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独孤求败
TA的每日心情 | 擦汗 2018-4-26 23:29 |
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签到天数: 1502 天 [LV.Master]伴坛终老
- 自我介绍
- 紫薇软剑,三十岁前所用,误伤义士不祥,乃弃之深谷。 重剑无锋,大巧不工。四十岁前恃之横行天下。 四十岁后,不滞于物,草木竹石均可为剑。自此精修,渐进至无剑胜有剑之境。
群组: 计量经济学之性 群组: LINGO |
2#
发表于 2017-3-17 09:28
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这样就可以了:- model:
- sets:
- house/1,2,3/:m,v;
- cargo/1,2,3,4/:p,q,c;
- link(house,cargo):x;
- endsets
- data:
- !每个货舱所能容纳的最大质量;
- m=10,16,8;
- !每个货舱所能容纳的最大体积;
- v=6800,8700,5300;
- !每种货物的质量;
- p=18,15,23,12;
- !每种货物的体积(m^3*t^-1);
- q=480,650,580,390;
- !每种货物的利润;
- c=3100,3800,3500,2850;
- enddata
- !目标;
- max=@sum(link(i,j):x(i,j)*c(j));
- !约束条件;
- @for(house(i):@sum(cargo(j):x(i,j)/m(i))=@sum(cargo(j)|i#le#2:x(i+1,j)/m(i+1)));
- @for(house(i):@sum(cargo(j): x(i,j))<=m(i));
- @for(house(i):@sum(cargo(j):x(i,j)*q(j))<=v(i));
- @for(cargo(j):@sum(house(i):x(i,j))<=p(j));
- end
复制代码 运行结果:- Global optimal solution found.
- Objective value: 0.000000
- Infeasibilities: 0.000000
- Total solver iterations: 0
- Model Class: LP
- Total variables: 12
- Nonlinear variables: 0
- Integer variables: 0
- Total constraints: 14
- Nonlinear constraints: 0
- Total nonzeros: 68
- Nonlinear nonzeros: 0
- Variable Value Reduced Cost
- M( 1) 10.00000 0.000000
- M( 2) 16.00000 0.000000
- M( 3) 8.000000 0.000000
- V( 1) 6800.000 0.000000
- V( 2) 8700.000 0.000000
- V( 3) 5300.000 0.000000
- P( 1) 18.00000 0.000000
- P( 2) 15.00000 0.000000
- P( 3) 23.00000 0.000000
- P( 4) 12.00000 0.000000
- Q( 1) 480.0000 0.000000
- Q( 2) 650.0000 0.000000
- Q( 3) 580.0000 0.000000
- Q( 4) 390.0000 0.000000
- C( 1) 3100.000 0.000000
- C( 2) 3800.000 0.000000
- C( 3) 3500.000 0.000000
- C( 4) 2850.000 0.000000
- X( 1, 1) 0.000000 700.0000
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- X( 1, 3) 0.000000 300.0000
- X( 1, 4) 0.000000 950.0000
- X( 2, 1) 0.000000 700.0000
- X( 2, 2) 0.000000 0.000000
- X( 2, 3) 0.000000 300.0000
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- Row Slack or Surplus Dual Price
- 1 0.000000 1.000000
- 2 0.000000 38000.00
- 3 0.000000 98800.00
- 4 0.000000 129200.0
- 5 10.00000 0.000000
- 6 16.00000 0.000000
- 7 8.000000 0.000000
- 8 6800.000 0.000000
- 9 8700.000 0.000000
- 10 5300.000 0.000000
- 11 18.00000 0.000000
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- 13 23.00000 0.000000
- 14 12.00000 0.000000
复制代码
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