运筹学 实验二

运筹学 实验二
运筹学 实验二

实验二考虑固定成本的废物处理方案问题?实验目的

本实验目的在于帮助我们学习如何运用Excel对复杂的实际系统进行描述与建模,并用计算机求解,训练学生的建模能力。

?实验要求

用Spreadsheet方法如何建立运筹学模型,并进一步求出最优解。

?实验内容

某地区有两个城镇,它们每周分别产生700吨和1200吨固体废物。现拟用三种方式(焚烧,填海,掩埋)分别在三个场地对这些废物进行处理。每个处理场所的处理成本分为固定成本和变动成本两部分,其数据如表3.2所示,两城镇至各处理场所的运输成本、应处理量与各处理场所的能力如表3.3所示。试求使两城镇处理固体废物总费用最小的方案。

图3.1 两城镇废物处理问题

表3.2各种处理场所的成本

实验步骤

第一步:建立问题的线性规划模型

由题意可写出该问题的线性规划模型如下:

Min z=12*(x11+x21)+16*(x23+x22)+6*(x13+x23)

+7.5*x11+5.0*x21+5.0*x12+7.5*x22+15*x13+12.5*x23

+3850*y1+1150*y2+1920*y3

x11+x12≤1000*y1

x12+x22≤500*y2

x13+x23≤1300*y3 0 不采取i种处理方法 x11+x12+x13=700 yi

x21+x22+x23=1200 1 采取i种处理方法 x11,x12,x13,x21,x22,x23≥0

第二步:用Speadsheet进行问题描述与建模。

简要描述:

1)设单元格B17至D18分别表示决策变量X1到X6,B19至D19分别表示0-1变量Y1、Y2、Y3。

2)设单元格B21表示目标函数,它的值=(B17+B18)*B6+(C17+C18)*C6+(D17+D18)*D6+B11*B17+C11*C17+D11*D17+B12*B18+C12*C1 8+D12*D18+B19*B5+C5*C19+D5*D19

3)设单元格B24至B28分别表示五个约束条件左边的值。

4) 设D24至B28分别表示五个约束条件右边的值,即分别对应城镇1、2的应处理量以及焚烧、填海、掩埋的可处理量。

第三步:在Excel规划求解功能中输入整数约束并求解在规划求解参数框中输入目标单元格(目标函数地址)、可变单元格(决策变量地址)和四个约束条件,包括整数约束,其规划求解参数框。(如图所示)

第四步:然后在规划求解选项参数框中选择“采用线性模型”和“假定非负”,最后在规划求解参数对话框中单击“求解”得到本问题的最优解。

总结:

通过此次实验,我熟悉了有关线性规划的有关概念。本实验再次利用Excel的规划求解来找处理垃圾最经济可行的方案。在这次试验中我对运筹学的线性规划问题有了更深入的了解。

最优化实验报告

最优化方法 课程设计报告班级:________________ 姓名: ______ 学号: __________ 成绩: 2017年 5月 21 日

目录 一、摘要 (1) 二、单纯形算法 (2) 1.1 单纯形算法的基本思路 (2) 1.2 算法流程图 (3) 1.3 用matlab编写源程序 (4) 二、黄金分割法 (7) 2.1 黄金分割法的基本思路 (7) 2.2 算法流程图 (8) 2.3 用matlab编写源程序 (9) 2.4 黄金分割法应用举例 (11) 三、最速下降法 (11) 3.1 最速下降法的基本思路 (11) 3.2 算法流程图 (13) 3.3 用matlab编写源程序 (13) 3.4 最速下降法应用举例 (13) 四、惩罚函数法 (17) 4.1 惩罚函数法的基本思路 (17) 4.2 算法流程图 (18) 4.3 用matlab编写源程序 (18) 4.4 惩罚函数法应用举例 (19) 五、自我总结 (20) 六、参考文献 (20)

一、摘要 运筹学是一门以人机系统的组织、管理为对象,应用数学和计算机等工具来研究各类有限资源的合理规划使用并提供优化决策方案的科学。通过对数据的调查、收集和统计分析,以及具体模型的建立。收集和统计上述拟定之模型所需要的各种基础数据,并最终将数据整理形成分析和解决问题的具体模型。 最优化理论和方法日益受到重视,已经渗透到生产、管理、商业、军事、决策等各个领域,而最优化模型与方法广泛应用于工业、农业、交通运输、商业、国防、建筑、通信、政府机关等各个部门及各个领域。伴随着计算机技术的高速发展,最优化理论与方法的迅速进步为解决实际最优化问题的软件也在飞速发展。其中,MATLAB软件已经成为最优化领域应用最广的软件之一。有了MATLAB 这个强大的计算平台,既可以利用MATLAB优化工具箱(OptimizationToolbox)中的函数,又可以通过算法变成实现相应的最优化计算。 关键词:优化、线性规划、黄金分割法、最速下降法、惩罚函数法

运筹学实验报告

运 筹 学 实 验 报 告 学院:经济管理学院 专业班级:工商11-2班 姓名:石慧婕 学号:311110010207

实验一线性规划 一实验目的 学习WinQSB软件的基本操作,利用Linear Programming功能求解线性规划问题。掌握线性规划的基本理论与求解方法,重点在于单纯形法的应用以及灵敏度分析方法。 二、实验内容 安装WinQSB软件,了解WinQSB软件在Windows环境下的文件管理操作,熟悉软件界面内容,掌握操作命令。利用Linear Programming功能建立线性模型,输入模型,求解模型,并对求解结果进行简单分析。 三实验步骤 1.将WinQSB文件复制到本地硬盘;在WinQSB文件夹中双击setup.exe。 2.指定安装WinQSB软件的目标目录(默认为C:\ WinQSB)。 3.安装过程需要输入用户名和单位名称(任意输入),安装完毕之后,WinQSB菜单自动生成在系统程序中。 4.熟悉WinQSB软件子菜单内容及其功能,掌握操作命令。 5.求解线性规划问题。启动程序开始→程序→WinQSB→Linear and Integer Programming。 某工厂要用三种原材料C、P、H混合调配出三种不同规格的产品A、B、D。已知产品的规格要求,产品单价,每天能供应的原材料数量及原材料单价分别见下表1和2。该厂应如何安排生产,使利润收入为最大? 表1 产品名称规格要求单价(元/kg) A 原材料C不少于50% 原材料P不超过25% 50 B 原材料C不少于25% 原材料P不超过50% 35 D 不限25 表2 原材料名称每天最多供应量(kg)单价(元/kg)

