綜合質(zhì)量評價(jià)體系性能A1外觀造型A2外飾B6風(fēng)格特點(diǎn)B8整體造型B7安全性B1操控性B2動力性B4舒適性B5經(jīng)濟(jì)性B3天津一汽C4JEEPC3本田C2上海大眾C13 判斷矩陣A1-B的判斷矩陣、權(quán)重及一致性檢

16、驗(yàn)指標(biāo)A1B1B2B3B4 B5行之積開5次方權(quán)重wimax=5.154C.I.=0.0385R.I.=1.12C.R.=0.034B111335452.140.35B211325301.970.32B31/31/31230.670.920.15B41/31/21/2130.250.760.13B51/51/51/31/310.0040.330.05合計(jì)6.121.00A2B6B7B8行之積開3次方權(quán)重wimax=3.00C.I.=0.00R.I.=0.58C.R.=0.00B611221.260.40B711221.260.40B81/21/210.250.630.20合計(jì)3.151.004

17、 單排序及總排序計(jì)算過程及結(jié)果單排序表：B1-P的判斷矩陣、權(quán)重及一致性檢驗(yàn)指標(biāo)B1C1C2C3C4行之積開4次方權(quán)重wimax=4.025C.I.=0.008R.I.=0.90C.R.=0.009C1111/33110.21C2111/231.501.110.23C33215302.340.48C41/31/31/510.020.380.08合計(jì)4.831.00B2-P的判斷矩陣、權(quán)重及一致性檢驗(yàn)指標(biāo)B2C1C2C3C4 行之積開4次方權(quán)重wimax=4.078C.I.=0.026R.I.=0.90C.R.=0.029C1111/33110.20C2111/252.51.260.26C332

18、15302.340.47C41/31/51/510.0130.340.07合計(jì)4.941.00B3-P的判斷矩陣、權(quán)重及一次性檢驗(yàn)指標(biāo)B3C1C2C3C4行之積開4次方權(quán)重wimax=4.07C.I.=0.023R.I.=0.90C.R.=0.026C111/221/20.50.840.17C22151/251.500.31C31/21/511/50.020.380.08C42251202.110.44合計(jì)4.831.00B4-P的判斷矩陣、權(quán)重及一次性檢驗(yàn)指標(biāo)B4C1C2C3C4行之積開4次方權(quán)重wimax=4.10C.I.=0.033R.I.=0.90C.R.=0.037C111/21/3

19、30.50.840.17C2211/3321.190.23C33315452.590.52C41/31/31/510.020.380.08合計(jì)51.00B5-P的判斷矩陣、權(quán)重及一次性檢驗(yàn)指標(biāo)B5C1C2C3C4行之積開4次方權(quán)重wimax=4.045C.I.=0.015R.I.=0.90C.R.=0.017C1111/252.501.260.26C2111/231.501.110.23C32215202.110.44C41/51/31/510.0130.340.07合計(jì)4.821.00B6-P的判斷矩陣、權(quán)重及一次性檢驗(yàn)指標(biāo)B6C1C2C3C4行之積開4次方權(quán)重wimax=4.053C.I.

20、=0.018R.I.=0.90C.R.=0.02C1112361.570.35C2111331.320.30C31/21131.501.110.25C41/31/31/310.040.450.10合計(jì)4.451.00B7-P的判斷矩陣、權(quán)重及一次性檢驗(yàn)指標(biāo)B7C1C2C3C4行之積開4次方權(quán)重wimax=4.026C.I.=0.0087R.I.=0.90C.R.=0.0097C1111/33110.21C2111/231.501.110.23C33215302.340.48C41/31/31/510.020.380.08合計(jì)4.831.00B8-P的判斷矩陣、權(quán)重及一次性檢驗(yàn)指標(biāo)B8C1C2C

21、3C4行之積開4次方權(quán)重wimax=4.013C.I.=0.0043R.I.=0.90C.R.=0.0044C1111/22110.22C2111/231.501.110.24C32215202.110.45C41/21/31/510.030.420.09合計(jì)4.641.00各種品牌轎車總排序表：方案總排序計(jì)算表BPB1B2B3B4B5B6B7B8Wi0.2450.2240.1050.0910.0350.1200.1200.060C10.210.200.170.170.260.350.210.220.22 C20.230.260.310.230.230.300.230.240.25C30.48

