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ada0115        

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发表于 2008-5-23 13:53 |只看该作者 |倒序浏览
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我正在准备毕业论文,可是模型算法再LINGO中实现的时候一直有错误,我这是第一次用LINGO,所以正苦于找不到原因,请高手们帮帮忙!

MODEL:
Title Location Problem;
sets:
DC/1..4/:y,a,x;
vendors/1..7/:b,w;
link(DC,vendors):c,z,t;
endsets
data:
a=27.3 38.2 43.7 35.2;
b=25000 12000 6000 21000 8000 7000 3000;
c=4.5 7.5 10 8 16.8 28.7 39.6
23.6 21 23.8 28.5 18.3 9.7 16.4
29.3 27 41 32.7 13.8 8 11
15.8 19.2 19 19.3 7.8 11 17;
w=28 28 30 28 30 32 32;
t=23 24 24.5 24 26.5 30 33
32 31 31.5 33 30.5 28.5 29.5
34.5 33.5 37 35.5 30.5 29 30
29 30 30 30 27 27.5 29.5;
enddata
!Objective function(目标);
[OBJ] min=@sum(link(j,i): z(j,i)*c(j,i)*b(i))+@sum(DC(j):x(j)*a(j));
@for(link(j,i):z(j,i)*t(j,i)<w(i));
@for(vendors(i)sum(DC(j):z(j,i)*y(j))=1);
@for(DC(j)sum(DC(j):y(j))=2);
@for(DC(j)sum(vendors(i):b(i)*z(j,i))=x(j));
@for(DC(j)bin(y(j)));
@for(link(j,i)bin(z(j,i)));
END

zan
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    修改了,目前没有错误了,但是由于我的lingo是试用版不能运行这么大规模的程序,你自己试试结果对不对!

    MODEL:
    Title Location Problem;
    sets:
    DC/1..4/:y,a,x;
    vendors/1..7/:b,w;
    link(DC,vendors):c,z,t;
    endsets
    data:
    a=27.3 38.2 43.7 35.2;
    b=25000 12000 6000 21000 8000 7000 3000;
    c=4.5 7.5 10 8 16.8 28.7 39.6
    23.6 21 23.8 28.5 18.3 9.7 16.4
    29.3 27 41 32.7 13.8 8 11
    15.8 19.2 19 19.3 7.8 11 17;
    w=28 28 30 28 30 32 32;
    t=23 24 24.5 24 26.5 30 33
    32 31 31.5 33 30.5 28.5 29.5
    34.5 33.5 37 35.5 30.5 29 30
    29 30 30 30 27 27.5 29.5;
    enddata
    !Objective function(目标);
    [OBJ] min=@sum(link(j,i): z(j,i)*c(j,i)*b(i))+@sum(DC(j):x(j)*a(j));
    @for(link(j,i):z(j,i)*t(j,i)<w(i));
    @for(vendors(i)sum(DC(j):z(j,i)*y(j))=1);
    @sum(DC(j):y(j))=2;
    @for(DC(j)sum(vendors(i):b(i)*z(j,i))=x(j));
    @for(DC(j)bin(y(j)));
    @for(link(j,i)bin(z(j,i)));
    END

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    都不是,可能是约束条件太严格了,求解困难,但是你也要找个完全版的lingo先看看结果!我这只有试用版!

    数学建模社会化
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    Local optimal solution found.
    Objective value: 3029600.
    Extended solver steps: 0
    Total solver iterations: 4


