Lingo求解线性规划案例2——多阶段投资问题

 凯鲁嘎吉 - 博客园spa

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某公司现有资金30万元可用于投资,5年内有下列方案可供采纳:blog

  1号方案:在年初投资1元,2年后可收回1.3元; 博客

  2号方案;在年初投资1元,3年后可收回1.45元;it

  3号方案:仅在第1年年初有一次投资机会。每投资1元,4年后可收回1.65元;io

 4号方案:仅在第2年年初有一次投资机会。每投资1元,4年后可收回1.7元;class

  5号方案。在年初存入银行1元,下一年初可得1.1元。变量

  每一年年初投资所得收益及银行利息也可用做安排。引用

问该公司在5年内怎样使用资金,才能在第6年年初拥有最多资金?程序

 

:设xiji号方案在第j年年初所使用的资金数。

显然,对于3号及4号方案,仅有x31x42。此外,不考虑x15x24x25,由于其相应投资方案回收期超过咱们所讨论的期限。

咱们将各年的决策变量(表中虚线起点)及其相应效益(表中虚线终点)列表。

                                     

显然,第j年年初可以使用的资金之和应等于第j年年初所引用的决策变量之和。因而,根据表所示的各类因果关系,咱们不难创建以下模型:

    maxf=1.7x42+1.45x23+1.3x14+1.1x55

    s.t.  x11+x21+x31+x51=300000

           x12+x22+x42+x52=1.1x51

           x13+x23+x53=1.3x11+1.1x52

           x14+x54=1.45x21+1.3x12+1.1x53

           x55=1.65x31+1.45x22+1.3x13+1.1x54

           x1j≥O,  j=1,2,3,4

          x2j≥O,  j=1,2,3;

          x31≥0,  x42≥0,  x5i≥0,i=1,…,5

Lingo程序:

max=1.7*x42+1.45*x23+1.3*x14+1.1*x55; x11+x21+x31+x51=300000; x12+x22+x42+x52=1.1*x51; x13+x23+x53=1.1*x52+1.3*x11; x14+x54=1.1*x53+1.3*x12+1.45*x21; x55=1.1*x54+1.3*x13+1.45*x22+1.65*x31; end

结果为:

Global optimal solution found. Objective value: 565500.0 Infeasibilities: 0.000000 Total solver iterations: 0 Variable Value Reduced Cost X42 0.000000           0.1363636E-01 X23 0.000000            0.000000 X14 435000.0            0.000000 X55 0.000000            0.000000 X11 0.000000            0.000000 X21 300000.0            0.000000 X31 0.000000           0.7000000E-01 X51 0.000000            0.000000 X12 0.000000           0.2363636E-01 X22 0.000000           0.1186364 X52 0.000000           0.1186364 X13 0.000000           0.2000000E-01 X53 0.000000           0.2000000E-01 X54 0.000000           0.9000000E-01 Row Slack or Surplus Dual Price 1        565500.0            1.000000
                              2        0.000000            1.885000
                              3        0.000000            1.713636
                              4        0.000000            1.450000
                              5        0.000000            1.300000
                              6        0.000000            1.100000
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