Page 300 - 数学建模算法与应用

Mathematical Modeling Algorithms and Applications
数学建模算法与应用

@for(variable(i)： x(i) >= 50)；% 确保特定约束的偏差不超过一定范围
@for(s_con_num(i)： dplus(i) <= 20)；

@for(s_con_num(i)： dminus(i) <= 20)；% 确保特定变量的组合满足特定条件
@sum(variable(i) | i #eq# 1： x(i)) + @sum(variable(i) | i #eq# 2： x(i)) <=
300；% 确保特定变量的组合满足特定条件
@sum(variable(i) | i #eq# 2： x(i)) + @sum(variable(i) | i #eq# 3： x(i)) >=

100；% 确保特定变量的组合满足特定条件
@sum(variable(i) | i #eq# 1： x(i)) + @sum(variable(i) | i #eq# 3： x(i)) <=
400；% 确保特定变量的组合满足特定条件
@sum(variable(i) | i #eq# 1： x(i)) + @sum(variable(i) | i #eq# 2： x(i)) + @

sum(variable(i) | i #eq# 3： x(i)) >= 500；% 确保特定约束的偏差不超过一定范围
@for(s_con_num(i) | i #eq# 3： dplus(i) <= 10)；
@for(s_con_num(i) | i #eq# 3： dminus(i) <= 10)；% 确保特定约束的偏差不超
过一定范围

@for(s_con_num(i) | i #eq# 5： dplus(i) <= 30)；
@for(s_con_num(i) | i #eq# 5： dminus(i) <= 30)；
End

经 5 次计算得到 x =100， x = 55， x = 80 。装配线生产时间为 1900h，满
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足装配线加班不超过 200h 的要求。能够满足老客户的需求，但未能达到销售目标。
销售总利润为
100×1000 + 55×1440 + 80× 2520 = 380800 （元）

例 7 已知三个工厂生产的产品供应给四个客户，各工厂生产量、用户需求量
及从各工厂到用户的单位产品的运输费用如表 10-3 所示，其中总生产量小于总
需求量。

（1）求总运费最小的运输问题的调度方案。
（2）上级部门经研究后，制定了新调配方案的 8 项指标，并规定了重要性

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