第二章 线性规划习题(附答案)
习题
2-1 判断下列说法是否正确:
(1) 任何线性规划问题存在并具有惟一的对偶问题; (2) 对偶问题的对偶问题一定是原问题;
(3) 根据对偶问题的性质,当原问题为无界解时,其对偶问题无可行解,反之,
当对偶问题无可行解时,其原问题具有无界解;
(4) 若线性规划的原问题有无穷多最优解,则其对偶问题也一定具有无穷多最优
解;
(5) 若线性规划问题中的bi,cj值同时发生变化,反映到最终单纯形表中,不会出
现原问题与对偶问题均为非可行解的情况; (6) 应用对偶单纯形法计算时,若单纯形表中某一基变量xi
部大于或等于零,则可以判断其对偶问题具有无界解。 (7) 若某种资源的影子价格等于k,在其他条件不变的情况下,当该种资源增加
5个单位时,相应的目标函数值将增大5k;
(8) 已知yi为线性规划的对偶问题的最优解,若yi>0,说明在最优生产计划中第
i种资源已经完全耗尽;若yi=0,说明在最优生产计划中的第i种资源一定有剩余。
2-2将下述线性规划问题化成标准形式。
(1)maxz=-3x1+4x2-2x3+5x4⎧4x1-x2+2x3-x4=-2⎪
⎪x1+x2-x3+2x4≤14st.⎨
⎪-2x1+3x2+x3-x4≥2⎪x1,x2,x3≥0,x4无约束⎩
(2)minz=2x1-2x2+3x3
⎧-x1+x2+x3=4
⎪
st.⎨-2x1+x2-x3≤6
⎪x≤0,x≥0,x无约束
23⎩1
'''
解:(1)令x4=x4,增加松弛变量x5,剩余变量x6,则该问题的标准形式如下-x4
所示:
'''
maxz=-3x1+4x2-2x3+5x4-5x4'''
⎧-4x1+x2-2x3+x4-x4=2⎪'''
⎪x1+x2-x3+2x4-2x4+x5=14 s..t⎨'''
⎪-2x1+3x2+x3-x4+x4-x6=2
'''⎪x,x,x,x,x⎩12344,x5,x6≥0
''''
(2)令z=-z,x1=-x1,x3=x3-x3,增加松弛变量x4,则该问题的标准
'
形式如下所示:
'''
maxz'=2x1'+2x2-3x3+3x3'''
⎧x1'+x2+x3-x3=4
⎪''''
s..t⎨2x1+x2-x3+x3+x4=6⎪x',x,x',x'',x≥0⎩12334
2-3分别用图解法和单纯形法求解下述线性规划问题,并对照指出单纯形表中的各基可行解对应图解法中可行域的哪一顶点。
(1)maxz=10x1+5x2(2)maxz=2x1+x2
⎧3x1+4x2≤9⎪
st.⎨5x1+2x2≤8⎪x,x≥0⎩12
解:(1)图解法
⎧3x1+5x2≤15
⎪
st.⎨6x1+2x2≤24⎪x,x≥0⎩12
最优点为B点,最优解为x1=1,x2=3/2,最优值为35/2。 单纯形表计算过程:
初始单纯形表(对应O点)
z’ x3 x4 z’ x3 x1
z’ z’ x
x
x x x x x x RHS RHS
9/3 8/5 8/5/4/5
第一次迭代(对应A点)
/14/5
●第二次迭代(对应B点,即最优解)
z’
x2 x1
(2)图解法
z’ x1 x2 x3 x4 RHS
最优点为B点,最优解为x1=15/4,x2=3/4,最优值为33/4。 单纯形表计算过程:
初始单纯形表(对应O点)
z’ x3 x4 z’ x3 x1 z’ x2 x1
z’ z’ z’
x
x
x x x x x x x x x x
RHS RHS RHS
15/3 24/6
3/4 4/1/3
第一次迭代(对应A点)
●第二次迭代(对应B点,即最优解)
2-4已知线性规划问题,写出其对偶问题:
z=10x1+24x2+20x3+20x4+25x5(1)max
