2021年北京高校数学建模校际联赛题目出版社图书印制策略解题代码
时间: 2023-08-13 16:16:35 浏览: 58
对于这个问题,具体的代码实现会因为选用的算法和编程语言不同而有所差异。以下是一个使用Python语言和PuLP库求解线性规划模型的示例代码,供参考:
```
from pulp import *
# 定义决策变量
x1 = LpVariable("x1", 0, None, LpInteger)
x2 = LpVariable("x2", 0, None, LpInteger)
x3 = LpVariable("x3", 0, None, LpInteger)
x4 = LpVariable("x4", 0, None, LpInteger)
x5 = LpVariable("x5", 0, None, LpInteger)
x6 = LpVariable("x6", 0, None, LpInteger)
# 定义目标函数和约束条件
prob = LpProblem("book printing", LpMinimize)
prob += 2000 * x1 + 1500 * x2 + 3000 * x3 + 2500 * x4 + 1800 * x5 + 2200 * x6, "total cost"
prob += x1 + x2 >= 500, "constraint 1"
prob += x3 + x4 >= 800, "constraint 2"
prob += x5 + x6 >= 1000, "constraint 3"
prob += x1 + x3 + x5 <= 1200, "constraint 4"
prob += x2 + x4 + x6 <= 1500, "constraint 5"
# 求解模型
prob.solve()
# 输出结果
for v in prob.variables():
print(v.name, "=", v.varValue)
print("total cost =", value(prob.objective))
```
在这个代码中,我们首先定义了六个决策变量x1至x6,表示每个月印刷的图书数量。然后,我们定义了目标函数和五个约束条件,其中目标函数表示总成本,约束条件则分别表示库存量、印刷方式等限制。
接着,我们使用PuLP库中的LpProblem和LpVariable函数定义线性规划问题,并使用LpMinimize指定求解最小化的问题。然后,我们将目标函数和约束条件添加到问题中,并使用solve()方法求解模型。
最后,我们使用for循环和value()函数输出每个决策变量的取值和目标函数的最小值,即总成本。
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