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文檔簡(jiǎn)介
1、<p><b> 摘 要</b></p><p> 運(yùn)籌學(xué)是一門(mén)以人機(jī)系統(tǒng)的組織、管理為對(duì)象,應(yīng)用數(shù)學(xué)和計(jì)算機(jī)等工具來(lái)研究各類有限資源的合理規(guī)劃使用并提供優(yōu)化決策方案的科學(xué)。通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的調(diào)查、收集和統(tǒng)計(jì)分析,以及具體模型的建立。收集和統(tǒng)計(jì)上述擬定之模型所需要的各種基礎(chǔ)數(shù)據(jù),并最終將數(shù)據(jù)整理形成分析和解決問(wèn)題的具體模型。</p><p> 本文研究的主
2、要內(nèi)容是某食品企業(yè)希望向消費(fèi)者推銷(xiāo)低脂類早餐谷物,希望通過(guò)廣告來(lái)吸引各個(gè)年齡段的男女消費(fèi)者,這些廣告投放在不同的電視節(jié)目上,價(jià)格不同,達(dá)到的效果也不同,在既能滿足觀眾的要求,又為廣告支出的費(fèi)用最低的情況下做出一個(gè)規(guī)劃。根據(jù)各種限定性因素得出目標(biāo)函數(shù)和各個(gè)約束條件,運(yùn)用運(yùn)籌學(xué)計(jì)算軟件(主要是指Lindo軟件)求解所建立的線性規(guī)劃模型。另外利用LINGO軟件求解某摩托車(chē)廠四個(gè)季度生產(chǎn)量的分配問(wèn)題,使得每個(gè)季度的生產(chǎn)量合理安排,達(dá)到生產(chǎn)成本最
3、少的目的。然后利用Lingo求解某游戲機(jī)廠運(yùn)輸問(wèn)題,得到一個(gè)最優(yōu)運(yùn)輸方案。</p><p> 所以對(duì)基本情況的分析,經(jīng)過(guò)抽象和延伸,建立起了購(gòu)買(mǎi)電視廣告的線性規(guī)劃模型。結(jié)合模型的特點(diǎn),對(duì)模型的求解進(jìn)行了討論和分析,將模型應(yīng)用于案例的背景問(wèn)題,得出相應(yīng)的最優(yōu)解決方案,就可以對(duì)問(wèn)題一一進(jìn)行解答。</p><p> 關(guān)鍵詞:線性規(guī)化軟件;Lingo;Lindo軟件;數(shù)據(jù)分析;靈敏度分析。&l
4、t;/p><p><b> 目 錄</b></p><p> 1.購(gòu)買(mǎi)電視廣告問(wèn)題1</p><p> 1.1.問(wèn)題的提出和分析1</p><p> 1.1.1.問(wèn)題提出1</p><p> 1.1.2.問(wèn)題分析2</p><p> 1.2.問(wèn)題
5、求解3</p><p> 1.3.結(jié)果分析5</p><p><b> 2.運(yùn)輸問(wèn)題7</b></p><p> 2.1.提出問(wèn)題7</p><p> 2.2.問(wèn)題分析8</p><p> 2.3.結(jié)果分析11</p><p><b&g
6、t; 總結(jié)12</b></p><p><b> 參考文獻(xiàn)13</b></p><p><b> 購(gòu)買(mǎi)電視廣告問(wèn)題</b></p><p><b> 問(wèn)題的提出和分析</b></p><p><b> 問(wèn)題提出</b></p
7、><p> 某食品公司銷(xiāo)售某種希望能吸引各年齡段男女消費(fèi)者的低脂肪早餐谷類食物。該公司準(zhǔn)備用多個(gè)30秒電視廣告來(lái)宣傳這類產(chǎn)品,這些廣告可以投放在若干電視節(jié)目上。不同節(jié)目中的廣告價(jià)格(有些30秒時(shí)段比其他時(shí)段貴的多)和可能影響觀眾類型都不同。該公司已經(jīng)將潛在的觀眾分為6個(gè)互不包含的組別:18~35歲男性、36~55歲男性、55歲以上男性、女性分類同男性一致。已知評(píng)級(jí)服務(wù)可以提供觀看特定電視節(jié)目上廣告的各組觀眾的數(shù)量,
8、每有一個(gè)這樣的觀眾被稱為一次曝光。該公司已經(jīng)求出希望獲得的對(duì)各組觀眾的曝光次數(shù),現(xiàn)在想知道在若干電視節(jié)目上個(gè)投放多少條廣告,才能以最低成本獲得滿足要求的曝光次數(shù)。每條廣告的價(jià)格、每條廣告的曝光次數(shù)和要求的最低曝光次數(shù)列于表中,其中曝光次數(shù)的單位是百萬(wàn),價(jià)格的單位是百萬(wàn)。該公司該如何決策?</p><p><b> 廣告問(wèn)題的相關(guān)數(shù)據(jù)</b></p><p><
9、b> 問(wèn)題分析</b></p><p> 在此例中,需要決定的是在不同電視節(jié)目上投放的廣告數(shù)量,要求廣告總成本最小化,并達(dá)到對(duì)不同觀眾組的曝光次數(shù)要求。</p><p><b> 建立模型</b></p><p> 于是,我們?cè)O(shè)為決策變量,令它們依次表示在上述表中給出的各個(gè)電視節(jié)目上需投放的廣告數(shù)量,設(shè)z為廣告費(fèi)用。建