⎧x1+x2+2x3+3x4+5x5≤19
⎪
s.t.⎨2x1+4x2+3x3+2x4+x5≤57
⎪ xj≥0(j=1,2,3,4,5)⎩
(2) minz=8x1+6x2+3x3+6x4
⎧x1+2x2+x4≥3
⎪
⎪3x1+x2+x3+x4≥6
⎪s.t.⎨x3+x4≥2
⎪x +x3≥21⎪
⎪xj≥0(j=1,2,3,4)⎩
解:(1)原问题的对偶问题为:
minω=19y1+57y2⎧y1+2y2≥10⎪y+4y≥24
2⎪1
⎪⎪2y+3y2≥20 s..t⎨1
⎪3y1+2y2≥20⎪5y1+y2≥25⎪⎪⎩y1,y2≥0
(2)原问题的对偶问题为:
maxω=3y1+6y2+2y3+2y4⎧y1+3y2+y4≤8⎪2y+y≤6
12⎪⎪s..t⎨y2+y3+y4≤3⎪y+y+y≤6
23
⎪1⎪⎩y1,y2,y3,y4≥0
2-5运用对偶理论求解以下各问题: (1)已知线性规划问题: minz=2x-x+2x
1
2
3
⎧-x1+x2+x3=4
⎪s.t. ⎨-x1+x2-kx3≤6
⎪x≤0,x≥0,x无约束
23⎩1
其最优解为 x1=-5,x2=0,x3=-1(a)求k的值;
(b)写出并求出其对偶问题的最优解。 解:原问题的对偶问题为:
maxω=4y1+6y2
⎧-y1-y2≥2⎪y+y≤-1 ⎪2s..t⎨1
⎪y1-ky2=2⎪⎩y1无约束,y2≤0
23设该对偶问题的三个人工变量为y1,y,ysss,由于原问题的最优解中的
3x1,x3≠0,则根据互补松弛性,所增加的人工变量y1s=0,ys=0,则:
-y1-y2=2,y1-ky2=2。
另外,原问题的最优值z*=2x1-x2+2x3=2⨯(-5)-0+2⨯(-1)=-12,也
为对偶问题的最优值,即:ω*=4y1+6y2=-12。
结合上述三式可得:
⎧y1*=0
⎪*
⎨y2=-2 ⎪k=1⎩
(2)已知线性规划问题:
maxz=x1+2x2+3x3+4x4
⎧x1+2x2+2x3+3x4≤20
⎪ s.t.⎨2x1+x2+3x3+2x4≤20
⎪x,x,x,x≥0
⎩1234
y 1 =其对偶问题的最优解为, 1 . 2 y 2 = 0 . 2。
试根据对偶理论求出原问题的最优解。 解:首先写出原问题的对偶问题如下:
minω=20y1+20y2⎧y1+2y2≥1⎪2y+y≥2
12⎪⎪s..t⎨2y1+3y2≥3⎪3y+2y≥4
2
⎪1⎪⎩y1,y2≥0
得
**由于该对偶问题的最优解为y1=1.2,y2=0.2,代入对偶问题的约束条件中可
⎧1.6>1
⎪2.6>2⎪⎪234s..t⎨3=3,即对偶问题中的松弛变量y1,y≠0,y,yssss=0。则根据互补⎪4=4⎪⎪⎩y1,y2≥0
松弛性可知,原问题中的决策变量x1,x2必为0。
将x1,x2=0代入原问题中的约束条件,可得:
⎧2x3+3x4+x1
s=20**
。又因为y1=1.2,y2=0.2均不为0,则同样根据互补松⎨2
3x+2x+x=204s⎩3
⎧2x3+3x4=20弛性可知,x,x=0。则有:⎨。求解该方程组可得:x3=4,x4=4。
3x+2x=204⎩3
1
s
2s
(3)已知线性规划问题:
maxz=x1+x2
⎧-x1+x2+x3≤2
⎪
st.⎨-x1+x2-x3≤1⎪x,x,x≥0⎩123
试根据对偶问题性质证明上述线性规划问题目标函数值无界。 解:首先写出原问题的对偶问题如下:
minω=2y1+y2⎧-y1-y2≥1⎪y+y≥1 ⎪s..t⎨12
⎪y1-y2≥0⎪⎩y1,y2≥0
由于该对偶问题中前两个约束条件所确定的可行域为空集,可知该对偶问题无
