南京工程学院。
课程设计任务书。
课程名称运筹学与系统分析课程设计
院（系、部、中心） 机械工程学院
专业工业工程。
班级工业工程111
姓名丁允想。
学号 201110911
组员王东磊、许燕、王尧峄、沈鹏飞。
起止日期 2014.1.5-2013.1.9
指导教师邱胜海、王志亮
1．课程设计应达到的目的。
运筹学与系统分析课程设计为《运筹学》课程的实践环节，在本课程设计的过程中，通过学习和使用软件工具解决实际问题的实践，深入了解与掌握《运筹学》课程内容、
综合应用已学知识，提高分析和解决问题的能力。
要求运用课程所学知识，对实际问题进行分析，并建立数学模型，同时通过使用软。
件求解数学模型，分析系统优化问题过程，增强使用软件工具的能力。
2．课程设计题目及要求。
学习使用lingo 和excel 软件解决系统优化分析问题。
完成：1、熟悉运筹学软件；
2、对实际问题进行分析；
3、建立待解问题的数学模型；
4、使用软件解决实际问题，寻求优化解；
课题一配方问题。
配方问题为2 个或更多的原材料混合生产一种或多种产品，并且满足一个。
或多个质量指标。这种类型问题涉及的问题有饲养动物的配料问题，特殊性能。
合金钢冶炼问题，食品（饼干、面包、饮料）配方问题等。
配方问题拟采用lingo 优化分析软件求解。
课题二物料需求计划。
material requirements planning（物料需求计划，简称mrp）用于较复杂。
产品生产调度（制作生产时间表）。
mrp 采取按即时生产原则满足生产物料需求，mrp 的目标重点是复杂产。
品生产物料的适时供给，而不是生产成本的优化。研究涉及产品另部件生产与。
完成时间、产品交出时间，并采用逆推方式制定生产时间表。
mrp问题拟采用lingo 优化分析软件求解。
课题三动态规划问题解算。
动态规划常用于生产过程计划，依据供货需求、生产能力、库存能力等条。
件因素制定生产计划，是重要的最优化成本方法之一。
利用动态规划以及使用excel 电子**计算求解可以达到优化生产计划。
的目的，求解途径是依据约束条件，通过对问题的计算来实现。
3．课程设计任务及工作量的要求〔包括课程设计计算说明书、图纸、实物样品等要求〕
一、熟悉软件使用。
二、设计解题方案，编制与输入程序。
三、调试程序并解算。
四、撰写课程设计说明书。
1. 任务说明。
2. 任务分析。
3. 解题方案。
4. 解题程序。
5. 解题结果。
6. 总结。
4．主要参考文献。
1、 waynel l. winston. 运筹学。北京：清华大学出版社，2004
2、 mark dodgo，craig stison，曹小刚等翻译。 精通excel2002 中文版。 北京：
清华大学出版社，2002
3、lingo 软件帮助文件。
目录。配方问题 6
一：任务说明 6
二：任务分析 6
三：解题方案 7
四：解题程序 9
五：解题结果 10
动态规划问题结算 13
一：任务说明 13
二：任务分析 13
三：解题方案 13
四：解题程序及结果 13
总结 15某厂3种**生产3个等级的汽油产品，厂里每天可买到3种**各5000桶，工厂生产能力为每天14000桶，每桶油加工费用为4元。具体制油要求如表所示。
要求决策：使公司收益最大的生产方针；
面临的问题有以下几方面：
第。一、每种**如何搭配才能达到标准。
第。二、如何搭配能使成本费有最低。
第。三、****出现变化时又如何是成本最低。
3.1xij:第i级汽油包含第j种物质的含量。
y＆j:第＆**包含第j物质的含量。
ai:第i级汽油**。
bi:第i级汽油需求。
z:该厂每天的利润。
di:第i汽油产量。
c＆:第＆**售价。
di＆:第i种汽油使用第＆种**数量。
目标函数：max z=(a1-4)*b1+(a2-4)*b2+(a3-4)*b3-c1*(d11+d21+d31)-c2*(d12+d22+d32)-c3*(d13+d23+d33)
x11>=10, x12<=1, x21>=8, x22<=2, x31>=6, x32<=1
d1+d2+d3<=14000
d1>=b1, d2>=b2, d3>=b3
d11+d12+d13<=5000
d21+d22+d23<=5000
d31+d32+d33<=5000
3.2 the sets（变量定义设置）
问题中需要设置三个原始变量，变量名分别是：
原材料变量(rawmat)
产品变量 (fingood)
质量要求变量(qualmes).
问题中还需要设置三个派生变量，表达原始变量的连接关系，派生变量名分别是：
原材料与质量关系变量 （rxq）
产品与质量关系变量（qxf）
原材料与产品关系变量 （rxf）。
the variables（决策变量）
问题求解是需要找出决策的变量值，问题中的决策变量有三个，变量名分别是：
每种产品需要的原材料数量，决策变量名 (used)
每种产品的生产数量，决策变量名 （batch）
产品质量允许值，决策变量名（xinwan，liu）
3.3 the objective（目标函数）
进行生产参数决策，获得最大效益是分析研究的目的。在问题中，希望以最小的成本，售出最大的满足质量要求的产品。
最大效益=所有产品产量×产品**－所有原材料用量×原材料**－生产费用。
lingo求解语句。
objective] max =
@sum(oil: price * batch) –
@sum(raw ( r): cost( r) *sum(fingood ( f): used( r, f)))sum(fingood: batch*4);
其中： @sum(fingood: price * batch)
所有产品能获得的收益：所有产品产量×产品**之和。
@sum(raw r): cost( r) *sum(fingood ( f): used( r, f))
所有使用原材料的成本：所有原材料用量×原材料**之和。
@sum(fingood: price * batch)
所有生产油料的成本：所有产品生产量×加工费之和。
3.4 the constraints（约束条件）
寻找问题的优化解是在满足各种约束条件下的相对最优解。上述问题中的约束要求中有四个，其中一个为计算值约束，三个为约束值约束，约束条件分别如下：
计算值约束。
每种产品的产量约束计算（产量是原材料的总量）
batch size computation;
产品生产量=原料1+原料2+原料3
batcomp] batch( f) =
sum(raw ( r): used( r, f));
约束值约束。
产品的产量为一**值，在一区间范围之内，区间上下限数值确定后需要保证产量值一定在此区间内，满足这样的限制可以用软件的函数功能（@bnd）实现。
区间范围约束。
batch size limits;
batch>=sell;
产品辛烷值指标约束。
产品中辛烷值含量的平均值=[（所用原料1的含量+所用原料2的含量+所用原料3的含量）/产品数量]>=指标。
sum(qxw ( r): raw (w,r)*used( r, f) >qxw* batch( f)
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