运筹学实验报告1

运筹学实验报告(一) 实验要求:学会在Excel 软件中求解。 实验目的:通过小型线性规划模型的计算机求解方法。 熟练掌握并理解所学方法。 实验内容: 题目: 某昼夜服务的公交线路每天各时间区段内所需司机和乘务人员数如下; 设司机和乘务人员分别在各时间区段一开始上班,并连续工作八小时,问该公交线 路至少配备多少名司机和乘 务人员。列出这个问题的线 性规划模型。 解:设Xj 表示在第j 时间区段开始上班的司机和乘务人员数 班次 时间 所需人数 1 6:00-10:00 60 2 10:00-14:00 70 3 14:00-18:00 60 4 18:00-22:00 50 5 22:00-2:00 20 6 2:00-6:00 30

。 6-10 10-14 14-18 18-22 22-2 2-6 1 X1--- X1 2 X2--- X2 3 X3--- X3 4 X4--- X4 5 X5--- X5 6 X6 X6--- 60 70 60 50 20 30 所需人 数 Min z=x1+x2+x3+x4+x5+x6 St: x1+x6>=60 X1+x2>=70 X2+x3>=60 X3+x4>=50 X4+x5>=20 X5+x6>=30 Xj>=0,xj为整数, j=1,2,3,4,5,6

过程: 工作表[Book1]Sheet1 报告的建立: 2011-9-28 19:45:01 目标单元格(最小值) 单元格名字初值终值 $B$1 min 0 150 可变单元格 单元格名字初值终值 $B$3 x 0 45 $C$3 x 0 25 $D$3 x 0 35 $E$3 x 0 15 $F$3 x 0 15 $G$3 x 0 15 结果:最优解X=(45,25,35,15,15,15)T 目标函数值z=150 小结:1.计算机计算给规划问题的解答带来方便,让解答变得简洁;

运筹学上机实验指导书.

运筹学上机实验指导书 重庆交通大学管理学院

目录 绪论 运筹学上机实验软件简介 第一章运筹学上机实验指导 §1.1 中小型线性规划模型的计算机求解 §1.2 大型线性规划模型的编程计算机求解 §1.3线性规划的灵敏度分析 §1.4运输问题数学模型的计算机求解 §1.5目标规划数学模型的计算机求解 §1.6整数规划数学模型的计算机求解 §1.7 指派问题的计算机求解 §1.8最短路问题的计算机求解 §1.9最大流问题的计算机求解 第二章LINGO软件基础及应用 §2.1 原始集(primitive set)和派生集(derived set)与集的定义 §2.2 LINGO中的函数与目标函数和约束条件的表示 §2.3 LINGO中的数据 §2.4 LINDO简介

第三章运筹学上机实验及要求 实验一.中小型线性规划模型的求解与Lingo软件的初步使用实验二.中小型运输问题数学模型的Lingo软件求解。 实验三.大型线性规划模型的编程求解。 实验四.运输问题数学模型的Lingo编程求解。 实验五.分支定界法上机实验 实验六.整数规划、0-1规划和指派问题的计算机求解 实验七:最短路问题的计算机求解 实验八:最大流问题的计算机求解 实验九:运筹学综合实验

绪论 运筹学是研究资源最优规划和使用的数量化的管理科学,它是广泛利用现有的科学技术和计算机技术,特别是应用数学方法和数学模型,研究和解决生产、经营和经济管理活动中的各种优化决策问题。 运筹学通常是从实际问题出发,根据决策问题的特征,建立适当的数学模型,研究和分析模型的性质和特点,设计解决模型的方法或算法来解决实际问题,是一门应用性很强的科学技术。运筹学的思想、内容和研究方法广泛应用于工程管理、工商企业管理、物流和供应链管理、交通运输规划与管理等各行各业,也是现代管理科学和经济学等许多学科研究的重要基础。 在解决生产、经营和管理活动中的实际决策问题时,一般都是建立变量多、约束多的大型复杂的运筹学模型,通常都只能通过计算机软件才能求解,因此,学习运筹学的计算机求解和进行上机实验,就是运筹学教学的重要组成部分。 现在求解各类运筹学模型的软件多种,主要有Microexcel,Matlab,LINDO,LINGO,WinQSB和英国运筹学软件Dash-Xpress。Microexcel主要利用规划求解来解线性规划模型,WinQSB功能比较齐全,但是主要适合解决规模较小的运筹学模型,英国运筹学软件Dash-Xpress现在在中国的使用率不高,Matlab是通过矩阵的方法解决线性规划,对非线性规划和其它运筹学模型特别是大规模的模型的输入不太方便,。而LINGO和LINDO是使用最广泛的运筹学专业软件,前者功能强大,能解决几乎所有的运筹学优化模型,后者主要功能是线性规划模型的求解。在LINGO中模型的输入和编程都比较方便,可解决大规模的运筹学模型。因此,本课程的教学就是以LINGO为主,适当补充Excel和LINDO作为运筹学上机软件,后者的优势主要在于能获得最优单纯形表以进行更全面地灵敏度分析。 LINGO是用来求解线性和非线性优化问题的简易工具。LINGO内置了一种建立最优化模型的语言,可以简便地表达大规模问题,利用LINGO高效的求解器可快速求解并分析结果。 LINGO全称是Linear INteractive and General Optimizer的缩写---交互式的线性和通用优化求解器。它是一套设计用来帮助您快速,方便和有效的构建和求解线性,非线性,和整数最优化模型的功能全面的工具.包括功能强大的建模语言,建立和编辑问题的全功能环境,读取和写入Excel和数据库的功能,和一系列完全内置的求解程序. 运行环境:Win9x/NT/2000/XP/2003/Vista/Win7 软件类别:国外软件/工具软件/计算工具 软件语言:英文 LINGO 是使建立和求解线性、非线性和整数最佳化模型更快更简单更有效率的综合工具。LINGO 提供强大的语言和快速的求解引擎来阐述和求解最佳化模型。LINGO具有如下的优势: 1.简单的模型表示 LINGO 可以将线性、非线性和整数问题迅速得予以公式表示,并且容易阅读、了解和修改。LINGO的建模语言允许您使用汇总和下标变量以一种易懂的直观的方式来表达模型,非常类似您在使用纸和笔。模型更加容易构建,更容易

