报告实验报告运筹学实验报告

运筹学实验报告-lingo软件的使用-习题代码

时间：2024.4.2

运筹学

实验报告

姓名：

学号：

班级：

指导老师：

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，提高实际应用能力。

二、实验基本要求

要求学生：

1. 实验前认真做好理论准备，仔细阅读实验指导书；

2. 遵从教师指导，认真完成实验任务，按时按质提交实验报告。

三、主要参考资料

1．LINGO软件

2. LINGO8.0及其在环境系统优化中的应用，天津大学出版社，2005

3. 优化建模与LINDO/LINGO软件，清华大学出版社，2005

4．运筹学编写组主编，运筹学（修订版），清华大学出版社，1990

5．蓝伯雄主编，管理数学（下）—运筹学，清华大学出版社，1997

6．胡运权主编，运筹学习题集（修订版），清华大学出版社，1995

7．胡运权主编，运筹学教程（第二版），清华大学出版社，2003

实验内容

1、线性规划问题：

(1) 给出原始代码；(2) 计算结果(包括灵敏度分析，求解结果粘贴)；

(3) 回答下列问题(手写)：

a) 最优解及最优目标函数值是多少；

b) 资源的对偶价格各为多少，并说明对偶价格的含义；

c) 为了使目标函数值增加最多，让你选择一个约束条件，将它的常数项增加一个单位，你将选择哪一个约束条件？这时目标函数值将是多少？

d) 对x₂的目标函数系数进行灵敏度分析；

e) 对第2个约束的约束右端项进行灵敏度分析；

f) 结合本题的结果解释“Reduced Cost”的含义。

对偶价格就是说约束方程右端变量增加1对目标函数值的影响

答案：

（1）代码

max =8*x1+6*x2;

9*x1+8*x2<=12;

7*x1+11*x2<=24;

9*x1+11*x2<=13;

x1>=0;

x2>=0;

（2）计算结果

Global optimal solution found.

Objective value: 10.66667

Total solver iterations: 2

Variable Value Reduced Cost

X1 1.333333 0.000000

X2 0.000000 1.111111

Row Slack or Surplus Dual Price

1 10.66667 1.000000

2 0.000000 0.8888889

3 14.66667 0.000000

4 1.000000 0.000000

5 1.333333 0.000000

6 0.000000 0.000000

Ranges in which the basis is unchanged:

Objective Coefficient Ranges

Current Allowable Allowable

Variable Coefficient Increase Decrease

X1 8.000000 INFINITY 1.250000

X2 6.000000 1.111111 INFINITY

Righthand Side Ranges

Row Current Allowable Allowable

RHS Increase Decrease

2 12.00000 1.000000 12.00000

3 24.00000 INFINITY 14.66667

4 13.00000 INFINITY 1.000000

5 0.0 1.333333 INFINITY

6 0.0 0.0 INFINITY

(3)

2、运输问题：

已知6个发点8个收点的最小费用运输问题。产销量及单位运价如下表。

(1) 给出原始代码；(2) 计算结果(决策变量求解结果粘贴)

Min Z = Cij Xij

Xij <=bj （j=1...8）销量约束

Xij = ai （i=1...6）产量约束

Xij ≥ 0（i=1...6；j=1...8）

代码：

model:

!6发点8 model:

!6发点8收点运输问题;

sets:

warehouses/wh1..wh6/: capacity;

vendors/v1..v8/: demand;

links(warehouses,vendors): cost, volume;

endsets

min=@sum(links: cost*volume); !目标函数;

@for(vendors(J):

@sum(warehouses(I): volume(I,J))<=demand(J)); !需求约束;

@for(warehouses(I):

@sum(vendors(J): volume(I,J))=capacity(I)); !产量约束;

!这里是数据;

data:

capacity=55 47 42 52 41 32;

demand=60 55 51 43 41 52 43 38;

cost=6 2 9 7 4 2 5 9

4 5 5 3 8 5 3 2

5 2 1 3 7 4 8 3

7 6 7 9 9 2 7 1

2 3 6 5 7 2 6 5

5 9 2 2 8 1 4 3;

enddata

end

答案

Global optimal solution found.