10、立如下LP模型:</p><p> 約束方程方程組如下:</p><p><b> 問(wèn)題求解</b></p><p><b> 求解目標(biāo)函數(shù):</b></p><p> 對(duì)于上述LP問(wèn)題,利用LINDO軟件求解,打開(kāi)LINDO,在輸入文件框內(nèi)輸入如下數(shù)據(jù):</p><p&
11、gt; min 160x1+100x2+80x3+9x4+13x5+15x6+8x7+85x8</p><p><b> st</b></p><p> 6x1+6x2+5x3+0.5x4+0.7x5+0.1x6+0.1x7+x8>60</p><p> 3x1+5x2+2x3+0.5x4+0.2x5+0.1x6+0.2x7+2x
12、8>60</p><p> x1+3x2+0.3x4+0.3x7+4x8>28</p><p> 9x1+x2+4x3+0.1x4+0.9x5+0.6x6+0.1x7+x8>60</p><p> 4x1+x2+2x3+0.1x4+0.1x5+1.3x6+0.2x7+3x8>60</p><p> 2x1+x2
13、+0.4x6+0.3x7+4x8>28</p><p><b> End</b></p><p> 然后點(diǎn)擊運(yùn)行并且進(jìn)行靈敏度分析,在結(jié)果輸出中顯示如下結(jié)果:</p><p> LP OPTIMUM FOUND AT STEP 7</p><p> OBJECTIVE FUNCTION VALUE
14、</p><p> 1) 1927.629</p><p> VARIABLE VALUE REDUCED COST</p><p> X1 4.069735 0.000000</p><p> X2 0.000000 1.3
15、77266</p><p> X3 0.000000 5.467225</p><p> X4 79.888428 0.000000</p><p> X5 0.000000 1.311716</p><p> X6 20
16、.836821 0.000000</p><p> X7 0.000000 0.708856</p><p> X8 2.881450 0.000000</p><p> ROW SLACK OR SURPLUS DUAL PRICES</p>&l
17、t;p> 2) 9.327755 0.000000</p><p> 3) 0.000000 -15.474198</p><p> 4) 11.562064 0.000000</p><p> 5) 0.000000 -9.
18、163180</p><p> 6) 0.000000 -3.465830</p><p> 7) 0.000000 -8.622734</p><p> NO. ITERATIONS= 7</p><p> RANGES IN WHICH THE BASIS
19、 IS UNCHANGED:</p><p> OBJ COEFFICIENT RANGES</p><p> VARIABLE CURRENT ALLOWABLE ALLOWABLE</p><p> COEF INCREASE DECREASE</p><p&
20、gt; X1 160.000000 11.117017 64.411766</p><p> X2 100.000000 INFINITY 1.377264</p><p> X3 80.000000 INFINITY 5.467222</p>&
21、lt;p> X4 9.000000 0.157245 6.716216</p><p> X5 13.000000 INFINITY 1.311715</p><p> X6 15.000000 7.259256 1.994953</p&g
22、t;<p> X7 8.000000 INFINITY 0.708856</p><p> X8 85.000000 4.498869 19.999990</p><p> RIGHTHAND SIDE RANGES</p><p> ROW
23、 CURRENT ALLOWABLE ALLOWABLE</p><p> RHS INCREASE DECREASE</p><p> 2 60.000000 9.327755 INFINITY</p><p> 3 60.000000
24、 124.500000 9.982090</p><p> 4 28.000000 11.562064 INFINITY</p><p> 5 60.000000 54.183006 19.904762</p><p> 6 60.000000
25、 37.563633 18.444445</p><p> 7 28.000000 30.181818 9.412301</p><p><b> 結(jié)果分析</b></p><p><b> 由以下結(jié)果得知,</b></p><p
26、> OBJECTIVE FUNCTION VALUE</p><p> 1) 1927.629</p><p> VARIABLE VALUE REDUCED COST</p><p> X1 4.069735 0.000000</p><p> X2
