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文档简介

1、选修课策略问题某学校规定，运筹学专业的学生毕业时必须至少学习过两门数学课、三门运筹学课和两门计算机课。这些课程的编号、名称、学分、所属类别和先修课要求如表1所示。那么，毕业时学生最少可以学习这些课程中哪些课程。如果某个学生既希望选修课程的数量少，又希望所获得的学分多，他可以选修哪些课程？表1 课程情况 课程编号课程名称学分所属类别先修课要求 1微积分5数学 2线性代数4数学 3最优化方法4数学；运筹学微积分；线性代数 4数据结构3数学；计算机计算机编程 5应用统计4数学；运筹学微积分；线性代数 6计算机模拟3计算机；运筹学计算机编程 7计算机编程2计算机 8预测理论2运筹学应用统计 9数学实验

2、3运筹学；计算机微积分；线性代数模型的建立1不考虑学分情形：记i=1，2，9表示9门课程的编号。设表示第i门课程选修，表示第i门课程不选。问题的目标为选修的课程总数最少，即 约束条件包括两个方面：第一方面是课程数量的约束：每个人最少要学习2门数学课，则 每个人最少要学习3门运筹学课 ，则 每个人最少要学习2门计算机课，则有： 第二方面是先修课程的关系约束： 如“数据结构”的先修课程是“计算机编程”，这意味着如果，必须，这个条件可以表示为（注意当时对没有限制）。这样，所有课程的先修课要求可表为如下的约束“最优化方法”的先修课是“微积分”和“线性代数”，有：“数据结构”的先修课程是“计算机编程”，

3、有： “应用统计”的先修课是“微积分”和“线性代数”，有： “计算机模拟”的先修课程是“计算机编程”，有： “预测理论”的先修课程是“应用统计”，有： “数学实验”是“微积分”和“线性代数”，有： 这样一来，总的0-1规划模型为：解得：。即选修课程为：微积分,线性代数.最优化方法,计算机模拟,计算机编程,数学实验。LINGO程序为：model:sets:item/1.9/:c,x;endsetsdata:c=5,4,4,3,4,3,2,2,3;enddatamin=sum(item(i):x(i);!课程最少;x(1)+x(2)+x(3)+x(4)+x(5)=2;x(3)+x(5)+x(6)+x(8)+x(9)=3;x(4)+x(6)+x(7)+x(9)=2;x(3)=x(1);x(3)=x(2);x(4)=x(7);x(5)=x(1);x(5)=x(2);x(6)=x(7);x(8)=x(5);x(9)=x(1);x(9)=2;x(3)+x(5)+x(6)+x(8)+x(9)=3;x(4)+x(6)+x(7)+x(9)=2;x(3)=x(1);x(3)=x(2);x(4)=x(7);x(5)=x(1);x(5)=x(2);x(6)=

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