设变量： Xij = 1，如果机器人 i 用于出货处 j 运输 Xij = 0，否则 Minimize： 4X11 + 4X12 + 7X13 + 6X21 + 5X22 + 3X23 + 2X31 + 3X32 + 2X33 + 6X41 + 5X42 + 5X43 + 3X51 + 4X52 + 5X53 Subject to： X11 + X12 + X13 <= 50 (机器人 1 运输量限制) X21 + X22 + X23 <= 48 (机器人 2 运输量限制) X31 + X32 + X33 <= 49 (机器人 3 运输量限制) X41 + X42 + X43 <= 46 (机器人 4 运输量限制) X51 + X52 + X53 <= 50 (机器人 5 运输量限制) X11 + X21 + X31 + X41 + X51 >= 2 (出厂检修限制) X12 + X22 + X32 + X42 + X52 >= 2 (出厂检修限制) Xij >= 0 (非负限制) Subject to： X11 + X12 + X13 >= 35 (出货处 1 运输量要求) X21 + X22 + X23 >= 50 (出货处 2 运输量要求) X31 + X32 + X33 >= 40 (出货处 3 运输量要求)用lingo写出

时间: 2023-09-04 17:08:42 浏览: 88
以下是用Lingo语言编写的线性规划模型： ```lingo MIN = 4*X11 + 4*X12 + 7*X13 + 6*X21 + 5*X22 + 3*X23 + 2*X31 + 3*X32 + 2*X33 + 6*X41 + 5*X42 + 5*X43 + 3*X51 + 4*X52 + 5*X53 STORAGE1: X11 + X12 + X13 <= 50 STORAGE2: X21 + X22 + X23 <= 48 STORAGE3: X31 + X32 + X33 <= 49 STORAGE4: X41 + X42 + X43 <= 46 STORAGE5: X51 + X52 + X53 <= 50 MAINTENANCE1: X11 + X21 + X31 + X41 + X51 >= 2 MAINTENANCE2: X12 + X22 + X32 + X42 + X52 >= 2 NON_NEGATIVE: X11 >= 0, X12 >= 0, X13 >= 0, X21 >= 0, X22 >= 0, X23 >= 0, X31 >= 0, X32 >= 0, X33 >= 0, X41 >= 0, X42 >= 0, X43 >= 0, X51 >= 0, X52 >= 0, X53 >= 0 SHIPMENT1: X11 + X21 + X31 + X41 + X51 >= 35 SHIPMENT2: X12 + X22 + X32 + X42 + X52 >= 50 SHIPMENT3: X13 + X23 + X33 + X43 + X53 >= 40 ``` 其中，变量Xij表示机器人i用于出货处j运输的量；目标函数是最小化总运输成本；STORAGEi是表示机器人i的运输量不超过限制；MAINTENANCEi是出厂检修的限制；NON_NEGATIVE是非负限制；SHIPMENTi是运输量要求的限制。 此模型可以在Lingo求解器中求解，得到最优解。
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具体来说，设从 i+1 到 j 的这些次投掷的结果为 P1，从 j+1 到 k 的这些次投掷的结果为 P2，从 k+1 到 l 的这些次投掷的结果为 P3。显然，这三个事件是互不相关的，且它们的取值不会影响 Xij 和 Xkl 的取值。因此，...

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

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: ...

用matlab实现以下模型：假设有n个站点，每个站点i（i=1,2,...,n）有一个到达时间ti和一个出发时间di。列车在这些站点之间以固定的速度运行，每个站点之间的距离为di+1 - ti。我们的目标是在列车运行过程中发生中断时，通过重新安排路线，使中断时间最小化。 令变量xij表示列车是否从站点i直接前往站点j，其中i和j分别表示站点的编号。xij=1表示列车从站点i直接前往站点j，xij=0表示列车不经过站点j。 我们的目标是最小化中断时间，可以定义为列车在两个连续站点之间的距离之和与实际运行时间之间的差值的绝对值之和：

xij=1表示列车从站点i直接前往站点j，xij=0表示列车不经过站点j。 我们的目标是最小化中断时间，可以定义为列车在两个连续站点之间的距离之和与实际运行时间之间的差值的绝对值之和。我们可以用以下公式来表示： ...

for i = 1 : 499 v_yijpadding = padarray(v_yij, [1,1], 'replicate') %填充，按照边界填充一圈 dv_xij = (conv2(v_yijpadding, T, 'valid') - v_xij) * dt %计算变化值 v_xij = v_xij + dv_xij %更新 v_yij = 0.5 * (abs(v_xij + 1) - abs(v_xij - 1)) %计算输出 vx22 = [vx22 v_xij(2,2)] %扩充输入 vy22 = [vy22 v_yij(2,2)] %扩充输出 end 分析这段代码

这段代码是一个循环，循环变量i从1到499。主要目的是对变量v_xij和v_yij进行迭代更新，并将每次迭代的结果存储在vx22和vy22数组中。 首先，在每次循环中，使用padarray函数将v_yij矩阵进行边界填充，使其在边界上...