解。则根据对偶性质可知,原问题无解可无界。
另外,x=(0,0,0)必为原问题的解之一,则可证原问题无界。
2-6已知某求极大值线性规划问题用单纯形法求解时的初始单纯形表及最终单纯形表如表2-44所示,求表中各括弧内未知数的值。
表2-44 初始单纯形表及最终单纯形表
z x4 x5 x6 ::
z x4 x1 x2
-1
B为最终单纯形表中x4,x5,x6所解:由初始单纯形表中的基变量为x4,x5,x6可知,
对应的消耗系数矩阵,即:
⎛1-1/4-1/4⎫
⎪B-1= 03/4i⎪
0h1/2⎪⎝⎭
⎛111⎫⎛00d⎫
⎪ ⎪-1 则有:B a12⎪= 10e⎪,可求得:a=2,c=3,d=1/4,e=5/4,
2c1⎪ 01f⎪⎝⎭⎝⎭f=-1/2,h=-1/2,i=-1/4。
⎛b⎫⎛5/4⎫
⎪ ⎪-1 另外:B 15⎪= 25/4⎪,可求得b=10。 20⎪ 5/2⎪⎝⎭⎝⎭
再由检验数计算公式σj=CBB-1pj-cj可求得σ3=3/4,σ6=1/4;而基变量的检验数必为零,所以σ2=0。即k=0,g=3/4,j=1/4。 2-7用对偶单纯形法求解下列线性规划问题。
(1)minz=4x1+12x2+18x3(2)minz=5x1+2x2+3x3
⎧x1+3x3≥3
⎪
st.⎨2x2+2x3≥5⎪x,x,x≥0⎩123
,
⎧3x1+x2+2x3≥4⎪
st.⎨6x1+3x2+5x3≥10⎪x,x,x≥0⎩123
解:(1) 令z=- z引进松弛变量x4,x5≥0,标准化
maxz'=-4x1-12x2-18x3
⎧x1+3x3-x4=2⎪
st.⎨2x2+2x3+x5=5⎪x,x,x,x,x≥0⎩12345
列出初始单纯形表
zx4x5
,
,
,
-4/-1
-12/-2
-18/-2 -6/-3
选取x2进基。即选取a22=-2为主元,进行旋转运算,得到以下单纯形表。
zx4
,
x2选取x4出基,a13=-3为主元进行旋转运算。
z,
,
,
x3x2
当前基既是原始可行基,又是对偶可行基,因而是最优基。最优解为
x1=0,x2=3/2,x3=1,max z=-36,即min z=36
,
(2) 令z=- z引进松弛变量x4,x5≥0,标准化
maxz'=-5x1-2x2-3x3⎧3x1+x2+2x3-x4=4
⎪
st.⎨6x1+3x2+5x3-x5=10⎪x,x,x,x,x≥0⎩12345
列出初始单纯形表
zx4x5
,
,
,
-2/-3
-3/-5 ,
选取x3进基。即选取a23=-5为主元,进行旋转运算,得到以下单纯形表。
zx4x3,
当前基既是原始可行基,又是对偶可行基,因而是最优基。最优解为 x1=0,x2=0,x3=2,max z=-6,即min z=6
2-8已知2-45表为求解某线性规划问题的最终单纯形表,表中x
4 , x5为松弛变量,问题的约束为≤形式。
表2-45 最终单纯形表
z X3 X1
(1)写出原线性规划问题; (2)写出原问题的对偶问题;
(3)直接由原问题的最终单纯形表写出对偶问题的最优解。 解:(1)由于x4 , x5为松弛变量,则从表2-45可知,B-1= 题模型为:
0⎫⎛1/2
⎪。设原问
-1/61/3⎝⎭
maxz=c1x1+c2x2+c3x3
⎧a11x1+a12x2+a13x3≤b1
⎪
s..t⎨a21x1+a22x2+a23x3≤b2
⎪x,x,x≥0⎩123
则由初始单纯形表和最终单纯形表之间的关系可得:
a⎛a
B-1 1112
⎝a21a22a13⎫⎛01/21⎫
,则可得到a11=0,a12=1,a13=2,⎪= ⎪a33⎭⎝1-1/20⎭
a21=3,a22=-1,a23=1。
