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      大型會議籌備的最優(yōu)方案決策

      2019-01-11 17:41:51宋軍智何娟陳鑫周俊
      關(guān)鍵詞:賓館線性代表

      宋軍智 何娟 陳鑫 周俊

      [摘? ? ? ? ? ?要]? 在會議如潮的當(dāng)下,各種全國性、國際性的大型會議越來越多。作為會議籌備組,一個合理的最優(yōu)會議籌備方案格外重要。通過一元線性回歸預(yù)測出實際與會人數(shù),在此基礎(chǔ)上建立多目標(biāo)優(yōu)化模型,通過分層的方式將多目標(biāo)優(yōu)化模型轉(zhuǎn)化為單目標(biāo)優(yōu)化模型,進(jìn)一步利用LINGO軟件求解得到會議籌備的最優(yōu)方案。

      [關(guān)? ? 鍵? ?詞]? 線性回歸;多目標(biāo)優(yōu)化;會議籌備

      [中圖分類號]? C931.47? ? ? ? ? ? ? ?[文獻(xiàn)標(biāo)志碼]? A? ? ? ? ? ? ? [文章編號]? 2096-0603(2019)31-0088-02

      交流產(chǎn)生靈感,碰撞產(chǎn)生火花。在各行各業(yè)快速發(fā)展的背景下,各種大型交流會議應(yīng)運而生。作為會議籌備組面臨的問題也日趨復(fù)雜,主要涉及會議召開時間、會議召開地點、會議召開主題、參會代表食宿等問題的安排。作為會議承辦方首要考慮因素為自己的效益最大化,但同時要考慮到滿足參會代表諸如房間類型、房間價格、便利程度等要求,以提高參會代表滿意度。本文以2009年全國大學(xué)生數(shù)學(xué)建模競賽(CUCM)題目D題中的相關(guān)數(shù)據(jù)為背景,建立一個以經(jīng)濟(jì)、方便、代表滿意為目標(biāo)的優(yōu)化模型,以此制定預(yù)定客房、租借會議室、租用客車的最優(yōu)會議籌備方案。

      一、實際與會人數(shù)的預(yù)測

      根據(jù)往屆會議回執(zhí)的統(tǒng)計數(shù)據(jù)表明,存在部分代表發(fā)了回執(zhí)但未參會或參會代表未發(fā)回執(zhí)的情況。為了合理地預(yù)定客房,根據(jù)往屆回執(zhí)情況統(tǒng)計數(shù)據(jù)利用線性回歸進(jìn)行預(yù)測,再結(jié)合本屆會議發(fā)來回執(zhí)的代表數(shù)據(jù)便可得到本屆會議的實際與會人數(shù)。

      計算公式如下:

      y=y0-y1+y2

      其中,y0為本屆會議發(fā)來回執(zhí)人數(shù);y1為本屆會議發(fā)來回執(zhí)但未與會的預(yù)測人數(shù);y2為本屆會議未發(fā)回執(zhí)確參會的預(yù)測人數(shù)。

      (一)利用往屆回執(zhí)情況數(shù)據(jù)繪制散點圖

      繪制以X軸為發(fā)來回執(zhí)的代表數(shù)量,Y軸為發(fā)回執(zhí)未與會代表人數(shù)的二維坐標(biāo)散點圖,如圖1。

      繪制以X軸為發(fā)來回執(zhí)的代表數(shù)量,Y軸為與會代表未發(fā)回執(zhí)數(shù)量的二維坐標(biāo)散點圖,如圖2。

      (二)一元一次函數(shù)建立

      由于兩個散點圖像特點均符合線性函數(shù),可利用線性回歸對其進(jìn)行線性擬合,建立一元一次函數(shù):

      y2=a1x+b1+c1

      c~N(0,σ^2)

      通過matlab計算得到,“與會未發(fā)回執(zhí)的代表數(shù)量隨著發(fā)來回執(zhí)代表數(shù)量”線性關(guān)系為:

      y1=0.300x+0.459(擬合優(yōu)度R2=0.725,擬合程度好)