Objective value: 473.0000

Infeasibilities: 0.000000

Total solver iterations: 9

Model Class: LP

Total variables: 48

Nonlinear variables: 0

Integer variables: 0

Total constraints: 15

Nonlinear constraints: 0

Total nonzeros: 144

Nonlinear nonzeros: 0

Variable Value Reduced Cost

CAPACITY( WH1) 55.00000 0.000000

CAPACITY( WH2) 47.00000 0.000000

CAPACITY( WH3) 42.00000 0.000000

CAPACITY( WH4) 52.00000 0.000000

CAPACITY( WH5) 41.00000 0.000000

CAPACITY( WH6) 32.00000 0.000000

DEMAND( V1) 60.00000 0.000000

DEMAND( V2) 55.00000 0.000000

DEMAND( V3) 51.00000 0.000000

DEMAND( V4) 43.00000 0.000000

DEMAND( V5) 41.00000 0.000000

DEMAND( V6) 52.00000 0.000000

DEMAND( V7) 43.00000 0.000000

DEMAND( V8) 38.00000 0.000000

COST( WH1, V1) 6.000000 0.000000

COST( WH1, V2) 2.000000 0.000000

COST( WH1, V3) 9.000000 0.000000

COST( WH1, V4) 7.000000 0.000000

COST( WH1, V5) 4.000000 0.000000

COST( WH1, V6) 2.000000 0.000000

COST( WH1, V7) 5.000000 0.000000

COST( WH1, V8) 9.000000 0.000000

COST( WH2, V1) 4.000000 0.000000

COST( WH2, V2) 5.000000 0.000000

COST( WH2, V3) 5.000000 0.000000

COST( WH2, V4) 3.000000 0.000000

COST( WH2, V5) 8.000000 0.000000

COST( WH2, V6) 5.000000 0.000000

COST( WH2, V7) 3.000000 0.000000

COST( WH2, V8) 2.000000 0.000000

COST( WH3, V1) 5.000000 0.000000

COST( WH3, V2) 2.000000 0.000000

COST( WH3, V3) 1.000000 0.000000

COST( WH3, V4) 3.000000 0.000000

COST( WH3, V5) 7.000000 0.000000

COST( WH3, V6) 4.000000 0.000000

COST( WH3, V7) 8.000000 0.000000

COST( WH3, V8) 3.000000 0.000000

COST( WH4, V1) 7.000000 0.000000

COST( WH4, V2) 6.000000 0.000000

COST( WH4, V3) 7.000000 0.000000

COST( WH4, V4) 9.000000 0.000000

COST( WH4, V5) 9.000000 0.000000

COST( WH4, V6) 2.000000 0.000000

COST( WH4, V7) 7.000000 0.000000

COST( WH4, V8) 1.000000 0.000000

COST( WH5, V1) 2.000000 0.000000

COST( WH5, V2) 3.000000 0.000000

COST( WH5, V3) 6.000000 0.000000

COST( WH5, V4) 5.000000 0.000000

COST( WH5, V5) 7.000000 0.000000

COST( WH5, V6) 2.000000 0.000000

COST( WH5, V7) 6.000000 0.000000

COST( WH5, V8) 5.000000 0.000000

COST( WH6, V1) 5.000000 0.000000

COST( WH6, V2) 9.000000 0.000000

COST( WH6, V3) 2.000000 0.000000

COST( WH6, V4) 2.000000 0.000000

COST( WH6, V5) 8.000000 0.000000

COST( WH6, V6) 1.000000 0.000000

COST( WH6, V7) 4.000000 0.000000

COST( WH6, V8) 3.000000 0.000000

VOLUME( WH1, V1) 0.000000 4.000000

VOLUME( WH1, V2) 55.00000 0.000000

