y=0(i=1,2,,9)各课程的申请书号数qppy。 Step2.给每门课程分配对应申请书号数一半的书号,并求出余下的总书号数。 Step3.若ⅠSBN≠0,选取每类学科中强势度最大的9门课程,并对其进行降序排序, 否则转最后一步。 Step4.按顺序遍历被选课程,如果该课程属于数学类,转5:否则,计算出应该分配给 该课程的书号数ν,并与此时余下的总书号数比较,得出此时的总书号ISBN及 该课程所得书号数x,转3。 Step5.分析此时可能出现的四种情况:ⅠSBN>0且数学类总书号+v满足约束、ISBN>0 且数学类总书号+γ不满足约束、ⅠSBN<0且数学类总书号+v满足约束 ⅠSBN<0且数学类总书号十ν不满足约束。得出此时相应的总书号ISBN及该课 程所得书号数x,转3。 Step6.计算各学科所得的书号数Y,贪婪选择过程结束 贪婪算法求解结果如下: 表3.贪婪算法第一阶段分配结果 学科 分配数 学科 分配数 计算机类 机械能源类 51 经管类 37化学、化工类」2 数学类 120 地理、地质类 英语类 环境类 两课类 所给人力资源统计为历年平均值,人力资源约束下数学分社的最多能完成书号均值 为40×3=120,而01~05年数学分社所分配的书号均超过这个数值,在其他学科的人 力资源则相对充沛的情况下,我们认为可能是各分社冗余的人力资源存在一个自由流动 的现象,因此对这种情况也加以讨论(分社人力能完成的书号数之和远超过总书号500 故这种情况即不考虑人力资源约束): 表4.贪婪算法第一阶段分配结果(人员可流动 学科 书号数 学科 书号数 计算机类 机械能源类 经管类 化学、化工类 数学类 154 地理、地质类 英语类 85 环境类 24 两课类 813结果分析: 贪婪算法给出的均衡调整后的分配结果,在很大程度上照顾了整体的利益,与 Lingo 直接解出的结果对比,两课类的书号分配减少为48,弱势学科化学、化工类,环境类的 分配也有了一定提升。这样分配的结果不仅体现了总社支持强势产品提升经济效益的原 则,同时考虑了长远发展策略,所以我们取贪婪算法的分配结果作为“提高强势产品支- 14 - 0( 1, 2,...,9) i y i = = 各课程的申请书号数apply 。 Step2．给每门课程分配对应申请书号数一半的书号，并求出余下的总书号数。 Step3．若 ISBN ≠ 0 ，选取每类学科中强势度最大的 9 门课程，并对其进行降序排序， 否则转最后一步。 Step4．按顺序遍历被选课程，如果该课程属于数学类，转 5；否则，计算出应该分配给 该课程的书号数v ，并与此时余下的总书号数比较，得出此时的总书号 ISBN 及 该课程所得书号数 i x ，转 3。 Step5．分析此时可能出现的四种情况：ISBN > 0 且数学类总书号＋v 满足约束、ISBN > 0 且数学类总书号＋ v 不满足约束、 ISBN < 0 且数学类总书号＋ v 满足约束、 ISBN < 0且数学类总书号＋v 不满足约束。得出此时相应的总书号 ISBN 及该课 程所得书号数 i x ，转 3。 Step6．计算各学科所得的书号数Y ，贪婪选择过程结束。 贪婪算法求解结果如下： 表 3．贪婪算法第一阶段分配结果 学科 分配数 学科 分配数 计算机类 77 机械能源类 51 经管类 37 化学、化工类 22 数学类 120 地理、地质类 26 英语类 91 环境类 28 两课类 48 所给人力资源统计为历年平均值，人力资源约束下数学分社的最多能完成书号均值 为 40×3＝120，而 01～05 年数学分社所分配的书号均超过这个数值，在其他学科的人 力资源则相对充沛的情况下，我们认为可能是各分社冗余的人力资源存在一个自由流动 的现象，因此对这种情况也加以讨论（分社人力能完成的书号数之和远超过总书号 500， 故这种情况即不考虑人力资源约束）： 表 4．贪婪算法第一阶段分配结果（人员可流动） 学科 书号数 学科 书号数 计算机类 69 机械能源类 43 经管类 35 化学、化工类 20 数学类 154 地理、地质类 26 英语类 85 环境类 24 两课类 44 8.1.3 结果分析： 贪婪算法给出的均衡调整后的分配结果，在很大程度上照顾了整体的利益，与 Lingo 直接解出的结果对比，两课类的书号分配减少为 48，弱势学科化学、化工类，环境类的 分配也有了一定提升。这样分配的结果不仅体现了总社支持强势产品提升经济效益的原 则，同时考虑了长远发展策略，所以我们取贪婪算法的分配结果作为“提高强势产品支