实验一线性规划模型建立与求解。
一、 实验目的与要求。
掌握小型线性规划模用lingo软件求解,要求会使用此软件解决一般的线性规划问题。
二、 实验原理。
对于小型线性规划模型,在lingo中用直接输入模型的方式求解。
对于含有很多变量和约束条件的模型,要求会用编程的方法来求解。
三、 主要仪器设备。
安装了windows、lingo软件的计算机。
四、 实验内容与步骤。
1、 求小型线性规划模型的解。
例1.1 求解下面的线性规划。
max z=2x1+3x2
x1+2x2≤8
4x1 ≤16
4x2≤16
x1,x2≥0
lingo中的输入**,点菜单栏的lingo→solver,或直接点工具栏上的 ,可得求解结果即解的状况(solver status)和解报告(solution report):
例1.2 求解下面线性规划的数学模型。
min z=-3x1+4x2-2x3+5x4;
4x1-x2+2x3-x4=-2;
x1+x2+3x3-x4≤14;
2x1+3x2-x3+2x4≥2;
x1,x2,x3≥0,x4无约束;
lingo中输入如下的**:
min =-3*x1+4*x2-2*x3+5*x4;
4*x1-x2+2*x3-x4=-2;
x1+x2+3*x3-x4<=14;
2*x1+3*x2-x3+2*x4>=2;
free(x4);
求解可得解报告:
global optimal solution found.
objective value2.000000
total solver iterations0
variablevalue reduced cost
x1 0.00000015.50000
x2 8.0000000.000000
x3 0.0000008.500000
x4 -6.0000000.000000
row slack or surplus dual price
2、 用编程的方法求解大型线性规划模型的解。
例1.3 用lingo编程求解例1.1的线性规划模型。
定义变量与常量,给出了值的为常量;
sets:is/1..3/:b;
js/1..2/:c,x;
links(is,js):a;
endsets
目标函数;max=@sum(js(j):c(j)*x(j));
约束条件;for(is(i): sum(js(j):a(i,j)*x(j))
指定常量的值;
data:直接输入数据;
c=2 3;
b=8 16 12;a=1 2
end data
end求解可得solution report
global optimal solution found.
objective value14.00000
total solver iterations1
variablevalue reduced cost
b( 1) 8.0000000.000000
b( 2) 16.000000.000000
b( 3) 12.000000.000000
c( 1) 2.0000000.000000
c( 2) 3.0000000.000000
x( 1) 4.0000000.000000
x( 2) 2.0000000.000000
a( 1, 1) 1.0000000.000000
a( 1, 2) 2.0000000.000000
a( 2, 1) 4.0000000.000000
a( 2, 2) 0.0000000.000000
a( 3, 1) 0.0000000.000000
a( 3, 2) 4.0000000.000000
row slack or surplus dual price
实验。二、运输问题的计算机求解。
一、实验目的与要求。
掌握中小型运输问题的直接输入运输问题的数学模型**求解。对于大型运输问题,要求用编程的方法求解,简化模型的直接输入。
二、实验原理。
将运输问题转换为线性规划问题后,直接输入数学模型**,利用lingo软件求解。
三、主要仪器设备。
安装了windows、lingo软件的计算机。
四、实验内容与步骤。
1、中小型运输问题的求解。
例2.1 求解下面运输问题的数学模型。
lingo中的输入**为:
10*x33+5*x34;
x11+ x12+ x13+ x14 = 7;
x21+ x22+ x23+ x24 = 4;
x31+ x32+ x33+ x34 = 9;
x11+ x21+ x31= 3;
x12+ x22+ x32 = 6;
x13+ x23+ x33 = 5;
x14+ x24+ x34 = 6;
求解可得:global optimal solution found.
objective value83.00000
total solver iterations0
v variablevalue reduced cost
x11 0.0000000.000000
x12 0.0000002.000000
x13 5.0000000.000000
x14 2.0000000.000000
x21 3.0000000.000000
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