高教社杯全国大学生数学建模竞赛D题

.高教社杯全国大学生数学建模竞赛承 诺 书我们仔细阅读了中国大学生数学建模竞赛的竞赛规则 .我们完全明白，在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式（包括电话、电子邮件、网上咨询等）与队外的任何人（包括指导教师）研究、讨论与赛题有关的问题 .我们知道，抄袭别人的成果是违反竞赛规则的, 如果引用别人的成果或其他公开的资料（包括网上查到的资料） ，必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中明确列出 .我们郑重承诺，严格遵守竞赛规则，以保证竞赛的公正、公平性 .如有违反竞赛规则的行为，我们将受到严肃处理 .我们参赛选择的题号是（从 A/B/C/D 中选择一项填写）： D 我们的参赛报名号为（如果赛区设置报名号的话）： 所属学校（请填写完整的全名）： XXXXXX 参赛队员 (打印并签名) ：1 . XXXXX 2 . XXXXX 3 . 指导教师或指导教师组负责人 (打印并签名)： XXXXXX 日期：2009 年 9 月 14 日赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）：.2009 高教社杯全国大学生数学建模竞赛编 号 专 用 页赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）：赛区评阅记录（可供赛区评阅时使用）：评阅人评分备注全国统一编号（由赛区组委会送交全国前编号）：全国评阅编号（由全国组委会评阅前进行编号）：.会议筹备最优化一. 摘要在激烈的市场竞争中,随着市场经济在中国大陆的不断发展，各种新兴行业也在悄然而起 .会议服务公司通过对宾馆客房、租借会议室、租用客车接送代表等几块服务，让顾客觉得经济、方便同时使满意度达到最高，会议服务公司需要从公司的经济利益和社会声誉等诸多因素来考虑,在此,我们运用线性规划和概率统计的知识，来解决对宾馆客房分配问题 .会议的经济安排从预定房间的量和安排的合理性来决定;在安排客车接送会议代表运用运筹学分成几条路线;服务公司的社会声誉在市场竞争中是非常重要的,在此我们用会议代表对总体的满意度来衡量我们应用概率统计的知识，得出参加会议人员大约为 661 人 .根据与会人员对住房的要求，我们设计了第一个模型，且有 3 个方案，第一个方案利用 Lingo 软件计算得其无解 ，同样利用 Lingo 软件计算得最优解.通过调整第一类单人间住房的人数建立模型二，得出所有与会代表住房安排，此时得出住房费的最少价格为 80630 元 .对模型二进一步优化，通过对宾馆调整，把与会代表集中按排在、宾馆 .利用“中心极限”定理，计算得出可能出现空床费赔偿的概率大约是 12%.同样应用“中心地址”的算法确定开会会议宾馆定为、宾馆 .用运筹学的知识确定出接送与会代表路线，并安排出了接送的车辆类型和数量关键词：线性规划 概率统计 Lingo 中心地址 运筹学.二. 问题重述某市的一家会议服务公司负责承办某专业领域的一届全国性会议，会议筹备组要为与会代表预订宾馆客房，租借会议室，并租用客车接送代表 .由于预计会议规模庞大，而适于接待这次会议的几家宾馆的客房和会议室数量均有限，所以只能让与会代表分散到若干家宾馆住宿 .为了便于管理，除了尽量满足代表在价位等方面的需求之外，所选择的宾馆数量应该尽可能少，并且距离上比较靠近 .筹备组经过实地考察，筛选出 10 家宾馆作为备选，它们的名称用代号至表示，相对位置见附图，有关客房及会议室的规格、间数、价格等数据见附表 1 .根据这届会议代表回执整理出来的有关住房的信息见附表 2 .从以往几届会议情况看，有一些发来回执的代表不来开会，同时也有一些与会的代表事先不提交回执，相关数据见附表 3 .附表 2，3 都可以作为预订宾馆客房的参考 .需要说明的是，虽然客房房费由与会代表自付，但是如果预订客房的数量大于实际用房数量，筹备组需要支付一天的空房费，而若出现预订客房数量不足，则将造成非常被动的局面，引起代表的不满 .会议期间有一天的上下午各安排 6 个分组会议，筹备组需要在代表下榻的某几个宾馆租借会议室 .由于事先无法知道哪些代表准备参加哪个分组会，筹备组还要向汽车租赁公司租用客车接送代表 .现有 45 座、36 座和 33 座三种类型的客车，租金分别是半天 800 元、700 元和 600 元 .我们通过数学建模方法，从经济、方便、代表满意等方面，为会议筹备组制定一个预订宾馆客房、租借会议室、租用客车的合理方案 .附表 1 10 家备选宾馆的有关数据客房 会议室宾馆代号规格 间数 价格（天）规模 间数 价格(半天)普通双标间 50 180 元 200 人 1 1500 元商务双标间 30 220 元 150 人 2 1200 元普通单人间 30 180 元 60 人 2 600 元商务单人间 20 220 元普通双标间 50 140 元 130 人 2 1000 元商务双标间 35 160 元 180 人 1 1500 元豪华双标间 A 30 180 元 45 人 3 300 元豪华双标间 B 35 200 元 30 人 3 300 元普通双标间 50 150 元 200 人 1 1200 元商务双标间 24 180 元 100 人 2 800 元普通单人间 27 150 元 150 人 1 1000 元60 人 3 320 元 普通双标间 50 140 元 150 人 2 900 元.