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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:
& B7 M( G3 Z/ B     sets:- v$ b3 b: L" p/ F& F
          gd/1..6/:x,y,d;: p) {: v% ~9 _- A& E/ K! F. x- N; z
          lch/A,B/:px,py,e;
/ I1 z3 I& Y$ e, E          links(gd,lch):c;
5 ]$ Q( C1 A8 \$ Y     endsets
+ e) ~' I" E( c3 t     data:' t1 |! g. d4 f
          x=1.25 8.75 0.5 5.75 3 7.25;
% x3 c+ h3 Z& ?- l9 s          y=1.25 0.75 4.75 5 6.5 7.75;7 n( f1 o- g* [) J1 O: C2 _
          d=3,5,4,7,6,11;
. u" M4 }* u7 P6 W/ A          px=5,2;   py=1,7;+ E' f5 y1 U) H" ^& x
          e=20,20; 8 H; A7 [$ X. [
     enddata" \. Q/ [, ^1 N2 m
     [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]));
0 W2 `7 F+ t1 i' n. ?1 h. g4 f9 u     @for(gd(i)sum(lch(j):c(i,j))=d(i));  U1 c$ \( L- M+ u
     @for(lch(j)sum(gd(i):c(i,j))<=e(j));
  _2 N6 g# j+ H; p/ R! o- @end
# ^9 `4 f& s3 v4 F) A/ a;
zan
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    呵呵,这个例题有见过,是非线性规划问题。7 X  F8 K$ y- T3 I3 S1 i
    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。
    ) `4 v% A/ \$ }- S0 X2 \* a. ]中间为定义已知量。. p6 D/ f. \: T% J. ^; a, e! W
    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 9 s( J* }$ n+ `/ ]( ~
    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:9 [7 D' N1 `3 U8 [% m
              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)
    ! M8 \8 c: R8 ?6 I          lch/A,B/:px,py,e;类似; c4 x7 H9 o/ T& v& b9 a) W2 g
              links(gd,lch):c;派生集合
    ; [; Q5 i* e$ P* i! z3 A     endsets
    9 r, q3 Z' s3 `) \9 k6 r( _% r
    - z: V2 m) {7 ?/ @: N* L! Odata:
    4 l5 j. x1 o: x/ p) T) e          x=1.25 8.75 0.5 5.75 3 7.25;
      A8 s' {5 O+ v          y=1.25 0.75 4.75 5 6.5 7.75;0 w8 h5 l6 J5 O0 W8 U
              d=3,5,4,7,6,11;
    & S( f0 N7 O, y          px=5,2;   py=1,7;
    * A# L8 |& e$ ?0 v* y) d- @          e=20,20; ! S+ I# R# m" ]7 x  @+ q" \4 U7 T: N
         enddata' c% K2 `* v( l6 x
    数据段,数据初始化5 C* {& z; E6 B. x1 g! p4 z
    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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