VOLUME( WH1, V3) 0.000000 7.000000

VOLUME( WH1, V4) 0.000000 5.000000

VOLUME( WH1, V5) 0.000000 2.000000

VOLUME( WH1, V6) 0.000000 0.000000

VOLUME( WH1, V7) 0.000000 3.000000

VOLUME( WH1, V8) 0.000000 8.000000

VOLUME( WH2, V1) 0.000000 1.000000

VOLUME( WH2, V2) 0.000000 2.000000

VOLUME( WH2, V3) 0.000000 2.000000

VOLUME( WH2, V4) 43.00000 0.000000

VOLUME( WH2, V5) 0.000000 5.000000

VOLUME( WH2, V6) 0.000000 2.000000

VOLUME( WH2, V7) 4.000000 0.000000

VOLUME( WH2, V8) 0.000000 0.000000

VOLUME( WH3, V1) 0.000000 4.000000

VOLUME( WH3, V2) 0.000000 1.000000

VOLUME( WH3, V3) 42.00000 0.000000

VOLUME( WH3, V4) 0.000000 2.000000

VOLUME( WH3, V5) 0.000000 6.000000

VOLUME( WH3, V6) 0.000000 3.000000

VOLUME( WH3, V7) 0.000000 7.000000

VOLUME( WH3, V8) 0.000000 3.000000

VOLUME( WH4, V1) 0.000000 5.000000

VOLUME( WH4, V2) 0.000000 4.000000

VOLUME( WH4, V3) 0.000000 5.000000

VOLUME( WH4, V4) 0.000000 7.000000

VOLUME( WH4, V5) 0.000000 7.000000

VOLUME( WH4, V6) 14.00000 0.000000

VOLUME( WH4, V7) 0.000000 5.000000

VOLUME( WH4, V8) 38.00000 0.000000

VOLUME( WH5, V1) 41.00000 0.000000

VOLUME( WH5, V2) 0.000000 1.000000

VOLUME( WH5, V3) 0.000000 4.000000

VOLUME( WH5, V4) 0.000000 3.000000

VOLUME( WH5, V5) 0.000000 5.000000

VOLUME( WH5, V6) 0.000000 0.000000

VOLUME( WH5, V7) 0.000000 4.000000

VOLUME( WH5, V8) 0.000000 4.000000

VOLUME( WH6, V1) 0.000000 4.000000

VOLUME( WH6, V2) 0.000000 8.000000

VOLUME( WH6, V3) 0.000000 1.000000

VOLUME( WH6, V4) 0.000000 1.000000

VOLUME( WH6, V5) 0.000000 7.000000

VOLUME( WH6, V6) 32.00000 0.000000

VOLUME( WH6, V7) 0.000000 3.000000

VOLUME( WH6, V8) 0.000000 3.000000

Row Slack or Surplus Dual Price

1 473.0000 -1.000000

2 19.00000 0.000000

3 0.000000 0.000000

4 9.000000 0.000000

5 0.000000 0.000000

6 41.00000 0.000000

7 6.000000 0.000000

8 39.00000 0.000000

9 0.000000 1.000000

10 0.000000 -2.000000

11 0.000000 -3.000000

12 0.000000 -1.000000

13 0.000000 -2.000000

14 0.000000 -2.000000

15 0.000000 -1.000000

3、一般整数规划问题：

某服务部门各时段（每2h为一时段）需要的服务员人数见下表。按规定，服务员连续工作8h（即四个时段）为一班。现要求安排服务员的工作时间，使服务部门服务员总数最少。

(1) 给出原始代码；(2) 计算结果(决策变量求解结果粘贴)

model:

sets:

time/x1..x8/: required,start;

endsets

data:

!每天所需的最少职员数;

required = 10 8 9 11 13 8 5 3;

enddata

!最小化每周所需职员数;

min=@sum(time: start);

@for(time (J):

@sum(time(I) | I #le# 4:

start(@wrap(J+I+2,8))) >= required(J));

end

结果

Global optimal solution found.

