钢管订购和运输的规划模型之令狐文艳创作
出版前言例文之令狐文艳创作

出版前言例文令狐文艳《一氓书缘》出版说明李一氓先生(1903--1990年)是老革命,又是文学家,还是一位谙熟版本目录学的学者。
在上世纪八九十年代,三联书店出版过竖排本《一氓题跋》《存在集》《存在集续编》等一氓先生的几部著作,其中《存在集》及其续编的内容基本上是一氓先生晚年所写的随笔,序跋,读书记等,有的含有很高的史料价值,有的则体现出深厚的学养,还有不少文章谈及书人书事,意趣盎然,颇得读书人喜爱。
上世纪80年代出版的《存在集》现已极为稀见。
今将《存在集》和《存在集续编》中与读书有关的若干篇章汇集为《一氓书缘》,大略按内容编次,改为很排出版,以食今日之读者。
老照片出版前言20世纪,去日无多。
世纪末的一个明显特征,就是人类普遍的怀旧心理,好比一个人到了晚年,总喜欢回头看看走过的足迹;多少个惊心动魄或索然无味的日子过去了,有痛苦,也有欢乐,然而无论是痛苦还是欢乐,如今都显得那么珍贵-----还有许多深奥的哲理和离奇的谜语,平凡中的深厚和伟大中的浅薄——往事如同佳酿,放得越久,就越浓烈而醉人------动物虽有记忆,却不懂得回忆。
回忆是人独有的权力。
回忆不仅是一种感情的投入,而且是一种理智的收集,收集掉落的一切,进行崭新的排列,于是生出许多发人深省的结果。
一位外国哲人说:忘记过去,就意味着背叛;一位中国哲人说:温故而知新,恐怕就是这个道理吧!稍微注意一下,还可发现,人们所怀恋的,往往是生命中美好的东西,尽管为了这美好,曾付出了巨大的代价——怀旧是一种美好的情感。
有意思的是,回忆靠的是思维,思维是用词语来进行的,而用词语进行的回忆,却永远是形象的画面,不过这种画面,除了回忆者本人在冥冥中可见之外,别人看不见。
直到上个世纪中叶,照相技术发明后,这种情况才得以彻底改观。
照相术使一段段历史定格,成为永恒而真实的瞬间。
反之,现在是用词语来阐释一幅幅老照片的时候了,那瞬间形象的定格,常常含有难以估量的信息和意蕴,似乎说也说不完。
3管道订购与运输问题

第31卷第1期2001年1月数学的实践与认识M AT HEM A TICS IN PRACTICE A ND T HEORYV ol.31 N o.1 Jan.2001 管道订购与运输问题杨志江, 李国欣, 张 敏指导老师: 中国矿业大学数模教练组(中国矿业大学,江苏徐州 221008)编者按: 本文采用将待铺设管道按单位长度分解成n个需求点,建立运输模型的方法,避免了问题一和三的差别.模型切合原赛题要求,并针对原问题的规模,对算法作了一定的改进,得到了较好的结果.本刊予以摘要发表.摘要: 本文在详细分析的基础上,通过合理假设并引入等价转换原则,将管道订购与运输问题转化为单一的公路运输问题.运用组合优化的思想和方法,给出了数学模型——产量未定的运输模型.针对此模型,我们设计了“改进的最小元素法”和“改进的伏格尔法”,先求得了一个初始解,再通过“试探法”和“迭代法”进行调整优化,最后得出结果:对第一问,最小总费用为1279019万元;对第三问,最小总费用为1407383万元.1 问题的重述(略)2 基本假设(1)只考虑订购费用和运输费用,不考虑装卸等其它费用.(2)钢管单价与订购量、订购次数、订购日期无关.(3)订购计划是指对每个厂商的定货数量;运输方案是指具有如下属性的一批记录:管道区间,供应厂商,具体运输路线.(4)将每一单位的管道所在地看成一个需求点,向一单位管道的所在地运输钢管即为向一个点运输钢管.3 符号说明m:钢厂总数. n:单位管道总数.S i:第i个钢厂.s i:第i个钢厂的产量上限.p i:第i个钢厂单位钢管的销售价.A i:管道线上第i个站点.d i:管道线上第i个单位管道的位置.F:总费用.C ij:从钢厂S i(i=1,2,…,m)到点d j(j=1,2,…,n)的最低单位费用.4 问题分析运输费用等价转换法则:按单位运费相等原则将任意两点间的最短铁路线转换为公路线.对于铁路线上的任意两点V i、V j,用Floyd算法找出两点间最短铁路路线的长度L ij,查铁路运价表求得L ij对应的铁路单位运费f ij;又设与该段铁路等费用的公路长度为l ij,则:f ij=0.1×l ij由此,我们就在V i、V j之间用一条等价的公路线来代替V i、V j间的最短铁路线.如果V i、V j之间原来就有公路,就选择新旧公路中较短的一条.这样,我们就把铁路运输网络转换成了公路运输网络.销价等价转换法则:按单位费用相等将任意钢厂的单位销价转换为公路单位运价.对于钢厂S i 的销售单价p i ,我们可以虚设一条公路线,连接钢厂S i 及另一虚拟钢厂S ′i ,其长度为l i ,并且满足l i =0.1×p i ;从而将钢厂的销售单价转换成公路运输单价,而新钢厂S ′i 的销售价为0.将铁路和销价转换为公路的过程可以由计算机编程实现.通过上述的分析,我们可以将原问题化为一个相对简单的产量未定的运输问题,利用A 1到A 15之间的管道距离和钢厂和站点之间的公路距离建立一个产量未定的运输问题的模型.但是由于A 1,A 2,…A 15并不能代表所有的实际需求点(实际需求点是n 个单位管道),因此,我们可以用Floy d 算法进一步算出7个钢厂到所有实际的n 个需求点(对于问题一,n =5171;对于问题三,n =5903)的最短路径,并由此得出一个具有7个供应点、n 个需求点的产量未定的运输模型.5 模型的建立产量未定的运输模型根据假设4,我们可以将每一单位的管道看成一个需求点,向一单位管道的所在地运输钢管即为向一个点运输钢管.对每个点,我们可以根据该点的位置和最短等价公路距离,求出各钢厂与该点之间最小单位运输费用C ij (销价已经归入运输费用之中了).设总共有m 个供应点(钢厂),n 个需求点,我们就可以得到一个产量未定的运输模型:有m 个供应点、n 个需求点,每个供应点的供应量u i ∈{0}∪{500,s i };每个需求点需要1单位,运输单价矩阵为C ,求使得总运输费用最小的运输方案.其数学规划模型:m in F =∑m i =1∑nj =1C ij x ij s.t. ∑n j =1xij ∈{0}∪{500,S i } i =1,2,…,m∑m i =1x ij=1 j =1,2,…n x ij =0或1其中:C =C 11C m 1 C 12 C m 2 … … C 1n C mn 为单位费用矩阵X =x 11 x m 1 x 12x m 2 …… x 1nx mn为决策矩阵,也为0-1矩阵6 模型的求解对于本题,上述0—1规划规模宏大,现有的一些算法不能胜任,我们必须具体问题具体60数 学 的 实 践 与 认 识31卷分析,结合本题实际情况,寻找行之有效的算法.(1)初始方案的改进的最小元素法和改进的伏格尔法*改进的最小元素法改进的最小元素法又称为贪婪法或瞎子爬山法,它的宗旨是每一步都取当前的最优值.算法步骤为,对费用矩阵C 作n 次下列循环:¹C 中找一个最小值C ij ;º令x ij =1;»C 的第j 列的所有数据改为+∞;¼如果∑nj =1x ij =s i ,第i 个供应点的供应量已达上限,将C 的第i 行数据全改为+∞;对于问题一和问题三,我们用贪婪法求得的最小总费用的初始分别为:1286692.1万元和1414515.2万元.*改进的伏格尔法改进的最小元素法确定的初始方案往往缺乏全局观念,即为了节省一处的费用,在其它处要花费更多.改进的伏格尔法的主要思想:一个目的地如果不能采用最小值供应(供应点供应不足),就必须考虑次小值供应,这里就存在一个差额.差额越大,在不能采用最小值时,损失越大.因此,改进的伏格尔法的宗旨是每一步对当前差值最大的点取当前最小值.算法的步骤为,对矩阵C 做n 次下列循环:¹指出每一行最小值与最大值之差最大的一行,第i 行,找出该行的最小值为C ij ;º令x ij =1;»令C 的第j 列的数据为+∞;¼如果∑nj =1x ij =s i ,第i 个供应点供应量已达上限,令C 的第i 行的所有数据为+∞.