lingo中的0-1规划具体举例说明:
1、模型的建立与求解,用xi =1表示选修表1中按编号顺序的9门课程(xi =0表示不选;i =1,2,……9) . 问题的目标为选修的课程总数最少。
2、以式(1.1)为目标的函数,以式(1.2)~式(1.10)为约束条件的0-1 规划模型,将这一烂含模型输入LINGO(注意加上xi为0-1的约束),求解得到结果为x1=x2=x3=x4=x5=x6=x7=x8=x=1。
3、其他变量为0,对照课程编号,它们是微积分、线性代数、最优化方法、计算机模拟、计算机编程、数学实验,共6 门课程,总学分为21。
概念分析
在使用使用@POSD函数时,通过增加的Semi-Definite Program (SDP)/Positive Definite (POSD)功能来增强圆锥曲线求解器选项的功能。例如,如果你在估计协方差矩阵的组合的时候,可以使用@POSD函数迫使矩阵是半正定的,这是任何协方差矩阵的必须需的性质 。
背包问题相关的削减性改进,一些败谈背包问题模型的求解速率明显增强。察历碰改进的默认节点选择规则增强了对大部分整数规划模型的性能。
可用0-1整数规划,由于80个数据太多隐链,我只举个10个数据的例子,求b,c两个数: 令xa(i)=1表示A中第盯携枝凯敏i个数是b的因子,同理,用xb(i)=1表示A中第i个数是c的因子; 程序如下: model: sets: da/1..10/:A,xa,xbendsets data: A=1 5 7 8 9 10 13 18 85 93b=6c=178enddata b=@sum(da(i):xa(i)*A(i))c=@sum(da(i):xb(i)*A(i))@for(da(i):@bin(xa(i)))@for(da(i):@bin(xb(i)))endmodel:!集合定链颂义拆山
sets:
factory/p1..p6/:p
!chanpin/s1,s2/
warhouse/w1..w4/:a,f,g
customer/c1..c6/:d
tr/tr1..tr4/:z
link1(factory,warhouse):c,w
link2(warhouse,customer):h,x
endsets
!给出已知数据
data:
p=40000 50000 60000 70000 60000 40000
a=70000 60000 70000 50000
f=500000 300000 400000 400000
g=3 2 5 4
d=10000 20000 10000 20000 30000 10000
c=6 5 4 2
2 3 4 9
6 8 7 5
7 4 2 3
4 2 5 1
3 4 1 7
h=3 2 7 4 7 5
6 1 4 2 5 3
2 4 5 3 6 8
5 6 3 7 4 6
enddata
min=@sum(link1(k,i):c(k,i)*w(k,i))+@sum(link2(i,j):h(i,j)*x(i,j))+@sum(link1(k,i):g(i)*w(k,i))+@sum(warhouse(i):f(i)*z(i))!!!!!!!!!!!!!
@for(factory(k):
@sum(warhouse(i):w(k,i))<=p(k))!!!!!!!!
@for(warhouse(i):
@sum(link2(i,j):x(i,j))=@sum(link1(k,i):w(k,i)))
@for(customer(j):
@sum(link2(i,j):x(i,j))>棚御郑=d(j))
@for(warhouse(i):
@sum(link1(k,i):w(k,i))<=(a(i)*z(i)))
@sum(tr(i):z(i))<=3
@for(tr:@bin(z))!!!!!!!!!!!!!!!!!
end
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