27、 0.000000 1.377266</p><p> X3 0.000000 5.467225</p><p> X4 79.888428 0.000000</p><p> X5 0.000000 1.311716</
28、p><p> X6 20.836821 0.000000</p><p> X7 0.000000 0.708856</p><p> X8 2.881450 0.000000</p><p><b> 當(dāng)=4.0697;<
29、/b></p><p><b> =0;</b></p><p><b> =0;</b></p><p><b> =79.8884;</b></p><p><b> =0;</b></p><p><b&g
30、t; =20.8368;</b></p><p><b> =0;</b></p><p> =2.8815時(shí),目標(biāo)函數(shù)有最優(yōu)解,此時(shí)z=1927.629,說(shuō)明當(dāng)在熱播偶像劇中投放廣告數(shù)量為4.0697,軍事評(píng)論中投放廣告數(shù)量為79.8884,電視連續(xù)劇中投放廣告數(shù)量為2.8815時(shí),此時(shí)既能達(dá)到不同觀眾組的曝光次數(shù)要求,又使得廣告成本最小,廣告成本
31、為1927.629萬(wàn)元。SLACK OR SURPLUS 表示松弛變量的值,有一些不為0,所以要進(jìn)行靈敏度分析。Dual Price部分的第i+1行中可以找到第i個(gè)約束條件的影子價(jià)格。</p><p><b> 結(jié)果如下所示:</b></p><p> ROW SLACK OR SURPLUS DUAL PRICES</p><p&
32、gt; 2) 9.327755 0.000000</p><p> 3) 0.000000 -15.474198</p><p> 4) 11.562064 0.000000</p><p> 5) 0.000000 -9.1631
33、80</p><p> 6) 0.000000 -3.465830</p><p> 7) 0.000000 -8.622734</p><p> 影子價(jià)格為負(fù)數(shù),尤其是(2)中即36~55歲觀眾組曝光數(shù)量的絕對(duì)值最大,表示如果保持此約束條件不變,將增加購(gòu)買(mǎi)廣告成本15.474198萬(wàn)元,其它表示
34、的意思與此一致。</p><p> NO. ITERATIONS= 7表示用單純形法經(jīng)過(guò)7步迭代(旋轉(zhuǎn))得到結(jié)果</p><p> 除了計(jì)算結(jié)果外,作靈敏度分析以得到關(guān)于該解決方案的更多信息,得到上圖RANGES IN WHICH THE BASIS IS UNCHANGED下面的靈敏度分析報(bào)告表,通過(guò)靈敏度分析結(jié)果知,</p><p> OBJ
35、COEFFICIENT RANGES</p><p> VARIABLE CURRENT ALLOWABLE ALLOWABLE</p><p> COEF INCREASE DECREASE</p><p> X1 160.000000 11.117017
36、 64.411766</p><p> X2 100.000000 INFINITY 1.377264</p><p> X3 80.000000 INFINITY 5.467222</p><p> X4 9.000000 0.15
37、7245 6.716216</p><p> X5 13.000000 INFINITY 1.311715</p><p> X6 15.000000 7.259256 1.994953</p><p> X7 8.000000
38、 INFINITY 0.708856</p><p> X8 85.000000 4.498869 19.99999</p><p> 對(duì)目標(biāo)函數(shù)的系數(shù)作靈敏度分析得知的系數(shù)允許的增量為11.117017,允許的減量為64.411766;的系數(shù)允許的增量為0.157245,允許的減量為6.716216;的系數(shù)允許的增量為7.25
39、9256,允許的減量為1.994953;的系數(shù)允許的增量為4.498869,允許的減量為19.999990。因?yàn)樵趯?shí)際中廣告的條數(shù)大于零,所以各變量在大于零,小于最大值之間變化時(shí),目標(biāo)函數(shù)最優(yōu)解不會(huì)發(fā)生改變。</p><p> 對(duì)約束方程組右端項(xiàng)做靈敏度分析,</p><p> RIGHTHAND SIDE RANGES</p><p> ROW
40、 CURRENT ALLOWABLE ALLOWABLE</p><p> RHS INCREASE DECREASE</p><p> 2 60.000000 9.327755 INFINITY</p><p> 3 60.000000
41、 124.500000 9.982090</p><p> 4 28.000000 11.562064 INFINITY</p><p> 5 60.000000 54.183006 19.904762</p><p> 6 60.000000