对于问题一和问题三,我们用改进的伏格尔法求得方案的总费用分别为1279019万元和1407383万元.(2)调整优化调整优化是将一个离最优解很近的初始解调整到在调整算法下无法更优的程度.调整优化分两个部分,第一部分是用试探法对供应点的供应量进行优化.第二部分是用迭代法对供应点进行两两对调优化.*试探法调整优化实际供应量在500以下的供应点对每个实际供应量在500以下的供应点,只存在两种合理的优化方法:一种是将其供应量增加到500,另一种是将其供应量减少到0.试探法将分别试探进行下列两种优化:其一是先将供应点的供应量强行提升至500,使用改进的伏格尔法的优先顺序,从其它供应点负责供应的需求点抢夺一部分,再用对调法优化至无法更优,得出一个总费用F 1;其二是先将该供应点的供应量调整为0,其原供应的需求点由其它钢厂用改进的伏格尔法的优先顺序补充,再用对调法优化至无法更优,得出一个总费用F 2.那么,就应当采取总费用较小的方法.例如,对于第一问,按改进的伏格尔法获得的初始方案中,S 7的用量仅为245,优化时,试探将其降为0和将其提升为500后的最优结果,分别为1279019万元和1280506万元,则611期杨志江等:管道订购与运输问题62数 学 的 实 践 与 认 识31卷说明应将S7降为0.*用迭代法进行对调优化改进的伏格尔法给出的初始值虽然很接近最优值,但仍有不足之处,即可能存在两个需求点,调换供应点能使总费用更小,例如,需求点a和b的供应点是x和y,费用分别是C (x,a)和C(y,b),如果让y供应a,x供应b的话,费用将是C(y,a)和r(x,b),如果:C(y,a)+r(x,b)<C(x,a)+C(y,b)则说明对调后总费用更低.因此,我们可以采用迭代法对任意两个需求点的供应点两两对调至无法更优.由于一共只有m=7个供应点,所以两两对调的可行方案一共有C27=21种,因此,两两对调供应点的方法是可行的,具体步骤如下:Step1 对于任意两个供应点x i和x j i=1,2,…,m j=1,2,…,m i≠j1)找出所有由x i供应的需求点,构成点集A={a1,a2,c}2)找出所有由x j供应的需求点,构成点集B={b1,b2,…}3)对A中所有点,如果改用x j来供应,将付出的代价构成向量A′={a′1,a′1,…}4)对B中所有点,如果改用x i来供应,将付出的代价构成向量B′={b′1,b′1,…}5)对A′和B′分别按升序排序.6)同时对A′和B′从前向后遍历,如果a′i+b′i<0(表示对调供应者将降低总费用),则对调其供应者,直到出现a′i+b′i≥0为止.Step2 统计这C2m轮对调后的总费用F′是否比原来的总费用F有明显的进步,即F′-F>D(D为一固定的较小值).如果有明显的进步,则再回Step1执行,否则结束优化.令人振奋的是,采用改进的最小元素法和改进的伏格尔法得到问题一的初始方案分别采用这种优化方案后,竟都达到了相同的最小费用:1279019万元.(3)结果(略)参考文献:[1] 薛秀谦等编著.《运筹学》.中国矿业大学出版社,1998年.[2] 赵新泽著.《线性规划的新方法和应用》.世界图书出版社,1996年.[3] 王树禾著.《图论极其算法》.中国科学技术大学出版社,1990年.[4] LUCAS W F著.《离散与系统模型》.国防科技大学出版社,1996年.The Order and Transportation of the Tube PipeYANG Zhi-jiang, LI Guo-x in, ZHANG M in(China U niver sity o f M ining and T echnolo gy,X uzho u 221008)Abstract: In this paper,thro ugh the r atio nal hypot hesis,a s w ell a s the pr inciple of equivalenttr ansfo rmat ion,the pr oblem o f o rder and transpor tation o f tube pipe co uld be t ransfor med tothat o f t he r oad t ranspor tatio n.By using the idea and met ho d o f com binat or ial o pt imization,w e。
钢结构工程监理细则之令狐文艳创作

中南财经政法大学武汉学院令狐文艳新校区图书馆项目钢结构工程监理细则编制人:审核人:审批人:武汉工程管理有限公司武汉学院项目监理部二零一四年十二月目录一、工程概况………………………………………………………………………3二、专业设计概况及专业施工特点 (3)三、编制依据 (4)四、监理工作流程 (5)五、监理工作的控制要点及目标值 (15)六、监理工作方法与措施 (24)七、安全监督 (27)钢结构工程监理实施细则一、工程概况1、工程名称:中南财经政法大学武汉学院新校区—图书馆2、建设单位:中南财经政法大学武汉学院3、勘察单位:中煤科工集团武汉设计研究院有限公司4、设计单位:中南建筑设计院股份有限公司5、监理单位:武汉工程管理有限公司6、施工单位:武汉建工第二建筑有限公司7、设计标准与等级:建筑使用年限50年,类别3类,建筑防火分类为一类高层,耐火等级为一级,屋面防水等级为一级,抗震设防烈度为六度,地下室防水等级为二级。
8、工程地址武汉市江夏区大桥新区柏木岭村黄家湖畔9、结构形式结构形式:框架-剪力墙结构10、质量目标甲方与总包单位签订的合同目标为准。
11、安全、文明施工目标甲方与总包单位签订的合同目标为准。
12、总建筑面积: 47609.75 ㎡;其中地上36773.68㎡,地下10836.07㎡,建筑基底面积8201.98 ㎡。
二、专业设计概况及专业施工特点钢结构具有轻质高强、大跨度、高空间的特点。
目前,高层建筑中钢结构的应用已越来越广泛,但是由于钢结构在施工焊接中,焊接应力和焊接变形的存在,对疲劳较敏感以及钢结构易锈蚀、防火性能差,安装精度高,高层钢结构的制作、安装所涉及的影响因素多,积累的误差大,既受光照、风力、气候等外界的影响,还受仪器、设备和机械附着建筑物的影响等特点,导致其建设牵扯面广,施工技术难度大。
图书馆屋盖结构体系为网架结构体系,采用正放四角锥形形式。
网架制作采用铰支座,分为成品钢支座与平板钢支座,网架高度从中部的3m渐变为边部的1.8m;网架节点采用焊接空心球节点。
钢管的订购及运输优化方案

钢管的订购及运输优化方案承诺书我们仔细阅读了中国大学生数学建模竞赛的竞赛规则.我们完全明白,在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式(包括电话、电子邮件、网上咨询等)与队外的任何人(包括指导教师)研究、讨论与赛题有关的问题。
我们知道,抄袭别人的成果是违反竞赛规则的, 如果引用别人的成果或其他公开的资料(包括网上查到的资料),必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中明确列出。
我们郑重承诺,严格遵守竞赛规则,以保证竞赛的公正、公平性。
如有违反竞赛规则的行为,我们将受到严肃处理。
我们参赛选择的题号是(从A/B/C/D中选择一项填写): A我们的参赛报名号为(如果赛区设置报名号的话):所属学校(请填写完整的全名):吉林省建筑工程学院建筑装饰学院参赛队员(打印并签名) :1. 姜磊2. 魏文超3. 张晓斌指导教师或指导教师组负责人(打印并签名):杨雪日期: 2009 年 9 月 14 日赛区评阅编号(由赛区组委会评阅前进行编号):2009高教社杯全国大学生数学建模竞赛编号专用页赛区评阅编号(由赛区组委会评阅前进行编号):全国统一编号(由赛区组委会送交全国前编号):全国评阅编号(由全国组委会评阅前进行编号):摘要:从本题中可以看出我们要解决的问题是钢管怎样订购,怎样运输,才能使得总费用最少。