      同理,未發(fā)回執(zhí)而與會的代表數(shù)量隨著發(fā)來回執(zhí)代表數(shù)量的線性關(guān)系為:

      y2=0.109x+27.42(擬合優(yōu)度R2=0.702,擬合程度好)

      (三)一元一次函數(shù)求解

      帶入本屆回執(zhí)數(shù)據(jù)后得到y(tǒng)1≈227,y2≈115,y=657。即本屆與會總?cè)藬?shù)為657。

      二、最優(yōu)會議籌備方案的模型建立

      (一)決策變量的確定

      作為會議籌備組,首先要解決的問題是從備選賓館中確定要預(yù)定的賓館,并在此基礎(chǔ)上確定賓館房間的預(yù)定、會議室的預(yù)定、客車類型與數(shù)量的預(yù)定。為得到一個完整合理的會議籌備方案,本文以xij,yij,si為決策變量,其中xij表示第i個賓館第j種類型的房間數(shù)量,yij表示第i個賓館第j種會議室的數(shù)量,si表示租用第i種類型的客車數(shù)量。

      (二)優(yōu)化目標(biāo)的確定

      優(yōu)化目標(biāo)一:賓館的數(shù)量最小

      為了方便會議的順利召開,作為會議籌備組,在條件允許的情況下,應(yīng)盡可能地使參會代表更集中,因此建立以預(yù)訂賓館數(shù)量最少為目標(biāo)的目標(biāo)函數(shù):

      (四)多目標(biāo)優(yōu)化模型的確立

      綜上建立一個以minN,minL,minH,minK為目標(biāo)的多目標(biāo)優(yōu)化模型:

      三、最優(yōu)會議籌備方案的模型的求解

      針對以上多目標(biāo)優(yōu)化模型,由于對各個目標(biāo)直接加權(quán)沒有實際意義,因此采取分層轉(zhuǎn)化為單目標(biāo)優(yōu)化問題進(jìn)行求解。通過對各個目標(biāo)重要程度加以區(qū)分,選擇賓館數(shù)量最少作為第一層目標(biāo),會議室費用最小作為第三層目標(biāo),租車費用最少作為第四層目標(biāo),分層后得標(biāo),距離最短作為第二層目標(biāo)相應(yīng)的模型為:

      分別將上一層的求解結(jié)果作為下一個模型的約束條件,便可得到新的單目標(biāo)優(yōu)化模型。在此,受限于篇幅的限制,另外三個模型不一一贅述。

      由于以上4個模型最終都為單目標(biāo)線性規(guī)劃模型,可直接采用LINGO求解。求解結(jié)果為:會議籌備方應(yīng)預(yù)定2號賓館107間,10號賓館22間,6號賓館40間,7號賓館120間,8號賓館125間;預(yù)定會議室2號賓館130人規(guī)模1間,7號140人賓館2間,200人賓館1間,8號賓館130人規(guī)模2間;租賃33座客車13輛,45座客車1輛;賓館距離最短7200米,共將花費10400元。

      本文針對一個實際的會議籌備案例,給出了從數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、模型建立到模型求解的完整解決過程。對解決類似的問題有一定的參考和借鑒價值。

      參考文獻(xiàn):

      [1]全國大學(xué)生數(shù)學(xué)建模競賽組委會.2009高教社杯全國大學(xué)生數(shù)學(xué)建模競賽(CUCM)題目D題.http://www.mcm.09/problems2009C.asp.

      [2]尹川,劉潤,白云強(qiáng).數(shù)學(xué)建模在會議籌備工作中的應(yīng)用[J].太原師范學(xué)院學(xué)報(自然科學(xué)版),2012(4):78-81.

      [3]阮曉青,周義倉.數(shù)學(xué)建模引論[M].北京:高等教育出版社,2005.

      編輯 尹 軍

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