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快餐店臨時工工資優(yōu)化研究(編輯修改稿)

2024-07-19 20:37 本頁面
 

【文章內容簡介】 如圖一:圖一:星期六每個營業(yè)小時所需職工數(包括正式工和臨時工)即可以確定模型的約束條件。約束條件:利用Lingo軟件編程計算(具體過程見附錄四)此題結果為:目標函數最優(yōu)值為: 264元。這時候臨時工的安排為: 變量 臨時工班次 時間 x1 0 11:00-12:00 x2 0 12:00-13:00 x3 0 13:00-14:00 x4 0 14:00-15:00 x5 0 15:00-16:00 x6 0 16:00-17:00 x7 0 17:00-18:00 x8 6 18:00-19:00 x9 0 19:00-20:00 x10 0 20:00-21:00 x11 0 21:00-22:00 y1 8 11:00-12:00 y2 0 12:00-13:00 y3 1 13:00-14:00 y4 0 14:00-15:00 y5 1 15:00-16:00 y6 0 16:00-17:00 y7 4 17:00-18:00 y8 0 18:00-19:00 y9 0 19:00-20:00 y10 0 20:00-21:00 y11 0 21:00-22:00根據Lingo軟件編程計算結果可知安排4個小時臨時工第八個班次招臨時工6人,安排3個小時臨時工第一班次招臨時工8人,第三班次招臨時工1人,第五班次招臨時工1人,第七班次招臨時工4人,即按這種情況每天需要付給臨時工成本最低的總工資為264元。需要安排20 個班次。即:4小時臨時工安排6個班次,3 小時臨時工16 個班次。即得到第個班次工作4小時所需的臨時工人數如表四:第個班次所需的臨時工()人數00000006000即得到第個班次工作3小時所需的臨時工人數如表五:第個班次所需的臨時工()人數80101040000模型二比(1)節(jié)省的費用:(元),以及結果,可以得出:通過Lingo軟件求解出來的結果一樣,最優(yōu)解也一樣。即如果臨時工每班工作時間可以是3小時也可以是4小時,應安排臨時工20個班次,即:4小時臨時工安排6個班次,3 小時臨時工16 個班次。總成本最少為264元。比(1)節(jié)省48元六、模型評價1)本文利用Lingo軟件解題,減少了計算工作量,使得計算方便,簡潔。2)利用線性規(guī)劃的思想來解決臨時工的排班問題,其方法簡便、直觀、快捷、可操作性強;3)模型中運用圖表形象直觀,容納更多細節(jié),起到語言文字所不能起到的作用,把復雜的問題簡單化,使求解目標明確。1)模型假設是理想化的,實際難以實現。 2)線性規(guī)劃模型考慮的因素可能不全面,實際中有些情況沒有被考慮到。 3)建模過程創(chuàng)新不足,規(guī)劃模型的約束條件有些單,分配人數用的是連續(xù)工作,在某個時間段會出現有人數剩余,起不到最優(yōu)化。4)本文建立模型的方法單一,沒有運用多種不同的方法建立模型。七、參考文獻[1]姜啟源,謝金星,葉俊,數學模型(第三版),北京:高等教育出版社,2003[2]姜啟源,葉俊.《數學建?!?—北京:高等教育出版社,.[3]韓中庚.數學建模方法及其運用(第二版).北京:高等教育出版社,2009[4]袁新生等.LINGO和Excel在數學建模中的應用.北京:科學出版社,2007[5]趙東方.數學模型與計算.北京:科學技術出版社,2007[6]謝金星,薛毅,《優(yōu)化建模與LIDO/LINGO軟件》,北京:清華大學出版社,2005。八附錄附錄一:min=16*(x1+x2+x3+x4+x5+x6+x7+x8+x9+x10+x11)。x1+1=9。x1+x2+1=9。x1+x2+x3+2=9。x1+x2+x3+x4+2=3。x2+x3+x4+x5+1=3。x3+x4+x5+x6+2=3。x4+x5+x6+x7+1=6。x5+x6+x7+x8+2=12。x6+x7+x8+x9+2=12。x7+x8+x9+x10+1=7。x8+x9+x10+x11+1=7。@gin(x1)。@gin(x2)。@gin(x3)。@gin(x4)。@gin(x5)。@gin(x6)。@gin(x7)。@gin(x8)。@gin(x9)。@gin(x10)。@gin(x11)。EndObjective value: Objective bound: Infeasibilities: Extended solver steps: 0 Total solver iterations: 5 Variable Value Reduced Cost X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9 X10 X11 Row Slack or Surplus Dual Price 1 2 3
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