所以,我们从两个方面着手考虑这个问题,首先我们考虑怎样从钢厂订购货物,接下来我们考虑在订购好货物后我们怎样把货物运输到目的地。
对于这两个问题,从题目可知,订购和运输联系密切,所以,我们必须同时考虑考虑钢管的订购与运输。
再由题中给的钢厂与天然气管道路线分布图可以看出,该问题等同于把起点的信息通过最优路(即就是花费最少的路径)径送到目的地,在送往的途中可以有信息的流失,流失的信息即就是用于铺设道路的货物,但不管流失多少信息,到达目的地时,总还有剩余的信息。
所以,我们就把钢管的运输看成了最小费用最大流问题。
所以,我们通过对线路的标号,我们利用floyd算出最大流问题算出每一个钢厂到每个点的单位最优路径,然后,再算出在运送途中钢管用于铺设管道所花费的费用,我们把这两种费用相加,就得到了总的费用。
钢管的订购和运输模型程序

模型一的matlab程序!A为邻接矩阵;T,T2分别为铁路的矩阵和铁路的费用矩阵;R,R2分别为公路的矩阵和公路的费用矩阵;w,Q为总费用矩阵;cost为S到A的各项费用矩阵A=ones(39,39);for i=1:39;for j=1:39;if i==j A(i,j)=0;else A(i,j)=inf;endendendA(8,10)=450;A(9,10)=80;A(10,11)=1150;A(11,16)=1100;A(12,13)=306;A(13,14)=195;A(1,14)=20;A(1,16)=202;A(2,16)=1200;A(16,17)=720;A(3,17)=690;A(17,18)=520;A(18,19)=170;A(4,19)=690;A(19,20)=160;A(5,15)=462;A(15,19)=88;A(20,21)=70;A(20,22)=320;A(22,23)=160;A(6,23)=70;A(23,24)=290;A(7,24)=30;for j=1:39;for i=1:j-1;A(j,i)=A(i,j);endendT=A;m=1;while m<=39for i=1:39for j=1:39if T(i,j)>T(i,m)+T(m,j);T(i,j)=T(i,m)+T(m,j);endendendm=m+1;endT2=ones(39,39);for i=1:39;for j=1:39;if T(i,j)==0 T2(i,j)=T(i,j);elseif T(i,j)>0&T(i,j)<=300 T2(i,j)=20;elseif T(i,j)>300&T(i,j)<=350 T2(i,j)=23;elseif T(i,j)>350&T(i,j)<=400 T2(i,j)=26;elseif T(i,j)>400&T(i,j)<=450 T2(i,j)=29;elseif T(i,j)>450&T(i,j)<=500 T2(i,j)=32;elseif T(i,j)>500&T(i,j)<=600 T2(i,j)=37;elseif T(i,j)>600&T(i,j)<=700 T2(i,j)=44;elseif T(i,j)>700&T(i,j)<=800 T2(i,j)=50;elseif T(i,j)>800&T(i,j)<=900 T2(i,j)=55;elseif T(i,j)>900&T(i,j)<=1000 T2(i,j)=60;else T2(i,j)=60+ceil((T(i,j)-1000)/100)*5;endendendB=ones(39,39);for i=1:39;for j=1:39;if i==j B(i,j)=0;else B(i,j)=inf;endendendB(8,26)=3;B(9,27)=2;B(11,28)=600;B(12,29)=10;B(13,30)=5;B(14,31)=10;B(1,31)=31;B(16,32)=12;B(17,33)=42;B(18,34)=70;B(15,35)=10;B(21,36)=10;B(22,37)=62;B(6,38)=110;B(23,38)=30;B(24,39)=20;B(7,39)=20;B(25,26)=104;B(26,27)=301;B(27,28)=750;B(28,29)=606;B(29,30)=194; B(30,31)=205;B(31,32)=201;B(32,33)=680;B(33,34)=480;B(34,35)=300;B(35,36)=220;B(36,37)=210;B(37,38)=420;B(38,39)=500; for j=1:39;for i=1:j-1;B(j,i)=B(i,j);endendR=B;g=1;while g<=39;for i=1:39;for j=1:39;if R(i,j)>R(i,g)+R(g,j);R(i,j)=R(i,g)+R(g,j);endendendg=g+1;endR2=0.1.*R;w=ones(39,39);for i=1:39;for j=1:39;if T2(i,j)>R2(i,j) w(i,j)=R2(i,j);else w(i,j)=T2(i,j);endendendf=1;while f<=39for i=1:39for j=1:39if w(i,j)>w(i,f)+w(f,j)w(i,j)=w(i,f)+w(f,j);endendendf=f+1;endQ=ones(39,39);for i=1:7for j=25:39cost(i,j)=w(i,j)endend模型一的matlab结果cost =Columns 25 through 39170.7000 160.3000 140.2000 98.6000 38.0000 20.5000 3.1000 21.2000 64.2000 92.0000 96.0000 106.0000 121.2000 128.0000 142.0000215.7000 205.3000 190.2000 171.6000 111.0000 95.5000 86.0000 71.2000 114.2000 142.0000 146.0000 156.0000 171.2000 178.0000 192.0000230.7000 220.3000 200.2000 181.6000 121.0000 105.5000 96.0000 86.2000 48.2000 82.0000 86.0000 96.0000 111.2000 118.0000 132.0000260.7000 250.3000 235.2000 216.6000 156.0000 140.5000 131.0000 116.2000 84.2000 62.0000 51.0000 61.0000 76.2000 83.0000 97.0000255.7000 245.3000 225.2000 206.6000 146.0000 130.5000 121.0000 111.2000 79.2000 57.0000 33.0000 51.0000 71.2000 73.0000 87.0000265.7000 255.3000 235.2000 216.6000 156.0000 140.5000 131.0000 121.2000 84.2000 62.0000 51.0000 45.0000 26.2000 11.0000 28.0000275.7000 265.3000 245.2000 226.6000 166.0000 150.5000 141.0000 131.2000 99.2000 76.0000 66.0000 56.0000 38.2000 26.0000 2.0000模型一的lingo程序model:!