【正文】 DJP( 6, 1) DJP( 6, 2) DJP( 6, 3) DJP( 7, 1) DJP( 7, 2) DJP( 7, 3) DJP( 8, 1) DJP( 8, 2) DJP( 8, 3) DJP( 9, 1) DJP( 9, 2) DJP( 9, 3) DJP( 10, 1) DJP( 10, 2) DJP( 10, 3) 附錄9會議室選定及客車租用方案Lingo求解程序model:sets:index1 /1..5/:N,M。x=0 0 200 0 300 0 0 200 200 0。data:kjpmax=050300302085650000502402700504500007040000004030403005000400304040004500060006000100000。for(index3:gin(kjp))。for(index5(i,j):r(i,j)=((x(i)x(j))^2+(y(i)y(j))^2)^())。C=400。for(index3(j,p)|pGE4:kjp(j,p)=kjpmax(j,p)*xj(j))。for(index2(p)|pGE4:(sum(index1(j):(kjp(j,p)+djp(j,p3))*xj(j)))=Rp(p))。endsetsMin = sum(index1(j):xj(j))。2 LE 3:djp。index3 (index1,index2):kjp,kjpmax。enddata附錄7最少賓館數(shù)目及相對最小聚集指標優(yōu)化模型Lingo求解程序model:sets:index1 /1..10/:xj,x,y。data:kjpmax=050300302085650000502402700504500007040000004030403005000400304040004500060006000100000。for(index3:gin(kjp))。for(index3(j,p)|pGE4:kjp(j,p)=kjpmax(j,p)*xj(j))。for(index2(p)|pGE4:(sum(index1(j):(kjp(j,p)+djp(j,p3))*xj(j)))=Rp(p))。endsetsMin = sum(index1(j):xj(j))。index4 (index1,index2)|amp。index2 /1..6/:Rp。y=300 450 1000 950 0 300 0 0 150 1000。Rp=104 69 22 149 86 54。for(index4:gin(djp))。for(index1:bin(xj))。n=sum(index1(j):xj(j))。for(index3(j,p)|pLE3:(kjp(j,p)+djp(j,p))=kjpmax(j,p)*xj(j))。for(index2(p)|pLE3:(sum(index1(j):kjp(j,p)*xj(j)))=Rp(p))。index5 (index1,index1):r。index4 (index1,index2)|amp。index2 /1..6/:Rp。預測序列x0p:39。小誤差概率:39。%計數(shù)for i=1:lx0 if abs(e0(i)mean(e0))*Sx0 j=j+1。均方差比值C:39。Se=sqrt(var(e0(1:lx0))/lx0)。x0與x0p的灰色關(guān)聯(lián)度:39。mSpS=abs(sum2sum1)。mS=abs(sum1)。endsum1=sum1+*(x0(4)x0(1))。for i=2:lx01 sum1=sum1+(x0(i)x0(1))。sum1=0。mSp=0。濾波相對誤差：39。平均相對誤差：39。 drt0(i)=e0(i)/x0(i)。drt0=[]。for i=1:lx0+n1 x0p(i+1)=x1p(i+1)x1p(i)。end%x0的模擬值x0px0p=[]。x1p(1)=x1(1)。b=A(2)。*Y。A=inv(B39。 ones(lx01,1)]。 z(i)=(x1(i)+x1(i1))/2。 for j=1:i sum=sum+x0(j)。z(1)=x1(1)。z=[]。lx0=size(x0,2)。[4] 謝金星，薛毅，《優(yōu)化建模與LINDO/LINGO軟件》，北京：清華大學出版社，2009 年12月。[2] 傅立，《灰色系統(tǒng)理論及其應(yīng)用》，北京：科學技術(shù)文獻出版社 ，1992年10月。 