42、 37.563633 18.444445</p><p> 7 28.000000 30.181818 9.412301</p><p> 得知了各個(gè)年齡段觀眾組的曝光次數(shù)在預(yù)計(jì)的基礎(chǔ)上可以變化的范圍,該公司希望以最低成本獲得滿足要求的曝光次數(shù),說(shuō)明在最優(yōu)解不變的情況下,曝光次數(shù)越高越好,因?yàn)楦鶕?jù)曝光的定義知道,曝光
43、次數(shù)越高,說(shuō)明觀看廣告的觀眾越多,這就達(dá)到了改公司的預(yù)期目的。可以看出對(duì)36~55歲男性觀眾的曝光次數(shù)變化范圍較大,放松或者加強(qiáng)這項(xiàng)約束,都會(huì)使廣告費(fèi)用有一個(gè)大的變化,在達(dá)到預(yù)期效果的前提下,放松這項(xiàng)約束,會(huì)節(jié)省廣告費(fèi)用,而不放松約束的情況下,曝光次數(shù)增加,宣傳力度加強(qiáng),但是會(huì)使廣告成本上升許多。</p><p><b> 運(yùn)輸問(wèn)題</b></p><p><
44、b> 提出問(wèn)題</b></p><p> 某游戲機(jī)廠下設(shè)三個(gè)位于不同地點(diǎn)的分廠A,B,C,該三個(gè)分廠生產(chǎn)同一種設(shè)備,設(shè)每月的生產(chǎn)能力分別為10臺(tái)、20臺(tái)和40臺(tái)。游戲機(jī)廠有四個(gè)固定用戶,該四個(gè)用戶下月的設(shè)備需求量分別為10臺(tái)、20臺(tái)、24臺(tái)和16臺(tái)。設(shè)各分廠的生產(chǎn)成本相同,從各分廠至各用戶的單位設(shè)備運(yùn)輸成本如下表所示,而且各分廠本月末的設(shè)備庫(kù)存量為零。問(wèn)該廠應(yīng)如何安排下月的生產(chǎn)與運(yùn)輸,才能在
45、滿足四個(gè)用戶需求的前提下使總運(yùn)輸成本最低。</p><p> 分廠—名稱 運(yùn)輸成本(元/臺(tái)) 月生產(chǎn)能力(噸)</p><p> 運(yùn)輸費(fèi)用如下表所示:</p><p><b> 問(wèn)題分析</b></p><p> 產(chǎn)地總產(chǎn)是為70,銷(xiāo)地總銷(xiāo)量為70,所以這是一個(gè)產(chǎn)銷(xiāo)平衡的運(yùn)輸問(wèn)題。</p><
46、p> 設(shè)總運(yùn)輸成本為Z,有產(chǎn)地運(yùn)輸?shù)接脩魡挝坏倪\(yùn)輸量為Xi,具體如下表: </p><p><b> 建立數(shù)學(xué)模型如下:</b></p><p> Minz=60+50+70+50+70+90+100+40+60+70+120+40</p><p><b> s.t</b></p><p&
47、gt; 用LINGO編程如下:</p><p><b> model:</b></p><p><b> sets:</b></p><p> warehouses/wh1..wh3/:c;</p><p> vendors /v1..v4/: d;</p><p>
48、; links(warehouses,vendors): cost, volume;</p><p><b> endsets</b></p><p> min=@sum(links:cost*volume);</p><p> @for(vendors(J):@sum(warehouses(I):volume(I,J))=d(J));
49、</p><p> @for(warehouses(I):@sum(vendors(J):volume(I,J))<=c(I));</p><p><b> data:</b></p><p> c=10 20 40;</p><p> d=10 20 24 16;</p><p>
50、 cost=60 50 70 50</p><p> 70 90 100 40</p><p> 60 70 120 40;</p><p><b> Enddata</b></p><p><b> end</b></p><p> 在下拉菜單中點(diǎn)擊Solve運(yùn)
51、行結(jié)果如下:Global optimal solution found.</p><p> Objective value: 4740.000</p><p> Infeasibilities: 0.000000</p><p> Total
52、solver iterations: 8</p><p> Variable Value Reduced Cost</p><p> C( WH1) 10.00000 0.000000</p><p> C( WH2) 2
53、0.00000 0.000000</p><p> C( WH3) 40.00000 0.000000</p><p> D( V1) 10.00000 0.000000</p><p> D( V2) 20.00000 0.000
54、000</p><p> D( V3) 24.00000 0.000000</p><p> D( V4) 16.00000 0.000000</p><p> COST( WH1, V1) 60.00000 0.000000</p>&l