⎛b⎫⎛5/2⎫
B-1 1⎪= ⎪,则可得b1=5,b2=10。
b5/2⎭⎝2⎭⎝
另外,由最终单纯形表中检验数的计算公式可知,
1⎧1c-⎪232c1-c2=4⎪
1⎪1
则可得c1=6,c2=-2,c3=10。 ⎨c3-c1=4
26⎪⎪1
⎪3c1=2⎩
综上,原线性规划模型为:
maxz=6x1-2x2+10x3⎧x2+2x3≤5⎪s..t⎨3x1-x2+x3≤10⎪x,x,x≥0⎩123
(2)该模型的对偶问题为:
minω=5y1+10y2⎧3y2≥6
⎪y-y≥-2 ⎪s..t⎨12
⎪2y1+y2≥10⎪⎩y1,y2≥0
(3)由原问题的最终单纯形表可以得出,单纯形表中的检验数行是对偶问题决策变量的值。其中,σ1:
σ3对应对偶问题松弛变量的值,σ4:σ5对应对偶问题
决策变量的值。则对偶问题的最优解为:y1=4,y2=2。
2-9已知线性规划问题:
maxz=2x1-x2+x3
⎧x1+x2+x3≤6 ⎪
st.⎨-x1+2x2≤4 ⎪x,x,x≥0 ⎩123
先用单纯形法求出最优解,再分析在下列条件单独变化的情况下最优解的变化。 (1)目标函数变为maxz=2x1+3x2+x3 (2)约束右端项由 ⎪⎪变为 ⎪⎪;
(3)增添一个新的约束条件-x1+x3≥2。 解:首先用单纯形法得到原问题的最优单纯形表。
z x1 x5
-1
⎛6⎫
⎝4⎭⎛3⎫⎝4⎭
⎛11⎫
且可得到,最终单纯形表中B= ⎪。
10⎝⎭
(1)由于x2在最优单纯形表中是非基变量,因此只影响它本身的检验数。计
算:
z2-c2=(c1y12+c5y22)-c2=(2⨯1+0⨯3)-c2=2-c2≥0
得到c2≤2时问题的最优解不变。但由于c2由-1变为3,此时必然造成检验数的符号发生变化,相应的单纯形表如下:
z x1 x5
以a22为主元,对该单纯形表进一步迭代可得:
z x1 x2
此时最优解变为x1=8/3,x2=10/3,x3=0。目标函数值变为46/3。
(2)当初始单纯形表中右端常数从(6,4)T变为(3,4)T时,即右端常数第一项减少3,则最终单纯形表中的右端常数项应为原最终单纯形表中的右端常数与B-1中第一列与(-3)乘积之和,即:(6,10) T+(-3)*(1,1) T =(6-3,10-3)=(3,7) T。
则可知,最优解变为x1=3,x2=7,x3=0,最优值变为27。 (3)先将原问题最优解变量值代入,因有
-6+0=-6
z x1 x5
-x1+x3-x6=2 x1-x3+x6
=-2
两边同乘以-1,得到
并取x6作为新的基变量,得到新的单纯形表:
x6
z x1 x4 x5 z x1 x4 x3 消去x1在第三个约束中的系数,使得基变量x1在约束条件中的系数成为单位向量:
用对偶单纯形法继续求解,x6离基,x3进基:
新的最优解为(x1,x2,x3,x4,x5,x6)T=(2,0,1,6,0,0)T,max z=8。
2-10某厂生产A,B,C三种产品,其所需劳动力、材料等有关数据见表2-46。要求:(1)确定利润最大的产品生产计划;(2)产品A的利润在什么范围内变动时,上述最优计划不变;(3)如果设计一种新产品D,单件劳动力消耗为8单位,材料消耗为2单位,每件可获利3元,问该种产品是否值得生产?(4)如果劳动力数量不增,材料不足时可从市场购买,每单位0.4元。问该厂要不要购进原材料扩大生产,以购多少为宜。(5)由于某种原因该厂决定暂停A产品的生产,试重新确定该厂的最优生产计划。
表2-46 产品单位利润及资源消耗
123规划模型如下:
maxz=3x1+x2+4x3
⎧6x1+3x2+5x3≤45
⎪