22、0.470.080.520.440.250.480.450.40C40.080.070.440.080.070.100.080.090.13從總排序表可見，C1,C2，C3，C4各種品牌轎車的權(quán)重為0.22、0.26、0.38、0.14，總排序?yàn)椋篊3,C2,C1,C4。5 結(jié)果分析：從總排序表可以得到總排序?yàn)椋篊3,C2,C1,C4。也就是說，四種品牌轎車的綜合質(zhì)量排名由大到小依次為C3,C2,C1,C4。對于消費(fèi)者而言，假如經(jīng)濟(jì)比較寬裕，要購買轎車，從綜合質(zhì)量方面考慮應(yīng)該選擇JEEP這一品牌的轎車。參考文獻(xiàn)【1】謝金星，薛毅.優(yōu)化建模LINDO/LINGO軟件.北京：清華大學(xué)出版社，200

23、5【2】葉其孝等.大學(xué)生數(shù)學(xué)建模競賽輔導(dǎo).湖南：湖南教育出版社，2001【3】白其崢等.數(shù)學(xué)建模與案例分析.北京：海洋出版社,2000【4】董肇君等.系統(tǒng)工程與運(yùn)籌學(xué).北京：國防工業(yè)出版社，2003【5】錢頌迪等.運(yùn)籌學(xué).北京：清華大學(xué)出版社，1998【6】江道琪等.實(shí)用線性規(guī)劃方法及其支持系統(tǒng).北京：清華大學(xué)出版社，2006【7】胡云權(quán).運(yùn)籌學(xué)習(xí)題集.北京：清華大學(xué)出版社，2002工作報(bào)告1課程設(shè)計(jì)小組成員構(gòu)成及分工成員分工評定參與建模和lingo語言的編寫。主要負(fù)責(zé)市場營銷問題、層次分析部分的內(nèi)容、課設(shè)報(bào)告的整合。A問題概述、基本符號假設(shè)、主要負(fù)責(zé)生產(chǎn)調(diào)用問題模型的建立和lingo語言的描

24、述分析。B參與層次分析的建模及計(jì)算，主要負(fù)責(zé)完成生產(chǎn)調(diào)運(yùn)問題部分。B參與建模和lingo語言的編寫，主要負(fù)責(zé)市場營銷問題部分。C2.心得體會：通過這次課程設(shè)計(jì)學(xué)習(xí)，我們學(xué)到了很多知識。在每一道問題分析后，我們會通過整理原始數(shù)據(jù)，建立數(shù)據(jù)關(guān)系表，根據(jù)假設(shè)條件分析模型的目標(biāo)及約束條件，形成具體問題的實(shí)際背景，對模型的解進(jìn)行評價(jià)、分析的數(shù)學(xué)模型。然后使用lingo軟件用語言描述并求解該模型最終就能得到需要的求解。最后再根據(jù)假設(shè)條件和所研究以及最終的調(diào)整。并且在機(jī)房的實(shí)際操作與學(xué)習(xí)中，我們了解到了計(jì)算機(jī)軟件在運(yùn)籌學(xué)中的應(yīng)用，掌握了定量化技術(shù)與方法；鞏固了系統(tǒng)工程與運(yùn)籌學(xué)理論知識及方法，尤其在學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)

25、上理解并掌握了LINGO語句；鍛煉了我們實(shí)踐中提煉發(fā)掘問題，分析問題，選擇建立運(yùn)籌學(xué)模型，利用模型求解問題，并對問題的解進(jìn)行分析與評價(jià)的綜合應(yīng)用能力；同時(shí)也鍛煉了我們查閱資料、團(tuán)隊(duì)協(xié)作的能力。附件一：市場營銷問題lingo程序及結(jié)果Lingo程序：sets:shij/1,2/:a;!兩個(gè)時(shí)間段訪問量a;jiat/1,2/:b;!兩類家庭訪問量b;jt_sj(shij,jiat):x,c;!每種家庭訪問成本矩陣為c(i,j),決策變量為x(i,j);endsetsdata:c=20,18, 25,20;enddatafor(shij(i):sum(jiat(j):x(i,j)=a(i);for(