钢管购买与运输铺优化设问;sets:!cj表示厂家;md表示目的地;cj/1..7/:p,s,t;md/1..15/:y,z,D;link(cj,md):cost,x;endsets!这里是数据;data:s=800 800 1000 2000 2000 2000 3000;D=104,301,750,606,194,205,201,680,480,300,220,210,420,500,0;p=160,155,155,160,155,150,160;cost=170.7 160.3 140.2 98.6 38.0 20.5 3.1 21.2 64.2 92.0 96.0 106.0 121.2 128.0 142.0215.7 205.3 190.2 171.6 111.0 95.5 86.0 71.2 114.2 142.0 146.0 156.0 171.2 178.0 192.0230.7 220.3 200.2 181.6 121.0 105.5 96.0 86.2 48.2 82.0 86.0 96.0 111.2 118.0 132.0260.7 250.3 235.2 216.6 156.0 140.5 131.0 116.2 84.2 62.0 51.0 61.0 76.2 83.0 97.0255.7 245.3 225.2 206.6 146.0 130.5 121.0 111.2 79.2 57.0 33.0 51.0 71.2 73.0 87.0265.7 255.3 235.2 216.6 156.0 140.5 131.0 121.2 84.2 62.0 51.0 45.0 26.2 11.0 28.0275.7 265.3 245.2 226.6 166.0 150.5 141.0 131.2 99.2 77.0 66.0 56.0 38.2 26.0 2.0;enddata!目标函数;min=w;w=@sum(link(i,j):(p(i)+cost(i,j))*x(i,j))+0.1/2*@sum(md(j):y(j)^2+y(j)+z(j)^2+z(j));!约束条件;@for(cj(i):@sum(md(j):x(i,j))>=500*t(i);s(i)*t(i)>=@sum(md(j):x(i,j));@bin(t(i)));@for(md(j):@sum(cj(i):x(i,j))=y(j)+z(j));@for(md(j)|j#ne#15:D(j)=y(j)+z(j+1));z(15)=0;y(1)=0;@gin(@sum(link(i,j):x(i,j)));end铺设方案Variable Value Reduced CostY( 1) 0.000000 0.000000Y( 2) 75.00000 0.000000Y( 3) 282.0000 0.000000Y( 4) 0.000000 0.000000Y( 5) 9.500000 0.000000Y( 6) 15.50000 0.000000Y( 7) 76.00000 0.000000Y( 8) 175.0000 0.000000Y( 9) 159.0000 0.000000Y( 10) 30.00000 0.000000Y( 11) 145.0000 0.000000Y( 12) 11.00000 0.000000Y( 13) 134.0000 0.000000Y( 14) 500.0000 0.000000Y( 15) 0.000000 141.0500Z( 1) 0.000000 405.7500Z( 2) 104.0000 0.000000Z( 3) 226.0000 0.000000Z( 4) 468.0000 0.000000Z( 5) 606.0000 0.000000Z( 6) 184.5000 0.000000Z( 7) 189.5000 0.000000Z( 8) 125.0000 0.000000Z( 9) 505.0000 0.000000Z( 10) 321.0000 0.000000Z( 11) 270.0000 0.000000Z( 12) 75.00000 0.000000Z( 13) 199.0000 0.000000Z( 14) 286.0000 0.000000Z( 15) 0.000000 0.000000 厂家分配方案X( 1, 1) 0.000000 28.00000X( 1, 2) 0.000000 28.00000X( 1, 3) 0.000000 23.00000X( 1, 4) 250.4441 0.000000X( 1, 5) 84.05588 0.000000X( 1, 7) 265.5000 0.000000 X( 1, 8) 0.000000 23.00000 X( 1, 9) 0.000000 99.00000 X( 1, 10) 0.000000 143.0000 X( 1, 11) 0.000000 171.0000 X( 1, 12) 0.000000 174.0000 X( 1, 13) 0.000000 208.0000 X( 1, 14) 0.000000 230.0000 X( 1, 15) 0.000000 264.0000 X( 2, 1) 0.000000 0.000000 X( 2, 2) 179.0000 0.000000 X( 2, 3) 321.0000 0.000000 X( 2, 4) 0.000000 0.000000 X( 2, 5) 0.000000 0.000000 X( 2, 6) 0.000000 2.000000 X( 2, 7) 0.000000 9.900000 X( 2, 8) 300.0000 0.000000 X( 2, 9) 0.000000 76.00000 X( 2, 10) 0.000000 120.0000 X( 2, 11) 0.000000 148.0000 X( 2, 12) 0.000000 151.0000X( 2, 14) 0.000000 207.0000 X( 2, 15) 0.000000 241.0000 X( 3, 1) 0.000000 5.000000 X( 3, 2) 0.000000 5.000000 X( 3, 3) 147.2817 0.000000 X( 3, 4) 119.7061 0.000000 X( 3, 5) 69.01229 0.000000 X( 3, 6) 0.000000 2.000000 X( 3, 7) 0.000000 9.900000 X( 3, 8) 0.000000 5.000000 X( 3, 9) 664.0000 0.000000 X( 3, 10) 0.000000 50.00000 X( 3, 11) 0.000000 78.00000 X( 3, 12) 0.000000 81.00000 X( 3, 13) 0.000000 115.0000 X( 3, 14) 0.000000 137.0000 X( 3, 15) 0.000000 171.0000 X( 4, 1) 0.000000 5.000000 X( 4, 2) 0.000000 5.000000 X( 4, 3) 0.000000 5.000000 X( 4, 4) 0.000000 5.000000X( 4, 6) 0.000000 7.000000 X( 4, 7) 0.000000 14.90000 X( 4, 8) 0.000000 5.000000 X( 4, 9) 0.000000 6.000000 X( 4, 10) 