数学建模 非线性规划和目标规划.docx
- 文档编号:3048819
- 上传时间:2022-11-17
- 格式:DOCX
- 页数:21
- 大小:19.59KB
数学建模 非线性规划和目标规划.docx
《数学建模 非线性规划和目标规划.docx》由会员分享,可在线阅读,更多相关《数学建模 非线性规划和目标规划.docx(21页珍藏版)》请在冰豆网上搜索。
数学建模非线性规划和目标规划
2014年数学建模B作业:
非线性规划和目标规划
Ⅱ-1非线性规划
某工厂向用户提供发动机,按合同规定,其交货数量和日期是:
第一季度末交40台,第二季末交60台,第三季末交80台。
工厂的最大生产能力为每季100台,每季的生产费用是
(元),其中x为该季生产发动机的台数,若工厂生产多余的发动机可移到下季向用户交货,这样,工厂就需支付存贮费,每台发动机每季的存贮费为4元。
问该厂每季应生产多少台发动机,才能既满足交货合同,又使工厂所花费的费用最少(假定第一季度开始时发动机无存货)?
model:
sets:
season/1..3/:
x,d;
endsets
data:
d=406080;
enddata
min=@sum(season(i):
x(i)*50+0.2*x(i)^2)+8*x1+4*x2-560;
@for(season(j)|j#lt#4:
@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。
model:
sets:
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;
endsets
data:
p=?
?
?
?
;
goal=?
?
?
1000;
b=1900;
g=1700505080100120100;
a=5812;
c=5812
100
010
001
100
010
001;
wplus=0000000
0000000
0000000
1000000;
wminus=1000000
0201821000
0000201821
0000000;
enddata
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))
@for(s_con_num(i):
@sum(kind(j):
c(i,j)*x(j)+dminus(i)-dplus(i)=g(i)););
@for(level(i)|i#lt#@size(level):
@bnd(0,z()i),goal(i););
end
Globaloptimalsolutionfound.
Objectivevalue:
0.000000
Totalsolveriterations:
9
VariableValueReducedCost
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
- 配套讲稿:
如PPT文件的首页显示word图标,表示该PPT已包含配套word讲稿。双击word图标可打开word文档。
- 特殊限制:
部分文档作品中含有的国旗、国徽等图片,仅作为作品整体效果示例展示,禁止商用。设计者仅对作品中独创性部分享有著作权。
- 关 键 词:
- 数学建模 非线性规划和目标规划 数学 建模 非线性 规划 目标
![提示](https://static.bdocx.com/images/bang_tan.gif)