管理运筹学lindo案例分析

管理运筹学 lindo 案例分析（a)Lindo 的数据分析及习题(a) 灵敏性分析(Range，Ctrl+R）用该命令产生当前模型的灵敏性分析报告:讨论当目标函数的费用系数和约束右端项在什么范围（此时假定其它系数不变）时,最优基保持不变。灵敏性分析是在求解模型时作出的，因此在求解模型时灵敏性分析是激活状态，但是默认是不激活的。为了激活灵敏性分析，运行 LINGO｜Options…，选择 General Solver Tab， 在 Dual Computations 列表框中,选择 Prices and Ranges 选项.灵敏性分析耗费相当多的求解时间,因此当速度很关键时,就没有必要激活它。 下面我们看一个简单的具体例子.例 5。1 某家具公司制造书桌、餐桌和椅子，所用的资源有三种：木料、木工和漆工。生产数据如下表所示： 每个书桌每个餐桌每个椅子现有资源总数木料8 单位6 单位1 单位48 单位漆工4 单位2 单位1.5 单位20 单位木工2 单位1。5 单位0.5 单位8 单位成品单价60 单位30 单位20 单位 若要求桌子的生产量不超过 5 件,如何安排三种产品的生产可使利润最大？用 DESKS、TABLES 和 CHAIRS 分别表示三种产品的生产量，建立 LP 模型。max=60*desks+30＊tables+20＊chairs;8＊desks+6＊tables+chairs〈=48;4*desks+2＊tables+1。5*chairs<=20;2*desks+1。5＊tables+.5*chairs<=8;tables<=5；求解这个模型,并激活灵敏性分析.这时，查看报告窗口(Reports Window）,可以看到如下结果。Global optimal solution found at iteration： 3 Objective value： 280。0000 Variable Value Reduced Cost DESKS 2。000000 0。000000 TABLES 0.000000 5。000000 CHAIRS 8。000000 0。000000 Row Slack or Surplus Dual Price 1 280.0000 1。000000 2 24。00000 0.000000 3 0。000000 10.00000 4 0。000000 10。00000 5 5.000000 0.000000“Global optimal solution found at iteration ： 3”表示 3 次迭代后得到全局最优解 . “Objective value：280.0000”表示最优目标值为 280. “Value"给出最优解中各变量的值：造 2 个书桌（desks）， 0 个餐桌（tables）, 8 个椅子(chairs）.所以 desks、chairs 是基变量（非0），tables 是非基变量（0）。 “Slack or Surplus”给出松驰变量的值：第 1 行松驰变量 =280（模型第一行表示目标函数，所以第二行对应第一个约束)第 2 行松驰变量 =24第...