运筹学实验报告

运筹学实验报告 实验目的:了解及掌握运筹学一些常用软件,如excel,WinQsb 实验步骤: 1用Excel求解数学规划 例:求max=2x1+x2+x3 4x1+2x2+2x2≥4 2x1+4x2≤20 4x1+8x2+2x3≤4 步骤: 1.输入模型数据 2.在E3单元格输入公式“=SUMPRODUCT($B$2:$D$2,B3:D3)”,并拖动复制E3的公式到E4-E6:

3.从“工具”菜单中选择“规划求解”,将弹出的“规划求解参数”窗口中的目标单元格设为$E$3,可变单元格设为$B$2:$D$2,目标为求最大值:4.添加约束:由于本例的约束条件类型分别为<=、>=和=,因此要分3次设置,每次设置完毕后都要单击“添加”按钮,如下图。添加完成后选择“确定”返回。 5.单击“选项”按钮,将“规划求解选项”窗口中的“采用线性模型”和“假定非负”两项选中后点“确定”返回,设置好参数的界面如下图: =1,x2 =0,x3 =0,max Z=2。6.单击“求解”按钮,得到问题的最优解为:x 1

2.winQSB求解线性规划及整数规划 [例]求解线性规划问题: Minz=2x1—x2+2x3 2x1+2x2+x3=4 3x1+x2+x4=6 第1步:生成表格 选择“程序,生成对话框: 第2步:输入数据 单击“OK”,生成表格并输入数据如下

第3步:求解 决策变量(Decision Variable):x1,x2,x3 最优解:x1=2,x2=0,x3=0 目标系数:c1=2,c2= -1,c3=2 最优值:4;其中x1贡献4、x2,x3贡献0; 检验数(Reduced Cost):0,0,1.75。 目标系数的允许减量(Allowable Min.c[j])和允许增量(Allowable Max.c[j]):目标系数在此范围变量时,最优基不变。 约束条件(Constraint):C1、C2; 左端(Left Hand Side):4,6右端(Right Hand Side):4,6 松驰变量或剩余变量(Slack or Surplus):该值等于约束左端与约束右端之差。为0表示资源已达到限制值,大于0表示未达到限制值。 影子价格(Shadow Price):-1.25,1.5,即为对偶问题的最优解。 约束右端的允许减量(Allowable Min.RHS)和允许增量(Allowable Max.RHS):表示约束右端在此范围变化,最优基不变。 3.winQSB解运输问题

运筹学实验1预测模型

实验一、需求预测模型 预测是用科学的方法预计、推断事物发展的必要性或可能性的行为,即根据过去和现在预计未来,由已知推断未知的过程。 预测分析的具体方法很多,概括起来主要有两种:定量预测法和定性预测法。定量预测法是在掌握与预测对象有关的各种要素的定量资料的基础上,运用现代数学方法进行数据处理,据以建立能够反映有关变量之间规律性联系的各类预测模型的方法体系。定量预测法又可分为时间系列预测法和因果关系预测法。定性预测法是由有关方面的专业人员根据个人经验和知识,结合预测对象的特点进行综合分析,对事物的未来状况和发展趋势做出推测的预测方法。它一般不需要进行复杂的定量分析,适用于缺乏完备的历史资料或有关变量之间缺乏明显的数量关系等情况下的预测。定性预测法又可分为德尔菲法、各部门主管集体讨论法、销售人员意见汇集法、消费市场调查法等。 定性预测法和定量预测法在实际应用中相互补充、相辅相成。定量分析法虽然较精确,但许多非计量因素无法考虑;定性分析法虽然可以将非计量因素考虑进去,但估计的准确性在很大程度上受预测人员的经验和素质的影响,难免产生预测结论因人而异,带有一定的主观随意性。因此,在实际工作中常常是二者结合,相互取长补短,以提高预测的准确性和预测结论的可信度。 不管何种机构,如果按照以下步骤进行预测,将会使自己的预测结果更加有效:⑴明确定预测目标;⑵将需求规划和预测结合起来;⑶识别影响需求预测的主要因素;⑷理解和识别顾客群;⑸决定采用适当的预测方法;⑹确定预测效果的评估方法和误差的测度方法。 通过上面的介绍,我们知道,需求预测的方法很多,而在本次实验中,我们主要训练学生如何使用Excel来完成定量预测法中时间序列预测法的计算和分析工作。 一、实验目的 1、掌握如何建立时间序列预测模型,并能根据不同的系统需求框架选择合适的预 测方法。 2、掌握如何用Excel完成时间序列预测模型的计算和数据分析工作,包括回归分 析、预测误差的测定。 二、实验内容 1、时间序列预测法的相关知识 任何预测方法的目的都是预测系统需求部分和估计随机需求部分。系统需求部分的数据在一般形式下包含有需求水平、需求趋势和季节性需求。它也可能表现为如下列方程所示的多种形式。 ○复合型:系统需求=需求水平×需求趋势×季节性需求 ○附加型:系统需求=需求水平+需求趋势+季节性需求 ○混合型:系统需求=(需求水平+需求趋势)×季节性需求 运用于既定预测的系统需求部分的具体形式,取决于需求的性质。针对每种形式,企业都可以采用静态法和适应法这两种方法。 下面我们将通过一个实例来阐述时间序列预测法中的静态法和适应法,在预测过程中,我们假定系统需求是混合型,即系统需求=(需求水平+需求趋势)×季节性需求。 2、引例 天然气在线公司利用现有的管道设施供应天然气,同时满足各个分销商的网上紧急订购需求。该公司自2003年第二季度成立以来,需求一直在增长。计划年度将从某给定年度的第二季度开始,并延续到下一年的第一季度。公司正在规划其必备的生产能力及从2006年第