商务双标间 45 200 元 50 人 3 300 元普通双标间 A 35 140 元 150 人 2 1000 元普通双标间 B 35 160 元 180 人 1 1500 元豪华双标间 40 200 元 50 人 3 500 元普通单人间 40 160 元 160 人 1 1000 元普通双标间 40 170 元 180 人 1 1200 元商务单人间 30 180 元精品双人间 30 220 元普通双标间 50 150 元 140 人 2 800 元商务单人间 40 160 元 60 人 3 300 元商务套房（1 床） 30 300 元 200 人 1 1000 元普通双标间 A 40 180 元 160 人 1 1000 元普通双标间 B 40 160 元 130 人 2 800 元高级单人间 45 180 元普通双人间 30 260 元 160 人 1 1300 元普通单人间 30 260 元 120 人 2 800 元豪华双人间 30 280 元 200 人 1 1200 元豪华单人间 30 280 元经济标准房（2床）55 260 元 180 人 1 1500 元标准房（2 床） 45 280 元 140 人 2 1000 元附表 2 本届会议的代表回执中有关住房要求的信息（单位：人）合住 1 合住 2 合住 3 独住 1 独住 2 独住 3男 154 104 32 107 68 41女 78 48 17 59 28 19说明：表头第一行中的数字 1、2、3 分别指每天每间 120160 元、161200 元、201300 元三种不同价格的房间 .合住是指要求两人合住一间 .独住是指可安排单人间，或一人单独住一个双人间 .附表 3 以往几届会议代表回执和与会情况第一届 第二届 第三届 第四届 发来回执的代表数量 315 356 408 711发来回执但未与会的代表数量89 115 121 213未发回执而与会的代表数量 57 69 75 104附图(其中 500 等数字是两宾馆的距离).（与间距300米）（与间距300米）（与间距300米）（与间距300米）（与间距300米）（与间距300米）（与间距300米）1000500300150200300（与间距300米）（与间距300米）（与间距300米）300700150.三. 模型假设1. 假设模型一中满足所有与会代表的回执要求；2. 假设与会代表参加每组会议是随机的；3. 假设本届与会代表参加会议人数服从往届参加会议人数规律；4. 假设每个与会代表每半天只开一次会议，且会议地点相同；5. 假设每半天所开会议的主题都一致；7假设每条路线车辆只搭载同一条路线的与会代表 .四. 符号说明为第 i 个宾馆所住的与会代表的第 j 种类型住房人数；ijx为参加会议人数的总频率； p为回执且与会代表的频率（i 取 1，2，3，4） ；)(a为未回执且与会代表的比例（i 取 1，2，3，4） ；bM 为找宾馆中心地址问题的矩阵；表示 a 宾馆到 b 宾馆 c 会议室的与会人数 .abcx五建立与分析模型一：通过观察附表 2 可以得到本届回执人数总共为 755 人，由往届会议代表的回执和与会情况可得知本届与会人数的概率 .因此我们假定模型如下：p设 为与会的总频率p为回执且与会的频率（i 取 1，2，3，4）)(a为未回执且与会的比例（i 取 1，2，3，4）b与会人数的频率： bpa有回执且与会人数的频率 )(i715.03891ap 67.03512.7034.812)(3ap 704.123)(4ap未回执且与会人数的比例 ib1.351b 938.5628047p14074p162.9ba875.00p通过以往一、二、三、四会议代表回执和与会情况，利用统计分析法，可计算出以往几届参加会议人数的的平均概率，通过平均概率推算本届与会代表的总人数 .本届与会人数： 6175pS为了使预定的房间数达到最优，使得空房数量最小，支付空房会达到最小优化 .我们以 661 人来进行预定房间，我们假设有三种方案 .方案一:我们为了满足各代表的要求,且达到经济，结合表一:表一客房 价格范围 合住 1 120-161 x21 x22 x31 x41 x51 x52 x71 x83房间数 50 35 50 50 35 35 50 40合住 2 161-202 x11 x23 x24 x32 x42 x53 x62 x83 房间数 50 30 35 24 45 40 40 40合住 3 201-300 x12 x64 x73 x91 x93 x101 x102房间数 30 30 30 30 30 55 45单住 1 120-160 x33 x61 x72房间数 27 40 40单住 2 161-200 x13 x63 x83房间数 30 30 45单住 3 201-300 x14 x92 x94房间数 20 30 30利用表一我们建立模型并求解.10210 949392918382 817776463 6215352514 4323122 2141min 05009 08xxxxxxz约束条件：单人间：538419214637x两人间： 43120102931736412 86542275xxxS.t.90136045803416038407910274806712036124921321722615321431234xxxxxxxx运用计算机计算出结果，并对解进行数据分析发现方案一无解 .