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3.常见的线性规划应用实例

线性规划可以解决各种复杂的优化问题,除了基本的生产与资源分配,还包括以下场景

1. 运输问题

某公司需要将产品从两个仓库运送到三个客户。每个仓库有一定的存货量,而每个客户有需求量。公司希望通过最小化运输成本来满足客户需求。

数据

客户 1客户 2客户 3仓库总量
1仓库 1 2 2 2 4 4 4 5 5 5 30 30 30
2仓库 2 3 3 3 1 1 1 7 7 7 20 20 20
客户需求 20 20 20 25 25 25 5 5 5

目标

最小化运输成本,满足客户的需求,同时不超过仓库存货。

步骤

  1. 目标函数:最小化运输成本。

  2. 约束条件:

    • 每个仓库的发货量不能超过存货量。
    • 每个客户的需求必须被满足。

在 Excel 中,你可以用规划求解设置成本函数并添加约束,确保满足每个客户的需求。

Excel 设置

  1. 在单元格中输入每个仓库到每个客户的运输数量。
  2. 目标函数为运输成本之和。
  3. 使用规划求解工具,设置变量为运输数量,最小化目标函数,添加仓库和需求的约束条件。

2. 投资组合优化

某投资者希望在三种资产中分配资金,以最大化回报率。每种资产的回报率和风险水平已知,同时每种资产的投资比例不能超过一定的阈值。

数据

资产 1资产 2资产 3
回报率8%10%12%
风险水平5%9%11%
最大投资比例40%30%50%

目标

最大化回报率,同时限制每个资产的投资比例。

步骤

  1. 目标函数:最大化组合的回报率。

  2. 约束条件:

    • 每种资产的投资比例不能超过其最大投资比例。
    • 总投资比例为 100%。

Excel 设置

  1. 在 Excel 中设置每种资产的投资比例变量。
  2. 总回报率为投资比例乘以回报率的和。
  3. 使用规划求解工具,设置变量为各资产的投资比例,最大化总回报率,添加风险和投资比例的约束条件。

3. 饮食规划问题

某人希望通过选择几种不同的食物来满足每日营养需求,既要控制热量摄入,又要最小化饮食成本。每种食物的营养含量和价格已知。

数据

热量蛋白质脂肪价格
食物 12001510 1.5 1.5 1.5
食物 23001015 2.0 2.0 2.0
食物 3150205 1.0 1.0 1.0

目标

在满足每日营养需求的前提下,最小化每日饮食成本。

步骤

  1. 目标函数:最小化饮食成本。
  2. 约束条件:
    • 每天的总热量、蛋白质和脂肪摄入量必须达到一定的标准。
    • 每种食物的摄入量必须为正数。

Excel 设置

  1. 在 Excel 中输入每种食物的摄入量。
  2. 总营养值为摄入量乘以每种食物的营养含量之和。
  3. 使用规划求解工具,设置变量为各食物的摄入量,最小化总成本,添加营养需求的约束条件。

4. 生产混合问题

某公司生产三种不同的产品,产品的利润和资源消耗不同。公司希望最大化利润,且生产资源有限。

数据

产品 1产品 2产品 3资源总量
利润 50 50 50 40 40 40 30 30 30
资源 1 消耗/单位 2 2 2 3 3 3 1 1 1 200 200 200
资源 2 消耗/单位 4 4 4 2 2 2 3 3 3 300 300 300

目标

最大化利润,受资源消耗的限制。

步骤

  1. 目标函数:最大化利润。
  2. 约束条件:
    • 每种资源的总消耗量不能超过其供应量。

Excel 设置

  1. 在 Excel 中输入每种产品的生产数量。
  2. 总利润为产品数量乘以利润的和。
  3. 使用规划求解工具,设置变量为生产数量,最大化利润,添加资源约束条件。

总结

每个实例都有不同的目标函数和约束条件,通过 Excel 的规划求解工具,你可以轻松求解这些线性规划问题。


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