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1、数学建模建筑工地建筑运输优化方案建筑工地建筑运输优化方案 摘要 题目给出后,想到的是用线性规划的思路来解决问题。目标函数中包含了多个决策变量,而且决策变量的性质不同,坐标和运量,需要灵活的来利用规划模型的知识计算。 为了得到结果,需要有两个值,做为决策变量出现,料场的位置和具体运量,即,每个料场向每个建筑工地的运量,使得所用的运费最少。 显然,运费是按元/km*t来计算,所以最终的问题就化为了对运费的计算。由于最终只需要得到决策变量的值,所以这里的运费不需要具体给出,不妨设运费是1/km*t,这样就简化计算而且不影响结果。具体的求解过程要借助LINGO软件,按Lingo建模语言,将变量、数据、
2、目标函数、约束条件一一输入。 关键词 LINGO软件求解 优化模型 最优解 多值解 1问题的提出 随着现代科学的发展,我们可以更加科学合理地规划一些问题,尤其是在工业生产,建筑投资方面,我们希望可以得到最优的结果,利用线性规划,非线性规划,以及优化模型我们可以实现资源的最大利用从而达到我们的目的,例如,使得用料最省,使得收益最大等等问题。这次要解决的问题也是这一类的求解最优值的问题,只不过我们求解的目标是一个坐标,就是位置,而我们的决策变量就是产生的费用。类似这样的问题在工厂选址,工业生产等等方面用途十分广泛,如何使得利益最大?如何最节省用费节约成本?这些都是值得工厂的运营者思考的问题。 2
3、问题的重述 某公司有6个建筑工地,位置坐标为 (ai, bi), (单位:公里),水泥日用量di (单位:吨) i a b d 1.25 1.25 3 8.75 0.75 5 0.5 4.75 4 5.75 5 7 3 6.5 6 7.25 7.75 11 建两个日储量为 e = 20 吨的料场, 如何确定料场的位置和具体的运量,总体上最节约运送的成本。 3.问题的分析 首先我们确定这是一个优化问题,有最优解,所以我们首先需要弄清楚的是问题的决策变量和目标函数,约束条件。我们先定性地说明一下这里的决策变量,目标函数,约束条件。 目标函数:提供满足工地需求量的总的运费,再细化一下,就是g=求和(
4、每吨材料的价格)*(料场与建筑工地的距离)*(运送的数量)的最小值 决策变量:显然,只有确定了建厂位置的时候,我们才可以计算运输费用,设最优位置为(x,y),设为f=(x,y),其中f是一个函数,和我们的目标有关。 约束条件:显然,我们要保证各个工地的水泥足够用,而每个料场又只有20吨水泥,于是我们要求: 料场运向工厂的总量=工厂的需求量(对每个工厂都是如此) 料场运出的总量=工厂的需求量(对每个工厂都是如此) 料场运出的总量=d(i); for(column(j):sum(number(i):s(i,j)=d(i); for(column(j):sum(number(i):s(i,j) 2 / 2