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发表于 2014-8-13 05:21
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sxzg392746239
:model:
sets:
mission/1..4/;
staff/1..4/;
day/1..7/;
zuo(mission,day):zu;
cost(staff,mission):kk;
ranges(staff,mission):sh;
rangex(staff,mission):xi;
!zuis(misson):sha;
zuix(mission):xia;
jieguo(staff,mission,day):jg;
endsets
data:
kk=1000 800 600 500
1500 800 700 600
1300 900 700 400
1000 800 700 500;
sh=1 1 2 1
1 1 1 1
2 2 2 3
1 2 1 0;
xi=2 2 2 2
9 9 9 2
9 9 9 9
9 9 9 0;
!sha=[1 1 1 1];
xia=8 12 14 16;
enddata
@for(zuo(i,j):zu(i,j)>=0);
@for(zuo(i,j):zu(i,j)<=1);
@for(zuo(j,k): @if(zu(j,k)#eq#1, @for(staff(i):jg(i,j,k)>=sh(i,j)),0 ));
@for(zuo(j,k): @if(zu(j,k)#eq#1, @for(staff(i):jg(i,j,k)<=xi(i,j)),0 ));
@for(zuo(j,k): @if(zu(j,k)#eq#1, @sum(staff(i):jg(i,j,k))<=xia(j),0 ));
@sum(jieguo(i,j,k):jg(1,j,k))<=24;
@sum(jieguo(i,j,k):jg(2,j,k))<=40;
min=@sum(jieguo(i1,j1,k1):jg(i1,j1,k1)*kk(i1,j1));
end
sxzg392746239
:人力资源安排问题
某高校数学系现有44名教师,其职称结构和相应的工资水平分布如表1所示。
表1 数学系的职称结构及工资情况
教授 副教授 讲师 助教
人 数 6 8 25 5
工资/日(元) 250 200 170 110
目前,该系承接有4个项目,其中2项项目实践,需要到现场监理,分别在A地和B地,主要工作在现场完成;另外2项是理论研究,分别在C地和D地,主要工作在办公室完成。由于4个项目来源于不同客户,并且工作的难易程度不一,因此,各项目的合同对有关技术人员的报酬不同,具体情况如表2所示。
表2 不同项目和各种人员的报酬标准
教授 副教授 讲师 助教
收费
(元/天) A
B
C
D 1000
1500
1300
1000 800
800
900
800 600
700
700
700 500
600
400
500
为了保证项目质量,各项目中必须保证各职称人员结构符合客户的要求,具体情况如表3所示。
表3 各项目对专业技术人员结构的要求
A B C D
教授
副教授
讲师
助教
总计 1~2
≥1
≥2
≥1
≤8 1~2
≥1
≥2
≥2
≤12 2
≥1
≥2
≥1
≤14 1~2
1~2
≥3
--
≤16
说明:
表中“1~2”表示“大于等于1,小于等于2”,其他有“~”符号的同理;
项目D,由于技术要求较高,人员配备必须是讲师以上,助教不能参加;
教授相对稀缺,而且是质量保证的关键,因此,各项目客户对教授的配备有不能少于一定数目的限制。各项目对其他职称人员也有不同的限制或要求;
各项目客户对总人数都有限制;
由于C、D两项目是在办公室完成,所以每人每天有50元的管理费开支。
(1) 收费是按人工计算的,而且4个项目总共同时最多需要的人数是8+12+14+16=50,多于数学系现有人数44。因此需解决的问题是:如何合理的分配现有的技术力量,使数学系每天的直接收益最大?并写出相应的论证报告。
(2) 以一个星期为周期,如果每个教授最多只能工作四天,每个副教授最多只能工作5天,讲师和助教每天都可以工作。此时如何合理的分配现有的技术力量,使数学系一个星期的直接收益最大?并写出相应的论证报告。
sxzg392746239
:大概就是这样 lingo中 if 语句 我想返回语句而不是值,请问有别的办法吗
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