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谁给讲解一下这个程序好吗

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发表于 2009-6-23 23:11 |只看该作者 |倒序浏览
|招呼Ta 关注Ta
model:2 D" F; Z' Q* U
     sets:
' X, h# o! C) g          gd/1..6/:x,y,d;
+ c. g  G7 l* @) g$ h9 z          lch/A,B/:px,py,e;
4 @$ M* h" Z3 d- O& i$ W          links(gd,lch):c;6 |: @6 L3 K5 D
     endsets
+ e% e$ c& ~+ X+ l/ c+ ?& g1 ]     data:
. B$ X& t" V  S& |! ^  j4 J          x=1.25 8.75 0.5 5.75 3 7.25;
  _* `& o" G1 K' }: }; a+ U          y=1.25 0.75 4.75 5 6.5 7.75;* C  E3 X: m& {' |' U7 f( l5 ]
          d=3,5,4,7,6,11;/ N# Y; _7 a5 j' o+ g
          px=5,2;   py=1,7;1 @! S" H- i: v+ h* S
          e=20,20; ! A$ |) J0 t) H9 @
     enddata1 y* F! ~9 j+ Y/ l( E1 O, y
     [email=min=@sum(links(i,j):c(i,j)*((px(j)-x(i))^2+(py(j)-y(i))^2)^(1/2]min=@sum(links(i,j):c(i,j)*((px(j)-x(i))^2+(py(j)-y(i))^2)^(1/2[/email]));
" r, o0 F  U8 B' J4 q( d0 b     @for(gd(i)sum(lch(j):c(i,j))=d(i));! u: W. G9 O: Z. O
     @for(lch(j)sum(gd(i):c(i,j))<=e(j));1 i9 n0 P! u( i
end
* j5 Y+ l6 ]; e;
zan
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    呵呵,这个例题有见过,是非线性规划问题。- ]3 O0 P% v" _7 l, v; R
    gd是代表工地,x,y为工地的地理坐标,d为水泥的日用量;px,py为料场的地理坐标,e为日储量。c为料场运到工地的水泥量。
    & l0 ?7 G$ M2 i- _- _8 ]$ j中间为定义已知量。
    9 G( u* i4 a9 U目标函数是求最小的吨千米数;约束是工地日用水泥量一定,料场的水泥日储量不超过e.
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    楼上的好厉害
    . q7 P; ~" }, W5 i' j3 n) s) k4 M0 [呵呵 矩阵币才21  威望也有21点了 能否分享一下经验么
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    这就是lingo软件编的程序,利用软件的集合来定义的,sets:- z$ ]! }1 U& f" Z6 ^) r; `0 z
              gd/1..6/:x,y,d;!就相当于想x(1),x(2)。。。x(6);y(1)。。。y(6);d(1)。。d(6)) p# K" v9 B/ V( A
              lch/A,B/:px,py,e;类似' h4 Q! j9 f6 B* u2 _, |) G9 i
              links(gd,lch):c;派生集合2 n9 U9 g4 L/ j
         endsets
    0 o8 Z0 u  f3 Q5 ~8 e0 O) ~( P3 d! _: V) Y, U7 r$ b) t
    data:4 m" S. T' w% Z8 K  c
              x=1.25 8.75 0.5 5.75 3 7.25;" F+ t/ ^) U& d" r0 K5 a( e
              y=1.25 0.75 4.75 5 6.5 7.75;
    1 K% u# {  R9 Y' E+ M) Q: o          d=3,5,4,7,6,11;
    1 S3 X- h* \; A$ f0 G4 @          px=5,2;   py=1,7;
    9 h& g* R% i; U% s! a& i          e=20,20; # t7 [5 @: \; B! \
         enddata
    5 k2 K( V! ~+ F1 T. b# q  m数据段,数据初始化
    / N+ u! _, ]! U* L目标函数,求最小值min=@sum(links(i,j):c(i,j)*((px(j)-x(i))^2+(py(j)-y(i))^2)^(1/2]
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