Этот пример показывает, как решить смешано-целочисленную линейную задачу. Хотя и не комплексный, пример показывает типичные шаги в формулировании задачи с помощью основанного на проблеме подхода. Для видео, показывающего этот пример, смотрите Решение Смешано-Целочисленной Задачи Линейного Программирования Используя Моделирование Оптимизации.
Для основанного на решателе подхода к этой задаче, см. Mixed-Integer Linear Programming Basics: Solver-Based.
Вы хотите смешать стали с различными химическими составами для получения 25 тонн стали с определенным химическим составом. Результат должен иметь 5% углерода и 5% молибдена по весу, что означает 25 тонн * 5% = 1,25 тонн углерода и 1,25 тонн молибдена. Цель состоит в том, чтобы минимизировать затраты на смешивание стали.
Эта задача взята у Карла-Хенрика Вестерберга, Бенгта Бьорклунда и Эскиля Хультмана, «Применение смешанного целочисленного программирования на шведском металлургическом комбинате». Интерфейсы Февраль 1977 Vol. 7, № 2 pp. 39-43, аннотация которого находится в https://doi.org/10.1287/inte.7.2.39.
Для покупки доступны четыре слитка стали. Доступен только один из слитков.
Для покупки доступны три сорта легированной стали и один сорт металлолома. Сплав и лом стали можно приобрести в фракционных количествах.
Чтобы сформулировать задачу, сначала решите вопрос о переменных управления. Примите переменные ingots(1) = 1
означает, что вы покупаете слитки 1, и ingots(1) = 0
означает, что вы не покупаете слиток. Точно так же переменные ingots(2)
через ingots(4)
являются двоичными переменными, указывающими, приобретаете ли вы слитки с 2 по 4.
Переменные alloys(1)
через alloys(3)
количество в тоннах сплавов 1, 2 и 3, которые вы покупаете. scrap
количество металлолома, который вы покупаете.
steelprob = optimproblem; ingots = optimvar('ingots',4,'Type','integer','LowerBound',0,'UpperBound',1); alloys = optimvar('alloys',3,'LowerBound',0); scrap = optimvar('scrap','LowerBound',0);
Создайте выражения для затрат, связанных с переменными.
weightIngots = [5,3,4,6]; costIngots = weightIngots.*[350,330,310,280]; costAlloys = [500,450,400]; costScrap = 100; cost = costIngots*ingots + costAlloys*alloys + costScrap*scrap;
Включите стоимость в качестве целевой функции в задачу.
steelprob.Objective = cost;
Задача имеет три ограничений равенства. Первое ограничение заключается в том, что общий вес составляет 25 тонн. Рассчитать вес стали.
totalWeight = weightIngots*ingots + sum(alloys) + scrap;
Второе ограничение заключается в том, что вес углерода составляет 5% от 25 тонн, или 1,25 тонны. Рассчитать вес углерода в стали.
carbonIngots = [5,4,5,3]/100; carbonAlloys = [8,7,6]/100; carbonScrap = 3/100; totalCarbon = (weightIngots.*carbonIngots)*ingots + carbonAlloys*alloys + carbonScrap*scrap;
Третье ограничение заключается в том, что вес молибдена составляет 1,25 тонны. Рассчитать вес молибдена в стали.
molybIngots = [3,3,4,4]/100; molybAlloys = [6,7,8]/100; molybScrap = 9/100; totalMolyb = (weightIngots.*molybIngots)*ingots + molybAlloys*alloys + molybScrap*scrap;
Включите ограничения в задачу.
steelprob.Constraints.conswt = totalWeight == 25; steelprob.Constraints.conscarb = totalCarbon == 1.25; steelprob.Constraints.consmolyb = totalMolyb == 1.25;
Теперь, когда у вас есть все входы, вызовите решатель.
[sol,fval] = solve(steelprob);
Solving problem using intlinprog. LP: Optimal objective value is 8125.600000. Cut Generation: Applied 3 mir cuts. Lower bound is 8495.000000. Relative gap is 0.00%. Optimal solution found. Intlinprog stopped at the root node because the objective value is within a gap tolerance of the optimal value, options.AbsoluteGapTolerance = 0 (the default value). The intcon variables are integer within tolerance, options.IntegerTolerance = 1e-05 (the default value).
Просмотрите решение.
sol.ingots
ans = 4×1
1.0000
1.0000
0
1.0000
sol.alloys
ans = 3×1
7.2500
0
0.2500
sol.scrap
ans = 3.5000
fval
fval = 8.4950e+03
Оптимальная покупка стоит 8 495 долларов. Купить слитки 1, 2 и 4, но не 3, и купить 7,25 тонны сплава 1, 0,25 тонны сплава 3, и 3,5 тонны металлолома.