【正文】 L( 1, 3) L( 1, 4) L( 1, 5) L( 1, 6) L( 1, 7) L( 1, 8) L( 2, 1) L( 2, 2) L( 2, 3) L( 2, 4) L( 2, 5) L( 2, 6) L( 2, 7) L( 2, 8) L( 3, 1) L( 3, 2) L( 3, 3) L( 3, 4) L( 3, 5) L( 3, 6) L( 3, 7) L( 3, 8) Row Slack or Surplus Dual Price ST1( 1) ST1( 2) ST1( 3) ST2( 1) ST2( 2) ST2( 3) ST2( 4) ST2( 5) ST2( 6) ST2( 7) ST2( 8) ST3( 1) ST3( 2) ST3( 3) ST3( 4) ST3( 5) ST3( 6) ST3( 7) ST3( 8) OBJ 結(jié)果： 最優(yōu)運輸方案為 A運往菜市場 1 蔬菜數(shù)量為 75公斤，運往菜市場 3蔬菜數(shù)量為 10 公斤，運往菜市場 5蔬菜數(shù)量為 60公斤，運往菜市場 6蔬菜數(shù)量為 55公斤； B運往菜市場 2蔬菜數(shù)量為 60 公斤，運往菜市場 3蔬菜數(shù)量為 54公斤，運往菜市場 4蔬菜數(shù)量為 56公斤； C運往菜市場 5蔬菜數(shù)量為 24公斤，運往菜市場 7蔬菜數(shù)量為 72公斤，運往菜市場 8蔬菜數(shù)量為 64公斤，最小損失為 4806元 第三問 因為根據(jù)題意，各菜市場的需求量大于各收購點的收購量，所以要增大收購量來滿足短缺的需求。 Enddata for(jsd(i): [st1]sum(csc(j):x(i,j))=a(i))。 b=75,60,80,70,100,55,90,80。 Csc/1..8/:b。 for(csc(j): [st2]sum(jsd(i):x(i,j))=b(j))。 d=10,8,5,10,10,8,5,8。 dqss/1..8/:d。 (1) 基本假設(shè) 設(shè) xij為第 i個集散點向第 j個菜市場供應(yīng)蔬菜的數(shù)量， lij 為第 i個集散點到第 j個菜市場供應(yīng)蔬菜的距離， bj 為第 j個市場每天的需求量， dj為第 j 個市場每天的短缺損失， ai為第 i個集散點每天的收購量， cij為第 i個集散點向第 j個菜市場的單位運費（ i=123,j=1..8） （ 2） 約 束條件、 ?i ijx =ai (i=1,2,3) ?i ijx =bj (j=1..8) xij =0(i=1,2,3。 (2) 若規(guī)定各菜市場短缺量一律不超過需求量的 20%，重新設(shè)計定點供應(yīng)方案。按照常年情況， A、 B、 C三個收購點每天收購量分別為 200、 170和 160（單位： 100kg），各個菜市場每天需求量及發(fā)生供應(yīng)短缺時的損失見表 1。從收購點到個菜市場的距離見表 2，設(shè)從收購點到各菜市場蔬菜調(diào)運費用為 1元 /（ 100kg (3) 為了滿足城市居民的蔬菜供應(yīng)，該市的領(lǐng)導(dǎo)規(guī)劃增加蔬菜種植面積，試問增產(chǎn)的蔬菜每天應(yīng)分別向 A、 B、 C三個 收購點各供應(yīng)多少最為經(jīng)濟(jì)合理。j=1..8) （ 3）對各問求解分析 第一問 目標(biāo)函數(shù) minz= ??i j cij*xij*lij+?j dj(bj?xij)(i=1,2,3。 J_c(jsd,csc):x,c,l。 l=4,8,8,19,11,6,22,16, 14,7,7,16,12,16,23,17, 20,19,11,14,6,15,5,10。 [obj]min=sum(jsd(i):sum(csc(j):c(i,j)*x(i,j)*l(i,j)))+sum(csc(j):d(j)*(b(j)sum(jsd(i):x(i,j))))。 dqss/1..8/:d。 d=10,8,5,10,10,8,5,8。 for(csc(j): [st2]sum(jsd(i):x(i,j))=b(j))。與第一問比較分析，應(yīng)使收購量大于目前的量，使需 求量得到滿足，不再產(chǎn)生短缺損失，因此重新建立模型為 : Min z=??i j cij*xij*lij(i=1,2,3。 J_c(jsd,csc):x,c,l。 c=1,1,1,1,1,1,1,1, 1,1,1,1,1,1,1,1, 1,1,1,1,1,1,1,1。 End 運行結(jié)果為： Global optimal solution found. Objective value: Infeasibilities: Total solver iterations: 12 Model Class: LP Total variables: 24 Nonlinear variables: 0 Integer variables: 0 Total constraints: 12 Nonlinear constraints: 0 Total nonzeros: 72 Nonlinear nonzeros: 0 Variable Value Reduced Cost A( 1) A( 2) A( 3)