二、实验内容

第一目标：充分利用正常的生产能力，避免开工不足.

第二目标：优先满足老客户的需求，A，B，C这3种型号的电脑50，50，80(台)，同时根据3种电脑的纯利润分配不同的权因子.

第三目标：限制装配线加班时间，不允许超过200h.

第四目标：满足各种型号电脑的销售目标，A，B，C型号分别为100，120，100(台)，再根据3种电脑的纯利润分配不同的权因子.

第五目标：装配线的加班时间尽可能少.

数学模型：

程序代码：

model:

  sets:

    vable/1..3/:x;

    num/1..8/:g,a,b;

    yueshu(num,vable):c;

  endsets

  data:

    g=1700 50 50 80 100 120 100 1900;

    c=5 8 12 1 0 0 0 1 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 5 8 12;

  enddata

  min=20*b(5)+18*b(6)+21*b(7);

  @for(num(i):@sum(vable(j):c(i,j)*x(j))+b(i)-a(i)=g(i));

  b(1)=0;

  20*b(2)+18*b(3)+21*b(4)=0;

  a(8)=0;

  @for(vable:@gin(x));

end

程序执行结果：

结果解释：

由运行结果可知，x1=100,x2=55,x3=80，装配线生产时间为1900小时，满足装配线加班不超过 200小时的要求。能够满足老客户的需求，但未能达到销售目标。销售总利润为﹐100*1000+55*1440+80*2520=380800(元)。

试问工厂如何安排生产计划，在满足市场需要的前提下，使设备投资和公害损失均达最小。该工厂决策认为，这两个目标中环境污染应优先考虑，设备投资的目标值为20万元，公害损失的目标为12万元。

数学模型：环境污染优先考虑则将环境污染值权重赋

程序代码：

model:

  min=a*(2*x1+5*x2)+b*(4*x1+x2);

  data:

    a=0.3;

    b=0.7;

  enddata

  x1