s.t.⎨3x1+4x2+5x3≤30⎪x,x,x≥0⎩123
用单纯形法求得该模型的最优单纯形表如下:
z x1
x3 C生产3件,此时获得总利润为27元。
(2)设产品A的利润为c1,由于决策变量x1在最优单纯形表中是基变量,此
时c1的变化会带来所有非基变量检验数的变化。为使(1)所求得的最优计划不变,需要下表中所有非基变量检验数的值均为非负,即:
z x1 x3
⎧σ2=-1/3⨯c1+4⨯1-1≥0⎪
⎨σ4=1/3⨯c1-4⨯1/5≥0 ⎪σ=-1/3⨯c+4⨯2/5≥0
1⎩5
解该不等式组可得:12/5≤c1≤24/5。即c1在[12/5,24/5]的范围内最优计划不
变。
(3)设计新产品D相当于增加决策变量x6。首先可由(1)中的最优单纯形表
-1
得到B
⎛1/3-1/3⎫
= ⎪,CB=(3,4),则由于增加决策变量x6带来最优单纯形-1/52/5⎝⎭
-1
-1
表中x6的检验数为CBBp6-c6=-1/5,且消耗系数列Y6=Bp6=(2,-4/5)T。则新的
单纯形表为:
z x1 x3
由于增加决策变量x6后求得的最优单纯形表为:
z x6
x3 由于生产产品D后带来最优总利润变为55/2>27,即该产品值得生产。
(4)由原问题的最优单纯形表可知,该问题对偶问题的最优解为:
y1=0.2,y2=0.6,即劳动力的影子价格为0.2,材料的影子价格为0.6。
而市场上材料的价格仅为0.4。由于影子价格>市场价格,此时可以通过购买材
料进行生产。设从市场上购买ξ个单位的材料,则问题的最优单纯形表变为:
z x1 x3
此时当5-ξ≥0,即ξ≤15时,问题的最优解为
3
12
x1=5-ξ,x2=0,x3=3+ξ。但当ξ>15时,右端项第一行
35
单纯形法,需要x1出基,x5进基,可得x5的检验数为零,即材料的影子价格变为零。
因此,应从市场上购买15个单位的材料。
(5)暂停A产品的生产,相当于删除决策变量x1,对由剩余变量求解,可得
问题的模型变为:
maxz=x2+4x3⎧3x2+5x3≤45
⎪
s..t⎨4x2+5x3≤30⎪x,x≥0⎩23
可求得最优解为:x2=0,x3=6,最优值z=24。
2-11已知运输问题的供求关系和单位运价表如表2-47所示,试用表上作业法求出问题的最优解。
15 15
50 60 25 50 60 25
解:采用Vogel法获得初始基本可行解。
A1 A2 A3
60
40
20
计算该解下各非基变量的检验数,可得:
A1 A2 A3
60
40
20
X22的检验数
A1 A2 A3
60
40
20
15
50 60 25
可知,该解中非基变量检验数均为非负,为最优解。即A1往B1运35,往B2运15;A2往B2、B3、B4分别运25、20、15单位;A3往B1运25单位。最优值为:395。
解:由于总产量为350,而总销量为260,即产大于销的运输问题。因此,通过增加一个假想的销地B5,销量为90,运价均为0,使其变为产销平衡的运输问题。问题更新为:
采用Vogel法获得初始基本可行解,并计算非基变量的检验数如下:
A1 A2 A3
50
70
60
80
90
100 100 150
X14的检验数
B4 A1 A2 A3
50
70
60
80
90
100 100 150
可知,该解中非基变量检验数均为非负,为最优解。即A1往B4运10,往B5运90;A2往B1运50,往B3运50;A3往B2运70,B3运10,B4运70单位。最优值为:2260。
