1实验51 加工奶制品的生产计划 实验52 奶制品的生产销售计划
河北大学《数学模型》实验 实验报告
班级专业 15计科２班 姓名 张宇轩 指导老师 司建辉 学号 成绩 201511０1０06 实验地点 C1-229 实验项目 1.实验5-1 加工奶制品的生产计划 2.实验5-２ 奶制品的生产销售计划 一、实验目的
学会利用LＩNGO进行实验,熟练掌握用LＩNＧO求解简单的线性规划问题以及能够完成对其灵敏度的分析。
二、实验要求
１.实验５-1 加工奶制品的生产计划 按如下步骤操作: (1)打开lingo
(2）修改“选项?”(Ｏptions?）LINGO/Ｏptｉons?
在出现的选项框架中，选择Generaｌ Solveｒ(通用求解器)选项卡,修改2个参数： Dｕaｌ Coｍpｕtatｉonｓ(对偶计算）设置为:Prｉces ａnd Raｎges(计算对偶价格并分析敏感性） Model Ｒｅgeneｒatｉｏｎ（模型的重新生成)设置为：Alwaｙs(每当有需要时） 点击OＫ退出。
（３)在模型窗口输入模型 Modｅl:
ｍax =72*x１+64*x２; ［milk] x1＋ｘ2<5０;
[ｔiｍｅ] 12*ｘ1+8＊ｘ2＜４８0; [cｐct] 3*x１<100; Eｎd
保存为：ｓy4-1.lg4 ＬINGO语法:
1. 程序以“model:”开始，每行最后加“；”,并以“enｄ”结束; 2. 非负约束可以省略; 3. 乘号 ＊ 不能省略;
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4. 式中可有括号; 5. 右端可有数学符号。 （４）求解模型
运行菜单LＩNGO/Sｏlｖe。 选择LIＮGO/Solｖｅ 求解结果的报告窗口
检查输出结果与教材p８9的标准答案是否相同。 (5）灵敏性分析
点击模型窗口。选择LＩNGＯ/Ｒanｇes 模型的灵敏性分析报告
检查输出结果与教材p90的标准答案是否相同。 结果分析可参阅教材p90－91。 2.实验5-2 奶制品的生产销售计划 按以下步骤操作:
（1)打开菜单“File”/“New”,新建模型文件。
（２)在模型编辑窗口输入模型（利用Linｇｏ编程语言完成）: (３）将文件存储并命名为sy4-2.lg４（记住所在文件夹）。 （４)求解模型。 (５）灵敏性分析。
检查输出结果与教材p９2-9４的标准答案是否相同。 结果分析可参阅教材p９4。 三、实验内容
1.实验５-1 加工奶制品的生产计划
需要求解的线性规划问题如下： 问题的基本模型（线性规划模型）： Mａx ｚ=72x1+64x2 s.t． x1+x2≤５0 1２x1+8x2≤４８０ 3x1≤100
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x1≥0, x2≥0
在模型窗口中输入以下模型: Model:
maｘ=72*x１+64＊x2； [ｍiｌk］ x1+x2<50;
[tiｍe］ １2*ｘ1+8*x2<480; [cpct] 3*x1<100; End
选择LINGO／Sｏｌｖe,显示结果 选择LＩNGＯ/Ranges,进行灵敏度分析 2.实验5－2 奶制品的生产销售计划
需要求解的线性规划问题如下： 问题的基本模型(线性规划模型）：
Maｘ z=２４ｘ1+16ｘ2＋44x3+３2x4-3ｘ5-3x6 s．t． ４x1+３x２＋４x5＋3ｘ6≤600 4x１+２x2+6x5＋4x6≤４80 x１+x５≤１00 ｘ3-0.8ｘ5=0 ｘ４-0．７5ｘ６=０ x1，x2，?,x6≥0
在模型窗口中输入以下编程语言:
MOＤEＬ:!奶制品的生产销售计划； SETS:
MILK/1．.6/:X,C,SＵPPLY,TIME,FACILITY,ADＤIＴION1,ADDIＴION2； ENDSETS ＤATA:
C＝24 1６ 44 32 －３ －３; SUPPＬY=4 3 0 0 ４ 3; TIME＝4 2 0 ０ 6 4； FACIＬITY＝１ 0 0 0 1 0;
ADＤITＩOＮ１=0 0 1 0 －0.８ 0; ADDＩTION2=０ ０ 0 １ 0 －0.75; ＥNＤDATA
MAX＝@SUM（ＭＩLK:C*X);
@ＳUM（ＭILK:SＵPPLY＊X)<=６00; @ＳUM(ＭILK:ＴIME＊X）<＝48０; ＠SUM(ＭＩLK:FACILIＴY*X)<=10０;
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@ＳＵM（MIＬK:ADDIＴION1*X)=０; @SＵM（MILＫ:AＤDIＴIOＮ２*X)=0; ＥND
?
四、实验结果及其分析
1.实验5－1 加工奶制品的生产计划 输出结果与教材p90的标准答案相同。 实验结果：
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Gｌobal optimaｌ ｓolｕtion found.提示表明线性规划问题的最优解已经被找到。 Objeｃtivｅ ｖaluｅ: 3３6０．000表示线性规划问题的最优解是3360。
Infeasiｂilities：矛盾约束的数目 (一般不可行的问题里面才会不为0 可行的都是０或者很接近0）
Total solveｒ ｉｔeratiｏns: 2表明迭代的此时是2次。 Variaｂｌe:对应的是两个变量,分别是x１,x2。
Vaｌuｅ:对应的是线性规划问题取得最优值是对应的最优解。即ｘ1取值20,x2取值３0。 Slacｋ or Surpｌus：表示3种给定的资源是否有剩余，可见,MＩLK与YIＭE均无剩余,CPCT则剩余40。
Dual Priｃe:表示影子价格,即3种资源在最优解下“资源”增加１个单位时“效益”的增量。
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