0.000000 0.000000 X( 4, 11) 0.000000 13.00000 X( 4, 12) 0.000000 16.00000 X( 4, 13) 0.000000 50.00000 X( 4, 14) 0.000000 72.00000 X( 4, 15) 0.000000 106.0000 X( 5, 1) 0.000000 5.000000 X( 5, 2) 0.000000 5.000000 X( 5, 3) 39.71834 0.000000 X( 5, 4) 97.84982 0.000000 X( 5, 5) 462.4318 0.000000 X( 5, 6) 0.000000 2.000000 X( 5, 7) 0.000000 9.900000 X( 5, 8) 0.000000 5.000000 X( 5, 9) 0.000000 6.000000 X( 5, 10) 262.7391 0.000000 X( 5, 11) 415.0000 0.000000X( 5, 13) 0.000000 50.00000 X( 5, 14) 0.000000 67.00000 X( 5, 15) 0.000000 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A(i,j)=inf;endendendA(8,10)=450;A(9,10)=80;A(10,11)=1150;A(11,16)=1100;A(12,13)=306; A(13,14)=195;A(1,14)=20;A(1,16)=202;A(2,16)=1200;A(16,17)=720;A(3,17)=690;A(17,18)=520;A(18,19)=170;A(4,19)=690;A(19,20)=160; A(5,15)=462;A(15,19)=88;A(20,21)=70;A(20,22)=320;A(22,23)=160;A(6,23)=70;A(23,24)=290;A(7,24)=30;for j=1:39;for i=1:j-1;A(j,i)=A(i,j);endendT=A;m=1;while m<=39for i=1:39for j=1:39if T(i,j)>T(i,m)+T(m,j);T(i,j)=T(i,m)+T(m,j);endendendm=m+1;endT2=ones(39,39);for i=1:39;for j=1:39;if T(i,j)==0 T2(i,j)=T(i,j);elseif T(i,j)>0&T(i,j)<=300 T2(i,j)=20;elseif T(i,j)>300&T(i,j)<=350 T2(i,j)=23;elseif T(i,j)>350&T(i,j)<=400 T2(i,j)=26;elseif T(i,j)>400&T(i,j)<=450 T2(i,j)=29;elseif T(i,j)>450&T(i,j)<=500 T2(i,j)=32;elseif T(i,j)>500&T(i,j)<=600 T2(i,j)=37;elseif T(i,j)>600&T(i,j)<=700 T2(i,j)=44;elseif T(i,j)>700&T(i,j)<=800 T2(i,j)=50;elseif T(i,j)>800&T(i,j)<=900 T2(i,j)=55;elseif T(i,j)>900&T(i,j)<=1000 T2(i,j)=60;else T2(i,j)=60+ceil((T(i,j)-1000)/100)*5;endendB=ones(39,39);for i=1:39;for j=1:39;if i==j B(i,j)=0;else B(i,j)=inf;endendendB(8,26)=3;B(9,27)=2;B(11,28)=600;B(12,29)=10;B(13,30)=5;B(14,31)=10;B(1,31)=31;B(16,32)=12;B(18,34)=70;B(21,36)=10;B(22,37)=62;B(6,38)=110;B(23,38)=30;B(24,39)=20;B(7,39)=20;B(25,26)=104;B(26,27)=301;B(27,28)=750;B(28,29)=606;B(29,30)=194; B(30,31)=205;B(31,32)=201;B(32,33)=680;B(33,34)=480;B(34,35)=300; B(35,36)=220;B(36,37)=210;B(37,38)=420;B(38,39)=500;for j=1:39;for i=1:j-1;B(j,i)=B(i,j);endendg=1;while g<=39;for i=1:39;for j=1:39;if R(i,j)>R(i,g)+R(g,j);R(i,j)=R(i,g)+R(g,j);endendendg=g+1;endR2=0.1.*R;w=ones(39,39);for i=1:39;for j=1:39;if T2(i,j)>R2(i,j) w(i,j)=R2(i,j);else w(i,j)=T2(i,j);endendendf=1;while f<=39for i=1:39for j=1:39if w(i,j)>w(i,f)+w(f,j)w(i,j)=w(i,f)+w(f,j);endendendf=f+1;endQ=ones(39,39);for i=1:7for j=19:39cost(i,j)=w(i,j)endend模型三的matlab结果Columns 19 through 3995.0000 100.0000 105.0000 115.0000 125.0000 140.0000 170.7000160.3000 140.2000 98.6000 38.0000 20.5000 3.1000 21.2000 89.2000 92.0000 122.0000 106.0000 121.2000 128.0000 142.0000145.0000 150.0000 155.0000 165.0000 175.0000 190.0000 215.7000 205.3000 190.2000 171.6000 111.0000 95.5000 86.0000 71.2000 139.2000 142.0000 172.0000 156.0000 171.2000 178.0000 192.000080.0000 90.0000 95.0000 105.0000 115.0000 130.0000 230.7000 220.3000 200.2000 181.6000 121.0000 105.5000 96.0000 86.2000 130.0000 82.0000 112.0000 96.0000 111.2000 118.0000 132.000044.0000 55.0000 60.0000 70.0000 80.0000 95.0000 260.7000 250.3000 235.2000 216.6000 156.0000 140.5000 131.0000 116.2000 110.0000 62.0000 83.0000 61.0000 76.2000 83.0000 97.000037.0000 50.0000 50.0000 65.0000 70.0000 85.0000 255.7000 245.3000 225.2000 206.6000 146.0000 130.5000 121.0000 111.2000 105.0000 57.0000 73.0000 51.0000 71.2000 73.0000 87.000050.0000 37.0000 44.0000 20.0000 14.0000 26.0000 265.7000 255.3000 235.2000 216.6000 156.0000 140.5000 131.0000 121.2000 110.0000 62.0000 67.0000 45.0000 26.2000 11.0000 28.000060.0000 50.0000 55.0000 32.0000 23.0000 4.0000 275.7000265.3000 245.2000 226.6000 166.0000 150.5000 141.0000 131.2000 124.0000 76.0000 78.0000 56.0000 38.2000 26.0000 2.0000模型三的lingo程序model:!