运筹学实验报告

时间：2024.4.20

一、投资计划问题

某地区在今后3年内有4种投资机会，第一种是在3年内每年年初投资，年底可获利润20%，并可将本金收回。第二种是在第一年年初投资，第二年年底可获利50%，并可将本金收回，但该项投资金额不超过2百万元。第三种是在第二年年初投资，第三年年底收回本金，并获利60%，但该项投资金额不超过1.5百万元。第四种是在第三年年初投资，第三年年底收回本金，并可获利40%，但该项投资金额不超过1百万元。现在该地区准备了3百万元资金，如何制定投资方案，使到第三年年末本利的和最大？

解：解：设x1,x2,x3,x4依次表示从一种投资方案到第四种投资方案的投资额

输入模型：

max=x1*1.2+x2*1.5+(x1+x3)*1.2+x4*1.6+(x1+x3+x5)*1.2+x6*1.4;

x1+x2+x3+x4+x5+x5+x6=3;

x2<2;

x4<1.5;

x6<1;

end

计算结果如下：

Global optimal solution found.

Objective value: 10.80000

Total solver iterations: 0

Variable Value Reduced Cost

X1 3.000000 0.000000

X2 0.000000 2.100000

X3 0.000000 1.200000

X4 0.000000 2.000000

X5 0.000000 6.000000

X6 0.000000 2.200000

Row Slack or Surplus Dual Price

1 10.80000 1.000000

2 0.000000 3.600000

3 2.000000 0.000000

4 1.500000 0.000000

5 1.000000 0.000000

本利和最大为10.80000

二、配料问题

某冶炼厂计划炼制含甲、乙、丙、丁4种金属成分的合金1吨，4种金属的含量比例为：甲不少于23％，乙不多于15％，丙不多于4％，丁介于35％～65％之间，此外不允许有其他成分。该厂准备用6种不同等级的矿石熔炼这种合金，各种矿石中的杂质在熔炼中废弃。现将每种矿石中的4种金属含量和价格列表如下，试计算如何选配各种矿石才能使合金的原料成本达到最低。

金属含量和价格

解：设x1,x2,x3,x4,x5,x6依次表示矿石1到矿石6所需的用量

程序如下：

min=23*x1+20*x2+18*x3+10*x4+27*x5+12*x6;

0.25*x1+0.4*x2+0.2*x3+0.2*x5+0.08*x6>0.23;

0.1*x1+0.1*x3+0.15*x4+0.2*x5+0.05*x6<0.15;

0.1*x1+0.05*x4+0.1*x6<0.04;

0.25*x1+0.3*x2+0.3*x3+0.2*x4+0.4*x5+0.17*x6>0.35;

0.25*x1+0.3*x2+0.3*x3+0.2*x4+0.4*x5+0.17*x6<0.65;

0.25*x1+0.4*x2+0.2*x3+0.2*x5+0.08*x6+0.1*x1+0.1*x3+0.15*x4+0.2*x5+0.05*x6+0.1*x1+0.05*x4+0.1*x6+0.25*x1+0.3*x2+0.3*x3+0.2*x4+0.4*x5+0.17*x6=1;

End

结果如下：

Global optimal solution found.

Objective value: 27.42857

Total solver iterations: 1

Variable Value Reduced Cost

X1 0.000000 5.857143

X2 0.9714286 0.000000

X3 0.000000 0.8571429

X4 0.8000000 0.000000

X5 0.000000 4.142857

X6 0.000000 3.428571

Row Slack or Surplus Dual Price

1 27.42857 -1.000000

2 0.1585714 0.000000

3 0.3000000E-01 0.000000

4 0.000000 28.57143

5 0.1014286 0.000000

6 0.1985714 0.000000

7 0.000000 -28.57143

解得 最低成本为27.42857 最优解 X2=0.971429,X4=0.8

三、下料问题

有一批500cm长的条材，要截成98cm长的毛坯1000根、78cm长的毛坯20##根。现有6种下料方法，每种方法截出两种毛坯的根数和残料的长度列表如下，要求计算如何下料可使所用条材根数最少。

