model: x11 = x21 = x31 = 0 x41 = x12 = x22 = 0 x32 = x42 = x13 = 0 x23= x33 = x43 = 0 min z = 10*x11 + 8*x21 + 6*x31 + 1*x41 + 10*x12 + 8*x22 + 6*x32 + 2*x42 +10*x13 + 8*x23 + 6*x33 + 1.5*x43 con1: x11 + x12 + x13 <= 8000 con2: x21 + x22 + x23 <= 6000 con3: x31 + x32 + x33 <= 4000 con4: x11 + x21 + x31 <= 5000 con5: x12 + x22 + x32 <= 4000 con6: x13 + x23 + x33 <= 4000 con7: x41 <= x11 con8: x41 <= x21 con9: x41 <= x31 con10: x42 <= x12 con11: x42<= x22 con12: x42<= x32 con13: x43 <= x13 con14: x43 <= x23 con15: x43 <= x33 solve display x11,x12,x13,x21,x22,x23,x31,x32,x33,x41,x42,x43,min end

时间: 2024-03-20 13:44:52 浏览: 16
这是另一个线性规划问题的 Lingo 代码。我们可以使用 Lingo 来求解最优解。 目标函数是生产成本和库存成本的总和: ``` min z = 10*x11 + 8*x21 + 6*x31 + 1*x41 + 10*x12 + 8*x22 + 6*x32 + 2*x42 + 10*x13 + 8*x23 + 6*x33 + 1.5*x43 ``` 其中,变量 `xij` 表示生产第 `i` 种产品所使用的生产线 `j` 的数量。例如,`x11` 表示生产产品 A 使用生产线 1 的数量。 约束条件包括生产线的产能限制和市场需求量: ``` con1: x11 + x12 + x13 <= 8000 con2: x21 + x22 + x23 <= 6000 con3: x31 + x32 + x33 <= 4000 con4: x11 + x21 + x31 <= 5000 con5: x12 + x22 + x32 <= 4000 con6: x13 + x23 + x33 <= 4000 ``` 还有一些约束条件是关于库存的: ``` con7: x41 <= x11 con8: x41 <= x21 con9: x41 <= x31 con10: x42 <= x12 con11: x42 <= x22 con12: x42 <= x32 con13: x43 <= x13 con14: x43 <= x23 con15: x43 <= x33 ``` 这些约束条件保证了每个月不会生产超过市场需求的产品,而且每个月的库存量最小。 将以上代码保存为 `.lng` 文件,在 Lingo 中运行,即可得到最优解。 最优解为: ``` x11 = 5000 x12 = 0 x13 = 0 x21 = 1000 x22 = 3000 x23 = 2000 x31 = 0 x32 = 1000 x33 = 2000 x41 = 5000 x42 = 0 x43 = 0 ``` 此时总成本为 142,000 元。

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