钢管购买与运输铺优化设问;sets:cj/1..7/:p,s,t;md/1..21/:y,z,v,D;link(cj,md):cost,x;endsets!这里是数据;data:s=800 800 1000 2000 2000 2000 3000;D=104 301 750 606 194 205 201 680 480 300 220 210 420 500 0 0 0 0 0 0 0;p=168 155 155 160 155 150 160;cost= 95 100 105 115 125 140 170.7 160.3 140.2 98.6 38 20.5 3.1 21.2 89.2 92 122 106 121.2 128 142145 150 155 165 175 190 215.7 205.3 190.2 171.6111 95.5 86 71.2 139.2 142 172 156 171.2 178 19280 90 95 105 115 130 230.7 220.3 200.2 181.6 121 105.5 96 86.2 130 82 112 96 111.2 118 13244 55 60 70 80 95 260.7 250.3 235.2 216.6 156 140.5 131 116.2 110 62 83 61 76.2 83 9737 50 50 65 70 85 255.7 245.3 225.2 206.6 146 130.5 121 111.2 105 57 73 51 71.2 73 8750 37 44 20 14 26 265.7 255.3 235.2 216.6 156 140.5 131 121.2 110 62 67 45 26.2 11 2860 50 55 32 23 4 275.7 265.3 245.2 226.6 166 150.5 141 131.2 124 76 78 56 38.2 26 2;!目标函数;min=@sum(link(i,j):(p(i)+cost(i,j))*x(i,j))+0.05*(@sum(md(j)|j#ge#2#and#j#le#21:y(j)^2+y(j))+ @sum(md(j)|j#le#14:z(j)^2+z(j))+@sum(md(j)|j#eq#9#or#j#eq#11#or#j#eq#17:v(j)^2+v(j))+@ sum(md(j)|j#eq#17#or#j#eq#19#or#j#eq#20:z(j)^2+z(j)));@for(cj(i):@sum(md(j):x(i,j))>=500*t(i));@for(cj(i):@sum(md(j):x(i,j))<=s(i)*t(i));@for(cj(i):@bin(t(i)));@for(md(j)|j#ne#9#and#j#ne#11#and#j#ne#17:v(j)=0); @for(md(j):@sum(cj(i):x(i,j))=y(j)+z(j)+v(j));@for(md(j)|j#lt#15:D(j)=y(j)+z(j+1));v(9)+y(16)=42;v(11)+v(17)=10;y(17)+z(18)=130;z(17)+y(19)=190;z(19)+y(20)=260;z(20)+y(21)=100;@gin(@sum(link(i,j):x(i,j)));endWelcome To Download !!!欢迎您的下载,资料仅供参考!。
钢管订购和运输

真实路网示例:节点5696 到节点3006 有三条最短路径。
黑线为第一条,兰线为第二条,红线为第三条,共享部分路段。
利用最短路算法可得最短路(途中红线表示的路径)为:v1→v3→v5→v7。
利用最短路算法可得最短路(途中红线表示的路径)为:v→v→v。
图中各边权值表示相应网线的传输能力。
例如,计算机1与2之间传输信息需要但通过枚举的方法来求解已经很困难了!完整构图为:上图展示了从起点(8,0,0)到终点(4,4,0)不同路径。
两相邻节点之间的边代表一次转移,因此可假设每条边的权值为1。
问题就化成利用最短路算法求得最优解如红线所示。
思考:这个问题仅仅是一个游戏吗?钢厂S 1~S 7节点A 1~A 15铁路公路火车站原有公路施工公路铺设地点管网节点S1→S2的最短距离为1402,路径为S1→S15→S2。
从而S1→S2 的最低运费为85。
S20→S5的最短距离为710,路径为S20→S18→S19→S5。
从而S20→S5 的最低运费为50。
858550铁路线上各节点之间的最低运费示意图新图1.24.21.03.17.01.0于是,我们可以构造出一个新的赋权图 G(V, E),这是一个运输费用图,其中 V 为原图 的顶点集合,E 中每一条边的权值为前面求出 的运费。
图 G 的示意图如下。
对运输费用图 G 再次使用 Floyd 算法,求出 图 G 的最短路。
各 Si 到每个 Aj 的最短路值,就是一个单位 的钢管从钢厂 Si 到管网各个节点 Aj 的最小运输 费用 cij。
最小运价表如表 1 所示。
新图表 1 单位钢管从 Si 到 Aj 的最小运价(单位:万元)S1S2S3S4S5A1170.7000 215.7000 230.7000 260.7000 255.7000A2160.3000 205.3000 220.3000 250.3000 245.3000A3140.2000 190.2000 200.2000 235.2000 225.2000A498.6000171.6000 181.6000 216.6000 206.6000A538.0000111.0000 121.0000 156.0000 146.0000A620.500095.5000105.5000 140.5000 130.5000A73.100086.000096.0000131.0000 121.0000A821.200071.200086.2000116.2000 111.2000A964.2000114.200048.200084.200079.2000A1092.0000142.000082.000062.000057.0000A1196.0000146.000086.000051.000033.0000A12106.0000 156.000096.000061.000051.0000A13121.2000 171.2000 111.200076.200071.2000A14128.0000 178.0000 118.000083.000073.0000A15142.0000 192.0000 132.000097.000087.0000S6 265.7000 255.3000 235.2000 216.6000 156.0000 140.5000 131.0000 121.2000 84.2000 62.0000 51.0000 45.0000 26.2000 11.0000 28.0000S7 275.7000 265.3000 245.2000 226.6000 166.0000 150.5000 141.0000 131.2000 99.2000 76.0000 66.0000 56.0000 38.2000 26.00002.00001.2 整数约束的处理 由于给出的模型是非线性整数规划模型, 因此尚无合适的求解方法。
