8) 43454.000000 0.000000
9) 3239024.250000 0.000000
10) 1890675.875000 0.000000
NO. ITERATIONS= 6
RANGES IN WHICH THE BASIS IS UNCHANGED:
OBJ COEFFICIENT RANGES
VARIABLE CURRENT ALLOWABLE ALLOWABLE
COEF INCREASE DECREASE
X1 1.000000 0.000000 1.154137
X2 1.000000 INFINITY 0.000000
X3 1.000000 INFINITY 0.000000
X4 1.000000 0.000000 0.000000
X5 0.000000 1.154137 0.000000
X6 0.000000 0.000000 INFINITY
X7 0.000000 0.000000 INFINITY
X8 0.000000 0.000000 0.000000
RIGHTHAND SIDE RANGES
ROW CURRENT ALLOWABLE ALLOWABLE
RHS INCREASE DECREASE
2 250000.000000 186222.062500 234752.984375
3 380000.000000 234752.984375 15247.017578
4 265200.000000 30601.410156 265200.000000
5 408100.000000 156685.250000 10176.581055
6 130100.000000 2350.135254 36184.207031
7 0.000000 43454.000000 669046.000000
8 0.000000 43454.000000 INFINITY
9 0.000000 3239024.250000 INFINITY
10 0.000000 1890675.875000 INFINITY
下面给出其结果的一般解释:
"LP OPTIMUM FOUND AT STEP 6"表示LINDO在(用单纯形法)6次迭代或旋转后得到最优解.
"OBJECTIVE FUNCTION VALUE 1)933400.0"表示最优目标值为933400.
"VALUE"给出最优解中各变量的值.
"SLACK OR SURPLUS"给出松弛变量的值.上例中SLK 2= 第二行松弛变量=0(模型第一行表示目标函数,所以第二行对应第一个约束)
"REDUCE COST"列出最优单纯形表中判别数所在行的变量的系数,表示当变量有微小变动时,目标函数的变化率,其中基变量的reduce cost 值应为0,对于非基变量Xj相应的reduce cost值表示Xj增加一个单位(此时假定其他非基变量保持不变)时目标函数减小的量(max 型问题).上例中:X1 对应的 reduce cost 值为0,表示当X1=1 时,目标函数值不变.
"DUAL PRICE"(对偶价格)列出最优单纯形表中判别数所在行的松弛变量的系数,表示当对应约束有微小变动时,目标函数的变化率,输出结果中对应每一个约束有一个对偶价格.若其数值为X,表示对应约束中不等式右端项若增加一个单位,目标函数将增加X个单位(max 型问题).上例中:第二行对应的对偶价格值应为-1表示当约束 2)X5 + X6 + X7 + X8>250000变为 2)X5 + X6 + X7 + X8>250001时,
目标函数值=933400-1=933399
当REDUCE COST 或DUAL PRICE 的值为0.表示当微小扰动不影响目标函数.有时,通过分析DUAL PRICE,也可对产生不可行问题的原因有所了解.
灵敏度分析:如果做敏感性分析,则系统报告当目标函数的费用系数和约束右端项在什么范围变化(此时假定其他系数保持不变)时,最优基保持不变.报告中INFINITY表示正无穷,如上例:目标函数中X1的变量系数为1,当它在[1-1.154137,1-0]=

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