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发表于 2009-7-3 17:16 |只看该作者 |倒序浏览
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棉纺厂将A B与C三种原材料加工成甲乙丙三种布料, 一米原材料加工成一米布料的费用为4元,每天最多能加工布料14000米,原料的买入价,买入量,棉含量,氨纶含量以及布料的卖出价,需求量, 棉含量,氨纶含量由下表给出. 问如何安排生产计划使利润最大?

一般来说,做广告可以增加销售,估计一天向一种产品投入一元的广告费,可使该产品的日销量增加10米,且每天最多投入广告费800元.问:如何安排生产和广告计划使利润最大?

原材料类别
买入价(元/米)
买入量(米/天)
棉含量(%)
氨纶含量(%)
A
45
<=5000
12
0.5
B
35
<=5000
6
2.0
C
25
<=5000
8
3.0

产品类别
卖出价(元/米)
需求量(米/天)
棉含量(%)
氨纶含量(%)

70
3000
>=10
<=1.0

60
2000
>=8
<=2.0

50
1000
>=6
<=1.0
zan
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其实题目是很有问题的
将模型化简后有下列LINGO程序:
max=21*x11+31*x21+41*x31+11*x12+21*x22+31*x32+x13+11*x23+21*x33;
x11+x12+x13<=5000;
x21+x22+x23<=5000;
x31+x32+x33<=5000;
x11+x21+x31>=3000;
x12+x22+x32>=2000;
x13+x23+x33>=1000;
x11+x12+x13+x21+x22+x23+x31+x32+x33<=14000;
x11-2*x21-x31>=0;
2*x12-x22>=0;
3*x13+x33>=0;
0.5*x11-x21-2*x31>=0;
1.5*x12-x32>=0;
0.5*x13-x23-2*x33>=0;
@gin(x11);
@gin(x12);
@gin(x13);
@gin(x21);
@gin(x22);
@gin(x23);
@gin(x31);
@gin(x32);
@gin(x33);
end
【运行结果】:
  Global optimal solution found.
  Objective value:                              288500.0
  Extended solver steps:                               0
  Total solver iterations:                            34


                       Variable           Value        Reduced Cost
                            X11        2220.000           -21.00000
                            X21        450.0000           -31.00000
                            X31        330.0000           -41.00000
                            X12        2112.000           -11.00000
                            X22        4220.000           -21.00000
                            X32        3168.000           -31.00000
                            X13        668.0000           -1.000000
                            X23        330.0000           -11.00000
                            X33        2.000000           -21.00000

                            Row    Slack or Surplus      Dual Price
                              1        288500.0            1.000000
                              2        0.000000            0.000000
                              3        0.000000            0.000000
                              4        1500.000            0.000000
                              5        0.000000            0.000000
                              6        7500.000            0.000000
                              7        0.000000            0.000000
                              8        500.0000            0.000000
                              9        990.0000            0.000000
                             10        4.000000            0.000000
                             11        2006.000            0.000000
                             12        0.000000            0.000000
                             13        0.000000            0.000000
                             14        0.000000            0.000000
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【LINGO程序】:
max=21*x11+31*x21+41*x31+11*x12+21*x22+31*x32+x13+11*x23+21*x33-y1-y2-y3;
x11+x12+x13<=5000;
x21+x22+x23<=5000;
x31+x32+x33<=5000;
x11+x21+x31+10*y1>=3000;
x12+x22+x32+10*y2>=2000;
x13+x23+x33+10*y3>=1000;
x11+x12+x13+x21+x22+x23+x31+x32+x33<=14000;
x11-2*x21-x31>=0;
2*x12-x22>=0;
3*x13+x33>=0;
0.5*x11-x21-2*x31>=0;
1.5*x12-x32>=0;
0.5*x13-x23-2*x33>=0;
y1+y2+y3<=800;
@gin(x11);
@gin(x12);
@gin(x13);
@gin(x21);
@gin(x22);
@gin(x23);
@gin(x31);
@gin(x32);
@gin(x33);
end
【运行结果】:
  Global optimal solution found.
  Objective value:                              318900.0
  Extended solver steps:                               0
  Total solver iterations:                            12


                       Variable           Value        Reduced Cost
                            X11        2666.000           -21.00000
                            X21        329.0000           -31.00000
                            X31        502.0000           -41.00000
                            X12        2334.000           -11.00000
                            X22        4668.000           -21.00000
                            X32        3501.000           -31.00000
                            X13        0.000000           -1.100000
                            X23        0.000000           -11.10000
                            X33        0.000000           -21.10000
                             Y1        0.000000            1.000000
                             Y2        0.000000            1.000000
                             Y3        100.0000            0.000000

                            Row    Slack or Surplus      Dual Price
                              1        318900.0            1.000000
                              2        0.000000            0.000000
                              3        3.000000            0.000000
                              4        997.0000            0.000000
                              5        497.0000            0.000000
                              6        8503.000            0.000000
                              7        0.000000          -0.1000000
                              8        0.000000            0.000000
                              9        1506.000            0.000000
                             10        0.000000            0.000000
                             11        0.000000            0.000000
                             12        0.000000            0.000000
                             13        0.000000            0.000000
                             14        0.000000            0.000000
                             15        700.0000            0.000000
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