6种下料方法比较

解：设x1为方法1所用的条材根数,x2为方法2所用的条材根数,x3为方法3所用的条材根数,x4为方法4所用的条材根数,x5为方法5所用的条材根数,x6为方法6所用的条材根数输入程序：

min=x1+x2+x3+x4+x5+x6;

5*x1+4*x2+3*x3+2*x4+x5=1000;

x2+2*x3+3*x4+5*x5+6*x6=2000;

end

结果如下：

Global optimal solution found.

Objective value: 520.0000

Total solver iterations: 0

Variable Value Reduced Cost

X1 120.0000 0.000000

X2 0.000000 0.4000000E-01

X3 0.000000 0.8000000E-01

X4 0.000000 0.1200000

X5 400.0000 0.000000

X6 0.000000 0.4000000E-01

Row Slack or Surplus Dual Price

1 520.0000 -1.000000

2 0.000000 -0.2000000

3 0.000000 -0.1600000

解得：用掉条材根数最少为520 最优解 x1=120,x5=400

四、资源分配问题

某个中型的百货商场对售货人员的需求经过统计分析如下表所示。

为了保证销售人员充分休息，售货人员每周工作五天，工作的五天连续。休息两天，并要求休息的两天是连续的。问应该如何安排售货人员的作息，既能满足工作需要，又使配备的售货人员的人数最少？

解：x1,x2,x3,x4,x5,x6,x7依次表示每天安排的售货员人数

sets:

days/x1..x7/:required,start;

endsets

data:

required=15 24 25 19 31 28 28;

enddata

min=@sum(days:start);

@for(days(j):

@sum(days(i)|i#le#5:

start(@wrap(j+i+2,7))) >=required(j));

end

结果如下：

Global optimal solution found.

Objective value: 36.00000

Total solver iterations: 11

Variable Value Reduced Cost

REQUIRED( X1) 15.00000 0.000000

REQUIRED( X2) 24.00000 0.000000

REQUIRED( X3) 25.00000 0.000000

REQUIRED( X4) 19.00000 0.000000

REQUIRED( X5) 31.00000 0.000000

REQUIRED( X6) 28.00000 0.000000

REQUIRED( X7) 28.00000 0.000000

START( X1) 3.000000 0.000000

START( X2) 5.000000 0.000000

START( X3) 12.00000 0.000000

START( X4) 0.000000 0.3333333

START( X5) 11.00000 0.000000

START( X6) 0.000000 0.000000

START( X7) 5.000000 0.000000

Row Slack or Surplus Dual Price

1 36.00000 -1.000000

2 4.000000 0.000000

3 0.000000 -0.3333333

4 0.000000 -0.3333333

5 6.000000 0.000000

6 0.000000 -0.3333333

7 0.000000 0.000000

8 0.000000 -0.3333333

五、计算如下运输问题：

解：x1,x2,x3,x4,x5,x6是6个产地，y1,y2,y3,y4,y5,y6,y7,y8是8个销地

输入模型：

sets:

need/x1,x2,x3,x4,x5,x6/:re;

coul/y1,y2,y3,y4,y5,y6,y7,y8/:requ;

link(need,coul):cost,num;

endsets

data:

cost=6 2 6 7 4 2 5 9

4 9 5 3 8 5 8 2

5 2 1 9 7 4 3 3

7 6 7 3 9 2 7 1

2 3 9 5 7 2 6 5

5 5 2 2 8 1 4 3;

re=60 55 51 43 41 52;

requ=35 37 22 32 41 32 43 38;

enddata

min=@sum(link:cost*num);

@for(need(i):

@sum(coul(j):num(i,j))<=re(i));

@for(coul(j):

@sum(need(i):num(i,j))>=requ(j));

end

结果如下：

Global optimal solution found.

