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帮助用户用简单 JSON 接口求解线性、整数与背包优化问题。
复制安装指令,让 AI 自动完成配置 · 推荐新手
"Opti-MCP" 暂无可直接复制的安装信息,请查看页面文档或源码仓库。
请用 Opti-MCP 建立一个线性规划模型:有产品 A、B,利润分别为 30 和 50;机器工时限制为 40,小时时间消耗分别为 2 和 4;原料限制为 30,消耗分别为 3 和 2。目标是利润最大化,输出最优产量和最大利润。
返回模型求解结果,包括 A、B 的最优产量、最大利润,以及约束是否满足。
请用 Opti-MCP 求解一个整数规划:3 名员工覆盖早班和晚班。员工 1 可上早晚班,成本 8;员工 2 只能早班,成本 5;员工 3 只能晚班,成本 6。早班至少需要 2 人,晚班至少需要 2 人。变量取 0 或 1,目标是最小化总成本。
给出是否安排每位员工上班的最优方案、最低总成本,以及是否存在可行解。
请用 Opti-MCP 求解 0/1 背包问题:预算上限 15,有 5 个项目,成本分别为 4、6、3、5、8,收益分别为 7、10、4、8、13。每个项目只能选或不选一次,目标是收益最大化。输出入选项目编号、总成本和总收益。
返回最优入选项目组合,并汇总总成本、总收益与是否达到全局最优。
通过多模型与可视化工具,用自然语言完成软件开发、调试与成本管理。