因为第一种价格范围的单间数和与会人员的回执信息矛盾 .例如 在约束条件下则不61x能满足与会人员的要求 .宾馆 的单间数在代表要求的房间数数量上不能满足,则我们在考虑到经济和尽61x量使与会代表满意的情况下,建议代表住双人间,即方案二:将 的118人在满足了40人61x之后,考虑到与会人员对宾馆的品质要求 .把剩下的78名分到 和 ,这样在品质要93求方面让与会人员达到最大的满意，建立模型: 10210 949392918382 817776463 6215352514 4323122 2141min 00509 008xxxxxxz约束条件：单人间：538419214637x两人间： 43120102931736412 86542275xxxs.t.90136045803410847091274806710236102492132172632514231234xxxxxxxx运用计算机软件计算，计算结果见附录表一，并对解进行数据分析。在尽量使与会代表满意同时使经济可以接受的情况下，我们考虑使离会议室相对集中以及使会议室与预定宾馆在距离上较近，利用“中心地址”进行预定宾馆 。由于、宾馆在距离上都较远，我们为了方便与会代表参加会议采用就近原则，只在、中选取 .即方案三：.10210 949392918382 817776463 6215352514 4323122 2141min 05009 08xxxxxxz约束条件：单人间：538419214637x两人间： 43120102931736412 86542275xxxS.t.0360458034108470076012360112942913217263251423214234xxxxxxxx运用计算机软件计算，并对解进行数据分析。考虑到与会人员满意问题，我们可以预算床位数 .考虑实际到会人数在预计人数 661 人左右，而造成无宾馆床位可以下塌，引起与会人员的不满，造成会议筹备处的社会声誉受损，可以多定一些床位，以保证到会人员能安心下榻的概率不小于 0 .90 .因为实际到会人数是一个随机变量 ，服从二项分布 ，设预定床位数为 k .由于 755 太大，可以考虑 )124875.,.075(B.用中心极限定理，用正态分布去逼近， 的近似分布为，)062.9,1()124.0875.,.075( NN所以有 ，查表得 ，9)62.1)(kP 8.6.9k得 故可以考虑预定 673 个床位 .8k如果筹备处允许的空床床位数在 5 床以内,则在预定床位 673 的情况下,至少应该到达的人数 668 人,则出现空床的概率为 12.078.9)72.0(9.)062.1(9.)6738( 则筹备处出现空床赔偿的概率大约为 12% .模型二：应用图论的方法找出其图形的中心点 .用 Floyd 算法求出距离矩阵 vijmM.计算在各点 设立与会人员接送的最大量服务距离 .iv ivsijvjiS1ax,21.求出顶点 .使 . 则 就是建立会议场的最佳选择 .kviviks1nk 0152017013952014530 935686 23705001250750 16366 91451229 45080705075015 1363669M2,3,2, 9410876 54321 vSvSvSvSvS，根据 7，8 宾馆的会议室的设置，各选三个会议室，具体为0877 宾馆的价格为 800 元，规模是 140 人，两个；价格为 1000 元，规模为 200 人，一个 .8宾馆价格为 1000 元，规模为 160 人，一个；价格为 800 元，规模为 130 人，两个 .对于方案二，为了考虑各宾馆的与会代表到会议地点的距离长短，来建立一个总距离.目标函数的线性规划模型：对该模型我们设 表示a宾馆到b宾馆的c 会议室的人数，x则目标函数为：983982981973972971873872 717372816836826163 6261535251535251 48348484474738213772371283288173 2138213721min 50000 00004 5xxxx xxxxy s.t.14507128698329817392718 76832681736271 555 444 3823173271 11xxxxxxx 106103210498378365834382183 22298786584382182 111 9783763574372317 222 9787657437217 111 xxxxx xxxxx xxxxx运用计算机软件计算，模型求解见附录表二.