Objective value: 664.0000

Total solver iterations: 25

Variable Value Reduced Cost

RE( X1) 60.00000 0.000000

RE( X2) 55.00000 0.000000

RE( X3) 51.00000 0.000000

RE( X4) 43.00000 0.000000

RE( X5) 41.00000 0.000000

RE( X6) 52.00000 0.000000

REQU( Y1) 35.00000 0.000000

REQU( Y2) 37.00000 0.000000

REQU( Y3) 22.00000 0.000000

REQU( Y4) 32.00000 0.000000

REQU( Y5) 41.00000 0.000000

REQU( Y6) 32.00000 0.000000

REQU( Y7) 43.00000 0.000000

REQU( Y8) 38.00000 0.000000

COST( X1, Y1) 6.000000 0.000000

COST( X1, Y2) 2.000000 0.000000

COST( X1, Y3) 6.000000 0.000000

COST( X1, Y4) 7.000000 0.000000

COST( X1, Y5) 4.000000 0.000000

COST( X1, Y6) 2.000000 0.000000

COST( X1, Y7) 5.000000 0.000000

COST( X1, Y8) 9.000000 0.000000

COST( X2, Y1) 4.000000 0.000000

COST( X2, Y2) 9.000000 0.000000

COST( X2, Y3) 5.000000 0.000000

COST( X2, Y4) 3.000000 0.000000

COST( X2, Y5) 8.000000 0.000000

COST( X2, Y6) 5.000000 0.000000

COST( X2, Y7) 8.000000 0.000000

COST( X2, Y8) 2.000000 0.000000

COST( X3, Y1) 5.000000 0.000000

COST( X3, Y2) 2.000000 0.000000

COST( X3, Y3) 1.000000 0.000000

COST( X3, Y4) 9.000000 0.000000

COST( X3, Y5) 7.000000 0.000000

COST( X3, Y6) 4.000000 0.000000

COST( X3, Y7) 3.000000 0.000000

COST( X3, Y8) 3.000000 0.000000

COST( X4, Y1) 7.000000 0.000000

COST( X4, Y2) 6.000000 0.000000

COST( X4, Y3) 7.000000 0.000000

COST( X4, Y4) 3.000000 0.000000

COST( X4, Y5) 9.000000 0.000000

COST( X4, Y6) 2.000000 0.000000

COST( X4, Y7) 7.000000 0.000000

COST( X4, Y8) 1.000000 0.000000

COST( X5, Y1) 2.000000 0.000000

COST( X5, Y2) 3.000000 0.000000

COST( X5, Y3) 9.000000 0.000000

COST( X5, Y4) 5.000000 0.000000

COST( X5, Y5) 7.000000 0.000000

COST( X5, Y6) 2.000000 0.000000

COST( X5, Y7) 6.000000 0.000000

COST( X5, Y8) 5.000000 0.000000

COST( X6, Y1) 5.000000 0.000000

COST( X6, Y2) 5.000000 0.000000

COST( X6, Y3) 2.000000 0.000000

COST( X6, Y4) 2.000000 0.000000

COST( X6, Y5) 8.000000 0.000000

COST( X6, Y6) 1.000000 0.000000

COST( X6, Y7) 4.000000 0.000000

COST( X6, Y8) 3.000000 0.000000

NUM( X1, Y1) 0.000000 5.000000

NUM( X1, Y2) 19.00000 0.000000

NUM( X1, Y3) 0.000000 5.000000

NUM( X1, Y4) 0.000000 7.000000

NUM( X1, Y5) 41.00000 0.000000

