数学建模社区-数学中国»论坛 › 【科学软件论坛】运筹规划 › LINDO\LINGO论坛 › 为何公务员招聘16*4矩阵整数规划用LINGO解不出来？

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为何公务员招聘16*4矩阵整数规划用LINGO解不出来？

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basic_maths

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发表于 2009-8-20 10:37 |只看该作者 |正序浏览

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本帖最后由 basic_maths 于 2009-8-21 18:45 编辑

为何公务员招聘的分配模型(图 1.jpg)中的16*4矩阵的0-1整数规划用LINGO的sets和link或直接列出的笨办法都解不出来？解出的结果显示的含义是“维数过高，求不出来”或版本不行，但我用的LINGO 8的版本不算低。据说理论不完善导致大规模整数规划用LINGO解很困难，但这论文中的又是怎么用LINGO解出来了呢？谢谢

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zan

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发表于 2012-2-6 15:57 |只看该作者 |招呼Ta 关注Ta

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发表于 2010-8-13 23:44 |只看该作者 |招呼Ta 关注Ta

我也有类似的问题。请问LINGO的数据连接文件要转换格式吗？

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kfc315

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	开心 2013-3-7 15:34

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19^#

发表于 2009-8-25 17:47 |只看该作者 |招呼Ta 关注Ta |邮箱已经成功绑定

我用 LINGO 9 Unlimited 算出来的结果是：

Global optimal solution found.
Objective value: 0.3441140
Extended solver steps: 0
Total solver iterations: 0
Variable Value Reduced Cost
I( 1) 0.000000 0.000000
I( 2) 0.000000 0.000000
I( 3) 0.000000 0.000000
I( 4) 0.000000 0.000000
J( 1) 0.000000 0.000000
J( 2) 0.000000 0.000000
J( 3) 0.000000 0.000000
J( 4) 0.000000 0.000000
J( 5) 0.000000 0.000000
J( 6) 0.000000 0.000000
J( 7) 0.000000 0.000000
J( 8) 0.000000 0.000000
J( 9) 0.000000 0.000000
J( 10) 0.000000 0.000000
J( 11) 0.000000 0.000000
J( 12) 0.000000 0.000000
J( 13) 0.000000 0.000000
J( 14) 0.000000 0.000000
J( 15) 0.000000 0.000000
J( 16) 0.000000 0.000000
H( 1, 1) 0.7883800E-01 0.000000
H( 1, 2) 0.6007500E-01 0.000000
H( 1, 3) 0.5225100E-01 0.000000
H( 1, 4) 0.6599100E-01 0.000000
H( 1, 5) 0.5225100E-01 0.000000
H( 1, 6) 0.3579700E-01 0.000000
H( 1, 7) 0.6591100E-01 0.000000
H( 1, 8) 0.5225100E-01 0.000000
H( 1, 9) 0.4531900E-01 0.000000
H( 1, 10) 0.2906800E-01 0.000000
H( 1, 11) 0.4037800E-01 0.000000
H( 1, 12) 0.7780300E-01 0.000000
H( 1, 13) 0.5071400E-01 0.000000
H( 1, 14) 0.3498300E-01 0.000000
H( 1, 15) 0.6599100E-01 0.000000
H( 1, 16) 0.5225100E-01 0.000000
H( 2, 1) 0.8065700E-01 0.000000
H( 2, 2) 0.5138700E-01 0.000000
H( 2, 3) 0.5859100E-01 0.000000
H( 2, 4) 0.6237000E-01 0.000000
H( 2, 5) 0.5859100E-01 0.000000
H( 2, 6) 0.3777300E-01 0.000000
H( 2, 7) 0.6237000E-01 0.000000
H( 2, 8) 0.5859100E-01 0.000000
H( 2, 9) 0.5128800E-01 0.000000
H( 2, 10) 0.3476300E-01 0.000000
H( 2, 11) 0.5853600E-01 0.000000
H( 2, 12) 0.8430100E-01 0.000000
H( 2, 13) 0.6407700E-01 0.000000
H( 2, 14) 0.4574600E-01 0.000000
H( 2, 15) 0.6237000E-01 0.000000
H( 2, 16) 0.5859100E-01 0.000000
H( 3, 1) 0.9151900E-01 0.000000
H( 3, 2) 0.5681800E-01 0.000000
H( 3, 3) 0.7702200E-01 0.000000
H( 3, 4) 0.6023300E-01 0.000000
H( 3, 5) 0.7702200E-01 0.000000
H( 3, 6) 0.2591000E-01 0.000000
H( 3, 7) 0.6023300E-01 0.000000
H( 3, 8) 0.7702200E-01 0.000000
H( 3, 9) 0.4915000E-01 0.000000
H( 3, 10) 0.4019400E-01 0.000000
H( 3, 11) 0.3481100E-01 0.000000
H( 3, 12) 0.6705100E-01 0.000000
H( 3, 13) 0.4035200E-01 0.000000