26、jiat(j):sum(shij(i):x(i,j)=b(j);for(jt_sj:x(2,1)>=0.4*b(1);!至少40%有兒童家庭必須在晚間訪問的限制;for(jt_sj:x(2,2)>= 0.6*b(2);!至少60%無兒童家庭必須在晚間訪問;for(shij(i):a(2)>a(1);!晚間訪問家庭的數(shù)量必須不少于日間訪問家庭的數(shù)量限制;for(jiat(j):b(1)>=400);!至少訪問400個(gè)有兒童家庭的限制;for(jiat(j):b(2)>=400);!至少訪問400個(gè)吳兒童家庭的限制;for(shij(i):a(2)+a(1)=1000

27、);!家庭總訪問數(shù)限制;for(jiat(j):b(1)+b(2)=1000);!家庭總訪問數(shù)限制;min=sum(shij(i):sum(jiat(j):c(i,j)*x(i,j);endLingo結(jié)果： Global optimal solution found. Objective value: 20320.00 Total solver iterations: 4 Variable Value Reduced Cost A( 1) 480.0000 0.000000 A( 2) 520.0000 0.000000 B( 1) 400.0000 0.000000 B( 2) 600.00

28、00 0.000000 X( 1, 1) 240.0000 0.000000 X( 1, 2) 240.0000 0.000000 X( 2, 1) 160.0000 0.000000 X( 2, 2) 360.0000 0.000000 C( 1, 1) 20.00000 0.000000 C( 1, 2) 18.00000 0.000000 C( 2, 1) 25.00000 0.000000 C( 2, 2) 20.00000 0.000000 Row Slack or Surplus Dual Price1 0.000000 -18.00000 2 0.000000 -18.00000

29、 3 0.000000 -2.000000 4 0.000000 0.000000 5 0.000000 0.000000 6 0.000000 -5.000000 7 0.000000 0.000000 8 0.000000 0.000000 9 0.000000 0.000000 10 0.000000 -2.000000 11 0.000000 0.000000 12 0.000000 0.000000 13 40.00000 0.000000 14 40.00000 0.000000 15 0.000000 -2.800000 16 0.000000 0.000000 17 200.0

30、000 0.000000 18 200.0000 0.000000 19 0.000000 -18.00000 20 0.000000 0.000000 21 0.000000 0.000000 22 0.000000 -1.200000 23 20320.00 -1.000000附件二：生產(chǎn)調(diào)運(yùn)問題lingo程序及結(jié)果Lingo程序：model:sets:ck/1.2/:;!定義兩個(gè)倉庫m;cj/1.2/:;!定義兩個(gè)車間k;xm/1.4/:;!定義四個(gè)項(xiàng)目n;gc/1.3/:;!定義三種鋼材的種類j;gj/1.2/:;!定義兩種鋼架構(gòu)件類型i;cj_gj(cj,gj):c,d,x;!c為車

31、間生產(chǎn)成本矩陣,d為各車間生產(chǎn)能力限制矩陣,x為k車間生產(chǎn)i類構(gòu)件數(shù)量;gc_ck(gc,ck):a2;!a2倉庫的鋼材擁有量矩陣;ck_cj(ck,cj):f1;!f1倉庫運(yùn)往車間單位重量運(yùn)費(fèi)矩陣;cj_xm(cj,xm):f2;!f2車間運(yùn)往項(xiàng)目單位運(yùn)費(fèi)矩陣;gj_gc(gj,gc):b;!b消耗量矩陣;xm_gj(xm,gj):bs,bx,z,p;!項(xiàng)目對構(gòu)件的需求上(bs)、下限(bx),p項(xiàng)目對單位構(gòu)件的售價(jià)矩陣;ck_cj_gc(ck,cj,gc):x1;!從m倉庫運(yùn)往k車間的j型鋼。材量;cj_xm_gj(cj,xm,gj):x2;!由k車間生產(chǎn)運(yùn)往項(xiàng)目n的i類構(gòu)件數(shù)量;ends