Objective value: 23.00000

Total solver iterations: 3

Variable Value Reduced Cost

REQUIRED( X1) 10.00000 0.000000

REQUIRED( X2) 8.000000 0.000000

REQUIRED( X3) 9.000000 0.000000

REQUIRED( X4) 11.00000 0.000000

REQUIRED( X5) 13.00000 0.000000

REQUIRED( X6) 8.000000 0.000000

REQUIRED( X7) 5.000000 0.000000

REQUIRED( X8) 3.000000 0.000000

START( X1) 13.00000 0.000000

START( X2) 0.000000 0.000000

START( X3) 0.000000 0.000000

START( X4) 2.000000 0.000000

START( X5) 8.000000 0.000000

START( X6) 0.000000 0.000000

START( X7) 0.000000 0.000000

START( X8) 0.000000 0.000000

Row Slack or Surplus Dual Price

1 23.00000 -1.000000

2 0.000000 -1.000000

3 0.000000 0.000000

4 4.000000 0.000000

5 2.000000 0.000000

6 0.000000 -1.000000

7 7.000000 0.000000

8 5.000000 0.000000

9 7.000000 0.000000

4、指派问题：

已知如下效率矩阵，求极大化指派问题。

(1) 给出原始代码；(2) 计算结果(决策变量求解结果粘贴)

model:

!5个工人，5个工作的分配问题;

sets:

workers/w1..w5/;

jobs/j1..j5/;

links(workers,jobs): cost,volume;

endsets

!目标函数;

min=@sum(links: cost*volume);

!每个工人只能有一份工作;

@for(workers(I):

@sum(jobs(J): volume(I,J))=1;

);

!每份工作只能有一个工人;

@for(jobs(J):

@sum(workers(I): volume(I,J))=1;

);

data:

cost= 4 8 7 15 12

7 9 17 14 10

6 9 12 8 7

6 7 14 6 10

6 9 12 10 6；

enddata

end

答案

Global optimal solution found.