NUM( X1, Y6) 0.000000 2.000000

NUM( X1, Y7) 0.000000 2.000000

NUM( X1, Y8) 0.000000 10.00000

NUM( X2, Y1) 1.000000 0.000000

NUM( X2, Y2) 0.000000 4.000000

NUM( X2, Y3) 0.000000 1.000000

NUM( X2, Y4) 32.00000 0.000000

NUM( X2, Y5) 0.000000 1.000000

NUM( X2, Y6) 0.000000 2.000000

NUM( X2, Y7) 0.000000 2.000000

NUM( X2, Y8) 0.000000 0.000000

NUM( X3, Y1) 0.000000 4.000000

NUM( X3, Y2) 11.00000 0.000000

NUM( X3, Y3) 0.000000 0.000000

NUM( X3, Y4) 0.000000 9.000000

NUM( X3, Y5) 0.000000 3.000000

NUM( X3, Y6) 0.000000 4.000000

NUM( X3, Y7) 40.00000 0.000000

NUM( X3, Y8) 0.000000 4.000000

NUM( X4, Y1) 0.000000 4.000000

NUM( X4, Y2) 0.000000 2.000000

NUM( X4, Y3) 0.000000 4.000000

NUM( X4, Y4) 0.000000 1.000000

NUM( X4, Y5) 0.000000 3.000000

NUM( X4, Y6) 5.000000 0.000000

NUM( X4, Y7) 0.000000 2.000000

NUM( X4, Y8) 38.00000 0.000000

NUM( X5, Y1) 34.00000 0.000000

NUM( X5, Y2) 7.000000 0.000000

NUM( X5, Y3) 0.000000 7.000000

NUM( X5, Y4) 0.000000 4.000000

NUM( X5, Y5) 0.000000 2.000000

NUM( X5, Y6) 0.000000 1.000000

NUM( X5, Y7) 0.000000 2.000000

NUM( X5, Y8) 0.000000 5.000000

NUM( X6, Y1) 0.000000 3.000000

NUM( X6, Y2) 0.000000 2.000000

NUM( X6, Y3) 22.00000 0.000000

NUM( X6, Y4) 0.000000 1.000000

NUM( X6, Y5) 0.000000 3.000000

NUM( X6, Y6) 27.00000 0.000000

NUM( X6, Y7) 3.000000 0.000000

NUM( X6, Y8) 0.000000 3.000000

Row Slack or Surplus Dual Price

1 664.0000 -1.000000

2 0.000000 3.000000

3 22.00000 0.000000

4 0.000000 3.000000

5 0.000000 1.000000

6 0.000000 2.000000

7 0.000000 2.000000

8 0.000000 -4.000000

9 0.000000 -5.000000

10 0.000000 -4.000000

11 0.000000 -3.000000

12 0.000000 -7.000000

13 0.000000 -3.000000

14 0.000000 -6.000000

15 0.000000 -2.000000

六、目标规划

某单位领导在考虑单位职工的升级调资方案时，依次遵守以下规定：

（1）不超过年工资总额60000元；

（2）每级的人数不超过定编规定的人数；

（3）Ⅱ、Ⅲ级的升级面尽可能达到现有人数的20％；

（4）Ⅲ级不足编制的人数可录用新职工，又Ⅰ级的职工中有10％要退休。

有关资料汇总于下表中，问该领导应如何拟定一个满意的方案。

解：设x1,x2分别表示提升到Ⅰ级，Ⅱ级的人数，x3表示录用到Ⅲ级的新职工人数

min=10000*d1p+100*(d2p+d3p+d4p)+d5m+d6m;

2000*(9+x1)+1500*(12-x1+x2)+1000*(15-x2+x3)+d1p-d1m=60000;

9+x1+d2p-d2m=12;

12-x1+x2+d3p+d3m=15;

15-x2+x3+d4p-d4m=15;

x1+d5p-d5m=2.4;

x2+d6p-d6m=3;

end

结果如下：

Global optimal solution found.