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lingo表示约束条件xij <=xii,i=1,…,6,j=1,…,6

其中，forall 表示对所有的 i 和 j 进行约束，xij(i,j) 表示决策变量 x_ij，xii(i,i) 表示决策变量 x_ii。i != j 表示 i 和 j 不能相等，因为这个约束条件不适用于 i=j 的情况。

如何在上述代码中加入xij=0或1的条件；

在这个线性规划模型中，由于所有的 \( x_{ij} \) 都是以二元变量的形式存在（即只能取0或1），所以实际上不需要显式地添加 "xij=0或1" 的条件，因为这个特性已经内置在二元变量的定义中。 然而，如果你想强调这一...

一个给定序列的子序列是在该序列中删去若干元素后得到的序列。确切地说，若给定序列x=<x1,x2,…,xm>，则另一序列z＝<z1，z2，…，zk>是x的子序列是指存在一个严格递增的下标序列<i1,i2,…,ik>,使得对于所有j=1,2,…,k有：xij=zj 例如，序列z=<b,c,d,b>是序列x=<a,b,c,b,d,a,b>的子序列,相应的递增下标序列为<2,3,5,7>。给定两个序列x和y，当另一序列z既是x的子序列又是y的子序列时，称z是序列x和y的公共子序列。例如，若x＝<a,b,c,b,d,a,b>和y＝<b,d,c,a,b,a>，则序列<b,c,a>是x和y的一个公共子序列,序列 <b,c,b,a>也是x和y的一个公共子序列。而且，后者是x和y的一个最长公共子序列．因为x和y没有长度大于4的公共子序列。 给定两个序列x＝<x1，x2，…，xm>和y=<y1,y2…．yn>．要求找出x和y的一个最长公共子序列。

确定地说，若给定序列x=,x2,…,xm>，则另一个序列z=,z2,…,zk>，使得x的子序列为z，当且仅当z是在一割格递增的下标序列,i2,…,ik>所对应的下标z1,z2,…,zk所指示的值得列表<xij，i=1,2,…,k>中得到的。例如，序列z=,...

若给定序列X={x1,x2,…,xm}，则另一序列Z={z1,z2,…,zk}，是X的子序列是指存在一个严格递增下标序列{i1,i2,…,ik}使得对于所有j=1,2,…,k有：zj=xij。例如，序列Z={B，C，D，B} 是序列X={A，B，C，B，D，A，B}的子序列，相应的递增下标序列为{2，3，5，7}。 给定2个序列X和Y，当另一序列Z既是X的子序列又是Y的子序列时，称Z是序列X和Y的公共子序列。 给定2个序列X={x1,x2,…,xm}和Y={y1,y2,…,yn}，找出X和Y的最长公共子序列。

如果x[i] == y[j]，则dp[i][j] = dp[i-1][j-1] + 1； b. 如果x[i] != y[j]，则dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i][j-1])。 4. 最终dp[m][n]就是X和Y的最长公共子序列的长度。 5. 如果需要求出最长公共子序列的...

图像去噪问题 假设用 x 表示一幅真实图像，它是一个 m × n 维的矩阵, 其中 xij 代表图像在 划定的位置 (i, j) 处的灰度值. 用 y 表示图像 x 受到噪声干扰后的图像，即 y = x + e, 这里假设 e ∈ IRm×n 是高斯白噪声. 为了从有噪声的图像 y 中还原原始图像 x, 利用 Tikhonov 正则化的思想建立如下优化模型: min x∈IRm×n f (x) = 1 2 ∥x − y∥2 F + λ(∥D1x∥2 F + ∥D2x∥2 F ) (1) 其中 D1x,D2x 分别对 x 在水平方向和竖直方向上做向前差分, 即 (D1x)ij = 1 h (xi+1,j − xij ), (D2x)ij = 1 h (xi,j+1 − xij ) 其中 h 为给定的离散间隔.

D1 = sparse.spdiags(np.vstack((np.ones((n,1)), -np.ones((n,1)))), np.array([0,1]), n-1, n) D2 = sparse.spdiags(np.vstack((np.ones((m,1)), -np.ones((m,1)))), np.array([0,1]), m-1, m) # 构造目标函数...

用LONGO写一段限制Xij（i=1,2,3;j=1,2,3,4）为整数的语句

假设Xij是一个实数类型的变量，那么可以用LONGO写出以下限制Xij为整数的语句： FOR i = 1 TO 3 DO FOR j = 1 TO 4 DO Xij IS INTEGER END FOR END FOR 这段代码使用了LONGO中的FOR循环语句，分别对i和j...

用LONGO的gin()函数写一段限制Xij（i=1,2,3;j=1,2,3,4）为整数的语句

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min T s.t. L Tij =ti, iE{1,...,n}, jESi L Tij ≤T,je{1,...,m}, i:jESi Xij ≥0, ie{1,...,n},jeS.

这是一个线性规划问题，可以使用线性规划...3. 每个Xij都要满足Xij ≥0，其中iE{1,...,n}，jES。 这个问题可以通过线性规划求解器来求解，例如使用MATLAB中的linprog函数或者Python中的scipy.optimize.linprog函数。
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