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1、汽车装配是汽车生产的一个重要组成部分。为保证装配质量，提高劳动生产率，生产厂家会根据汽车的结构特点，将其分解成为可单独组织装配的单元（称为操作），然后合理地安排人员流水作业进行装配。部分操作间存在优先关系，即必须某项操作完成，另一项操作才能开始装配。每名工人需要完成几项操作（这几项操作合在一起称为一个工位，即该流水线需要的工人数），要求各个工位的实际作业时间应尽可能相等。问题1：某装配线共有16项操作，操作的作业时间（操作上方的数字）及优先关系见下图，假设装配线有3个工位，试建立数学模型，合理安排装配计划，给出各项操作的作业起始和结 时间， 各工位的实际作业时间尽可能相等。问题 ：行 ， 是
2、，后 出 。 ， 是 的model:sets:worker/1.3/;operat/1.16/:weight;pred(operat,operat)/1,2 1,3 1,4 2,5 3,6 4,6 5,7 5,8 6,8 7,9 8,10 8,11 9,12 9,13 10,14 11,14 12,16 13,15 14,15 15,16/;txs(operat,worker):x;endsetsdata:weight=7,9,13,15,22,14,11,8,38,21,16,30,14,17,26,25;enddatafor(operat(i):sum(worker(k):x(i,k) =
3、 1);for(pred(i,j):sum(worker(k):k*x(j,k) - k*x(i,k) = 0);for(worker(k):sum(operat(i):weight(i)*x(i,k) =8,分 i=1,4 ,求j=1, 5的和xij=7, 分 i=5,6时, j=1, 5的和xij=14, j=1,5, i=1,6的和yij=1, j=1,5xij=0, yij=0 1, i=1,6, j=1,5问题 ：这位 ， 模型 。模型是：Min z=CiXij (求和，i=1,6, j=1,5) (Ci=10,10,9.9,9.8,10.8,11.3) s.t. 2*yij=8,分
4、 i=1,4 ,求j=1, 5的和xij=7, 分 i=5,6时, j=1, 5的和xij=14, j=1,5, i=1,6的和yij=1, j=1,5 xij=0, yij=0 1, i=1,6, j=1,5currency1的 ,一个 完“的模型 家.下是完“的模型:Min z=CiXij (求和，i=1,6, j=1,5) (Ci=10,10,9.9,9.8,10.8,11.3) s.t. 2*yij=8,分 i=1,4 ,求j=1, 5的和xij=7, 分 i=5,6时, j=1, 5的和xij=14, j=1,5, i=1,6的和yij=1, j=1,5 xij=0, yij=0 1
5、, i=1,6, j=1,5aij的数据fi一个fl 给出(i是行,j是):6 0 6 0 70 6 0 6 04 8 3 0 5 5 5 6 0 4 3 0 4 8 00 6 0 6 3 model: sets: Ci/1.6/ : c; Cj/1.5/; links(Ci,Cj) : x,y,a;!分 是系数a量x，y; endsets data: c=10 10 9.9 9.8 10.8 11.3; !给c，a”，的 ; a=6 0 6 0 7 0 6 0 6 0 4 8 3 0 5 5 5 6 0 4 3 0 4 8 0 0 6 0 6 3; enddata min=sum(links
6、(i,j) : c(i)*x); for(links : 2*y=8); for(Ci(i) | i #ge# 5 : sum(links(i,j) : x)=7); for(Cj(j) : sum(links(i,j) : x)=14); for(Ci(i) : sum(links(i,j) : y)=1; for(links : x=0); for(links : bin(y); 优解是709.9 行 下：Global optimal solution found.Objective value: 709.9000Extended solver steps: 2Total solver i
7、terations: 49Variable Value Reduced CostC( 1) 10.00000 0.000000C( 2) 10.00000 0.000000C( 3) 9.900000 0.000000C( 4) 9.800000 0.000000C( 5) 10.80000 0.000000C( 6) 11.30000 0.000000X( 1, 1) 5.000000 0.000000X( 1, 2) 0.000000 0.1000000X( 1, 3) 5.000000 0.000000X( 1, 4) 0.000000 0.000000X( 1, 5) 6.000000
8、 0.000000X( 2, 1) 0.000000 0.000000X( 2, 2) 2.000000 0.000000X( 2, 3) 0.000000 0.000000X( 2, 4) 6.000000 0.000000X( 2, 5) 0.000000 0.000000X( 3, 1) 4.000000 0.000000X( 3, 2) 7.000000 0.000000X( 3, 3) 0.000000 0.000000X( 3, 4) 0.000000 0.000000X( 3, 5) 5.000000 0.000000X( 4, 1) 5.000000 0.000000X( 4,
9、 2) 5.000000 0.000000X( 4, 3) 6.000000 0.000000X( 4, 4) 0.000000 0.000000X( 4, 5) 0.000000 0.000000X( 5, 1) 0.000000 0.000000X( 5, 2) 0.000000 0.1000000X( 5, 3) 3.000000 0.000000X( 5, 4) 4.000000 0.000000X( 5, 5) 0.000000 0.000000X( 6, 1) 0.000000 0.000000X( 6, 2) 0.000000 0.1000000X( 6, 3) 0.000000 0.000000X( 6, 4) 4.000000 0.000000X( 6, 5) 3.000000 0.000000Y( 1, 1) 1.000000 0.000000Y( 1, 2) 0.000000 0.000000Y( 1, 3) 1.000000 0.000000Y( 1, 4) 0.000000 0.000000Y( 1, 5) 1.000000 0.000000Y( 2, 1) 0.000000 0.000000Y( 2, 2)