Objective value: 0.6000000

Total solver iterations: 6

Variable Value Reduced Cost

D1P 0.000000 10000.00

D2P 0.000000 99.00000

D3P 0.000000 100.0000

D4P 0.000000 100.0000

D5M 0.6000000 0.000000

D6M 0.000000 1.000000

X1 3.000000 0.000000

X2 3.000000 0.000000

X3 6.000000 0.000000

D1M 0.000000 0.000000

D2M 0.000000 1.000000

D3M 3.000000 0.000000

D4M 3.000000 0.000000

D5P 0.000000 1.000000

D6P 0.000000 0.000000

Row Slack or Surplus Dual Price

1 0.6000000 -1.000000

2 0.000000 0.000000

3 0.000000 -1.000000

4 0.000000 0.000000

5 0.000000 0.000000

6 0.000000 1.000000

7 0.000000 0.000000

七、图论

设备更新问题

某企业使用一台设备，在每年年初，企业领导部门就要决定是购置新的，还是继续使用旧的。若购置新设备，就要支付一定的购置费用；若继续使用旧设备，则需支付一定的维修费用。现在的问题是如何制定一个几年之内的设备更新计划，使得总的支付费用最少。我们用一个五年之内要更新某种设备的计划为例。若已知改种设备在各年年初的价格为：

还已知使用不同时间（年）的设备所需要的维修费用为：

解：

程序如下：

data:

n=6;

enddata

sets:

ci/1..n/:f;

ro(ci,ci)/

1,2 1,3 1,4 1,5 1,6

2,3 2,4 2,5 2,6

3,4 3,5 3,6

4,5 4,6

5,6

/:d,p;

endsets

data:

d=16 22 30 41 59

16 22 30 41

17 23 31

17 23

18;

enddata

f(n)=0;

@for(ci(i)|i#lt#n:

f(i)=@min(ro(i,j):d(i,j)+f(j));

);

@for(ro(i,j):

p(i,j)=@if(f(i)#eq#d(i,j)+f(j),1,0)

);

end

结果如下：

Feasible solution found.

Total solver iterations: 0

Variable Value

N 6.000000

F( 1) 53.00000

F( 2) 41.00000

F( 3) 31.00000

F( 4) 23.00000

F( 5) 18.00000

F( 6) 0.000000

D( 1, 2) 16.00000

D( 1, 3) 22.00000

D( 1, 4) 30.00000

D( 1, 5) 41.00000

D( 1, 6) 59.00000

D( 2, 3) 16.00000

D( 2, 4) 22.00000

D( 2, 5) 30.00000

D( 2, 6) 41.00000

D( 3, 4) 17.00000

D( 3, 5) 23.00000

D( 3, 6) 31.00000

D( 4, 5) 17.00000

D( 4, 6) 23.00000

D( 5, 6) 18.00000

P( 1, 2) 0.000000

P( 1, 3) 1.000000

P( 1, 4) 1.000000

P( 1, 5) 0.000000

P( 1, 6) 0.000000

P( 2, 3) 0.000000

P( 2, 4) 0.000000

P( 2, 5) 0.000000

P( 2, 6) 1.000000

P( 3, 4) 0.000000

P( 3, 5) 0.000000

P( 3, 6) 1.000000

P( 4, 5) 0.000000

P( 4, 6) 1.000000

P( 5, 6) 1.000000

Row Slack or Surplus

1 0.000000

2 0.000000

3 0.000000

4 0.000000

5 0.000000

6 0.000000

7 0.000000

8 0.000000

9 0.000000

10 0.000000

11 0.000000

12 0.000000

13 0.000000

14 0.000000

15 0.000000

16 0.000000

17 0.000000

18 0.000000

19 0.000000

20 0.000000

21 0.000000

八、下图是一个电力输送网（单位：兆瓦）。现在要把电力从发电站V_s输送到地区V_t处，每条边上的数字表示每条输送线的最大输送能力。要求制定一个最优方案，将电力从V_s输送到V_t，使得输送电力达到最大。

解：设节点1到节点8表示电力输送网的8个节点，CAP,FLOW表示弧容量和弧流量

程序如下：

!maximum flow problem;

model:

SETS:

