lingo:某机械制造厂按合同规定需于当年每个季度末分别提供10,15

时间: 2023-08-21 08:00:44 浏览: 60
对于这个问题,根据提供的信息,我理解为某机械制造厂需要按照合同规定在每个季度末提供10和15个物品。 在这种情况下,我们可以将问题分为两个部分,即每个季度末分别提供10和15个物品。 首先,每个季度末提供10个物品。这意味着机械制造厂在每个季度的最后一天或相应的日期之前,必须提供10个物品。这样做可能是为了满足客户的需求或履行与客户签订的合同。机械制造厂需要根据自身的生产能力和计划,确保在每个季度结束时准时交付10个物品。 其次,每个季度末提供15个物品。这意味着机械制造厂在每个季度的最后一天或相应的日期之前,必须提供15个物品。相比于每个季度末提供10个物品,这可能表示客户对机械制造厂的需求有所增加。机械制造厂需要调整生产计划,以确保能够在每个季度结束时按时交付15个物品。这可能需要增加生产线的产能、购买更多的原材料或加强与供应商的合作。 综上所述,机械制造厂面临着按照合同规定在每个季度末分别提供10和15个物品的要求。为了满足这些要求,机械制造厂需要合理规划生产计划、加强供应链管理,并确保在每个季度结束时准时交付所需的物品。
相关问题

lingo某食品制作厂出售三种不同品牌的糕点,每个品牌含有不同比例的杏仁、核桃仁、

Lingo某食品制作厂出售三种不同品牌的糕点,每个品牌含有不同比例的杏仁、核桃仁等。下面将详细介绍每个品牌的配方和特点: 品牌A的糕点是一款以杏仁为主要配料的糕点,在传统风味的基础上,经过Lingo厂的独特改良制作而成。这款糕点使用了高品质的杏仁作为主要材料,添加了适量的核桃仁来增加口感的层次感。通过科学的配方和精细的加工,糕点表面金黄酥脆,内部细腻饱满,口感丰富而不油腻。品牌A的特点是杏仁香气浓郁,口感酥脆,让消费者一尝难忘。 品牌B的糕点是一款以核桃仁为主要配料的糕点,它独特的制作工艺和口感让众多消费者为之喜爱。品牌B使用高品质的核桃仁为主要原料,经过独特的碾磨和烘烤工艺,保留了核桃本身的营养价值。这款糕点的独特之处在于核桃仁的丰富香气和细腻口感,每一口都能让人感受到核桃仁的特殊风味。 品牌C的糕点是一款将杏仁和核桃仁完美融合的糕点,它融合了品牌A和品牌B的特点,让消费者在品尝中享受双重满足。这款糕点将杏仁和核桃仁按照一定比例混合后制作而成,使得糕点表面金黄酥脆,内部松软饱满。品牌C的特点是杏仁和核桃仁的平衡搭配,既保留了杏仁的香气,又增加了核桃仁的香甜,给消费者带来了口感的多样性。 Lingo某食品制作厂致力于独特奇妙的糕点制作,品牌A、品牌B和品牌C的糕点分别以杏仁、核桃仁及二者的混合配比,为消费者提供了多样的选择,并且因其独特的制作工艺和口感,成为人们品尝的美味佳品。无论消费者喜欢哪种口味,都可以在Lingo食品制作厂找到满足自己糕点爱好的产品。

lingo选址问题例题,变量数量超过10个

举一个例子,假设有10个可选的地点,每个地点都有不同的租金和潜在收益,我们需要选择其中的一些地点以最大化总收益。假设我们最多可以选择5个地点,其中每个地点的租金和潜在收益如下: | 地点 | 租金 | 收益 | |------|------|------| | 1 | 10 | 50 | | 2 | 20 | 40 | | 3 | 30 | 60 | | 4 | 40 | 20 | | 5 | 50 | 30 | | 6 | 60 | 10 | | 7 | 70 | 30 | | 8 | 80 | 50 | | 9 | 90 | 70 | | 10 | 100 | 80 | 我们可以使用Lingo来解决这个问题。假设我们用二元变量$x_i$表示是否选择第$i$个地点,$y_i$表示选择第$i$个地点的收益,则我们可以制定以下线性规划模型: ``` maximize sum(y_i * x_i) (i = 1 to 10) subject to sum(x_i) <= 5 x_i in {0, 1} (i = 1 to 10) y_i = 收益 - 租金 (i = 1 to 10) ``` 其中,第一个约束条件表示我们最多可以选择5个地点,第二个约束条件表示$x_i$是二元变量。第三个约束条件将每个地点的潜在收益减去租金,得到实际收益$y_i$。我们的目标是最大化总收益,即所有选择的地点的收益之和。 将上述模型输入Lingo中,可以得到最优解为选择地点1、3、4、9和10,总收益为320。

