Example 1.1 Linear programming mode

Example 1.1 Linear programming model in decision making. A given company
synthesizes two products Prod1 and Prod2 based on two kinds of raw materials M1
and M2. The objective consists in finding the most profitable product mix. Table 1.1
presents the daily available raw materials forM1 andM2, and for each product Prodi the
used amount of raw materials and the profit. The decision variables are x1 and x2 that
represent, respectively, the amounts of Prod1 and Prod2. The objective function consists
in maximizing the profit.
The model of this problem may be formulated as an LP mathematical program:
Max profit = 5x1 + 4x2
subject to the constraints
6x1 + 4x2 ≤ 24
1x1 + 2x2 ≤ 6
x1, x2 ≥ 0

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ตัวอย่าง 1.1 โมเดลเขียนโปรแกรมเชิงเส้นในการตัดสินใจ บริษัทกำหนดให้สังเคราะห์สองผลิตภัณฑ์ Prod1 และ Prod2 อิงสองชนิดดิบ M1และ M2 วัตถุประสงค์ประกอบด้วยในการหาการผสมผสานผลิตภัณฑ์ที่กำไรมากที่สุด ตาราง 1.1แสดงวันว่างดิบ forM1 andM2 และ สำหรับแต่ละผลิตภัณฑ์ Prodiใช้ปริมาณของวัตถุดิบและกำไร ตัวแปรตัดสินใจคือ x1 และ x2 ที่เป็นตัวแทน ตามลำดับ จำนวน Prod1 และ Prod2 ฟังก์ชันวัตถุประสงค์ประกอบด้วยในการเพิ่มกำไรรูปแบบของปัญหานี้อาจจะมีสูตรเป็นโปรแกรมทางคณิตศาสตร์ LP:กำไรสูงสุด = 5 x 1 + 4 x 2ภายใต้ข้อจำกัด6 x 1 + 4 x 2 ≤ 241 x 1 + 2 x 2 ≤ 6x1, x2 ≥ 0

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ตัวอย่าง 1.1 แบบการเขียนโปรแกรมเชิงเส้นในการตัดสินใจ บริษัท ได้รับการ
สังเคราะห์สองผลิตภัณฑ์ Prod1 และ Prod2 ขึ้นอยู่กับสองชนิดของวัตถุดิบ M1
และ M2 วัตถุประสงค์ประกอบด้วยในการหาส่วนผสมของผลิตภัณฑ์ที่มีกำไรมากที่สุด ตารางที่ 1.1
นำเสนอวัตถุดิบที่มีอยู่ในชีวิตประจำวัน Form1 andM2 และสำหรับแต่ละผลิตภัณฑ์โพร
จำนวนเงินที่ใช้วัตถุดิบและกำไร ตัวแปรการตัดสินใจเป็น X1 และ X2 ว่า
แทนตามลำดับปริมาณของ Prod1 และ Prod2 ฟังก์ชันวัตถุประสงค์ประกอบด้วย
ในการเพิ่มกำไร.
รูปแบบของปัญหานี้อาจจะเป็นสูตร LP โปรแกรมทางคณิตศาสตร์:
แม็กซ์กำไร = 5x1 + 4x2
ภายใต้ข้อ จำกัด
6x1 + 4x2 ≤ 24
1x1 + 2x2 ≤ 6
X1, X2 ≥ 0

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ตัวอย่างที่ 1.1 การโปรแกรมเชิงเส้นในการตัดสินใจ กำหนดให้บริษัทสังเคราะห์สอง prod1 ผลิตภัณฑ์และ prod2 ขึ้นอยู่กับสองชนิดของวัตถุดิบ M1และ M2 วัตถุประสงค์คือการหาส่วนผสมผลิตภัณฑ์ที่ทำกำไรมากที่สุด ตารางที่ 1.1แสดงทุกวัน ใช้วัตถุดิบ andm2 Form1 และโปรดีแต่ละผลิตภัณฑ์ใช้ปริมาณของวัตถุดิบ และกำไร การตัดสินใจ ตัวแปร X1 และ X2 ที่แสดงตามลำดับ ปริมาณและ prod1 prod2 . ฟังก์ชันวัตถุประสงค์ ประกอบด้วยในการเพิ่มกำไรรูปแบบของปัญหานี้อาจจะกำหนดเป็นแผ่นเสียงทางคณิตศาสตร์หลักสูตรไรโคโพลิเมอร์ + 4x2 = แม็กซ์ภายใต้ข้อจำกัด6x1 + 4x2 ≤ 24x1 + 2x2 ≤ 6x1 , x2 ≥ 0