H( 3, 14) 0.4360900E-01 0.000000
H( 3, 15) 0.6023300E-01 0.000000
H( 3, 16) 0.7702200E-01 0.000000
H( 4, 1) 0.1168000 0.000000
H( 4, 2) 0.6433200E-01 0.000000
H( 4, 3) 0.9984900E-01 0.000000
H( 4, 4) 0.7531500E-01 0.000000
H( 4, 5) 0.9984900E-01 0.000000
H( 4, 6) 0.3862000E-01 0.000000
H( 4, 7) 0.7531500E-01 0.000000
H( 4, 8) 0.9984900E-01 0.000000
H( 4, 9) 0.6934700E-01 0.000000
H( 4, 10) 0.5538000E-01 0.000000
H( 4, 11) 0.6756800E-01 0.000000
H( 4, 12) 0.9724600E-01 0.000000
H( 4, 13) 0.7055200E-01 0.000000
H( 4, 14) 0.6636300E-01 0.000000
H( 4, 15) 0.7531500E-01 0.000000
H( 4, 16) 0.9984900E-01 0.000000
X( 1, 1) 0.000000 -0.7883800E-01
X( 1, 2) 0.000000 -0.6007500E-01
X( 1, 3) 0.000000 -0.5225100E-01
X( 1, 4) 0.000000 -0.6599100E-01
X( 1, 5) 0.000000 -0.5225100E-01
X( 1, 6) 0.000000 -0.3579700E-01
X( 1, 7) 0.000000 -0.6591100E-01
X( 1, 8) 0.000000 -0.5225100E-01
X( 1, 9) 0.000000 -0.4531900E-01
X( 1, 10) 0.000000 -0.2906800E-01
X( 1, 11) 0.000000 -0.4037800E-01
X( 1, 12) 0.000000 -0.7780300E-01
X( 1, 13) 0.000000 -0.5071400E-01
X( 1, 14) 0.000000 -0.3498300E-01
X( 1, 15) 1.000000 -0.6599100E-01
X( 1, 16) 0.000000 -0.5225100E-01
X( 2, 1) 0.000000 -0.8065700E-01
X( 2, 2) 0.000000 -0.5138700E-01
X( 2, 3) 0.000000 -0.5859100E-01
X( 2, 4) 0.000000 -0.6237000E-01
X( 2, 5) 0.000000 -0.5859100E-01
X( 2, 6) 0.000000 -0.3777300E-01
X( 2, 7) 0.000000 -0.6237000E-01
X( 2, 8) 0.000000 -0.5859100E-01
X( 2, 9) 0.000000 -0.5128800E-01
X( 2, 10) 0.000000 -0.3476300E-01
X( 2, 11) 0.000000 -0.5853600E-01
X( 2, 12) 1.000000 -0.8430100E-01
X( 2, 13) 0.000000 -0.6407700E-01
X( 2, 14) 0.000000 -0.4574600E-01
X( 2, 15) 0.000000 -0.6237000E-01
X( 2, 16) 0.000000 -0.5859100E-01
X( 3, 1) 0.000000 -0.9151900E-01
X( 3, 2) 0.000000 -0.5681800E-01
X( 3, 3) 1.000000 -0.7702200E-01
X( 3, 4) 0.000000 -0.6023300E-01
X( 3, 5) 0.000000 -0.7702200E-01
X( 3, 6) 0.000000 -0.2591000E-01
X( 3, 7) 0.000000 -0.6023300E-01
X( 3, 8) 0.000000 -0.7702200E-01
X( 3, 9) 0.000000 -0.4915000E-01
X( 3, 10) 0.000000 -0.4019400E-01
X( 3, 11) 0.000000 -0.3481100E-01
X( 3, 12) 0.000000 -0.6705100E-01
X( 3, 13) 0.000000 -0.4035200E-01
X( 3, 14) 0.000000 -0.4360900E-01
X( 3, 15) 0.000000 -0.6023300E-01
X( 3, 16) 0.000000 -0.7702200E-01
X( 4, 1) 1.000000 -0.1168000
X( 4, 2) 0.000000 -0.6433200E-01
X( 4, 3) 0.000000 -0.9984900E-01
X( 4, 4) 0.000000 -0.7531500E-01
X( 4, 5) 0.000000 -0.9984900E-01
X( 4, 6) 0.000000 -0.3862000E-01
X( 4, 7) 0.000000 -0.7531500E-01
X( 4, 8) 0.000000 -0.9984900E-01
X( 4, 9) 0.000000 -0.6934700E-01
X( 4, 10) 0.000000 -0.5538000E-01
X( 4, 11) 0.000000 -0.6756800E-01
X( 4, 12) 0.000000 -0.9724600E-01
X( 4, 13) 0.000000 -0.7055200E-01
X( 4, 14) 0.000000 -0.6636300E-01
X( 4, 15) 0.000000 -0.7531500E-01
X( 4, 16) 0.000000 -0.9984900E-01
Row Slack or Surplus Dual Price
1 0.3441140 1.000000
2 0.000000 0.000000
3 0.000000 0.000000
4 0.000000 0.000000
5 0.000000 0.000000
6 0.000000 0.000000
7 1.000000 0.000000
8 0.000000 0.000000
9 1.000000 0.000000
10 1.000000 0.000000
11 1.000000 0.000000
12 1.000000 0.000000
13 1.000000 0.000000
14 1.000000 0.000000
15 1.000000 0.000000
16 1.000000 0.000000
17 0.000000 0.000000
18 1.000000 0.000000
19 1.000000 0.000000
20 0.000000 0.000000
21 1.000000 0.000000

