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摘 要: 在本文讨论了利用某一些时间段的开始时刻引进相关的决策变量,从而建立一些线性规划模型。
关键词: 开始时刻 决策变量 线性规划模型
在建立线性规划模型时,决策变量的引入至关重要,良好的决策变量能使目标函数与约束条件的描述很清晰,从而易于建立起相关的线性规划模型。有一类线性规划问题会涉及某一些时间段的开始时刻,我们可以从开始时刻入手引进相关的决策变量,以下就处理两个具体的例子。
例1.某储蓄所每天的营业时间为上午9:00到下午17:00,根据经验,每天不同时间段所需要的服务员的数量为:
储蓄所可以雇佣全时和半时两类服务员。全时服务员每天报酬为100元,从上午9:00到下午17:00工作,但中午12:00到下午14:00之间必须安排1小时的午餐时间;储蓄所每天可以雇佣不超过3名的半时服务员,每个半时服务员必须连续工作4小时,报酬为40元。问:储蓄所应该如何雇佣全时和半时两类服务员,才能使费用最少?
问题分析:通过全时服务人员在什么时刻开始午餐,可以把他们分成两类人员,一类是12~13进行午餐的,另一类是13~14进行午餐的。由此设x1,x2分别表示12~13,13~14进行午餐的全时服务人员。对于半时服务人员,考察他们在什么时刻开始工作可以分成五类人员。可以设y1,y2,y3,y4,y5分别表示9~10,10~11,11~12,12~13,13~14开始工作的半时服务人员。那么该问题相关的决策变量就引入好了。例1的模型如下所示:
min=100*x1 100*x2 40*y1 40*y2 40*y3 40*y4 40*y5;
x1 x2 y1>4;x1 x2 y1 y2>3;x1 x2 y1 y2 y3>4;
x2 y1 y2 y3 y4>6;x1 y2 y3 y4 y5>5;x1 x2 y3 y4 y5>6;
x1 x2 y4 y5>8;x1 x2 y5>8;y1 y2 y3 y4 y5<3;
例2.有4名同学到一家公司参加三个阶段的面试:公司要求每个同学都必须首先找公司秘书初试,然后到部门主管处复试,最后到经理处参加面试,并且不允许插队(即在任何一个阶段4名同学的顺序是一样的)。由于4名同学的专业背景不同,因此每人在三个阶段的面试时间也不同,如表所示。这4名同学约定他们全部面试以后一起离开公司。假定现在的时间是早上8:00,请问他们最早何时能离开公司?
通过以上两个例子,我们可以看出在这种类型的问题中,按上述方式引进决策变量,能把问题描述得非常清晰,从而建立相应的模型,运用lingo软件进行求解,就可以圆满解决问题。
参考文献:
[1]谢金星,薛毅.优化建模与LINDO/LINGO软件[M].北京:清华大学出版社,2005.
关键词: 开始时刻 决策变量 线性规划模型
在建立线性规划模型时,决策变量的引入至关重要,良好的决策变量能使目标函数与约束条件的描述很清晰,从而易于建立起相关的线性规划模型。有一类线性规划问题会涉及某一些时间段的开始时刻,我们可以从开始时刻入手引进相关的决策变量,以下就处理两个具体的例子。
例1.某储蓄所每天的营业时间为上午9:00到下午17:00,根据经验,每天不同时间段所需要的服务员的数量为:
储蓄所可以雇佣全时和半时两类服务员。全时服务员每天报酬为100元,从上午9:00到下午17:00工作,但中午12:00到下午14:00之间必须安排1小时的午餐时间;储蓄所每天可以雇佣不超过3名的半时服务员,每个半时服务员必须连续工作4小时,报酬为40元。问:储蓄所应该如何雇佣全时和半时两类服务员,才能使费用最少?
问题分析:通过全时服务人员在什么时刻开始午餐,可以把他们分成两类人员,一类是12~13进行午餐的,另一类是13~14进行午餐的。由此设x1,x2分别表示12~13,13~14进行午餐的全时服务人员。对于半时服务人员,考察他们在什么时刻开始工作可以分成五类人员。可以设y1,y2,y3,y4,y5分别表示9~10,10~11,11~12,12~13,13~14开始工作的半时服务人员。那么该问题相关的决策变量就引入好了。例1的模型如下所示:
min=100*x1 100*x2 40*y1 40*y2 40*y3 40*y4 40*y5;
x1 x2 y1>4;x1 x2 y1 y2>3;x1 x2 y1 y2 y3>4;
x2 y1 y2 y3 y4>6;x1 y2 y3 y4 y5>5;x1 x2 y3 y4 y5>6;
x1 x2 y4 y5>8;x1 x2 y5>8;y1 y2 y3 y4 y5<3;
例2.有4名同学到一家公司参加三个阶段的面试:公司要求每个同学都必须首先找公司秘书初试,然后到部门主管处复试,最后到经理处参加面试,并且不允许插队(即在任何一个阶段4名同学的顺序是一样的)。由于4名同学的专业背景不同,因此每人在三个阶段的面试时间也不同,如表所示。这4名同学约定他们全部面试以后一起离开公司。假定现在的时间是早上8:00,请问他们最早何时能离开公司?
通过以上两个例子,我们可以看出在这种类型的问题中,按上述方式引进决策变量,能把问题描述得非常清晰,从而建立相应的模型,运用lingo软件进行求解,就可以圆满解决问题。
参考文献:
[1]谢金星,薛毅.优化建模与LINDO/LINGO软件[M].北京:清华大学出版社,2005.