模型缺點（1）在方案制定中，我們沒有考慮實際與會代表人數(shù)與預測與會代表人數(shù)不一致時可能造成的空房費用或因客房不夠而造成代表的不滿所引起的“費用”；（2）客車運行規(guī)則的設(shè)定過于簡單，雖然一方面簡化了優(yōu)化模型的建立，但是造成了租用客車過多而引起費用過大的問題； 模型改進（1）針對“模型缺點”中的提到的沒有考慮實際與會代表人數(shù)與預測與會代表人數(shù)不一致時可能造成的“費用”，可以考慮建立相關(guān)概率模型，從概率學的角度建立相關(guān)優(yōu)化模型。（4）客車運行規(guī)則；；；，到達指定分會場后，與會代表自行下車，客車前往下一分會場，直至與會代表全部下車；相關(guān)費用：租借會議室及客車的總費用大約為3萬元七、模型改進 模型優(yōu)點最少賓館數(shù)目及相對最小聚集指標優(yōu)化模型（模型3）為了求解模型3，我們首先分別對最小聚集指數(shù)和最少賓館數(shù)目這兩個單目標規(guī)劃問題進行了求解。六、本屆會議籌備方案經(jīng)過科學預測，本屆會議與會人數(shù)大約為678人，在此基礎(chǔ)上從經(jīng)濟、方便、代表滿意等方面，制定本屆會議賓館客房預訂、會議室租借、客車租用等相關(guān)方案如下：（1）與會代表下榻賓館選定擬定將與會代表安排在①、②、⑤、⑦、⑧賓館住宿，各賓館中各類客房預訂情況如下：表 12 本屆會議客房預訂方案合住1合住2合住3獨住1獨住2獨住3合計（人）①0303082916157②855503800242⑤701205400110⑦320071030103⑧261903310067（2）分組會議會議室選定本屆會議中的6個分組會議擬定在②、⑦、⑧賓館舉行，具體安排如下：表 13 本屆會議分組會議會議室租用方案規(guī)模間數(shù)價格（半天）費用（全天）②130人21000元4000元⑦140人2800元3200元⑧130人2800元3200元即在賓館②租借兩間規(guī)模為130人的會議室，在賓館⑦租借兩間規(guī)模為140人的會議室，在賓館⑧租借兩間規(guī)模為130人的會議室。結(jié)果分析：從上表可以看出，從各賓館出發(fā)的客車的載客率很高，說明車輛運行效率高，安排合理。 變量說明（以下各符號中，）： 第賓館的第個會議室選擇情況，表示選擇，表示不選擇；： 第賓館的第個會議室租借費用；： 第賓館下榻代表人數(shù)；： 從第賓館出發(fā)的代表數(shù)；： 從第賓館發(fā)出的第類客車數(shù)量；： 第類客車租用費用；： 第類客車載客量； 最少會議室和客車租用費用優(yōu)化模型（模型4）1）模型建立下面以租借會議室費用和租用客車費用之和最小為優(yōu)化目標，以①、②、⑤、⑦、⑧賓館中選定的滿足分會場最小規(guī)模的會場數(shù)量等于6以及從①、②、⑤、⑦、⑧賓館出發(fā)的客車載客量不小于從賓館出發(fā)的代表數(shù)量為約束條件，以①、②、⑤、⑦、⑧賓館中會場租借及客車租用情況為決策變量，建立如下優(yōu)化模型：其中，已知數(shù)據(jù)如下：Ⅰ）=12001200150010001000150010001000150080080010008008001000Ⅱ）=[800 700 600]Ⅲ）=[157 242 110 103 67]Ⅳ）=[45 36 33]2) 求解結(jié)果將上述優(yōu)化模型轉(zhuǎn)換成Lingo程序（見附錄9），求解結(jié)果（詳見附錄10）如下:Ⅰ）會議室租借情況表 10 本屆會議會議室租借情況預測規(guī)模間數(shù)價格（半天）費用（全天）②130人21000元4000元⑦140人2800元3200元⑧130人2 800元3200元結(jié)果分析：求解結(jié)果顯示，租借的會議室全部為規(guī)模較小，價格相對便宜的類型；賓館⑦和賓館⑧的會議室租用價格最低，選擇這兩個賓館的會議室可以減少會議室租借費用，比較合理；由表8可知，賓館②入住的與會代表數(shù)量最多，故在賓館②設(shè)定分會場，可以有效減少人員流動量，從而減少租車數(shù)量，即減少租車費用，也比較合理。 數(shù)據(jù)分析表 9 ①、②、⑤、⑦及⑧賓館中滿足條件的會議室情況規(guī)模間數(shù)價格（半天）①150人21200元200人11500元②130人21000元180人11500元⑤150人21000元180人11500元