【正文】 EFFICIENT( 5, 5) EFFICIENT( 5, 6) EFFICIENT( 6, 1) EFFICIENT( 6, 2) EFFICIENT( 6, 3) EFFICIENT( 6, 4) EFFICIENT( 6, 5) EFFICIENT( 6, 6) K( 1, 1) K( 1, 2) K( 1, 3) K( 1, 4) K( 1, 5) K( 1, 6) K( 2, 1) K( 2, 2) K( 2, 3) K( 2, 4) K( 2, 5) K( 2, 6) K( 3, 1) K( 3, 2) K( 3, 3) K( 3, 4) K( 3, 5) K( 3, 6) K( 4, 1) K( 4, 2) K( 4, 3) K( 4, 4) K( 4, 5) K( 4, 6) K( 5, 1) K( 5, 2) K( 5, 3) K( 5, 4) K( 5, 5) K( 5, 6) K( 6, 1) K( 6, 2) K( 6, 3) K( 6, 4) K( 6, 5) K( 6, 6) Row Slack or Surplus Dual Price 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 問題二 !求解最低成本分配方式的lingo程序。 match(people, work): cost,k。 for(people(i): sum(work(j): k(i,j))=1)。 for(match:bin(k))。1 2 3 3 3 1。reefficient=(efficienta)/(ba)reefficient= 0 0 %cost(i,j)矩陣標(biāo)準(zhǔn)化的matlab程序及輸出結(jié)果：cost = [ 4 8 1 0 0 4。 5 2 7 4 7 4。recost=(costc)/(dc)recost = 0 0 求解最小化的lingo程序及運(yùn)行結(jié)果如下：model: !定義。 endsets data: recost= 0 0 。 for(people(i): sum(work(j): k(i,j))=1)。 for(match:bin(k))。 for(work(j): sum(people(i): k(i,j))=1)。enddata min = sqrt(sqr(sum(match: recost*k))+sqr(sum(match: reefficient*k)))。 work/1..6/。c=min(min(cost))。 2 10 4 4 2 5。3 2 5 4 6 6]a=min(min(efficient))。6 4 3 2 5 4。 for(work(j): sum(people(i): k(i,j))=1)。 min = sum(match: cost*k)。 sets: people/1..6/。 !每個工作有且只有一個人做。 max = sum(match: efficient*k)。 work/1..6/。[5]謝金星,LINGO優(yōu)化軟件，, 。七、參考文獻(xiàn)[1]陳東彥，劉鳳秋著，數(shù)學(xué)建模，北京：科學(xué)出版社 ，2013。 首先就是該模型不能解決當(dāng)效率與成本的重要性不同時得工作指派問題（即在效率與成本的權(quán)重不同時），比如有時決策者希望七成考慮效率，三成考慮成本的情況。根據(jù)程序運(yùn)行結(jié)果，最佳工作分配方案如下（求解模型的lingo程序及運(yùn)行結(jié)果