    Model Title: Location Problem

    Variable Value Reduced Cost
    Y( 1) 1.000000 -2530500.
    Y( 2) 1.000000 -499100.0
    Y( 3) 0.000000 0.000000
    Y( 4) 0.000000 0.000000
    A( 1) 27.30000 0.000000
    A( 2) 38.20000 0.000000
    A( 3) 43.70000 0.000000
    A( 4) 35.20000 0.000000
    X( 1) 72000.00 0.000000
    X( 2) 10000.00 0.000000
    X( 3) 0.000000 0.000000
    X( 4) 0.000000 0.000000
    B( 1) 25000.00 0.000000
    B( 2) 12000.00 0.000000
    B( 3) 6000.000 0.000000
    B( 4) 21000.00 0.000000
    B( 5) 8000.000 0.000000
    B( 6) 7000.000 0.000000
    B( 7) 3000.000 0.000000
    W( 1) 28.00000 0.000000
    W( 2) 28.00000 0.000000
    W( 3) 30.00000 0.000000
    W( 4) 28.00000 0.000000
    W( 5) 30.00000 0.000000
    W( 6) 32.00000 0.000000
    W( 7) 32.00000 0.000000
    C( 1, 1) 4.500000 0.000000
    C( 1, 2) 7.500000 0.000000
    C( 1, 3) 10.00000 0.000000
    C( 1, 4) 8.000000 0.000000
    C( 1, 5) 16.80000 0.000000
    C( 1, 6) 28.70000 0.000000
    C( 1, 7) 39.60000 0.000000
    C( 2, 1) 23.60000 0.000000
    C( 2, 2) 21.00000 0.000000
    C( 2, 3) 23.80000 0.000000
    C( 2, 4) 28.50000 0.000000
    C( 2, 5) 18.30000 0.000000
    C( 2, 6) 9.700000 0.000000
    C( 2, 7) 16.40000 0.000000
    C( 3, 1) 29.30000 0.000000
    C( 3, 2) 27.00000 0.000000
    C( 3, 3) 41.00000 0.000000
    C( 3, 4) 32.70000 0.000000
    C( 3, 5) 13.80000 0.000000
    C( 3, 6) 8.000000 0.000000
    C( 3, 7) 11.00000 0.000000
    C( 4, 1) 15.80000 0.000000
    C( 4, 2) 19.20000 0.000000
    C( 4, 3) 19.00000 0.000000
    C( 4, 4) 19.30000 0.000000
    C( 4, 5) 7.800000 0.000000
    C( 4, 6) 11.00000 0.000000
    C( 4, 7) 17.00000 0.000000
    Z( 1, 1) 1.000000 0.000000
    Z( 1, 2) 1.000000 0.000000
    Z( 1, 3) 1.000000 0.000000
    Z( 1, 4) 1.000000 0.000000
    Z( 1, 5) 1.000000 0.000000
    Z( 1, 6) 0.000000 56700.00
    Z( 1, 7) 0.000000 36900.00
    Z( 2, 1) 0.000000 750000.0
    Z( 2, 2) 0.000000 292800.0
    Z( 2, 3) 0.000000 148200.0
    Z( 2, 4) 0.000000 659400.0
    Z( 2, 5) 0.000000 99200.00
    Z( 2, 6) 1.000000 0.000000
    Z( 2, 7) 1.000000 0.000000
    Z( 3, 1) 0.000000 1825000.
    Z( 3, 2) 0.000000 848400.0
    Z( 3, 3) 0.000000 508200.0
    Z( 3, 4) 0.000000 1604400.
    Z( 3, 5) 0.000000 460000.0
    Z( 3, 6) 0.000000 361900.0
    Z( 3, 7) 0.000000 164100.0
    Z( 4, 1) 0.000000 1275000.
    Z( 4, 2) 0.000000 652800.0
    Z( 4, 3) 0.000000 325200.0
    Z( 4, 4) 0.000000 1144500.
    Z( 4, 5) 0.000000 344000.0
    Z( 4, 6) 0.000000 323400.0
    Z( 4, 7) 0.000000 156600.0
    T( 1, 1) 23.00000 0.000000
    T( 1, 2) 24.00000 0.000000
    T( 1, 3) 24.50000 0.000000
    T( 1, 4) 24.00000 0.000000
    T( 1, 5) 26.50000 0.000000
    T( 1, 6) 30.00000 0.000000
    T( 1, 7) 33.00000 0.000000
    T( 2, 1) 32.00000 0.000000
    T( 2, 2) 31.00000 0.000000
    T( 2, 3) 31.50000 0.000000
    T( 2, 4) 33.00000 0.000000
    T( 2, 5) 30.50000 0.000000
    T( 2, 6) 28.50000 0.000000
    T( 2, 7) 29.50000 0.000000
    T( 3, 1) 34.50000 0.000000
    T( 3, 2) 33.50000 0.000000
    T( 3, 3) 37.00000 0.000000
    T( 3, 4) 35.50000 0.000000
    T( 3, 5) 30.50000 0.000000
    T( 3, 6) 29.00000 0.000000
    T( 3, 7) 30.00000 0.000000
    T( 4, 1) 29.00000 0.000000
    T( 4, 2) 30.00000 0.000000
    T( 4, 3) 30.00000 0.000000
    T( 4, 4) 30.00000 0.000000
    T( 4, 5) 27.00000 0.000000
    T( 4, 6) 27.50000 0.000000
    T( 4, 7) 29.50000 0.000000