Objective value: 34.00000

Total solver iterations: 10

Variable Value Reduced Cost

COST( W1, J1) 4.000000 0.000000

COST( W1, J2) 8.000000 0.000000

COST( W1, J3) 7.000000 0.000000

COST( W1, J4) 15.00000 0.000000

COST( W1, J5) 12.00000 0.000000

COST( W2, J1) 7.000000 0.000000

COST( W2, J2) 9.000000 0.000000

COST( W2, J3) 17.00000 0.000000

COST( W2, J4) 14.00000 0.000000

COST( W2, J5) 10.00000 0.000000

COST( W3, J1) 6.000000 0.000000

COST( W3, J2) 9.000000 0.000000

COST( W3, J3) 12.00000 0.000000

COST( W3, J4) 8.000000 0.000000

COST( W3, J5) 7.000000 0.000000

COST( W4, J1) 6.000000 0.000000

COST( W4, J2) 7.000000 0.000000

COST( W4, J3) 14.00000 0.000000

COST( W4, J4) 6.000000 0.000000

COST( W4, J5) 10.00000 0.000000

COST( W5, J1) 6.000000 0.000000

COST( W5, J2) 9.000000 0.000000

COST( W5, J3) 12.00000 0.000000

COST( W5, J4) 10.00000 0.000000

COST( W5, J5) 6.000000 0.000000

VOLUME( W1, J1) 0.000000 3.000000

VOLUME( W1, J2) 0.000000 5.000000

VOLUME( W1, J3) 1.000000 0.000000

VOLUME( W1, J4) 0.000000 13.00000

VOLUME( W1, J5) 0.000000 11.00000

VOLUME( W2, J1) 0.000000 0.000000

VOLUME( W2, J2) 1.000000 0.000000

VOLUME( W2, J3) 0.000000 4.000000

VOLUME( W2, J4) 0.000000 6.000000

VOLUME( W2, J5) 0.000000 3.000000

VOLUME( W3, J1) 1.000000 0.000000

VOLUME( W3, J2) 0.000000 1.000000

VOLUME( W3, J3) 0.000000 0.000000

VOLUME( W3, J4) 0.000000 1.000000

VOLUME( W3, J5) 0.000000 1.000000

VOLUME( W4, J1) 0.000000 1.000000

VOLUME( W4, J2) 0.000000 0.000000

VOLUME( W4, J3) 0.000000 3.000000

VOLUME( W4, J4) 1.000000 0.000000

VOLUME( W4, J5) 0.000000 5.000000

VOLUME( W5, J1) 0.000000 0.000000

VOLUME( W5, J2) 0.000000 1.000000

VOLUME( W5, J3) 0.000000 0.000000

VOLUME( W5, J4) 0.000000 3.000000

VOLUME( W5, J5) 1.000000 0.000000

Row Slack or Surplus Dual Price

1 34.00000 -1.000000

2 0.000000 -1.000000

3 0.000000 -7.000000

4 0.000000 -6.000000

5 0.000000 -5.000000

6 0.000000 -6.000000

7 0.000000 0.000000

8 0.000000 -2.000000

9 0.000000 -6.000000

10 0.000000 -1.000000

11 0.000000 0.000000

5、一维资源分配问题：

某工业部门根据国家计划的安排，拟将某种高效率的设备五台，分配给所属的甲、乙、丙三个工厂，各工厂若获得这种设备之后，可以为国家提供的盈利如下表所示。问：这五台设备如何分配给各工厂，才能使国家得到的盈利最大。

(1) 给出原始代码；(2) 计算结果(决策变量求解结果粘贴)

代码

sets:

R/1..6/:z;

L/1..3/;

c(R,L):x,y;

endsets

data:

X=0 0 0

5 5 4

15 15 26

40 40 40

80 60 45

90 70 50;

z=0 1 2 3 4 5;

enddata

max=@sum(c(i,j):X(i,j)*y(i,j));

@for(l(i):

@sum(c(j,k)|k#eq# 1:y(j,k))=1);

@sum(c(i,j):y(i,j)*z(i))=5;

@for(c(i,j):@B in(y(i,j)));

end

答案

Global optimal solution found.

Objective value: 90.00000

Extended solver steps: 0

Total solver iterations: 0

Variable Value Reduced Cost

Z( 1) 0.000000 0.000000

Z( 2) 1.000000 0.000000

Z( 3) 2.000000 0.000000

Z( 4) 3.000000 0.000000

Z( 5) 4.000000 0.000000

Z( 6) 5.000000 0.000000

X( 1, 1) 0.000000 0.000000

X( 1, 2) 0.000000 0.000000

X( 1, 3) 0.000000 0.000000

X( 2, 1) 5.000000 0.000000

X( 2, 2) 5.000000 0.000000

X( 2, 3) 4.000000 0.000000

X( 3, 1) 15.00000 0.000000

X( 3, 2) 15.00000 0.000000

X( 3, 3) 26.00000 0.000000

X( 4, 1) 40.00000 0.000000

X( 4, 2) 40.00000 0.000000

X( 4, 3) 40.00000 0.000000

X( 5, 1) 80.00000 0.000000

X( 5, 2) 60.00000 0.000000

X( 5, 3) 45.00000 0.000000

X( 6, 1) 90.00000 0.000000

X( 6, 2) 70.00000 0.000000

X( 6, 3) 50.00000 0.000000

Y( 1, 1) 0.000000 0.000000

Y( 1, 2) 0.000000 0.000000

Y( 1, 3) 0.000000 0.000000

Y( 2, 1) 0.000000 -5.000000

Y( 2, 2) 0.000000 -5.000000

Y( 2, 3) 0.000000 -4.000000

Y( 3, 1) 0.000000 -15.00000

Y( 3, 2) 0.000000 -15.00000

Y( 3, 3) 0.000000 -26.00000

Y( 4, 1) 0.000000 -40.00000

Y( 4, 2) 0.000000 -40.00000

Y( 4, 3) 0.000000 -40.00000

Y( 5, 1) 0.000000 -80.00000

Y( 5, 2) 0.000000 -60.00000

Y( 5, 3) 0.000000 -45.00000

Y( 6, 1) 1.000000 -90.00000

Y( 6, 2) 0.000000 -70.00000

Y( 6, 3) 0.000000 -50.00000

Row Slack or Surplus Dual Price

1 90.00000 1.000000

2 0.000000 0.000000

3 0.000000 0.000000

4 0.000000 0.000000

5 0.000000 0.000000

6、最短路问题：

求从V₁至V₁₀的最短路。

l_1,2=6,l_1,3=5,l_2,4=3,l_2,5=6,l_2,6=9,l_3,4=7,l_3,5=5,l_3,6=11,l_4,7=9,l_4,8=1,l_5,7=8,l_5,8=7,l_5,9=5,l_6,8=4,l_6,9=10,l_7,10=5,l_8,10=7,l_9,10=9

