,j)*x(i,j));Р@for(row(i): @sum(arrange(j):x(i,j))=a(i););Р@for(arrange(j): @sum(row(i):x(i,j))=b(j););Р@for(link(i,j):x(i,j)>=0;);РEndР在模型窗口中输入上述代码,然后点击工具条上的solve按钮即可。如图5所示:Р图5 运输规划模型LINGO程序图Р(2)计算结果Р 由上述过程解得该系统最小总运输费为59,如图6所示。Р 图6 运输规划模型LINGO总运输费用图Р 由图7可看出最优系统相应的分配情况是:从到的出行量为2,从到的出行量是3;从到的出行量是2,从到为2;从到的出行量为6,其余始点到终点的出行量均为0。Р 图7 运输规划模型交通分配图Р3 整数规划Р现用集装箱托运甲、乙两种货物,每箱的体积、质量、可获得利润及托运所受限制见表2。问两种货物各托运都少箱可获利最大?Р表2 每箱货物的体积、质量、可获利润及托运所受限制Р集装箱Р体积(m3)Р质量(t)Р利润(百元/箱)Р甲Р4Р2Р12Р乙Р5Р1Р9Р托运限制Р20Р8Р3.1 模型及分析Р 设、分别为甲、乙两种货物的托运箱数,则此问题的线性规划数学模型为:Р3.2 LINGGO求解方法Р(1)程序Рsets:Рnum_i/1,2/:b;Рnum_j/1,2/:x,c;Рlink(num_i,num_j):a;РendsetsРdata:Рb=20,8;Рc=12,9;Рa=4,5,2,1;РenddataР[OBJ]max=@sum(num_j(j):c(j)*x(j));Р@for(num_i(i):@sum(num_j(j):a(i,j)*x(j))<=b(i););Р@for(num_j(j):x(j)>=0;);Р@for(num_j(j):@gin(x(j)););РEnd
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