    Row Slack or Surplus Dual Price
    OBJ 3029600. -1.000000
    2 5.000000 0.000000
    3 4.000000 0.000000
    4 5.500000 0.000000
    5 4.000000 0.000000
    6 3.500000 0.000000
    7 32.00000 0.000000
    8 32.00000 0.000000
    9 28.00000 0.000000
    10 28.00000 0.000000
    11 30.00000 0.000000
    12 28.00000 0.000000
    13 30.00000 0.000000
    14 3.500000 0.000000
    15 2.500000 0.000000
    16 28.00000 0.000000
    17 28.00000 0.000000
    18 30.00000 0.000000
    19 28.00000 0.000000
    20 30.00000 0.000000
    21 32.00000 0.000000
    22 32.00000 0.000000
    23 28.00000 0.000000
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    26 28.00000 0.000000
    27 30.00000 0.000000
    28 32.00000 0.000000
    29 32.00000 0.000000
    30 0.000000 -795000.0
    31 0.000000 -417600.0
    32 0.000000 -223800.0
    33 0.000000 -741300.0
    34 0.000000 -352800.0
    35 0.000000 -335300.0
    36 0.000000 -163800.0
    37 0.000000 0.000000
    38 0.000000 27.30000
    39 0.000000 38.20000
    40 0.000000 43.70000
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    QUOTE:
    以下是引用hubulwm在2008-5-24 14:23:22的发言:

    Local optimal solution found.
    Objective value: 3029600.
    Extended solver steps: 0
    Total solver iterations: 4


    Model Title: Location Problem

    Variable Value Reduced Cost
    Y( 1) 1.000000 -2530500.
    Y( 2) 1.000000 -499100.0
    Y( 3) 0.000000 0.000000
    Y( 4) 0.000000 0.000000
    A( 1) 27.30000 0.000000
    A( 2) 38.20000 0.000000
    A( 3) 43.70000 0.000000
    A( 4) 35.20000 0.000000
    X( 1) 72000.00 0.000000
    X( 2) 10000.00 0.000000
    X( 3) 0.000000 0.000000
    X( 4) 0.000000 0.000000
    B( 1) 25000.00 0.000000
    B( 2) 12000.00 0.000000
    B( 3) 6000.000 0.000000
    B( 4) 21000.00 0.000000
    B( 5) 8000.000 0.000000
    B( 6) 7000.000 0.000000
    B( 7) 3000.000 0.000000
    W( 1) 28.00000 0.000000
    W( 2) 28.00000 0.000000
    W( 3) 30.00000 0.000000
    W( 4) 28.00000 0.000000
    W( 5) 30.00000 0.000000
    W( 6) 32.00000 0.000000
    W( 7) 32.00000 0.000000
    C( 1, 1) 4.500000 0.000000
    C( 1, 2) 7.500000 0.000000
    C( 1, 3) 10.00000 0.000000
    C( 1, 4) 8.000000 0.000000
    C( 1, 5) 16.80000 0.000000
    C( 1, 6) 28.70000 0.000000
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    请问你是用什么版本的lingo运行的,能告诉我么?谢谢了 我需要下能运行的LINGO进行截图,论文使用~拜托了

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