This is the case also for the S U M

This is the case also for the S U M operator in the maximum inventory constraints. By contrast, the left-hand side of the maximum sales constraints is just a single decision variable for each of the 1,000 combinations of a plant, product, and month. (Separating these upper-bound constraints on individual variables from the regular functional constraints is advantageous because of the computational efficiencies that can be obtained by using the upper bound technique described in Sec. 7.3.) No lower-bound constraints are shown here because MPL automatically assumes that all 21,000 decision variables have non negativity constraints unless nonzero lower bounds are specified. For each of the 3,100 functional constraints, note that the left-hand side is a linear function of the decision variables and the right-hand side is a constant taken from the appropriate data file. Since the objective function also is a linear function of the decision variables, this model is a legitimate linear programming model.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เป็นกรณีนี้สำหรับผู้ประกอบการ S U M ในสต็อกสูงสุดข้อจำกัด โดยคมชัด ด้านซ้ายของข้อจำกัดการขายสูงสุดเป็นเพียงตัวแปรเดียวตัดสินใจแต่ละ 1,000 ชุดโรงงาน ผลิตภัณฑ์ และเดือน (แยกข้อจำกัดบนผูกพันเหล่านี้ในตัวแปรอิสระจากข้อจำกัดการทำงานปกติจะได้เปรียบเนื่องจากประสิทธิภาพที่คำนวณที่สามารถได้รับ โดยใช้เทคนิคบนผูกพันที่อธิบายไว้ในหัวข้อ 7.3) ไม่มีข้อจำกัดขอบต่ำจะแสดงที่นี่เนื่องจาก MPL สันนิษฐานว่า ตัวแปรทั้งหมด 21,000 ตัดสินใจมีข้อจำกัดไม่ใช่ปฏิเสธยกเว้นมีระบุขอบเขตล่างค่าโดยอัตโนมัติ สำหรับแต่ละข้อจำกัดงาน 3,100 ทราบว่า ฟังก์ชันเชิงเส้นของตัวแปรตัดสินใจคือด้านซ้าย และด้านขวาคงนำมาจากแฟ้มข้อมูลที่เหมาะสม ตั้งแต่ฟังก์ชันวัตถุประสงค์ยังเป็นฟังก์ชันเชิงเส้นของตัวแปรตัดสินใจ รุ่นนี้เป็นรูปแบบโปรแกรมเชิงเส้นถูกต้องตามกฎหมาย

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เป็นกรณีนี้ยังสำหรับผู้ประกอบการ SUM ในข้อ จำกัด ของสินค้าคงคลังสูงสุด โดยคมชัดทางด้านซ้ายมือของข้อ จำกัด ยอดขายสูงสุดเป็นเพียงตัวแปรเดียวตัดสินใจสำหรับแต่ละ 1,000 การรวมกันของโรงงานผลิตภัณฑ์และเดือน (แยก จำกัด บนผูกพันเหล่านี้บนตัวแปรบุคคลจากข้อ จำกัด การทำงานปกติเป็นข้อได้เปรียบเพราะประสิทธิภาพการคำนวณที่สามารถหาได้โดยใช้เทคนิคที่ถูกผูกไว้บนที่อธิบายไว้ใน Sec. 7.3.) จำกัด ไม่ต่ำที่ถูกผูกไว้จะแสดงที่นี่เพราะ MPL โดยอัตโนมัติ สันนิษฐานว่าทั้งหมด 21,000 ตัวแปรการตัดสินใจมีข้อ จำกัด ที่ไม่ปฏิเสธเว้นแต่ขอบเขตต่ำภัณฑ์ที่ระบุไว้ สำหรับแต่ละ 3,100 ข้อ จำกัด การทำงาน ทราบว่าด้านซ้ายมือเป็นฟังก์ชันเชิงเส้นของตัวแปรการตัดสินใจและด้านขวามือเป็นค่าคงที่นำมาจากแฟ้มข้อมูลที่เหมาะสม ตั้งแต่ฟังก์ชันวัตถุประสงค์นอกจากนี้ยังมีฟังก์ชั่นเชิงเส้นของตัวแปรการตัดสินใจแบบนี้ถูกต้องตามกฎหมายแบบการเขียนโปรแกรมเชิงเส้น

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

เป็นกรณีนี้สำหรับ S u m ) สูงสุดของข้อจำกัด โดยทางด้านซ้ายมือของยอดขายสูงสุดข้อจำกัดเป็นเพียงตัวแปรเดียว สำหรับการตัดสินใจของแต่ละ 1 , 000 ชุด ของพืช ผลิตภัณฑ์ และเดือน ( แยกเหล่านี้ขอบเขตบนข้อจำกัดในแต่ละตัวแปรจากปกติการทำงานจะได้ประโยชน์ เพราะข้อจำกัดของการคำนวณประสิทธิภาพที่สามารถรับได้โดยการใช้เทคนิคที่อธิบายไว้ในขอบเขตบนวินาที 7.3 ) ไม่มีข้อ จำกัด ขอบเขตล่างจะแสดงที่นี่เพราะ MPL โดยอัตโนมัติถือว่า ตัวแปรตัดสินใจ 21000 ทั้งหมดไม่ปฏิเสธเงื่อนไขยกเว้นศูนย์ขอบเขตล่างที่ระบุ สำหรับแต่ละของการทำงานทุกข้อจำกัด ให้สังเกตที่ด้านซ้ายมือเป็นฟังก์ชันเชิงเส้นของตัวแปรในการตัดสินใจ และด้านขวามือเป็นค่าคงที่จากข้อมูลที่เหมาะสมของไฟล์ ตั้งแต่ฟังก์ชันวัตถุประสงค์ยังเป็นฟังก์ชันเชิงเส้นของตัวแปรการตัดสินใจแบบจำลองนี้เป็นแบบจำลองการโปรแกรมเชิงเส้นตรงที่ถูกต้องตามกฎหมาย