NODES/1..8/;

ARCS(NODES,NODES)/1,2 1,3 1,4 2,3 2,5 3,5 3,6 4,3 4,6 5,8 6,7 6,8 7,8 8,1/:CAP,FLOW;

ENDSETS

MAX=FLOW(8,1);

@FOR(ARCS(I,J):FLOW(I,J)<CAP(I,J));

@FOR(NODES(I):@SUM(ARCS(J,I):FLOW(J,I))

=@SUM(ARCS(I,J):FLOW(I,J)));

DATA:

CAP=10,7,8,9,5,8,10,5,6,9,7,12,8,1000;

ENDDATA

END

结果如下：

Global optimal solution found.

Objective value: 25.00000

Total solver iterations: 6

Variable Value Reduced Cost

CAP( 1, 2) 10.00000 0.000000

CAP( 1, 3) 7.000000 0.000000

CAP( 1, 4) 8.000000 0.000000

CAP( 2, 3) 9.000000 0.000000

CAP( 2, 5) 5.000000 0.000000

CAP( 3, 5) 8.000000 0.000000

CAP( 3, 6) 10.00000 0.000000

CAP( 4, 3) 5.000000 0.000000

CAP( 4, 6) 6.000000 0.000000

CAP( 5, 8) 9.000000 0.000000

CAP( 6, 7) 7.000000 0.000000

CAP( 6, 8) 12.00000 0.000000

CAP( 7, 8) 8.000000 0.000000

CAP( 8, 1) 1000.000 0.000000

FLOW( 1, 2) 10.00000 0.000000

FLOW( 1, 3) 7.000000 0.000000

FLOW( 1, 4) 8.000000 0.000000

FLOW( 2, 3) 5.000000 0.000000

FLOW( 2, 5) 5.000000 0.000000

FLOW( 3, 5) 4.000000 0.000000

FLOW( 3, 6) 10.00000 0.000000

FLOW( 4, 3) 2.000000 0.000000

FLOW( 4, 6) 6.000000 0.000000

FLOW( 5, 8) 9.000000 0.000000

FLOW( 6, 7) 7.000000 0.000000

FLOW( 6, 8) 9.000000 0.000000

FLOW( 7, 8) 7.000000 0.000000

FLOW( 8, 1) 25.00000 0.000000

Row Slack or Surplus Dual Price

1 25.00000 1.000000

2 0.000000 1.000000

3 0.000000 1.000000

4 0.000000 1.000000

5 4.000000 0.000000

6 0.000000 0.000000

7 4.000000 0.000000

8 0.000000 0.000000

9 3.000000 0.000000

10 0.000000 0.000000

11 0.000000 0.000000

12 0.000000 0.000000

13 3.000000 0.000000

14 1.000000 0.000000

15 975.0000 0.000000

16 0.000000 1.000000

17 0.000000 0.000000

18 0.000000 0.000000

19 0.000000 0.000000

20 0.000000 0.000000

21 0.000000 0.000000

22 0.000000 0.000000

23 0.000000 0.000000

实验心得：

运筹学是一门实用的学科，学习运筹学，结合生活实际运用运筹学，我们可以将资源最大化利用。学习理论的目的就是为了解决实际问题。最短路，最大流，最小树问题的实际上机操作分析可以解决很多生活中的实际问题，GIS网络分析、城市规划、电子导航等在交通咨询方面，寻找交通路网中两个城市间最短的行车路线就是最短路径问题的一个典型的例子

.在网络通信领域，信息包传递的路径选择问题也与最短路径问题息息相关。这三次的实验让我收获颇多，学会了操作懂得了一些运筹学的运用，结合实际生活解决问题。所以，通过这次实验，不仅对运筹学的有关知识有了进一步的掌握，同时对在自己的计算机操作水准也有了很大的提高。这次实验让我懂得了运筹学在电脑上的应用，让我对运输与数学相结合的应用理解更深了。

