1. 装配线平衡模型 一个装配线含有一系列的工作站.在终于产品的加工过程中每一个工作站运行一种或者是几种特定的任务.装配线周期是指全部工作站完毕分配给他们各自任务所花费时间的最大值.平衡装配线的目标是为每一个工作站分配加工任务.尽可能使每一个工作站运行同样数量的任务.其终于标准是转配线周期最短. 不适当的平衡装配线将会产生瓶颈--有较少任务的工作站将被迫等待前面分配了较多任务的工作站. 这个模型的目标是最小化装配线周期.有两类约束: (1)要保证每件任务仅仅能也必须分配至一个工作站来加工: (2

树:连通且不含圈的无向图称为树.常用T表示.树中的边称为树枝,树中度为1的顶点称为树叶. 生成树:若T是包含图G的全部顶点的子图,它又是树,则称T是G的生成树. 最小生成树:设T=(V,E1)是赋权图G=(V,E)的一棵生成树,称T中全部边上的权数之和为生成树的权,记为w(T),即w(T)=Σw(e).如果生成树T*的权w(T*)是G的所有生成树的权最小者,则称T*是G的最优树,即w(T*)=Σmin{w(T)}. 在许多实际问题中,如在许多城市间建立公路网.输电网或通信网,都可以归结为赋权图的

凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 造纸厂接到定单,所需卷纸的宽度和长度如表 卷纸的宽度 长度 5 7 9 10000 30000 20000 工厂生产1号(宽度10)和2号(宽度20)两种标准卷纸,其长度未加规定.现按定单要求对标准卷纸进行切割,切割后有限长度的卷纸可连接起来达到所需卷纸的长度.问如何安排切割计划以满足定单需求而使切割损失最小? 解:为了满足定单要求和使切割损失最小,我们可以使用多种切割方法来进行组合.此时,我们不但要考虑对

 凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 某公司现有资金30万元可用于投资,5年内有下列方案可供采纳:   1号方案:在年初投资1元,2年后可收回1.3元:   2号方案:在年初投资1元,3年后可收回1.45元:   3号方案:仅在第1年年初有一次投资机会.每投资1元,4年后可收回1.65元:  4号方案:仅在第2年年初有一次投资机会.每投资1元,4年后可收回1.7元:   5号方案.在年初存入银行1元,下一年初可得1.1元.   每年年初投资所

凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 说明: Lingo版本:                            某工厂明年根据合同,每个季度末向销售公司提供产品,有关信息如下表.若当季生产的产品过多,季末有积余,则一个季度每积压一吨产品需支付存贮费O.2万元.现该厂考虑明年的最佳生产方案,使该厂在完成合同的情况下,全年的生产费用最低.试建立模型. 季度j 生产能力aj(吨) 生产成本dj (万元/吨) 需求量bj(吨)     1    

第一步:输入目标条件和约束条件.每行以分号隔开.然后点击工具栏上的Solve按钮,或Lingo菜单下的Solve子菜单. 第二步:检查report中的结果. 默认情况下,Lingo不进行灵敏度分析. 需要在Lingo中一下配置才可以生成灵敏度分析报告:Lingo菜单>Options. General Solver选项卡>Dual Computations:Prices and Ranges. 然后点击Apply按钮. 重新点击Solve菜单和Range菜单以生成如下灵敏度分析报告(Range

model: sets: cities../:level; link(cities, cities): distance, x; !距离矩阵; endsets data: distance ; enddata n = @size(cities); !目标函数; min=@sum(link:distance * x); @For(cities(k): !进入城市k; ; !离开城市k; ; ); !保证不出现子圈; : #and# i#ne#j: ); ); !限制u的范围以加速模型的求解,保证所

描述 观察下面的数字金字塔.写一个程序查找从最高点到底部任意处结束的路径,使路径经过数字的和最大.每一步可以 从当前点走到左下方的点也可以到达右下方的点. 在上面的样例中,从13到8到26到15到24的路径产生了最大的和86. 输入 第一个行包含R(1≤ R≤1000),表示行的数目. 后面每行为这个数字金字塔特定行包含的整数. 所有的被供应的整数是非负的且不大于100. 输出 单独的一行,包含那个可能得到的最大的和. 输入样例 1 5 13 11 8 12 7 26 6 14 15 8 12

大家好,我是小鸭酱,博客地址为:http://www.cnblogs.com/xiaoyajiang !钢管下料问题2(剩余材料最少) 题目: 钢管原料   每根19m 客户需求   4m   50根 5m   10根 6m   20根 8m   15根 如何下料最节省?; model : sets : H/1..3/ : x , y ; L/1..4/ : m , g ; link(H,L): r ; endsets data : m = 4 5 6 8 ; g = 50 10 20 15 ;

大家好,我是小鸭酱,博客地址为:http://www.cnblogs.com/xiaoyajiang !钢管下料问题1(钢管用量最少) 题目: 钢管原料   每根19m 客户需求   4m   50根 5m   10根 6m   20根 8m   15根 如何下料最节省?; model : sets : H/1..3/ : x ; L/1..4/ : m , g ; link(H,L): r ; endsets data : m = 4 5 6 8 ; g = 5010 20 15 ; endd

