农作物模型.doc

第二章 运筹学模型源于第二次世界大战期间的运筹学研究，有效地解决了如何将有限的资源分配于各项军事活动，以取得最优的战争效果等重大军事决策问题，为盟军取得二战的胜利作出了不可磨灭的贡献。战后，该项技术不但在军事科学上不断发展，在工农业生产、科学实验、工程技术、经济管理和社会科学中都有着广泛的应用和发展。特别是计算机技术的引入，更使得运筹学的研究和应用如虎添翼，一些大规模或超大规模的决策变量和约束条件问题的求解也变成了现实。运筹学的分支较多，这里我们只介绍线性规划、整数规划、动态规划等方面的运筹学应用和模型，读者通过学习解决这些运筹学问题的思想和方法，而对运筹学模型的建立、应用和求解有更深的认识。2.1 线性规划模型1线性规划数学模型的一般形式 为了能更容易理解线性规划模型，我们先看下面的例子。例1农作物的生产安排问题1）问题的提出以色列的某社区联盟，其农业生产受农田面积和灌溉配水量的限制，其资料如表4.1所示表4.1社区可耕地（英亩）配水量140060026008003300375适合该地区种植的农作物有甜菜、棉花和栗子，其每英亩的期望净收益、用水量及可种植的最大面积如表4.2所示表4.2农作物最大面积（英亩）每英亩用水量净收益（元/英亩）甜菜6003400棉花5002300栗子3251100试问，该社区联盟应如何安排这三种农作物的生产，方使总的收益最大？2）假设与分析决策变量分别表示这三个社区三种农作物的种植面积（见表4.3所示）。 表4.3农作物社区123甜菜棉花栗子则该问题的线性规划模型为：目标函数 约束条件为：非负性： 土地约束： 水资源约束： 最大面积约束：3）模型的建立与求解使用Lingo求解：model:sets:nongzuowu/1,2,3/:mianji,yongshuiliang,jinshouyi;shequ/1,2,3/:gengdi,peishuiliang;links(nongzuowu,shequ):x;endsetsdata:mianji=600 500 325;yongshuiliang=3 2 1;jinshouyi=400 300 100;gengdi=400 600 300;peishuiliang=600 800 375;enddatamax=sum(nongzuowu(i):jinshouyi(i)*sum(shequ(j):x(i,j);for(nongzuowu(i): sum(shequ(j):x(i,j)mianji(i);for(shequ(j): sum(nongzuowu(i):yongshuiliang(i)*x(i,j)peishuiliang(j);for(shequ(j): sum(nongzuowu(i):x(i,j)needdown);for(L1:bnd(0,x,1);end得到结论为：工程造价为：。若问题的最优解3215.9万元未超过公司所能承受的底限，则该治污工程可上马，否则得另谋它法。例3饲料配比问题1) 问题的提出 某公司长期饲养实验用的动物以供出售，已知这些动物的生长对饲料中的蛋白质、矿物质、维生素这三种营养成分特别敏感，每个动物每天至少需要蛋白质70g、矿物质3g、维生素10mg，该公司能买到五种不同的饲料，每种饲料1 kg所含的营养成分如表4.7所示，每种饲料1kg的成本如表4.8所示，试为公司制定相应的饲料配方，以满足动物生长的营养需要，并使投入的总成本最低。表4.7饲料蛋白质（g）矿物质（g）维生素（mg）10.30.10.05220.050.1310.020.0240.60.20.251.80.050.08表4.8饲 料12345成本（元）0.20.70.40.30.52）假设与分析设表示混合饲料中所含的第种饲料的数量（即决策变量），因每个动物每天至少需要蛋白质70g、矿物质3g、维生素10mg，所以应满足如下的约束条件因要求配制出来的饲料其总成本最低，故其目标函数为：由于约束条件及目标函数均为线性函数，故原问题是一线性规划模型。3）模型的建立与求解由上述讨论知，饲料配比问题的线性规划模型为：，使如下约束条件成立：使用Lingo编程求解：model:sets:yingyang/1.3/:need;siliao/1.5/:cost,x;links(siliao,yingyang):hanliang;endsetsdata:need=70 3 10;cost=0.20.70.40.30.5;hanliang=0.30.10.0520.050.110.020.020.60.20.21.80.050.08;enddatamin=sum(siliao:cost*x);for(yingyang(j): sum(siliao(i):x(i)*hanliang(i,j)need(j);end例4 连续投资问题1) 问题的提出 某部门在今后五年内考虑给下列项目投资，已知如下条件：项目A，从第一年到第四年每年年初均需投资，并于次年末回收本利115%；项目B，第三年初需要投资，到第五年末回收本利125%，但规定最大投资额不超过4万元；项目C，第二年初需要投资，到第五年末回收本利140%，但规定最大投资额不超过3万元；项目D，五年内每年初可购买公债，于当年末归还，可获利息6%。该部门现有资金10万元，问它应如何确定给给这些项目每年的投资额，使到第五年末部门所拥有的资金的本利总额最大。2）假设与分析这是一个连续投资问题，能否定义好决策变量，并使之满足线性关系，是能否用线性规划方法求最优解的关键。我们用表示第年初分别用于项目A，B，C，D的投资额（即决策变量），根据题设条件，可列出表4.9（表中空格部分表示该项目当年的投资为0）：表4.9年份项目12345ABCD下面讨论这些决策变量应满足的线性约束条件。从表4.9知：第一年年初仅对项目A、D进行投资，因年初拥有资金10万元，设项目A、D的投资额分别为、，则有：。同理，第二年对项目A、C、D的投资额应满足方程：而第三年、第四年、第五年对项目A、B、D；项目A、D；项目D的投资额应分别满足如下的方程：另外，项目B、C的投资额度应受如下条件的约束：由于“连续投资问题”要求第五年末部门所拥有的资金的本利总额最大，故其目标函数为：3）模型的建立与求解有了如上的分析，我们可给出该“连续投资问题”的线性规划模型为：使用Lingo编程：model:sets:xiangmu/1.4/;year/1.5/;links(xiangmu,year):x;endsetsdata:x= , , , ,0, 0,0, ,0,0, 0, ,0,0,0, , , , , ;enddatamax=1.15*x(1,4)+1.25*x(2,3)+1.4*x(3,2)+1.06*x(4,5);sum(xiangmu(i):x(i,1)=100000;sum(xiangmu(i):x(i,2)=1.06* x(4,1);for(year(j) | j#gt#