model: sets: I /1, 2, 3, 4, 5, 6, 7/; binary variables: x(I); equations: invest_limit: 43 * x('1') + 28 * x('2') + 34 * x('3') + 48 * x('4') + 17 * x('5') + 32 * x('6') + 23 * x('7') <= 100; mutual_exclusion1: x('1') + x('2') <= 1; mutual_exclusion2: x('1') + x('2') + x('3') + x('4') >= 1; objective: maximize Z = 17 * x('1') + 10 * x('2') + 15 * x('3') + 19 * x('4') + 7 * x('5') + 13 * x('6') + 9 * x('7'); endmodel修改代码
时间: 2024-01-19 12:05:07 浏览: 25
您提供的代码已经对问题进行了正确的建模,但是在目标函数中出现了一个小错误。目标函数应该是最大化预期收益,而不是最大化Z。以下是修改后的代码:
```lingo
model:
sets:
I /1, 2, 3, 4, 5, 6, 7/;
binary variables:
x(I);
equations:
invest_limit:
43 * x('1') + 28 * x('2') + 34 * x('3') + 48 * x('4') +
17 * x('5') + 32 * x('6') + 23 * x('7') <= 100;
mutual_exclusion1:
x('1') + x('2') <= 1;
mutual_exclusion2:
x('1') + x('2') + x('3') + x('4') <= 1;
objective:
maximize total_profit: 17 * x('1') + 10 * x('2') + 15 * x('3') + 19 * x('4') +
7 * x('5') + 13 * x('6') + 9 * x('7');
end
```
请注意,修改后的代码中已经修正了目标函数以及互斥约束条件。您可以使用该代码来求解最优解。希望对您有所帮助!如果您还有其他问题,请随时提问。
相关问题
model: sets: p /p1, p2/; w /width, height/; parameters: shapes(p,w); shapes('p1', 'width') = 373; shapes('p1', 'height') = 201; shapes('p2', 'width') = 406; shapes('p2', 'height') = 229; boardSize(w) = 3000; boardSize('height') = 1500; integer variables: x(p,w); binary variables: y(p); equations: total_area: sum((p,w), x(p,w)*shapes(p,w)) =l= boardSize(w)*boardSize('height'); use_shape(p): y(p)*sum(w, x(p,w)) =l= sum((p,w), shapes(p,w)); maximize: utilization: sum((p,w), x(p,w)*shapes(p,w))/(boardSize(w)*boardSize('height')); generate: loop(p, y(p) = 1); solve; display x.l, y.l; 请指出lingo代码错误地方,并给出正确代码
根据您提供的Lingo代码,我注意到您在generate块中使用了"loop"语句,但是Lingo语法中没有这个关键词。在Lingo中,您可以使用一个循环语句来替代。此外,您还没有指定循环的范围和循环变量。下面是修正后的代码:
```lingo
model:
sets:
p /p1, p2/;
w /width, height/;
parameters:
shapes(p,w);
shapes('p1', 'width') = 373;
shapes('p1', 'height') = 201;
shapes('p2', 'width') = 406;
shapes('p2', 'height') = 229;
boardSize(w) = 3000;
boardSize('height') = 1500;
integer variables:
x(p,w);
binary variables:
y(p);
equations:
total_area: sum((p,w), x(p,w)*shapes(p,w)) =l= boardSize(w)*boardSize('height');
use_shape(p): y(p)*sum(w, x(p,w)) =l= sum((p,w), shapes(p,w));
maximize:
utilization: sum((p,w), x(p,w)*shapes(p,w))/(boardSize(w)*boardSize('height'));
generate:
for(p, y(p) = 1);
solve;
display x.l, y.l;
```
请注意,我将"loop"替换为"for"循环,并添加了循环的范围(在这种情况下,是对集合p进行循环)和循环变量(在这种情况下,是变量p)。现在您可以尝试运行修正后的代码。
!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: D= 6 5 3 6 9 7 5 11 9 1 8 7 5 4 10 5 7 9; 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
这段代码使用了GAMS(General Algebraic Modeling System)建模语言来解决最短路径问题。基于你提供的代码,我可以给出以下优化建议:
1. 使用更高效的最短路径算法:目前的代码使用的是基于动态规划的 Bellman-Ford 算法,时间复杂度为 O(n^3)。可以考虑使用更高效的算法,如 Dijkstra 算法(时间复杂度为 O((n+m)logn),其中 m 是边的数量)或 Floyd-Warshall 算法(时间复杂度为 O(n^3))来求解最短路径。
2. 优化存储数据结构:目前的代码采用邻接矩阵来表示城市之间的道路和距离。对于稀疏图而言,使用邻接表可以节省空间并提高效率。
3. 减少循环次数:当前的代码中进行了两次循环遍历,第一次是计算最短路径,第二次是确定最短路径的具体路径。可以通过合并这两个循环来减少循环次数。
4. 使用更具有可读性的变量名:当前的代码使用了单个字母作为变量名,可读性较差。建议使用更具有描述性的变量名,以增强代码的可读性和可维护性。
综上所述,以下是对代码的优化建议:
```gams
model:
data:
n=10;
enddata
sets:
cities/1..n/;
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
/;
parameters:
distance(cities,cities);
variables:
F(cities);
P(roads) binary;
equations:
shortest_path;
shortest_path..
F(n) =e= 0;
@for(cities(i) | i #lt# n,
F(i) =e= sum(roads(i,j), distance(i,j) + F(j));
);
@for(roads(i,j),
P(i,j) =e= (F(i) =e= distance(i,j) + F(j));
);
option optcr=0.0, optca=0.0;
solve shortest_path using lp minimizing F(n);
display F, P;
```
这是一个对代码进行了简化和改进的示例。请注意,代码中的一些细节可能需要根据具体需求进行调整。希望这些优化建议能帮助你改进你的代码!如果你有任何其他问题,请随时提问。
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