2-12 1,2,3三个城市每年需分别供应电力320,250,和350单位,由Ⅰ,II两个电站提供,它们的最大可供电量分别为400个单位和450个单位,单位费用如表2-23所示。由于需要量大于可供量,决定城市1的供应量可减少0~30单位,城市2的供应量不变,城市3的供应量不能少于270单位,试求总费用最低的分配方案(将可供电量用完)。
I
II III
1 290
1’
30
2 250
3 3’ 80
400 450 70
对该运输问题进行求解,可得
270
为该问题的最优解,即I向城市1供电150单位,向2供电250单位;II向城市1供电140单位,向城市3供电310单位。此时总费用为:14650。
2-13已知某运输问题的运输表及给出的一个最优调运方案分别见表2-49,试确定表2-49中k的取值范围。
表2-49 运输表及最优调运方案
1 2 3
15 25 5
5 15 15 10
解:计算表中非基变量的检验数,直接标示在表2-49中。 如该表为最优方案,则需:
k-3>=0,k+10>=0,10-k>=0,24-k>=0,18-k>=0。
取前述不等式解的交集,可得k的取值范围为:3
2-14某糖厂每月最多生产糖270 t,先运至A1A2A3三个仓库,然后再分别供应 五个地区的需要。已知各仓库的容量分别为50,100,150(t),各地区的需要量分别为25,105,60,30,70(t)。已知从糖厂经各仓库然后供应各地区的运费和存储费如表2-50所示。
公布该题答案)
2-15一艘货轮分前、中、后三个舱位,它们的容积与最大允许的载重量如表2-51和2-52所示,现有三种货物待运,已知有关数据列于表2-27(b)
又为了航运安全,前、中、后舱的实际载重量大体保持各舱最大允许载重量的比例关系。具体要求:前、后舱分别与中舱之间载重量比例的偏差不超过15%,前后舱之间不超过10%。问该货轮应装载A、B、C各多少件运费收入才最大?试建立这个问题的线性规划模型。
解:设决策变量xij(i=1,2,3;j=1,2,3.)表示由前、中、后舱装载货物A、
B、C的数量,则模型为:
maxP=1000∑xi1+700∑xi2+600∑xi3
i=1
i=1
i=1
333
s.t.
8x11+6x12+5x13≤2000,8x21+6x22+5x23≤3000,8x31+6x32+5x33≤1500(船
舱载重量约束)
10x11+5x12+7x13≤4000
,
10x21+5x22+7x23≤5400
,
10x31+5x32+7x33≤1500(船舱体积约束)
∑x
i=1
3
i1
≤600,∑xi2≤1000,∑xi3≤800(货物数量约束)
i=1
i=1
33
∑x
j=1
3
1j
-0.85∑x2j≥0,∑x1j-1.15∑x2j≤0,∑x3j-0.85∑x2j≥0,
j=1
j=1
j=1
j=1
j=1
3
3
3
3
3
33333
∑x
j=1
3
3j
-1.15∑x2j≤0,∑x1j-0.9∑x3j≥0,∑x1j-1.1∑x3j≤0(载重量
j=1
j=1
j=1
j=1
j=1
比例约束)
2-16一贸易公司专门经营某种杂粮的批发业务。公司现有库容5000担的仓库。1月1日,公司拥有库存1000担杂粮,并有资金20000元。估计第一季度杂粮价格如表2-53所示。
如买进的杂粮当月到货,但需到下月才能卖出,且规定“货到付款”。公司希望本季末库存为2000担。问:应采取什么样的买进与卖出的策略使3个月总的获利最大?(列出问题的线性规划模型,不求解)
表2-53 各月份的进货单价及出货单价
解:设决策变量xij(i=1,2,3;j=1,2.)表示1、2、3月买进、卖出的杂粮担数,则模型如下:
maxP=3.1x12+3.25x22+2.95x32-2.85x11-3.05x21-2.9x31
s.t.
