var Allocation {LIVKS}＞＝0； # task allocation on a machine in week
var Production {PROD}＞＝0； # quantity produced per producl in week
maximize profit；sum {p in PROD} price[p] * Production[p]
# Objective；to maximize the total revenue subject to capacity {m in MACHINE}；
sum {(p，m) in LIVKS} Allocation[p，m]/rate[p，m]＜＝avail[m]；# for each machine，consumped machines can not exceed avaitable quantity
subject to relationship {p in PROD}；
surer{(p，m) in LIVKS} Allocation[p，m]＝Production[p]；
subject to demandconstrainl {p in PROD}；
Production[p]＜＝demand[p]；

与数据相分离的模型文件的柔韧性很好，可以适用于很多不同的生产情况，在给出相应的数据文件以后，调用CPLEX或者MINOS等解算器即可得出最优解。
2 举 例

试以一简单的场景例子对本文中所阐述的两种方法进行比较。一工厂有三种设备machineA，machineB和machineC，各设备的数量分别为3台，2台，1台。生产两种产品prod1和prod2，其市场销售平均价格分别为＄50和＄35，其中产品prod1只能在machineA与machineB上生产，周生产率分别为100k和80k，而prod2则可在三种设备上生产，周生产率分别为120k，90k和80k。产品prod1与prod2的最大周需求量分别为400k与350k。问如何安排周生产计划能使企业的收益最大。

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