/華東交通大學理工學院課程設計報告書題目:__公交路線司機和乘務人員的分配方案學院:華東交通大學理工學院專業：_年級：學號:姓名:＿__指導教師：_＿＿__＿_____＿?2０12年６目錄ＴOC\ｏ＂1-3＂\ｈ\z\uHYPERLIＮＫ\l＂_Ｔoc3906３9３28"一。摘要 PAGＥREF＿Tｏc390６393２８\h3HYPＥRLＩNK\l"_Toc390639３２9”二。模型的主要成分?PＡGＥＲEF_Tｏｃ39０63９329\h3HYPEＲLINK\l”_Toc3９０639330”１問題重述?PAGEREＦ_Tｏc3９0６39330\h3HYＰEＲLIＮK2問題假設：?PAGERＥＦ＿Toc３906３9331\h4HYPERLＩＮK３模型建立： PAGERＥF_Ｔoc３90６3９332＼h４HYPＥRLINK＼l”_Toc3９0639333"４。問題求解: PAＧEREF_Tｏｃ39０6３9３3３\h５ＨYPERＬINK\l＂_Toc39０6393３4”５．靈敏性分析： PAGＥREＦ_Ｔoc390639334\h6HYPERLIＮK＼ｌ”＿Toc39０６39３35”６.模型推廣： PAGＥＲEF＿Toｃ3906３9335\h6HYPERLIＮＫ\l"＿Toｃ3906３93３6”7模型的優缺點分析： PAGEREF＿Toc39０639336\ｈ7HYＰERＬINＫ\ｌ"_Toc39０6３93３7”８模型的總結： PAＧEREＦ_Toc39063933７\ｈ7HYＰERLINK\l＂_Tｏc3９０639３38”三．主要參考文獻 PAＧEREF_Ｔoｃ３906３93３8\h7一.摘要某晝夜服務的公交線路每天各時間區段內需司機和乘務人員如下:班次時間所需人數16：0０～1０：0０6021０:０0～14:0０703１4：00~18:00604１8：0０~22：0050522：00～2:0020６2：00～6:0０30設司機和乘務人員分別在各時間區段一開始時上班，并連續工作八小時,列出這個問題的線性規劃模型。問該公交線路至少配備多少名司機和乘務人員。 注：請分別用ｍatlaｂ和linｇgo求解該線性規劃問題，并進行靈敏性分析。二．模型的主要成分1問題重述某晝夜服務的公交線路每天各時間區段內需司機和乘務人員如下:班次時間所需人數1６:00~10：0０60２10：00～１4：0070314：00~18：0０６0４18:00～２2：0050522：00~2：002062：00~6:0０30設司機和乘務人員分別在各時間區段一開始時上班，并連續工作八小時,列出這個問題的線性規劃模型。問該公交線路至少配備多少名司機和乘務人員.分析:在第1時段的司機和乘務人員必定會出現在第2時段；第２時段的司機和乘務人員必定會出現在第３時段；以此內推在第6時段的司機和乘務人員必定會出現在第1時段.2問題假設：在第時段所需的人數為，則所需要的人數為。于是我們有第1時段第2時段第3時段第4時段第5時段第6時段3模型建立：（1）用liｎｇｏ做min=ｘ１+ｘ2+x３＋x４+ｘ5+x6；x1＋x6＞=60;x1+x2〉＝７０;x２+x3〉＝60；x3＋ｘ4＞=50；x4＋x5〉=2０;x5+x6〉=30;（2)用maｔlab做f=[1,１,１,1,1,１］；Ａ=[－1，0,０，0，0，-1;－1,-1,０，０,０，0;0,-1,－1,0，0，0;0,0，-1，—1,0，0；0,０，0,-1,－1，０；0，0,０，0，-1，—1］；B＝［－6０，-７0,—６0,—50,—20,—3０］;C=［］；D＝[]；xm=［0,0,０,0，０，0]；ｘM=［70,7０,70，70，7０,70]；x0=[];[x，foｐt，ｆlag,c]=lｉｎproｇ(f，A，Ｂ，Ｃ,D，xｍ,ｘＭ，x0）4。問題求解：(1）在lingo軟件中運行得出結果Ｇlobａｌoptimalsolｕtｉoｎfound.Objectiveｖaluｅ:1５0.0000Infｅaｓｉbiｌities：0．00０00０Totalsｏlvｅｒiｔeratiｏns:4ＶａriableVaｌuｅReｄucｅdCoｓtＸ16０。０00０00.0０0０0０X２10。0000００.0000０0X３50.000０00。00000０Ｘ4０.0０00000。000000X5３0。００0000．000０００X６0．00０00０0．000000RowSlackorSurplusDｕalPricｅ115０．00０0—1。0000０0２0．０00０000.0０000０3０。000０0０-１.0０000０40.00０0000．0０000050.0０0０00－１．0００00061０.00０000.０00000７0．000000－１．00000０即x1＝60；ｘ2=10；x3＝５0；x4＝0；x5＝30；x6=０時得最優解mｉn＝1５0（2)在maｔlaｂ中運行得：Optimizationｔｅrｍinatｅd.ｘ＝40。0８3229.916834．31５015。68５０８．8７9421。1206ｆopｔ=150。000０fｌag=１c=itｅｒations:6alｇｏriｔｈｍ：'lａｒge—scaｌe：ｉnteriorｐoｉnt'cgiteratioｎs：0ｍessagｅ：＇Ｏpｔimizatioｎtermｉｎated。’對于以上情況我用４舍5入法得ｘ１=4０,x2＝30,x３=34，x４＝１6,x５=9,x6＝21時,foｐt依然等于150。5．靈敏性分析：討論參數ｘ１，x2,x3,x４,ｘ5,x６對ｍin的影響。靈敏性S（ｍｉn，x1)=dmin/ｄx1=1；同理可得：S（min，x2)=dmin／dx2=１；S(mｉn，x3）=dmin／dx３=1；S(min，ｘ4）=dmin/ｄx4=１；Ｓ(min，ｘ5）=dmin／dx５＝1;S（miｎ，ｘ６）＝dmin/dx6=1；所以x1,x2,x３，x4,ｘ5或x６每增加1，min就增加1.影響還不算大。6。模型推廣：對多維的最優化問題，許多題都是通過求最值點來求出目標函數的最優解.對于這個數學模型,我們應該求出更為精確地值。我們可以在該最值點的周圍分別計算,算出目標函數的最優解。并可以決定我們用多少司機和乘務人員可以使公司的利益最大話,免得浪費人力資源。這個模型其實解很多，在一個范圍內他的司