类似地方案三所用的总距离：目标函数为： 983982981973 97297187387271737281 683682616362615352 5153525183288173 72718382173721min 500 0064 4500xx xxxxf s.t. 1452708679832981739271876832681736271 555 1382173127 xxxxxx106103210498378365832183 229878658218 119783763572317 229787657217 11xxxx xxxx xxxx运用计算机软件计算，模型求解见附录表三方案二所用车费模型:通过对各宾馆会议室路线进行分析，分为到 7，8 两宾馆的两条路线 .发现对 3 宾馆的与会代表全部到 8 宾馆参加会议；5 宾馆的与会代表全部到7 宾馆参加会议 .分别对 3，5 的与会人数安排乘车，5 宾馆与会代表到 7 宾馆会议只需安排一辆 3 类车和一辆 1 类车；3 宾馆与会代表到 8 宾馆会议室只需一辆 3 类车，所需总费用是 2000 元 .设 为第 类型车（ ）ix3,21i表示住在第m宾馆与会代表到第n宾馆会议人数.:673216080minxx32101545x:,1724732608minxx3210145x:,281321607minxx32101745x:98321607minxx3210145x根据模型和使用 LINGO 计算得具体数据，见附录表四分析求解数据得：需要 4辆1 类车，但不经济，我们进行人为优化， 需要3辆1类车，1辆3类车；67 67需要费用3000元需要4辆1类车，但不经济，我们进行人为优化， 需要3辆1类7247, 7247,车，1辆3类车,需要费用3000元.需要三辆1类车，但不经济，我们进行人为优化， 需要2辆一类车和128, 8,辆三类车: 需要2200元；需要3辆1类车，但不经济，我们进行人为优化， 需要2辆一类车和1辆三类车: 98 98需要费用2200元；需要 1 辆一类车和 1 辆三类车:所需总费用 1400 元57五模型求解方案二的最优解：Global optimal solution found at iteration: 17Objective value: 81600 .00Variable Value Reduced CostX11 0 .000000 0 .000000X12 43 .00000 0 .000000X13 9 .000000 0 .000000X14 20 .00000 0 .000000X21 33 .00000 0 .000000X22 0 .000000 10 .00000X23 53 .00000 0 .000000X24 0 .000000 10 .00000X31 0 .000000 75 .00000X32 0 .000000 0 .000000X33 27 .00000 0 .000000X41 100 .0000 0 .000000X42 0 .000000 10 .00000X51 70 .00000 0 .000000X52 0 .000000 10 .00000X53 0 .000000 10 .00000X61 118 .0000 0 .000000X62 80 .00000 0 .000000X63 30 .00000 0 .000000X64 0 .000000 0 .000000X71 0 .000000 5 .000000X72 0 .000000 0 .000000X73 0 .000000 190 .0000X81 0 .000000 0 .000000X82 0 .000000 10 .00000X83 45 .00000 0 .000000X91 0 .000000 20 .00000X92 30 .00000 0 .000000.X93 0 .000000 30 .00000X94 3 .000000 0 .000000X101 0 .000000 20 .00000X102 0 .000000 30 .00000Row Slack or Surplus Dual Price1 81600 .00 -1 .0000002 0 .000000 -160 .00003 0 .000000 -180 .00004 0 .000000 -280 .00005 0 .000000 -70 .000006 0 .000000 -90 .000007 0 .000000 -110 .00008 100 .0000 0 .0000009 17 .00000 0 .00000010 21 .00000 0 .00000011 0 .000000 60 .0000012 67 .00000 0 .00000013 70 .00000 0 .00000014 7 .000000 0 .00000015 70 .00000 0 .00000016 100 .0000 0 .00000017 48 .00000 0 .00000018 0 .000000 10 .0000019 0 .000000 0 .00000020 90 .00000 0 .00000021 0 .000000 0 .00000022 70 .00000 0 .00000023 40 .00000 0 .00000024 0 .000000 5 .00000025 0 .000000 0 .00000026 60 .00000 0 .00000027 100 .0000 0 .00000028 40 .00000 0 .00000029 30 .00000 0 .00000030 80 .00000 0 .00000031 80 .00000 0 .00000032 0 .000000 0 .00000033 60 .00000 0 .00000034 0 .000000 20 .0000035 80 .00000 0 .00000036 27 .00000 0 .00000037 110 .0000 0 .00000038 90 .00000 0 .000000 .对方案二求解,把x61调至x93,x91,其余不变 .81600-78160+30280+9260=79860(元)但还需加车费用10400元,会议费10400元,所以总费用为:79860+10400+10400=100660(元)同样利用方案二的解，解答方案三则住房费用为:81600-781602715050140+50150+27160+30280+9260=80630(元)会议费10400元 .而在方案三中,去掉了3,4,10之后距离就很近了,则为了经济节约,就不需要派车接送与会代表了,可省去车费,所以总费用为:80630+10400=91030(元)六模型检验通过对模型的求解,由于方案一对第一类房间单人间要求人数共有 166 人,而符合这个价位的房间数只有 107 间,因此方案一无解,所以我们通过对 x61 的约束条件取消，得到模型一的第二种方案,得 x61 要求住 118 人，而房间数只有 40 间，所以我们对多余的 78 人分到 x91,x93，以达到分配的合理 .为了满足宾馆数尽量减少和距离集中的条件下，我们对 3，4，宾馆的人数进行调整，x33 有 27 人，将其全部调置到 x72 中；x41 有 100 人，将其全部调置到 x71 中，得到第三套方案 .对于第三套方案的是从经济，方便和使代表满意三方面来考虑建立最优模型，但美中不足的是第三套方案会有部分单人间的代表要被安排到双人间独住 .七模型评价对于方案一，由于宾馆单人间第一类房间少于与会代表的要求数量，所以模型无解 .对于方案二，从最优经济的角度考虑，是最优模型，但没有从距离考虑，且有少数代表不能达到要求 .对于方案三，是从经济，方便和使代表满意三方面综合来考虑建立最优模型，但美中不足的是第三套方案会有部分单人间的代表要被安排到双人间独住 .由于各宾馆的距离最多在 450 米，所以此方案可以省去租车接送代表的费用，更加的经济 .八是从经济，方便和使代表满意三方面来考虑建立最优模型，但美中不足的是第三套方案会有部分单人间的代表要被安排到双人间独住 .八参考文献陶谦坎 汪应洛 运筹学与系统分析 全国高等教育自学考试指导委员会 机械工业出版社 1999 年 7 月杨启帆等 数学建模 高等教育出版社 2004 年 12 月王兵团 数学建模基础 清华大学出版社.九附录附表一Zmin=90*x11+110*x12+180*x13+220*x14+70*x21+80*x22+90*x23+100*x24+75*x31+90*x32+150*x33+70*x41+100*x42+70*x24+75*x31+90*x32+150*x33+70*x41+180*x63+110*x64+75*x71+160*x72+300*x73+90*x94+130*x101+140*x102x33+x61+x72=145x13+x63+x83=84x14+x92+x94=53x21+x22+x41+x51+x52+x71+x82=203x11+x23+x24+x32+x42+x53+x62+x81=133x12+x64+x73+x91+x93+x101+x102=43x11=100x12=60x13=30x14=20x21=100x22=70x23=60x24=70x31=100x32=48x33=27x41=100x42=90x51=70x52=70x53=40x62=80x63=30x71=100x72=40x73=30x81=80x82=80x83=45x91=60x92=30x93=60x94=30x101=110x102=90.Global optimal solution found at iteration: 17Objective value: 81600 .00Variable Value Reduced CostX11 0 .000000 0 .000000X12 43 .00000 0 .000000X13 9 .000000 0 .000000X14 20 .00000 0 .000000X21 33 .00000 0 .000000X22 0 .000000 10 .00000X23 53 .00000 0 .000000X24 0 .000000 10 .00000X31 0 .000000 75 .00000X32 0 .000000 0 .000000X33 27 .00000 0 .000000X41 100 .0000 