运筹学线性规划实验报告

《管理运筹学》实验报告实验日期: 2016年 04月 21日—— 2016 年 05 月 18 日

3.在点击“新建”按钮以后,按软件的要求输入目标函数个数和约束条件个数,输入目标函数级约束条件的歌变量的系数和b值,并选择好“≤”、“≥”或“=”,如图二所示,最后点击解决

4.注意事项: (1)输入的系数可以是整数、小数,但不能是分数,要把分数化为小数再输入。(2)输入前要合并同类项。 当约束条件输入完毕后,请点击“解决”按钮,屏幕上讲显现线性规划问题的结果,如图所示

5.输出结果如下

5.课后习题: 一、P31习题1 某家具公司生产甲、乙两种型号的组合柜,每种组合柜需要两种工艺(制白坯和油漆).甲型号组合柜需要制白坯6工时,油漆8工时:乙型号组合柜需要制白坯12工时,油漆4工时.已知制白坯工艺的生产能力为120工时/天,油漆工艺的生产能力为64工时/天,甲型号组合柜单位利润200元,乙型号组合柜单位利润为240元. 约束条件: 问题: (1)甲、乙两种柜的日产量是多少?这时最大利润是多少? 答:由实验过程中的输出结果得甲组合柜的日产量是4个,乙的事8个。 . 0,0,6448,120126;240200 z max ≥≥≤+≤++=y x y x y x y x

(2)图中的对偶价格13.333的含义是什么? 答: 对偶价格13.333的含义是约束条件2中,每增加一个工时的油漆工作,利润会增加13.33元。 (3)对图中的常数项围的上、下限的含义给予具体说明,并阐述如何使用这些信息。 答:当约束条件1的常数项在48~192围变化,且其他约束条件不变时,约束条件1的对偶价格不变,仍为15.56;当约束条件2的常数项在40~180围变化,而其他约束条件的常数项不变时,约束条件2的对偶价格不然,仍为13.333。 (4)若甲组合柜的利润变为300,最优解不变?为什么? 答:目标函数的最优值会变,因为甲组合柜的利润增加,所以总利润和对偶价格增加;甲、乙的工艺耗时不变,所以甲、乙的生产安排不变。 二、学号题 约束条件: 无约束条件 (学号)学号43214321432143214321 0 0,30 9991285376)(53432max x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x z ≤≥≤-+-+≥-+-+=-++-+++=??????????????-≥?-?-?-?-?-7606165060~5154050~414 )30(40~313)20(30~21210 20~11 10~1)(学号)(学号)(学号学号学号)(学号不变学号规则

《运筹学B》实验指导书(2版)

《运筹学B》实验指导书 (第二版) 南昌航空大学数信学院应用数学系 邱根胜编 2011年09月

目录 实验1、用Lingo求解最短路、最小树问题 (4) 实验2、用Lingo求解最大流、最小费用流问题 (11) 实验3、利用Lingo求解排队与存贮模型 (16) 实验4、利用数学软件求解对策论问题 (30) 实验5、运筹学综合应用 (37)

一、授课对象 四年制本科数学与应用数学、信息与计算科学专业。 二、课程类型 专业选修课 三、实验的性质、目的与任务 1、实验性质 《运筹学B》实验是一门重要的专业课实验。要求通过上机实验,使学生了解运筹学中的网络优化、排队论、对策论等在实际中的应用,了解运筹学解决实际问题的基本方法,培养建模能力和计算机应用能力。 2、实验的目的 培养与提高学生分析问题和解决问题的能力、自学能力,利用运筹学和数学软件求解实际问题的能力,以及程序设计能力。 3、实验的任务 应用Matlab、lindo/lingo求解网络优化模型、排队与存储模型、对策论模型等,加深对运筹学方法的理解,并初步具有利用运筹学和计算机软件解决实际问题的能力。 五、实验内容与实验要求 实验一、用Lingo求解最短路、最小树问题 实验要求: 1、了解Lingo软件求解一般数学规划的方法; 2、理解最短路问题和最小树的数学规划模型。 实验二、用Lingo求解最大流、最小费用流问题 实验要求: 1、熟悉Lingo软件求解一般数学规划的方法;

2、熟悉最大流、最小费用流问题的数学规划模型; 3、掌握利用Lingo求解最大流、最小费用流问题的数学模型的用法。 实验三、利用Lingo求解排队与存贮模型 实验要求: 1、理解排队论与存贮论中的几个基本模型; 2、利用Lingo求解排队与存贮模型。 实验四、利用数学软件求解对策论问题 实验要求: 1、了解将对策论模型转化为数学规划模型的方法; 2、利用Lingo求解对策论模型。 实验四、运筹学综合应用 本实验为综合性实验,主要内容为对一个实际问题,能利用运筹学建立模型,并利用计算机编程求解,培养学生数学建模的能力和计算机应用能力。 实验要求: 1、根据要求选取一个实际问题,利用运筹学知识,建立实际问题的数学模型; 2、利用数学软件求解模型,并对结果进行分析、讨论,最后给出问题的解决方案; 3、写出实验报告。 注:从12学时的实验内容中选择8学时的实验内容,其中有一个综合性实验。 六、主要参考书 [1] 谢金星,薛毅编著,《优化建模与LINDO/LINGO》,清华大学出版社,2005年7月。 [2]《运筹学》教材编写组编,《运筹学》(第三版),清华大学出版社,2005年6月, [3] 姜启源,邢文训,谢金星等,《大学数学实验》,清华大学出版社,2005年。 [4] 胡运权主编,《运筹学教程》(第三版),清华大学出版社,2007年。