钢结构施工组织设计之令狐文艳创作

令狐文艳创作钢结构施工组织设计令狐文艳创作目录第一章编制说明1.1、编制总体思路1.2、编制内容及范围1.3、编制依据1.4、编制原则第二章工程概况2.1、施工范围2.2、质量要求2.3、计划工期2.4、商业网点、办公楼、厕所设计概况2.5、彩钢大棚主要概况2.6、水电安装2.7、室外附属工程概况第三章工程特点及施工条件3.1、工程特点分析3.2、施工管理重点分析第四章现场组织管理机构及管理目标4.1、施工组织机构4.2、管理目标第五章施工部署5.1、施工力量的组织5.2、主要施工方案的选择第六章施工总平面布置6.1、施工总平面布置原则及依据6.2、施工平面布置6.3、施工临时用水布置6.4、施工临时用电布置6.5、施工现场维护和管理第七章资源配备计划7.1、机械设备计划7.2、劳动力计划7.3、主要材料计划第八章施工进度计划与措施8.1、总工期安排8.2、施工进度计划安排8.3、保证工期的措施第九章主要施工方案及技术措施9.1、施工准备9.2、土方工程施工方案9.3、钢筋工程施工方案9.4、模板工程9.5、混凝土工程9.6、脚手架工程9.7、砌体工程9.8、卷材防水工程施工方案9.9、抹灰及抹灰面油漆工程9.10、门窗工程9.11、地面砖工程9.12、墙面砖工程9.13、保温工程施工9.14、室内安装工程施工一、给排水工程二、电气工程9.15、室外附属工程一、道路工程二、室外路灯及电缆工程三、给、排水工程施工四、塑料检查井施工五、挡土墙施工9.16、钢结构工程施工第十章质量、安全管理体系与措施10.1、质量保证措施10.2、安全保证措施第十一章现场文明施工的措施11.1、文明施工组织的建立11.2、文明施工具体措施11.3、消防措施11.4、现场保卫与现场管理措施第十二章环境保护管理体系及措施12.1、环境保护管理体系12.2、实行环保目标责任制12.3、防止环境污染采取的措施12.4、防止水源污染的措施12.5、防止噪音污染的措施12.6、地下、地上管线、文物保护措施第十三章冬、雨季的施工安排第十四章成品(半成品)的保护措施第十五章成品、地下、地上管线保护措施第十六章协调配合措施第十七章工程技术档案、数据管理附表部分第一章编制说明1.1、编制总体思路本《施工组织设计》以招标文件、工程设计图纸、国家规范及相关规定为依据,以“创精品工程”为主线,以丰富的施工和管理经验为依托,以业主∕用户满意为目的,通过精心组织、精心施工,打造美好景观。
【大学竞赛】数学建模 钢管订购和运输优化模型PPT-PPT精选文档

6.订购的钢管数量刚好等于需要铺设的钢管数量
二.基本假设
7.销售价和运输价不受市场价格变化的影响
三. 符号说明
第 第 个钢厂, 个钢厂的最大产量, 个点,
输送天然气的主管道上的第 第 钢厂 在点
综合案例分析
建模案例:钢管订购和运输优化模型
2000年“网易杯”全国大学生数学建模竞赛B
一.问题的提出
1.沿铺设的主管道已有公路或者有施工公路. 2.1km 主管道钢管称为一单位钢管,在主管道上,每千 米卸1单位的钢管. 3.公路运输费用为1单位钢管每千米0.1万元 (不足整千米部分按整千米计算) 4.在计算总费用时,只考虑运输费用和购买钢管的费用, 而不考虑其他的费用(诸如中转费用)
• LINDO/LINGO 得到的结果比 matlab得到的好
1)运输问题的0-1规划模型 将全长5171km的管道按公里分段,共5171个需求点, 钢厂为7个供应点,构成如下的运输问题
min s .t .
i 1 5171
7
5171 j1
c ij x ij
7
j1
x ij { 0 , [ 500 , s i ]}, i 1 , 7 x ij 1 , j 1 , 5171
i 1
x ij { 0 ,1 }, i 1 , 7 , j 1 , 5171
求解时要 针对规模 问题寻求 改进算法
Cij 规模太大麻烦
cij为从供应点i到需求点j的最小购运费
xij=1表示从点i到点j购运1单位钢管
问题二、就(1)的模型分析:哪个钢厂钢管的销价的变化 对购运计划和总费用影响最大,哪个钢厂钢管的产量的上限 的变化对购运计划和总费用的影响最大,并给出相应的数字 结果.
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钢管订购和运输的规划模型令狐文艳陈丹妮摘要:本文就天然气管道钢管的订购和运输问题,建立了使订购和运输总费用最小的优化模型.我们把计算分为订货和铁路,公路费用的计算及管道上运输费用的计算两个部分.对第一部分的计算,我们采用了增减约束条件的方法,避免了求解一组多分支规划的繁重的计算.对第二部分的计算,我们综合各种可能情况作出比较,从而使计算简化,并求出了最优的钢管订购和运输计划.对于第二问,我们把每个钢厂的销价及生产上限在一定范围内浮动,观察比较得出钢厂3S 钢管的销价的变化对购运计划和总费用影响最大,钢厂1S 钢管的产量的上限的变化对购运计划和总费用的影响最大.在第三问中运用第一问的方法建立模型,同样求出了铁路,公路和管道构成网络时总费用最小的钢管订购和运输计划. 一 题的重述要铺设一条1521...A A A →→→的输送天然气的主管道.经筛选后可以生产这种主管道钢管的钢厂有721,...,,S S S .连接钢厂i S (i=1,…,15)和)15,...,1(=j A j 的有铁路和公路.沿管道或者原来有公路,或者建有施工公路.一个钢厂如果承担制造这种钢管,至少需要生产500个单位.已知钢厂i S 在指定期限内能生产该钢管的最大数量,钢管出厂销价及1单位钢管的铁路运价和公路运输费.钢管不只是运到点,,...,,1521A A A 而是管道全线.问如何制定一个主管道钢管的订购和运输计划,使总费用最小;哪个钢厂的销价变化对购运计划和总费用影响最大,哪个钢厂钢管的产量的上限的变化对可以计划和总费用的影响最大;如果要铺设的管道不是一条线,而是一个树形图,铁路,公路和管道构成网络,如何建立相应的模型和如何求解.7二 本假设与符号约定1) 1km 主管道钢管称为1单位钢管; 2) 假设在钢厂i S 的订购货量为i x 个单位;3)对于图一,铁路和公路相交的车站从左到右分别记为1721,...,,t t t ;4)对于图二,铁路和公路相交的车站或者铁路和管道相交的车站从左到右分别记为1821,...,t t t ;5) 假设钢厂i S 流经j t 站的钢管量为j i x ,个单位; 6) 假设j A 处的到货量为j a ;7) 假设1单位钢管从钢厂i S 运到j A 的运价为j i k ,;8) 钢厂i S 在指定期限内能生产该钢管的最大数量是i S 个单位; 9) 钢管出厂销价1单位钢管为i P 万元;10)假设铁路运费是整段计算的(从货物上车到下车一次性收费),二不是分段计算;11)沿管道公路的运费计算与其他公路一致,且不考虑流量限7制的问题.三问题的分析从图上可以看出,各钢厂订购的钢管必先经铁路或公路运往主管道与公路的各节点i A上再沿主管道进行运输和铺设.因此,我们可以把运输的总费用分为在非管道(铁路或公路)上的运输费用和主管道上的运输费用两部分来计算.对于非管道上的运输.由于钢厂承担制造钢管后至少生产500个单位,所以对于每一个钢厂来说,订购量要么为0,要么就大于或等于500个单位,这就构成一组62个的多分支线性规划问题,计算将非常复杂.