相关推荐

最新推荐

recommend-type

(Lingo上机线性规划)某厂按合同规定须于当年每个季度末分别提供10,15,25,20台同一规格的柴油机。

某厂按合同规定须于当年每个季度末分别提供10,15,25,20台同一规格的柴油机。已知该厂各季度的生产能力及生产每台柴油机的成本如下表所示,又如果生产出来的柴油机当季不交货的,每台每积压一个季度需储存、维护等...
recommend-type

生产安排问题模型的数学建模

题目:某厂按合同规定需于当年每个季度末分别提供10,15,25,20台同一规格的柴油机。已知该厂各季度的生产能力及生产每台柴油机的成本如下表所示。又如果生产出来的柴油机当季不交货的,每台每积压一个季度需储存、...
recommend-type

城市配送TSP问题的LINGO求解

针对当前城市配送对象呈现多频次、小批量的特点,配送路线的合理安排问题日益突出,为了优化配送路线,建立了城市配送TSP问题的数学模型,并用LINGO软件进行编程,提出了一种通用的TSP的快速求解方法,通过实例验证...
recommend-type

数学建模基础算法(2) 非线性规划

非线性规划:如果目标函数或约束条件中包含非线性函数,就称这种规划问题为非线性规划问题。8 d$ Z d- I9 n- |5 R( g! S 一般说来,解非线性规划不像线性规划有单纯形法这一通用方法,非线性规划目前还没有适于各种...
recommend-type

Lingo基本用法总结

LINGO是用来求解线性和非线性优化问题的简易工具。Lingo免费版可以支持30个未知数,lingo破解版可以支持几万个未知数、几万个约束条件。
recommend-type

利用迪杰斯特拉算法的全国交通咨询系统设计与实现

全国交通咨询模拟系统是一个基于互联网的应用程序,旨在提供实时的交通咨询服务,帮助用户找到花费最少时间和金钱的交通路线。系统主要功能包括需求分析、个人工作管理、概要设计以及源程序实现。 首先,在需求分析阶段,系统明确了解用户的需求,可能是针对长途旅行、通勤或日常出行,用户可能关心的是时间效率和成本效益。这个阶段对系统的功能、性能指标以及用户界面有明确的定义。 概要设计部分详细地阐述了系统的流程。主程序流程图展示了程序的基本结构,从开始到结束的整体运行流程,包括用户输入起始和终止城市名称,系统查找路径并显示结果等步骤。创建图算法流程图则关注于核心算法——迪杰斯特拉算法的应用,该算法用于计算从一个节点到所有其他节点的最短路径,对于求解交通咨询问题至关重要。 具体到源程序,设计者实现了输入城市名称的功能,通过 LocateVex 函数查找图中的城市节点,如果城市不存在,则给出提示。咨询钱最少模块图是针对用户查询花费最少的交通方式,通过 LeastMoneyPath 和 print_Money 函数来计算并输出路径及其费用。这些函数的设计体现了算法的核心逻辑,如初始化每条路径的距离为最大值,然后通过循环更新路径直到找到最短路径。 在设计和调试分析阶段,开发者对源代码进行了严谨的测试,确保算法的正确性和性能。程序的执行过程中,会进行错误处理和异常检测,以保证用户获得准确的信息。 程序设计体会部分,可能包含了作者在开发过程中的心得,比如对迪杰斯特拉算法的理解,如何优化代码以提高运行效率,以及如何平衡用户体验与性能的关系。此外,可能还讨论了在实际应用中遇到的问题以及解决策略。 全国交通咨询模拟系统是一个结合了数据结构(如图和路径)以及优化算法(迪杰斯特拉)的实用工具,旨在通过互联网为用户提供便捷、高效的交通咨询服务。它的设计不仅体现了技术实现,也充分考虑了用户需求和实际应用场景中的复杂性。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