运筹学实验报告

2012——2013学年第一学期 实验报告 课程名称:运筹学 实验项目:求解线性规划问题 实验类别:综合性□设计性□√验证性□专业班级: 姓名:学号: 实验地点: 实验时间: 指导教师:成绩:

一.实验目的 1、熟悉LINGO 软件的使用方法、功能; 2、学会用LINGO 软件求解一般的线性规划问题。 二.实验内容 1、某班有男同学30人,女同学20人,星期天准备去植树。根据经验,一天中,男同学平均每人挖坑20个,或栽树30棵,或给25棵树浇水,女同学平均每人挖坑10个,或栽树20棵,或给15棵树浇水。问应怎样安排,才能使植树(包括挖坑、栽树、浇水)最多。建立该问题的数学模型,并求其解。 2、求解线性规划: 12 1212212max 2251228..010 ,z x x x x x x s t x x x =++≥??+≤??≤≤???为整数 3、在高校篮球联赛中,我校男子篮球队要从8名队员中选择平均身高最高的出场 ⑴ 中锋最多只能上场一个。 ⑵ 至少有一名后卫 。 ⑶ 如果1号队员和4号队员都上场,则6号队员不能出场 ⑷ 2号队员和6号队员必须保留一个不出场。 问应当选择哪5名队员上场,才能使出场队员平均身高最高? 试写出上述问题的数学模型,并求解。 三. 模型建立 1建立模型为:设需要男生挖坑x1人,栽树x2人,浇水x3人,女生挖坑x4人,栽树x5人,浇水x6人,则建立的数学模型为:

14 12345614252536max 2010302020103020302025150,1,2,3,4,5,6=+++=??++=??+=+??+=+??>==?且为整数 i z x x x x x x x x x x x x x x x x x i 2.建立模型为:设j x =1表示第j 号队员上场,j x =0第j 号队员不上场,j=1,2,3,4,5,6,7,8. 12345678) 126781462612345678max 1/5(1.92 1.90 1.88 1.86 1.85 1.83 1.80 1.781121501,1,2,3,4,5,6,7,8. =++++++++<=??++>=??++<=?+<=??+++++++=?===?j j z x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x orx j 四. 模型求解(含经调试后正确的源程序) 1、(1)编写程序如下 model : max =20*x1+10*x4; x1+x2+x3=30; x4+x5+x6=20; 20*x1+10*x4-30*x2-20*x5=0; 30*x2+20*x5-25*x3-15*x6=0; @gin(x1); @gin(x2); @gin(x3); @gin(x4); @gin(x5); @gin(x6); end (2)编写程序如下: model : max =x1+2*x2; 2*x1+5*x2>12; x1+2*x2<8; x2<10; @gin(x1);

运筹学实验

实验5 动态规划模型编程解算 1、用Lingo软件求解下列最短路线问题: 下图是一个线路网,连线上的数字表示两点之间的距离(或费用)。试寻求一条由A到G 距离最短(或费用最省)的路线。 见“Matlab数学建模算法全收录”P59页Lingo程序——最优值为18. 再此基础上,自己编写下列最短路径规划程序: Title Dynamic Programming; sets: vertex/A,B1,B2,C1,C2,C3,C4,D1,D2,D3,E1,E2,E3,F1,F2,G/:L; road(vertex,vertex)/A B1,A B2,B1 C1,B1 C2,B1 c3,B2 C2,B2 C3,B2 C4, C1 D1,C1 D2,C2 D1,C2 D2,C3 D2,C3 D3,C4 D2,C4 D3, D1 E1,D1 E2,D2 E2,D2 E3,D3 E2,D3 E3, E1 F1,E1 F2,E2 F1,E2 F2,E3 F1,E3 F2,F1 G,F2 G/:D; endsets data: D=5 3 1 3 6 8 7 6 6 8 3 5 3 3 8 4 2 2 1 2 3 3 3 5 5 2 6 6 4 3; L=0,,,,,,,,,,,,,,,; enddata @for(vertex(i)|i#GT#1:L(i)=@min(road(j,i):L(j)+D(j,i))); end 运行结果:

2、用Lingo求解下列最短路径规划程序: 如下图,求从S到T的最短路径。设d(x,y)为城市x与城市y之间的直线距离;L(x)为城市S到城市x的最优行驶路线的路长。模型为: min {L(x)+d(x,y)} L(S)=0 注释:求得最短路径为20。

运筹学指派问题的匈牙利法实验报告

运筹学 课 程 设 计 报 告 专业: 班级: 学号: : 2012年6月20日

目录 一、题目。 二、算法思想。 三、算法步骤。 四、算法源程序。 五、算例和结果。 六、结论与总结。

一、题目:匈牙利法求解指派问题。 二、算法思想。 匈牙利解法的指派问题最优解的以下性质: 设指派问题的系数矩阵为C=()c ij n n?,若将C的一行(或列)各元素分别减去一个常数k(如该行或列的最小元素),则得到一个新的矩阵C’=()'c ij n n?。那么,以C’位系数矩阵的指派问题和以C位系数矩阵的原指派问题有相同最优解。 由于系数矩阵的这种变化不影响约束方程组,只是使目标函数值减少了常 数k,所以,最优解并不改变。必须指出,虽然不比要求指派问题系数矩阵中无 负元素,但在匈牙利法求解指派问题时,为了从以变换后的系数矩阵中判别能否 得到最优指派方案,要求此时的系数矩阵中无负元素。因为只有这样,才能从总 费用为零这一特征判定此时的指派方案为最优指派方案。 三、算法步骤。 (1)变换系数矩阵,使各行和各列皆出现零元素。 各行及各列分别减去本行及本列最小元素,这样可保证每行及每列中都有 零元素,同时,也避免了出现负元素。 (2)做能覆盖所有零元素的最少数目的直线集合。