运筹学实验报告

指导老师：贾玉花

姓名：赵玉瑜

学号：01114031

班级：工商1101班

20##年12月

更多相关推荐：

运筹学上机实验报告10030923: 重庆交通大学学生实验报告实验课程名称运筹学开课实验室明德楼117机房学院管理学院年级20xx专业工程造价05班学生姓名学号开课时间实验一简单线性规划模型的求解实验目的通过小型线性规划模型的计算机求解方法熟练掌握...
管理运筹学实验报告: 课程实验报告管理运筹学实验二专业年级课程名称指导教师学生姓名学号实验日期实验地点实验成绩教务处制20xx年11月日
运筹学实验报告: 中南民族大学管理学院学生实验报告课程名称管理运筹学年级20xx级专业财务管理指导教师胡丹丹学号11056011姓名沙博实验地点管理学院综合实验室20xx学年至20xx学年度第2学期中南民族大学管理学院学生实验报...
运筹学实验报告: 运筹学实验报告实验内容整数规划问题的建模和求解案例43建业银行职员的上班安排一问题提出南平市青山区建业银行分理处每周七天营业从周一到周日每天值班人员数见下表试回答a银行职员每周上班5天休息两天但具体哪几天上班由...
运筹学上机实验报告利用Matlab求解整数线性规划: 学期20xx至20xx第一学期20xx年11月9日课程名称运筹学专业信息与计算科学级班实验编号4实验项目利用Matlab求解整数线性规划指导教师黄娟姓名学号实验成绩一实验目的及要求利用Matlab求解整数线性规...
管理运筹学实验报告: 实验报告课程管理运筹学班级学号姓名实验项目数520xx年12月赣南师范学院商学院经济管理实验教学中心制说明1实验预习通过实验预习明确实验目的要求实验原理及相关知识点实验方法步骤以及操作注意事项等对设计性实验要事...
运筹学实验报告徐新闻(20xx1231): 运筹学实验报告姓名徐新闻学号20xx1231班级工业工程0902指导老师杨爱峰相关问题说明一实验性质和教学目的本实验是运筹学课内安排的上机操作实验目的在于了解熟悉计算机Lingo软件在运筹学模型求解中的作用激发...

运筹学实验报告(1): 运筹学实验报告一实验目的通过实验熟悉单纯形法的原理掌握matlab循环语句的应用提高编程的能力和技巧体会matlab在进行数学求解方面的方便快捷二实验环境Matlab20xxb计算机三实验内容包含参数取值情况构...
运筹学大作业实验报告: 运筹学大作业报告20xx12运筹学大作业报告目录前言2问题描述3实验过程3一问题分析3二建立模型31建立模型目标32模型约束条件4三模型求解51预处理52中间过程73算法实现84求解结果8结果分析9实验总结91...
运筹学实验报告-lingo软件的使用-习题代码: 运筹学实验报告姓名学号班级相关问题说明一实验性质和教学目的本实验是运筹学课内安排的上机操作实验目的在于了解熟悉计算机Lingo软件在运筹学模型求解中的作用激发学习兴趣提高学习效果增强自身的动手能力提高实际应用能...
运筹学实验报告: 学生实验报告书20xx20xx学年第二学期教学单位工商管理教研室实验课程管理运筹学实验地点经管实验楼515指导教师曾自卫杨沛专业班级物流1132学生姓名张松20xx年05月06日实验报告
运筹学实验报告: 课内实验报告课程名任课教师邢光军专业信息管理与信息系统学号姓名20xx20xx学年第2学期南京邮电大学经济与管理学院实验背景某商场是个中型的百货商场它对售货人员的需求经过统计分析如表1所示息的两天是连续的问应该...

运筹学实验报告（32篇）

热门关注

运筹学实验报告-lingo软件的使用-习题代码

运筹学最大流实验报告

运筹学最短路问题实验报告

南邮课内实验-运筹学-线性规划-第一次0407