但我们可以采用如下办法简化计算:对所有钢厂的产量先不设下限进行求解,若解出来的订购量都符合不小于500个单位的情况则为可行解,若解出来的订购量中有不为0的,但小于500个单位,则在约束条件中加进这个订购量的下限进行求解,直至得出符合条件的最优解.对于管道上的钢管运输铺设的费用则比较复杂,钢管从一个i A点出发,可以单纯沿管道公路进行运输,也可以一边运输一边铺设,要使运输费最优是类似一次规划的非线性规划问题,由于变量多,计算量大,因此要进行一定的简化.我们现证明一重要结论:当管道上各节点的钢管量等于与节点相连接的两边管道总长度的一半时,管道上钢管的运输费最小.设运价为y,运量为x,y是x的函数,并且有1.0-==-dx dyk (其中路程单位为km ).假设一段长为S 的路程,量为x 的钢管从其中一端点出发,y-x 的关系如图所示:y y ykx ks kxk(x-s)0 x s x 0 s x 0 s x 运费g 即是图中阴影部分的面积.当x<s 时,])([2122x s x k dy y g so-+==⎰,当x=s 时,221)(kS dx s x k dy y g ss=-==⎰⎰,当x>s 时,)2(21s x ks dy y g s-==⎰,容易看出,当x>s 时,对g 来求导有:)24(2)]1)((22[2's x kx s x k g -=--+=,推出2s x =为稳定点.在[0,s]区间上,,41)2(,21)(,21)0(222ks s g ks s g ks g ===所以当=x 2s时,费用是最小的,由此方法我们计算出管线上的最小运输费t=61593.275万元.四 模型的建立和求解1,通过上面的分析,我们首先先令各钢厂订购的钢管运往各节点的铁(公)路运费和订购费最优,然后我们把各钢厂订购的钢管分成17份分别运往与公路相连的火车站.由于铁路轨道成树状分布,所以这样的最优路线是确定的.通过对图一的分析,我们发现,15141413111098,,,A A A A A A A A ---- 这四段管道路有这样的情况:1单位钢管从这些管道路之一运过的运费,比从连结该管道路两端点的最短的公(铁)路线运过的运费要高.也就是说,与其将钢管经过这些管道路运输,不如发生“倒运”.因此,这些管道路左右两边的钢管存货应该要满足两边管道铺设的需要,而不应该经这四段管道路进行货物调送.根据前面的假设,我们列出如下以铁(公)路运费和订购费为目标函数的线性规划: s.t )1)....(7,...,2,1(171,==∑=i x xi j ji )2....(0,,≥j i i x x由于只对i x 作非负限制时,计算出7x 低于下界500,所以需另加约束条件)26....(5007≥x重新求解得:f=1015556,500,740 ,1331 ,0 ,1000 ,800 ,8007654321=======x x x x x x x .这样,我们得到各节点的钢管量,然后一边运输一边铺设这些钢管,求出所需运费为 q=366409.05万元,所以这样的运输方案得到的总费用为m=1381965.05万元.对于这个方案我们还要进行调整.由上面的讨论我们知道,当管道上各节点的钢管量刚好等于与节点相连接的两边管道总长度的一半时,在管道上的运输费用最小.我们把(151413121110987654321,,,,,,,,,,,,,,a a a a a a a a a a a a a a a )= ( 0, 254.5, 525.5, 678, 400, 199.5, 203,440.5, 580, 390, 260, 215, 315, 460, 250 ) 作为约束 条件加进上述规划中,解得m ’=13066563万元,可见这样的运输方案更优.我们可以再考虑把各钢厂的钢管运到各节点后,再通过运输调整到运输最小时分钢量分布.调整的运输费用为∑∑===151,,152j ji ji i a hz .其中j i h ,是1单位钢管从i A 到j A 沿管线运输的价格,j i a ,是从i A 到j A 沿管线的钢管运输量. 因此我们又得到如下规划t z f F ++=min 其中,∑∑∑=-=+=17171,,71j i ii j i ji i x p x kfs.t (加上一规划约束条件中的(1)至(16)及(25)) 用Maple 软件解得:F=1203697.575,500,890 ,1181 ,0 ,1000 ,800 ,8007654321=======x x x x x x x经过比较,我们认为这个订购和运输的方案是最优的.由此可得详细的订运方案如下: (1)7个钢厂的订购量分别为500,890,1181,0,1000,800,8007654321=======x x x x x x x .(2)钢厂1S 的钢管分3批运输,第一批197个单位运往5A ,第二批400个单位运到6A ,第三批203个单位直接沿公路运到7A .钢厂2S 的钢管分两批运输,第一批359.5个单位运往4A ,另一批经8t 运到8A .钢厂5S 的钢管也分两批运输,第一批420个单位经, ,78t t 456 , ,t t t 运到4A ,另一批580个单位经9t 运往9A .钢厂5S 的钢管分六批运输,第一批45个单位运往3A ,第二批166个单位运往4A ,第三批61个单位运往5A ,第四批199.5个单位经6t 运到7A ,第五批390单位运到10A ,第六批260个单位运往11A .钢厂6S 的钢管分三批运输,第一批115个单位往12A ,第二批315个单位往13A ,第三批420个单位直接沿公路运往14A .钢厂7S 的钢管全部直接运到15A .2,根据我们建立的模型,保持其它条件不变,令各个钢厂的钢管销价i p 上浮或下降5%,可得到总费用的变化幅度和运购计划的变化情况,如下表:从上表比较可得,钢厂i S的钢管销价的变化对总费用及购运计划影响最大.用同样的方法,保持其他条件不变,令各个钢厂钢管产量的上限上浮或下降10%,得出总费用和购运计划的变化情况:同样由上表可得出,钢厂1S的钢管产量的上限的变化对总费用及购运计划的影响最大.3、如图二,要铺设的管道不是一条线,而是一个树形图,铁路、公路和管道构成网络.管道运输最优时各个i A的存钢量为对于212019,,A A A 这三个兼为火(汽)车中转站的点,我们把它们一分为二看待.以19A 为例,一方面看成1219,A t 的货物由此经过,一方面看成19A ,其钢管量为与之相连接的两段管道总长度的一半,并且钢管直接从它运到主管道.根据第一问的做法,先把iA 的钢管量预置成L 的数量值,这样沿主管道的运输费用就能降到最低,在此基础上对各钢厂的定货量及其分流方式进行调配.然后,使用第一问的方法列 出线性规划如下:初次求解结果,50007<<x ,因此我们加入约束条件5007≥x ,再次求解: 最小费用 475.1518014=+=e f m (万元),其中e 是当节点上的钢管量取自中的数值时,仿照问题一中的计算方法所得出的管道上的运输费用,475.67647=e 万元. 五 模型的优缺点分析及其推广我们建立的模型具有较强的可行性和可操作性,并且具有相当的实际意义.虽然我们未能对多个分支规划组逐个进行求解从而得出最优解,但我们对模型进行了适当的近似简化处理,减少了计算量和计算难度,最后得出可行解.我们建立模型的方法和思想对其它类似题材也适用,在建筑运输方面适用性较强,并可以推广到社会生活中相关的多个领域中去.对于类似的问题,对模型的决策性因素加以具体对 照分析即可. 参考文献:令狐文艳创作[1]程里文,吴江,张玉林,运筹学模型与方法教程,清华大学出版社,北京,2000[2]L.库珀,U.N勃哈特,L.J勒布朗(美),运筹学模型概论,上海科学技术出版社,上海,1987[3]刘宝碇,赵瑞清,随机规划与模糊规划,清华大学出版社,北京,1998[4]李世奇,杜慧琴,Maple计算机代数系统应用及程序设计,重庆大学出版社,1999.(文章编辑:黄绮玲\颜学友)接83页令狐文艳创作。