0 .000000X42 0 .000000 10 .00000X51 70 .00000 0 .000000X52 0 .000000 10 .00000X53 0 .000000 10 .00000X61 118 .0000 0 .000000X62 80 .00000 0 .000000X63 30 .00000 0 .000000X64 0 .000000 0 .000000X71 0 .000000 5 .000000X72 0 .000000 0 .000000X73 0 .000000 190 .0000X81 0 .000000 0 .000000X82 0 .000000 10 .00000X83 45 .00000 0 .000000X91 0 .000000 20 .00000X92 30 .00000 0 .000000X93 0 .000000 30 .00000X94 3 .000000 0 .000000X101 0 .000000 20 .00000X102 0 .000000 30 .00000Row Slack or Surplus Dual Price1 81600 .00 -1 .0000002 0 .000000 -160 .00003 0 .000000 -180 .00004 0 .000000 -280 .00005 0 .000000 -70 .00000.6 0 .000000 -90 .000007 0 .000000 -110 .00008 100 .0000 0 .0000009 17 .00000 0 .00000010 21 .00000 0 .00000011 0 .000000 60 .0000012 67 .00000 0 .00000013 70 .00000 0 .00000014 7 .000000 0 .00000015 70 .00000 0 .00000016 100 .0000 0 .00000017 48 .00000 0 .00000018 0 .000000 10 .0000019 0 .000000 0 .00000020 90 .00000 0 .00000021 0 .000000 0 .00000022 70 .00000 0 .00000023 40 .00000 0 .00000024 0 .000000 5 .00000025 0 .000000 0 .00000026 60 .00000 0 .00000027 100 .0000 0 .00000028 40 .00000 0 .00000029 30 .00000 0 .00000030 80 .00000 0 .00000031 80 .00000 0 .00000032 0 .000000 0 .00000033 60 .00000 0 .00000034 0 .000000 20 .0000035 80 .00000 0 .00000036 27 .00000 0 .00000037 110 .0000 0 .00000038 90 .00000 0 .000000附表二min=300*x171+300*x172+300*x173+500*x181+500*x182+500*x183+450*x271+450*x272+450*x273+650*x281+650*x282+650*x283+1200*x371+1200*x372+1200*x373+1000*x381+1000*x382+1000*x383+950*x471+950*x472+950*x473+1150*x481+1150*x482+1150*x483+300*x571+300*x572+300*x573+500*x581+500*x582+500*x583+300*x671+300*x672+300*x673+500*x681+500*x682+500*x683+200*x781+200*x782+200*x783+200*x871+200*x872+200*x873+350*x971+350*x972+350*x973+150*x981+150*x982+150*x983;x171+x172+x173+x181+x182+x183=72;x271+x272+x273+x281+x282+x283=86;.x371+x372+x373+x381+x382+x383=27;x471+x472+x473+x481+x482+x483=100;x571+x572+x573+x581+x582+x583=70;x671+x672+x673+x681+x682+x683=150;x771+x772+x773+x781+x782+x783=0;x871+x872+x873+x881+x882+x883=45;x971+x972+x973+x981+x982+x983=111;x171+x271+x371+x471+x571+x671+x771+x871+x971=140;100=x171+x271+x371+x471+x571+x671+x771+x871+x971;x172+x272+x372+x472+x572+x672+x772+x872