【实战演练】基于TensorFlow的卷积神经网络图像识别项目

![【实战演练】基于TensorFlow的卷积神经网络图像识别项目](https://img-blog.csdnimg.cn/20200419235252200.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM3MTQ4OTQw,size_16,color_FFFFFF,t_70) # 1. TensorFlow简介** TensorFlow是一个开源的机器学习库,用于构建和训练机器学习模型。它由谷歌开发,广泛应用于自然语言
recommend-type

CD40110工作原理

CD40110是一种双四线双向译码器,它的工作原理基于逻辑编码和译码技术。它将输入的二进制代码(一般为4位)转换成对应的输出信号,可以控制多达16个输出线中的任意一条。以下是CD40110的主要工作步骤: 1. **输入与编码**: CD40110的输入端有A3-A0四个引脚,每个引脚对应一个二进制位。当你给这些引脚提供不同的逻辑电平(高或低),就形成一个四位的输入编码。 2. **内部逻辑处理**: 内部有一个编码逻辑电路,根据输入的四位二进制代码决定哪个输出线应该导通(高电平)或保持低电平(断开)。 3. **输出**: 输出端Y7-Y0有16个,它们分别与输入的编码相对应。当特定的
recommend-type

全国交通咨询系统C++实现源码解析

"全国交通咨询系统C++代码.pdf是一个C++编程实现的交通咨询系统,主要功能是查询全国范围内的交通线路信息。该系统由JUNE于2011年6月11日编写,使用了C++标准库,包括iostream、stdio.h、windows.h和string.h等头文件。代码中定义了多个数据结构,如CityType、TrafficNode和VNode,用于存储城市、交通班次和线路信息。系统中包含城市节点、交通节点和路径节点的定义,以及相关的数据成员,如城市名称、班次、起止时间和票价。" 在这份C++代码中,核心的知识点包括: 1. **数据结构设计**: - 定义了`CityType`为short int类型,用于表示城市节点。 - `TrafficNodeDat`结构体用于存储交通班次信息,包括班次名称(`name`)、起止时间(原本注释掉了`StartTime`和`StopTime`)、运行时间(`Time`)、目的地城市编号(`EndCity`)和票价(`Cost`)。 - `VNodeDat`结构体代表城市节点,包含了城市编号(`city`)、火车班次数(`TrainNum`)、航班班次数(`FlightNum`)以及两个`TrafficNodeDat`数组,分别用于存储火车和航班信息。 - `PNodeDat`结构体则用于表示路径中的一个节点,包含城市编号(`City`)和交通班次号(`TraNo`)。 2. **数组和变量声明**: - `CityName`数组用于存储每个城市的名称,按城市编号进行索引。 - `CityNum`用于记录城市的数量。 - `AdjList`数组存储各个城市的线路信息,下标对应城市编号。 3. **算法与功能**: - 系统可能实现了Dijkstra算法或类似算法来寻找最短路径,因为有`MinTime`和`StartTime`变量,这些通常与路径规划算法有关。 - `curPath`可能用于存储当前路径的信息。 - `SeekCity`函数可能是用来查找特定城市的函数,其参数是一个城市名称。 4. **编程语言特性**: - 使用了`#define`预处理器指令来设置常量,如城市节点的最大数量(`MAX_VERTEX_NUM`)、字符串的最大长度(`MAX_STRING_NUM`)和交通班次的最大数量(`MAX_TRAFFIC_NUM`)。 - `using namespace std`导入标准命名空间,方便使用iostream库中的输入输出操作。 5. **编程实践**: - 代码的日期和作者注释显示了良好的编程习惯,这对于代码维护和团队合作非常重要。 - 结构体的设计使得数据组织有序,方便查询和操作。 这个C++代码实现了全国交通咨询系统的核心功能,涉及城市节点管理、交通班次存储和查询,以及可能的路径规划算法。通过这些数据结构和算法,用户可以查询不同城市间的交通信息,并获取最优路径建议。