1000+x11-x12≤5000,
1000+x11-x12+x21-x22≤5000,(仓库容量约束)
(季末库存约束) 1000+x11-x12+x21-x22+x31-x32=2000,
20000-2.85x11+3.1x12≥0,
20000-2.85x11+3.1x12-3.05x21+3.25x22≥0,
20000-2.85x11+3.1x12-3.05x21+3.25x22-2.9x21+2.95x22≥0(资金约束)
“下月1000-x12≥0,1000+x11-x12-x22≥0,1000+x11-x12+x21-x22-x32≥0(卖出”约束)
2-17某农户年初承保了40亩土地,并备有生产专用资金25 000元。该户劳动力情况为:春夏季4 000工时,秋冬季3 500工时。若有闲余工时则将为别的农户帮工,其收入为:春夏季5元/ 工时,秋冬季4元/ 工时。该户承包的地块只是以种植大豆、玉米、小麦,为此已备齐各种生产资料,因此不必动用现金。另外,该农户还饲养奶牛和鸡。每头奶牛每年需投资4 000元,每只鸡需投资30元。每头奶牛需用地1.5亩种植饲草,并占用劳动力:春夏季50工时、秋冬季100工时,每年净收入4 000元。每只鸡占用劳动力:春夏季0.3工时、秋冬季0.6工时,每年净收入100元。该农户现有鸡舍最多能容纳300只鸡,牛棚最多能容纳8头奶牛。三种农作物一年需要的劳动力及收入情况见表2-54。问该农户应如何拟定经营方案才能使当年净收入最大?试建立该问题的数学模型。
表2-54 三种农作物需要的劳动力及收入情况 种类 大豆 玉米 小麦
需用工时(工时/ 亩)
春夏季需工时
20 35 10
秋冬季需工时
50 75 40
净收入/(元/ 亩)
500 800 400
解:设决策变量xi表示饲养牛、鸡的头数(i=1,2),决策变量yj为种植大豆、玉米和小麦的亩数(j=1,2,3),则模型如下:
maxP=4000x1+100x2+500y1+800y2+400y3
+5(4000-50x1-0.3x2-20y1-35y2-10y3)+4(3500-100x1-0.6x2-50y1-75y2-40y3)
s.t.
1.5x1+y1+y2+y3=40(土地面积约束)
4000x1+30x2≤25000(资金约束) x1≤8,x2≤300(鸡舍、牛棚约束) 50x1-0.3x2-20y1-35y2-10y3≤4000,
100x1-0.6x2-50y1-75y2-40y3≤3500(劳动力约束)
2-18对某厂I,II,III三种产品下一年各季度的合同预订数如表2-55所示。
表2-55 三种产品下一年各季度的合同预订数
该三种产品1季度初无库存,要求在4季度末各库存150件。已知该厂每季度生产工时为15 000 h,生产I,II,III产品每件分别需时2、4、3 h。因更换工艺装备,产品I在2季度无法生产。规定当产品不能按期交货时,产品I、II每件每迟交一个季度赔偿20元,产品III赔偿10元;又生产出的产品不在本季度交货的,每件每季度的库存费用为5元。问该厂应如何安排生产,使总的赔偿加库存费用为最小(要求建立数学模型,不需求解)。
解:设Xij为第j季度生产的产品i的数量,sij为第j季度末需库存的产品i的数量,Fij为第j季度末交货的产品i的数量,Rij为第j季度对产品i的预订数,则有
minZ=∑(20F1j+10F2j+5F3j)+5∑∑sij
j=1
i=1j=1
333
⎧⎪
(j=1,2,3,4)⎪2x1j+4x2j+3x3j≤15000
⎪x=0⎪12
4
⎪4
⎨∑xij=∑Rij+150(i=1,2,3)
j=1⎪j=1
j⎪j
⎪∑xik+Fij-sij=∑Rik(i=1,2,3)⎪k=1k=1⎪x,s,F≥0⎩ijijij