因此,若直线数等于n,则以可得出最优解。否则,转第(3)步。 对于系数矩阵非负的指派问题来说,总费用为零的指派方案一定是最优指派方案。在第(1)步的基础上,若能找到n个不同行、不同列的零元素,则对应的指派方案总费用为零,从而是最优的。当同一行(或列)上有几个零元素时,如选择其一,则其与的零元素就不能再被选择,从而成为多余的。因此,重要的是零元素能恰当地分布在不同行和不同列上,而并在与它们的多少。但第(1)步并不能保证这一要求。若覆盖所有零元素的最少数目的直线集合中的直线数目是n,则表明能做到这一点。 此时,可以从零元素的最少的行或列开始圈“0”,每圈一个“0”,同时把位于同行合同列的其他零元素划去(标记为),如此逐步进行,最终可得n个位于不同行、不同列的零元素,他们就对应了最优解;若覆盖所有零元素的最少数目的直线集合中的元素个数少于n,则表明无法实现这一点。需要对零元素的分布做适当调整,这就是第(3)步。 (3)变换系数矩阵,是未被直线覆盖的元素中出现零元素。回到第(2)步。 在未被直线覆盖的元素中总有一个最小元素。对未被直线覆盖的元素所在的行(或列)中各元素都减去这一最小元素,这样,在未被直线覆盖的元素中势必会出现零元素,但同时却又是以被直线覆盖的元素中出现负元素。为了消除负元素,只要对它们所在的列(或行)中个元素都加上这一最小元素(可以看作减去这一最小元素的相反数)即可。 四、算法源程序。

2015《运筹学》实验指导书

《运筹学》实验指导书中南民族大学管理学院信息管理系编写

《运筹学》实验报告撰写规范 一、所提交的实验报告一律要求为“打印”纸质版,纸张大小要求为B5纸,不得用A4纸。 二、实验报告格式统一使用“中南民族大学管理学院实验报告.doc”模版。 第一封面处修改姓名、学号、年级、专业即可,保持原有模板中的字体及对齐方式。 第二报告模板中已填写部分不要改动,包括目录页中的实验名称、每个实验的实验属性与实验时间等。 第三不要自行更改模板的任何格式和内容,包括页面设置、字体、表格、页眉、页脚等所有内容。 第四前一个实验项目完成后,后一个实验项目应另起一页,所提供的模板已经对此进行了划分,请不要删除各实验项目之间的分页符。指导教师批阅部分保证留出3行。 三、严格按照所提供的实验模板填写相关内容。其中: (1)实验报告“步骤与分析”部分撰写格式为5号仿宋_GB2312,单倍行距,首行缩进2个字符。 (2)实验报告中“实验步骤”栏目要求详细写出实验过程(附截图)。 (3)实验报告中“实验结果分析”栏目主要分析结果所涉及的知识点以及心得体会。 四、不提交实验报告或所提交实验报告不符合要求

者期末考试不及格。 五、发现有抄袭他人者,抄袭者和被抄袭者期末考试均按不及格处理。 六、实验成绩由格式分和内容分两部分构成,其中格式占30分,内容占70分,不符合本规范要求的将扣除格式分。

目录 实验一线性规划求解(1) 实验二线性规划求解(2) 实验三线性规划建模求解(1)实验四线性规划建模求解(2)实验五运输问题 实验六LINOG软件初步应用

实验一、线性规划求解(1)(验证型) 一、实验目的 1.理解线性规划解的基本概念;并掌握线性规划的求解原理和方法。 2.掌握运用“管理运筹学软件”对线性规划问题进行建模与求解;并学会灵敏度分析方法。 二、实验内容: 1.认真阅读下列各题,注意每个问题的特征; 2.用本书附带的《管理运筹学软件》求解下列问题,并记录结果;(对照书第3章有关软件的介绍理解计算结果的相关解释,要求包含全部运算结果及相关的敏感性分析结果) 3.对结果作适当分析(与图解对比); 4.完成实验报告。(如有余力,以该软件做一下课后题,对单纯形法相对照) (1) max z=x1+x2 s.t. x1+2x2<=4 x1-2x2>=5 x1,x2>=0 (2) max z=2x1+x2 s.t. x1+x2>=2 x1-2x2<=0 x1,x2>=0 (3) min z=x1+x2+x3+x4+x5+x6 s.t. x1+x6>=60 x1+x2>=70 x2+x3>=60 x3+x4>=50 x4+x5>=20 x5+x6>=30 x1,…x6>=0

运筹学实验报告

运筹学实验报告 专业: 班级:? 姓名:? ?学号: 指导教师: 数学与应用数学专业 2015—12—18 实验目录 一、实验目得?3 二、实验要求?3 三、实验内容..................................................................................................................... 3 1、线性规划?3 2、整数规划?6 3、非线性规划 (13) 4、动态规划........................................................................................................... 14 5、排队论?19 四、需用仪器设备........................................................................................................... 26 五、MATLAB优化工具箱使用方法简介 (26) 六、LINGO优化软件简介.......................................................................................... 26 七、实验总结?27

一、实验目得 1、会利用适当得方法建立相关实际问题得数学模型; 2、会用数学规划思想及方法解决实际问题; 3、会用排队论思想及方法解决实际问题; 4、会用决策论思想及方法解决实际问题; 5、掌握MATLAB、LINGO等数学软件得应用; 二、实验要求 1、七人一组每人至少完成一项实验内容; 2、每组上交一份实验报告; 3、每人进行1~2分钟实验演示; 4、实验成绩比例: 出勤:40% 课堂提问:20% 实验报告:30% 实验演示:10%. 三、实验内容 1、线性规划 例运筹学74页14题 Minz=—2x —x2 s、t、2x1+5x2≤60 x1+x2≤18 3x1+x2≤44 X2≤10 X1,x2≥0 用matlab运行后得到以下结果:

运筹学实验指导书

运筹学实验指导书-CAL-FENGHAI.-(YICAI)-Company One1

实验一、线性规划综合性实验 一、实验目的与要求: 使学生掌握线性规划建模的方法以及至少掌握一种线性规划软件的使用,提高学生应用线性规划方法解决实际问题的实践动手能力。通过实验,使学生更深入、直观地理解和掌握线性规划的基本概念及基本理论和方法。要求学生能对一般的线性规划问题建立正确的线性规划数学模型,掌握运筹学软件包线性规划模块的操作方法与步骤,能对求解结果进行简单的应用分析。 二、实验内容与步骤: 1.选择合适的线性规划问题 学生可根据自己的建模能力,从本实验指导书提供的参考选题中或从其它途径选择合适的线性规划问题。 2.建立线性规划数学模型 学生针对所选的线性规划问题,运用线性规划建模的方法,建立恰当的线性规划数学模型。 3.用运筹学软件求解线性规划数学模型 学生应用运筹学软件包线性规划模块对已建好的线性规划数学模型进行求解。 4.对求解结果进行应用分析 学生对求解结果进行简单的应用分析。 三、实验例题: (一)线性规划问题 某集团摩托车公司产品年度生产计划的优化研究 1)问题的提出 某集团摩托车公司是生产各种类型摩托车的专业厂家,有30多年从事摩托车生产的丰富经验。近年来,随着国内摩托车行业的发展,市场竞争日趋激烈,该集团原有的优势逐渐丧失,摩托车公司的生存和发展面临严峻的挑战。为此公司决策层决心顺应市场,狠抓管理,挖潜创新,从市场调查入手,紧密结合公司实际,运用科学方法对其进行优化组合,制定出1999年度总体经济效益最优的生产计划方案。 2)市场调查与生产状况分析 1998年,受东南亚金融风暴的影响,国内摩托车市场出现疲软,供给远大于需求,该集团的摩托车生产经营也出现开工不足、库存增加和资金周转困难等问题。 该集团共有三个专业厂,分别生产轻便摩托车、普通两轮车和三轮摩托车三大系列产品。

运筹学指派问题实验报告

运筹学实践报告指派问题

第一部分问题背景 泰泽公司(Tazer)是一家制药公司。它进入医药市场已经有12年的历史了,并且推出了6种新药。这6种新药中5种是市场上已经存在药物的同类产品,所以销售的情况并不是很乐观。然而,主治高血压的第6种药物却获得了巨大的成功。由于泰泽公司拥有生产治疗高血压药物的专利权,所以公司并没有遇到什么竞争对手。仅仅从第6种药物中所获得的利润就可以使泰泽公司正常运营下去。 在过去的12年中,泰泽公司不断地进行适量的研究和发展工作,但是却并没有发现有哪一种药物能够获得像高血压药物一样的成功。一个原因是公司没有大量投资进行创新研究开发的动力。公司依赖高血压药物,觉得没有必要花费大量的资源寻找新药物的突破。 但是现在泰泽公司不得不面对竞争的压力了。高血压药物的专利保护期还有5年1。泰泽公司知道只要专利期限一到,大量药品制造公司就会像秃鹰一样涌进市场。历史数据表明普通药物会降低品牌药物75%的销售量。 今年泰泽公司投入大量的资金进行研究和开发工作以求能够取得突破,给公司带来像高血压药物一样的巨大成功。泰泽公司相信如果现在就开始进行大量的研究和开发工作,在高血压药物专利到期之后能够发明一种成功药物的概率是很高的。作为泰泽公司研究和开发的负责人,你将负责选择项目并为每一个项目指派项目负责人。在研究了市场的需要,分析了当前药物的不足并且拜会了大量在有良好前景的医药领域进行研究的科学家之后,你决定你的部门进行五个项目,如下所示: Up项目:开发一种更加有效的抗忧郁剂,这种新药并不会带来使用者情绪的急剧变化。 Stable项目:开发一种治疗躁狂抑郁病的新药。 Choice项目:为女性开发一种副作用更小的节育方法。 Hope项目:开发一种预防HIV的疫苗。 Release项目:开发一种更有效的降压药。 对于这5个项目之中的任何一个来说,由于在进行研究之前你并不知道使用的配方以及哪种配方是有效的,所以你只能明确研究所要解决的疾病。 你还有5位资深的科学家来领导进行这5个项目。有一点你十分清楚,那就是科学家都是一些喜怒无常的人,而且他们只有在受到项目所带来的挑战和激励的时候才会努力工作。为了保证这些科学家都能够到他们感兴趣的项目中去,你为这个项目建立了一个投标系统。这5位科学家每个人都有1000点的投标点。 1一般来说,专利权保护发明的期限为17年。在1995年,GATT立法拓展专利权的保护期限到20年。在本案例之中,泰泽公司的高血压药物的注册时间是在1995年之前,所以专利权只能够保护这种药物17年。

2015运筹学实验报告

实验报告 课程名称:运筹学 专业:市场营销 班级:11302 任课教师:汪长飚 学号:201305549 (21) 姓名:杨威 实验日期:2015 年 6 月10 日 长江大学管理学院

一、实验性质和教学目的 本实验是管理及经济类本科生运筹学课程的上机操作实验,实验的内容是本科生阶段运筹学Ⅰ的所有内容,主要包括线性规划、整数规划、运输问题、目标规划、动态规划、图与网络、网络计划等。实验目的在于使学生掌握应用计算机工具解决运筹学模型优化求解的方法步骤,熟悉各种运筹学优化软件的使用,特别是Excel 优化功能的使用,为今后在实际工作中解决大型的实际问题优化模型奠定基础。同时,通过熟悉优化软件的操作激发同学的学习兴趣,提高本课程的教学效果。 二、实验软件 软件名称:MS-office Excel电子表格软件 开发者:Microsoft 软件内容:Office Excel 规划求解软件包及相关挂接软件包