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发表于 2009-8-25 00:25 |只看该作者 |招呼Ta 关注Ta

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	擦汗 2014-3-7 19:31

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[LV.3]偶尔看看II

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17^#

发表于 2009-8-24 11:52 |只看该作者 |招呼Ta 关注Ta

恩；试试这个程序：
model:
title 公务员招聘;
sets:!post 为职位 person 为人员;
post/1..4/;
person/1..16/;
link(post,person):h,x;
endsets
!Object function;
[email=max=@sum(link:h*x]max=@sum(link:h*x[/email]);
!constraint condition;
!每个职位至少有一人;
@for(post(i)

sum(person(j):x(i,j))>=1);
!每个职位至多两个人;
@for(post(i)

sum(person(j):x(i,j))<=2);
!每个人至多担任一个职位;
@for(person(j)

sum(post(i):x(i,j))<=1);
!需要八个人;
@sum(link:x)=8;
!0-1变量;
@for(link

bin(x));
data:
h = 0.078838 0.060075 0.052251 0.065991  0.052251  0.035797 0.065911 0.052251  0.045319 0.029068  0.040378  0.077803  0.050714  0.034983
            0.065991  0.052251
0.080657 0.051387  0.058591  0.06237  0.058591  0.037773  0.06237  0.058591  0.051288  0.034763  0.058536  0.084301 0.064077  0.045746                      0.06237  0.058591
            0.091519  0.056818  0.077022  0.060233  0.077022  0.02591  0.060233  0.077022  0.04915  0.040194 0.034811 0.067051 0.040352 0.043609  0.060233 0.077022
   0.1168  0.064332  0.099849  0.075315  0.099849  0.03862  0.075315  0.099849  0.069347  0.05538  0.067568  0.097246  0.070552  0.066363  0.075315  0.099849;
enddata
end
我运行的结果是：
                                       X( 1,  4)       1.000000
                                       X( 1, 15)       1.000000
                                       X( 2, 12)       1.000000
                                       X( 2, 13)       1.000000
                                       X( 3, 5)       1.000000
                                       X( 3, 8)       1.000000
                                       X( 4, 1)       1.000000
                                       X( 4, 16)       1.000000
先查看你的lingo软件的变量个数限制，（点help，再点about lingo就行了）如果需要lingo更高版本，我的帖子中有lingo11.0可用。

1# basic_maths