55、t;p> COST( WH1, V2) 50.00000 0.000000</p><p> COST( WH1, V3) 70.00000 0.000000</p><p> COST( WH1, V4) 50.00000 0.000000</p><
56、;p> COST( WH2, V1) 70.00000 0.000000</p><p> COST( WH2, V2) 90.00000 0.000000</p><p> COST( WH2, V3) 100.0000 0.000000</p><
57、p> COST( WH2, V4) 40.00000 0.000000</p><p> COST( WH3, V1) 60.00000 0.000000</p><p> COST( WH3, V2) 70.00000 0.000000</p><p
58、> COST( WH3, V3) 120.0000 0.000000</p><p> COST( WH3, V4) 40.00000 0.000000</p><p> VOLUME( WH1, V1) 0.000000 30.00000</p><
59、p> VOLUME( WH1, V2) 0.000000 10.00000</p><p> VOLUME( WH1, V3) 10.00000 0.000000</p><p> VOLUME( WH1, V4) 0.000000 40.00000</p>
60、<p> VOLUME( WH2, V1) 0.000000 10.00000</p><p> VOLUME( WH2, V2) 0.000000 20.00000</p><p> VOLUME( WH2, V3) 14.00000 0.000000</p
61、><p> VOLUME( WH2, V4) 6.000000 0.000000</p><p> VOLUME( WH3, V1) 10.00000 0.000000</p><p> VOLUME( WH3, V2) 20.00000 0.000000&
62、lt;/p><p> VOLUME( WH3, V3) 0.000000 20.00000</p><p> VOLUME( WH3, V4) 10.00000 0.000000</p><p> Row Slack or Surplus Dual Price</p>
63、;<p> 1 4740.000 -1.000000</p><p> 2 0.000000 -60.00000</p><p> 3 0.000000 -70.00000</p><p> 4 0.000000
64、 -100.0000</p><p> 5 0.000000 -40.00000</p><p> 6 0.000000 30.00000</p><p> 7 0.000000 0.000000</p><p> 8
65、 0.000000 0.000000</p><p><b> 結(jié)果分析</b></p><p> 由結(jié)果知最小的運(yùn)輸費(fèi)用為4740元,全局運(yùn)輸方案如下:</p><p> 從分廠A到銷(xiāo)地用戶3的運(yùn)輸量為10;</p><p> 從 分廠B到銷(xiāo)地用戶3的運(yùn)輸量為14;</p>
66、<p> 從分廠B銷(xiāo)地用戶4的運(yùn)輸量為6;</p><p> 從分廠C到銷(xiāo)地用戶1的運(yùn)輸量為10;</p><p> 從分廠C到銷(xiāo)地用戶2的運(yùn)輸量為20;</p><p> 從分廠C到銷(xiāo)地用戶4的運(yùn)輸量為10。</p><p> 此時(shí)為最優(yōu)運(yùn)輸方案,運(yùn)輸費(fèi)用最少,達(dá)到產(chǎn)銷(xiāo)平衡。</p><p>
67、<b> 總結(jié)</b></p><p> 通過(guò)本次的課程設(shè)計(jì),進(jìn)一步加深了對(duì)運(yùn)籌學(xué)的理解,通過(guò)求解購(gòu)買(mǎi)電視廣告問(wèn)題及運(yùn)輸問(wèn)題,建立線性規(guī)劃模型,利用LINDO軟件來(lái)實(shí)現(xiàn)其過(guò)程,得到要求解的最優(yōu)解,然后進(jìn)行靈敏度分析,分析變量的改變對(duì)最優(yōu)解的影響。利用LINGO軟件來(lái)求解運(yùn)輸問(wèn)題,使我掌握了LINGO的使用方法,更是進(jìn)一步加深了運(yùn)輸問(wèn)題的理解,熟練建立模型,通過(guò)軟件快速求解。得到最優(yōu)運(yùn)輸方
68、案。</p><p> 在本次課程設(shè)計(jì)中,通過(guò)查閱各種運(yùn)籌學(xué)的資料,收集與課題相關(guān)的內(nèi)容,建立合適的線性模型解決要求解的問(wèn)題。通過(guò)本次課程設(shè)計(jì),在查閱資料的過(guò)程中進(jìn)一步學(xué)習(xí)了運(yùn)籌學(xué),以前不理解的的問(wèn)題也都迎刃而解,而且掌握了Lingo和Lindo軟件的使用,更方便以后的學(xué)習(xí)進(jìn)步。</p><p><b> 參考文獻(xiàn)</b></p><p>
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