大家好,我是小鸭酱,博客地址为:http://www.cnblogs.com/xiaoyajiang !背包问题 题目: 8件物品   重量分别为 1,3,4,3,3,1,5,10 价值分别为 2,9,3,8,10,6,4,10 限制所带的物品总重量不超过15kg. 求 带哪几种物品使得总价值最大 ; model : sets : a/1..8/: weight , wealth ,strage ; endsets data : weight = 1 3 4 3 3 1 5 10 ; wealt

大家好,我是小鸭酱,博客地址为:http://www.cnblogs.com/xiaoyajiang !职员时序安排模型 题目: 一项工作一周七天都需要有人,每天所需的最少职工数为20,16,13,16,19,14,12.并要求每个职员一周连续工作五天.怎样安排使得职员总人数最少? ; model : sets : a/1..7/: start , day ; endsets data : day = 20 16 13 16 19 14 12 ; enddata min = @sum( a :

大家好,我是小鸭酱,博客地址为:http://www.cnblogs.com/xiaoyajiang model : sets : H/h1..h2/:x , y , e ; L/l1..l6/: a , b , d ; links(H,L) : s ; endsets data : a = 1.25 8.75 0.5 5.75 3 7.25 ; b = 1.25 0.75 4.75 5 6.5 7.75 ; d = 3 5 4 7 6 11 ; x = 5 2 ; y = 1 7 ; e =

凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/  某糖果厂用原料A.B和C按不向比率混合加工而成甲.乙.丙三种糖果(假设混合加工中不损耗原料).原料A.B.C在糖果甲.乙.丙中的含量.原料成本.加工成本.原料限量及糖果售价如表所示.   问该厂对这三种糖果各生产多少公斤,使得到的利润最大? 含量(%) j号糖果 原料供应量 ai(公斤)   成本(元/公斤)  甲(1号)  乙(2号)  丙(3号) i号原料     A(1号)   ≥60%    ≥1

巡回旅行商问题(Traveling Salesman Problem,TSP),也称为货郎担问题.该问题可简单描述为走遍n个城市的最短路.几十年来,出现了很多近似优化算法.如近邻法.贪心算法.最近插入法.最远插入法.模拟退火算法以及遗传算法. 问题1 设有一个售货员从10个城市中的某一个城市的出发,去其他9个城市推销产品.10个城市的距离已经给出.10个城市相互距离如下表.要求每个城市到达一次仅以此后,回到原出发城市.问:他如何选择旅行路线,使总路程最短. model: sets: city/1

1.线性规划模型: 2.使用python scipy.optimize linprog求解模型最优解: 在这里我们用到scipy中的linprog进行求解,linprog的用法见https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.optimize.linprog.html scipy.optimize.linprog(c, A_ub=None, b_ub=None, A_eq=None, b_eq=None, bounds=Non

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. 1.LINGO快速入门 当你在windows下开始运行LINGO系统时,会得到类似下面的一个窗口: 外层是主框架窗口,包含了所有菜单命令和工具条,其它所有的窗口将被包含在主窗口之下.在主窗口内的标题为LINGO Model – LINGO1的窗口是LINGO的默认模型窗口,建立的模型都都要在该窗口内编码实现.下面举两个例子. 例

<运筹学上机实验指导>分为两个部分,第一部分12学时,是与运筹学理论课上机同步配套的4个实验(线性规划.灵敏度分析.运输问题与指派问题.最短路问题和背包问题)的Excel.LONGO和LINDO求解方法和3个大综合作业,并配有解答和操作的视频:第二部分16学时,介绍LINGO求解运筹学中线性.整数等问题,主要侧重介绍解决大规模的运筹学问题,包含10个实验和1个综合大实验,并附有求解过程.答案及相应的视频,且答案经过上课检验全部正确.建议在上完“运筹学”的理论课和基本了解Excel.LONGO和

LINGO 中建立的优化模型可以由5个部分组成,或称为 5 段(section): (1)集合段(SETS):这部分要以"SETS:"开始,以"ENDSETS"结束,作用在于定义必要的集合变量(SET)及其元素(member,含义类似于数组的下标)和属性(attribute, 含义类似于数组). (2)目标与约束段:这部分实际上定义了目标函数.约束条件等,但这部分并不有段的 开始和结束标记,因此实际上就是除其他 4 个段(都有明确的段标记)外的 LINGO 模型.

背包问题(三种动态规划) 代码(C) 本文地址: http://blog.csdn.net/caroline_wendy 题目參考: http://blog.csdn.net/caroline_wendy/article/details/37912949 能够用动态规划(Dynamic Programming, DP)求解, 能够通过记忆化搜索推导出递推式, 能够使用三种不同的方向进行求解. 动态规划主要是状态转移, 须要理解清晰. 代码: /* * main.cpp * * Created o

内容介绍 本书深入浅出地介绍了LINGO的基础知识.用LINGO语言描述现实问题的方法和用Excel处理数据的方法,重点是这两种软件在解决各种优化问题以及在数学建模中的应用,通过丰富的实例介绍了把实际问题转化为数学模型的方法,以及综合运用LINGO等软件来求解模型的手段和技巧. 本书的主要内容包括LINGO的基本用法.LINGO在图论和网络模型中的应用.用LINGO求解非线性规划和多目标规划.LINGO与其他软件之间的数据传递.Excel在数学建模中的应用和LINGO在数学建模中的应用实例等.