（l_i_,_j表示V_i到V_j之间的权重）

(1) 给出原始代码；(2) 计算结果(决策变量求解结果粘贴)

!最短路问题;

model:

data:

n=10;

enddata

sets:

cities/1..n/: F; !10个城市;

roads(cities,cities)/

1,2 1,3

2,4 2,5 2,6

3,4 3,5 3,6

4,7 4,8

5,7 5,8 5,9

6,8 6,9

7,10

8,10

9,10

/: D, P;

endsets

data:

6 5

3 6 9

7 5 11

9 1

8 7 5

4 10

enddata

F(n)=0;

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

F(i)=@min(roads(i,j): D(i,j)+F(j));

);

!显然，如果P(i,j)=1,则点i到点n的最短路径的第一步是i --> j，否则就不是。

由此，我们就可方便的确定出最短路径;

@for(roads(i,j):

P(i,j)=@if(F(i) #eq# D(i,j)+F(j),1,0)

);

end

答案

Feasible solution found.

Total solver iterations: 0

Variable Value

N 10.00000

F( 1) 17.00000

F( 2) 11.00000

F( 3) 15.00000

F( 4) 8.000000

F( 5) 13.00000

F( 6) 11.00000

F( 7) 5.000000

F( 8) 7.000000

F( 9) 9.000000

F( 10) 0.000000

D( 1, 2) 6.000000

D( 1, 3) 5.000000

D( 2, 4) 3.000000

D( 2, 5) 6.000000

D( 2, 6) 9.000000

D( 3, 4) 7.000000

D( 3, 5) 5.000000

D( 3, 6) 11.00000

D( 4, 7) 9.000000

D( 4, 8) 1.000000

D( 5, 7) 8.000000

D( 5, 8) 7.000000

D( 5, 9) 5.000000

D( 6, 8) 4.000000

D( 6, 9) 10.00000

D( 7, 10) 5.000000

D( 8, 10) 7.000000

D( 9, 10) 9.000000

P( 1, 2) 1.000000

P( 1, 3) 0.000000

P( 2, 4) 1.000000

P( 2, 5) 0.000000

P( 2, 6) 0.000000

P( 3, 4) 1.000000

P( 3, 5) 0.000000

P( 3, 6) 0.000000

P( 4, 7) 0.000000

P( 4, 8) 1.000000

P( 5, 7) 1.000000

P( 5, 8) 0.000000

P( 5, 9) 0.000000

P( 6, 8) 1.000000

P( 6, 9) 0.000000

P( 7, 10) 1.000000

P( 8, 10) 1.000000

P( 9, 10) 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

22 0.000000

23 0.000000

24 0.000000

25 0.000000

26 0.000000

27 0.000000

28 0.000000

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...

运筹学最短路问题实验报告: 运筹学最短路问题实验报告姓名雷超敏学号10069107班级安全101指导教师冯树虎一实验目的1学会独立建模能力并用模型解决相关现实问题2通过实验把所学的运筹学理论知识与实践相结合从而强化相关理论知识3进一步加强...
南邮课内实验-运筹学-运输问题-第二次: 课内实验报告课程名任课教师专业学号姓名学年第学期南京邮电大学管理学院实验背景某企业集团有3个生产同类产品的工厂生产的产品由4个销售中心出售各工厂的生产量各销售中心的销售量假定单位均为吨各工厂到各销售点的单位运价...
运筹学最大流问题实验报告: 运筹学最大流问题实验报告姓名雷超敏学号10069107班级安全101指导教师冯树虎一实验目的1学会独立建模能力并用模型解决相关现实问题2通过实验把所学的运筹学理论知识与实践相结合从而强化相关理论知识3进一步加强...

运筹学上机实验报告: 实验题目一线性规划建模一实验目的1了解线性规划问题在Excel中如何建立主要是数据单元格输出单元格可变单元格和目标单元格定义以及规划求解宏定义应用设置2熟练掌握Excel规划求解宏定义模块使用3掌握LINDO软...
运筹学上机实验报告: 运筹学上机实验报告运筹学上机实验报告0运筹学上机实验报告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...

运筹学实验报告（32篇）

热门关注

运筹学最大流实验报告

南邮课内实验-运筹学-线性规划-第一次0407