+x972=140;100=x172+x272+x372+x472+x572+x672+x772+x872+x972;x173+x273+x373+x473+x573+x673+x773+x873+x973=200;100=x173+x273+x373+x473+x573+x673+x773+x873+x973;x181+x281+x381+x481+x581+x681+x781+x881+x981=130;100=x181+x281+x381+x481+x581+x681+x781+x881+x981;x182+x282+x382+x482+x582+x682+x782+x882+x982=130;100=x182+x282+x382+x482+x582+x682+x782+x882+x982;x183+x283+x383+x483+x583+x683+x783+x883+x983=160;100=x183+x283+x383+x483+x583+x683+x783+x883+x983;Global optimal solution found at iteration: 17Objective value: 288350 .0Variable Value Reduced CostX171 17 .00000 0 .000000X172 0 .000000 0 .000000X173 0 .000000 0 .000000X181 55 .00000 0 .000000X182 0 .000000 0 .000000X183 0 .000000 0 .000000X271 24 .00000 0 .000000X272 0 .000000 0 .000000X273 0 .000000 0 .000000X281 0 .000000 0 .000000X282 0 .000000 0 .000000X283 62 .00000 0 .000000X371 0 .000000 400 .0000X372 0 .000000 400 .0000X373 0 .000000 400 .0000X381 0 .000000 0 .000000X382 0 .000000 0 .000000X383 27 .00000 0 .000000X471 29 .00000 0 .000000X472 0 .000000 0 .000000X473 71 .00000 0 .000000.X481 0 .000000 0 .000000X482 0 .000000 0 .000000X483 0 .000000 0 .000000X571 70 .00000 0 .000000X572 0 .000000 0 .000000X573 0 .000000 0 .000000X581 0 .000000 0 .000000X582 0 .000000 0 .000000X583 0 .000000 0 .000000X671 0 .000000 0 .000000X672 121 .0000 0 .000000X673 29 .00000 0 .000000X681 0 .000000 0 .000000X682 0 .000000 0 .000000X683 0 .000000 0 .000000X781 0 .000000 0 .000000X782 0 .000000 0 .000000X783 0 .000000 0 .000000X871 0 .000000 400 .0000X872 0 .000000 400 .0000X873 0 .000000 400 .0000X971 0 .000000 400 .0000X972 0 .000000 400 .0000X973 0 .000000 400 .0000X981 0 .000000 0 .000000X982 100 .0000 0 .000000X983 11 .00000 0 .000000X771 0 .000000 0 .000000X772 0 .000000 0 .000000X773 0 .000000 0 .000000X881 45 .00000 0 .000000X882 0 .000000 0 .000000X883 0 .000000 0 .000000Row Slack or Surplus Dual Price1 288350 .0 -1 .0000002 0 .000000 -300 .00003 0 .000000 -450 .00004 0 .000000 -800 .00005 0 .000000 -950 .00006 0 .000000 -300 .00007 0 .000000 -300 .00008 0 .000000 0 .0000009 0 .000000 200 .000010 0 .000000 50 .00000.11 0 .000000 0 .00000012 40 .00000 0 .00000013 19 .00000 0 .00000014 21 .00000 0 .00000015 100 .0000 0 .00000016 0 .000000