32、etsdata:c=6000 8000 6500 7300;d=100 200 200 300;a2=15000 5000 3000 6000 5000 7000;f1=40 80 100 20;f2=100 150 80 70 50 60 80 90;p=9000 9500 9200 9600 9100 9500 9000 9350;b=15 10 20 20 10 15;bs=80 120 70 90 120 220 60 90;bx=50 100 30 60 100 200 50 80;enddatamax=sum(xm(n):sum(gj(i):sum(cj(k):p(n,i)*x2(

33、k,n,i)-sum(cj(k):sum(gj(i):sum(xm(n):c(k,i)*x2(k,n,i)-sum(cj(k):sum(ck(m):sum(gc(j):f1(m,k)*x1(m,k,j)-sum(cj(k):sum(xm(n):sum(gj(i):f2(k,n)*x2(k,n,i);!最大收益=總售價(jià)-成本-運(yùn)費(fèi)，其中第一個(gè)是總售價(jià)，第二個(gè)是成本，第三、四個(gè)是運(yùn)費(fèi);for(gj(i):for(cj(k):gin(x(k,i);!令X為整數(shù);for(gc(j):for(cj(k):sum(gj(i):x(k,i)*b(i,j)=sum(ck(m):x1(m,k,j);!k車間生產(chǎn)

34、2種構(gòu)件所需j型鋼材=由2個(gè)倉庫運(yùn)往k車間的j型鋼材量;for(gc(j):for(ck(m):sum(cj(k):x1(m,k,j)<=a2(j,m);!由m倉庫運(yùn)往k個(gè)車間的j型鋼材量之和<=m倉庫j型鋼材擁有量;for(cj(k):for(gj(i):x(k,i)<=d(k,i);!k車間生產(chǎn)i類構(gòu)件數(shù)量<=k車間生產(chǎn)i構(gòu)件類型能力;for(gj (i):for(cj(k):sum(xm(n):x2(k,n,i)<=x(k,i);!由k車間運(yùn)往項(xiàng)目n的i型構(gòu)件量的和<=k車間生產(chǎn)的i型構(gòu)件量;for(gj(i):for(xm(n):sum(cj(k):

35、x2(k,n,i)=z(n,i);!需求量;for(gj(i):for(xm(n):bnd(bx(n,i),z(n,i),bs(n,i);!需求上下限;endLingo結(jié)果： Global optimal solution found. Objective value: 472600.0 Extended solver steps: 0 Total solver iterations: 27 Variable Value Reduced Cost C( 1, 1) 6000.000 0.000000 C( 1, 2) 8000.000 0.000000 C( 2, 1) 6500.000 0.

36、000000 C( 2, 2) 7300.000 0.000000 D( 1, 1) 100.0000 0.000000 D( 1, 2) 200.0000 0.000000 D( 2, 1) 200.0000 0.000000 D( 2, 2) 300.0000 0.000000 X( 1, 1) 100.0000 -620.0000 X( 1, 2) 200.0000 860.0000 X( 2, 1) 170.0000 480.0000 X( 2, 2) 240.0000 760.0000 A2( 1, 1) 15000.00 0.000000 A2( 1, 2) 5000.000 0.

37、000000 A2( 2, 1) 3000.000 0.000000 A2( 2, 2) 6000.000 0.000000 A2( 3, 1) 5000.000 0.000000 A2( 3, 2) 7000.000 0.000000 F1( 1, 1) 40.00000 0.000000 F1( 1, 2) 80.00000 0.000000 F1( 2, 1) 100.0000 0.000000 F1( 2, 2) 20.00000 0.000000 F2( 1, 1) 100.0000 0.000000 F2( 1, 2) 150.0000 0.000000 F2( 1, 3) 80.00000 0.000000 F2( 1, 4) 70.00000 0.000000 F2( 2, 1) 50.00000 0.000000 F2( 2, 2) 60.00000 0.000000 F2( 2, 3) 80.00000 0.000000 F2( 2, 4) 90.00000 0.000000 B( 1, 1) 15.00000 0.000000 B( 1, 2) 10.00000 0.000000 B( 1, 3) 20.00000 0.000000 B( 2, 1