实验一应用EXCEL规划求解的加载与参数的设置 一、实验目的与要求 1. 1.掌握EXCEL宏的加载和规划工具的加载 2. 2.了解规划求解参数的设置 二、实验步骤与方法 1.规划求解加载,在“工具”菜单上,单击“加载宏”。 2.规划求解参数。 1)设置目标单元格 在此指定要设置为特定数值或者最大值或最小值的目标单元格。该单元格必须包含公式,公式为规划问题的目标函数,根据不同问题的线性规划而异。 2)等于 在此指定是否希望目标单元格为最大值、最小值或某一特定数值。如果需要指定数值,请在右侧编辑框中输入该值。 3)可变单元格 在此指定可变单元格。求解时其中的数值不断调整,直到满足约束条件并且“设置目标单元格”框中指定的单元格达到目标值。可变单元格必须直接或间接地与目标单元格相关联。可变单元格即为数学模型中的决策变量。 4)推测 单击此按钮,自动推测“设置目标单元格”框中的公式所引用的所有非公式单元格,并在“可变单元格”框中定位这些单元格的引用。一般不选择“推测”,而是将光标置于可变单元格内,再在工作表中选择决策变量所在的单元格区域。 5)约束 在此列出了规划求解的所有约束条件。 (1) 添加:显示“添加约束”对话框。 (2) 更改:显示“更改约束”对话框。 (3) 删除:删除选定的约束条件。 6)求解 对定义好的问题进行求解。 在“可用加载宏”框中,选中“规划求解”旁边的复选框

运筹学实验指导书Excel版

运筹学 实验报告册(适用于经济管理类专业) 学号: 姓名: 专业:信息管理与信息系统

实验一线性规划的Excel求解与软件求解 一、实验目的 熟悉Excel软件、管理运筹学软件,掌握线性规划的Excel求解和管理运筹学软件求解。 二、实验要求 能识别线性规划有关问题并建立相应的线性规划模型,能写出线性规划的标准形式,理解线性规划解的概念,理解单纯形法原理。 三、实验原理及内容 依据单纯形法求解原理及步骤,在Excel界面中输入数据,进行求解。熟悉线性规划模型的建立过程,掌握数据整理与Excel规划求解的操作步骤。线性规划模型的建立,数据的输入与求解是最基础的要求。 本节实验要求完成以下内容: 1、线性规划模型的建立; 2、Excel界面内数据的输入; 3、利用Excel规划求解进行线性规划模型的求解。 四、实验步骤及结论分析 1、某饲养场养动物出售,设每头动物每天至少需700g蛋白质、30g矿物质、100mg维生素。现有五种饲料可供选用,各种饲料每kg营养成分含量及单价如表示。 饲料蛋白质(g)矿物质(g)维生素(mg)价格(元/kg) 1 3 1 0.5 0.2 2 2 0.5 1.0 0.7 3 1 0.2 0.2 0.4 4 6 2 2 0.3 5 18 0.5 0.8 0.8 (1)建立这个问题的线性规划模型 Min f=0.2X1+0.7X2+0.4X3+0.3X4+0.8X5 约束条件: 3X1+2X2+X3+6X4+18X5>=700 X1+0.5X2+0.2X3+2X4+0.5X5>=30 0.5X1+X2+0.2X3+2X4+0.5X5>=100 X1,X2,X3,X4,X5>=0 (2)对建立的模型进行Excel求解 2、福安商场是个中型的百货商场,它对销售人员的需求经过统计分析如下所示:

运筹学实验报告

成都理工大学管理科学学院教学实验报告(半期考试) 2014~2015学年第二学期

一、实验过程与步骤: 步骤1:新建Excel表,根据表二和表三分别绘制轿车到达间隔时间和洗车服务时间,如图1。 图1统计顾客到达速率 步骤2:模拟从A21开始,模拟数据区域为A21:K1120 。在A21:A1120列,依次编号为1到1100。分别选中24-117、123-1118行,点击鼠标右键将其“隐藏”,便于之后运算,否则表太大不好操作。共模拟1100辆轿车,假设从第101辆轿车开始系统进入稳态,则前面100辆轿车的数据不作为计算范围。

步骤3:在B21:B1120列每一格,分别表示1100辆轿车两两之间到达的间隔时间。在单元格B21中输入公式:=Vlookup(rand(),A$7:C$13,6),完毕按回车键。这个公式的意思是:由rand()产生一个[0,1]之间的随机数,将它与A$7:C$20区域第一列(即A7:A20)各单元格数据相比较,如果它大于或等于某单元格数据而小于同列下一行的数据,excel就会记录下某单元格所在的行数,然 后返回同行第3列的数据。 式:=Vlookup(rand(),E$7:G$14,4),按回车键。输入完毕,将F21单元格数据拖至1120行。这就得

到了1100辆轿车每一辆服务时间的随机数据。泊位数在B19输入,等于3。以上两步的操作结果见图2所示。 图2每辆车服务时间随机数的生成 步骤5:在C21单元格,输入:=0+B21,在C21单元格,输入:=C21+B22(注:从上一辆轿车到达的时刻开始计时,则第二辆轿车到达的时刻就是C21+B22小时末。以后以此推类)。将C21单元格拖动到C1120。结果见图3所示。 图 3 1100辆轿车到点时刻的计算 步骤6:在D21单元格,输入:=C21;在E21单元格,输入:= D21 -C21。在G21单元格,输入:=D25+F25。在H25单元格,输入:=G21-C21。分别将E21、G21、H21的数据拖动至E1120、

相关文档
最新文档