汽车租赁调度问题研究
数学建模汽车租赁调度问题
数学建模汽车租赁调度问题一、问题描述汽车租赁行业日益发展，急需一种高效的调度系统来管理车辆分配和租赁订单。
本文旨在通过数学建模的方法来解决汽车租赁调度问题，提高租赁公司的运营效率。
二、问题分析汽车租赁调度问题实质上是一个典型的路径规划问题。
我们需要确定一个最佳的车辆路径和订单分配方案，以最大化租赁收益并减少车辆闲置时间。
具体的步骤如下：1. 数据收集与预处理：首先，我们需要收集租赁公司的订单数据和车辆信息，并对数据进行预处理，包括数据清洗、去噪、归一化等操作，以确保数据的准确性和一致性。
2. 定义数学模型：基于收集到的数据，我们可以建立数学模型来描述汽车租赁调度问题。
以车辆路径和订单分配为决策变量，以租赁收益和车辆闲置时间为目标函数，以车辆容量约束和订单时间窗约束为约束条件，建立线性规划模型或整数规划模型。
3. 算法求解：利用求解线性规划或整数规划模型的算法，如单纯形算法、分支定界算法等，求解最优的车辆路径和订单分配方案。
同时，考虑到问题规模的复杂性，可以利用启发式算法或元启发式算法，如遗传算法、模拟退火算法等，来近似求解最优解。
4. 评估与优化：对于求解出的车辆路径和订单分配方案，进行评估并进行调整优化。
如果满足业务需求和约束条件，则输出解决方案；否则，可以调整模型参数或算法策略，重新求解问题，直至找到最佳解。
三、结果分析与应用通过数学建模和算法求解，我们可以得到最佳的汽车租赁调度方案。
该方案可以有效地提高租赁公司的运营效率，最大程度地利用车辆资源，减少空置率，提高租金收入。
此外，基于数学建模的调度系统还可以为租赁公司提供实时的监控和管理能力，包括车辆位置跟踪、租赁订单状态监测等功能，从而更好地满足客户需求，提升用户体验。
四、结论本文通过数学建模的方法，针对汽车租赁调度问题进行了分析和求解。
通过定义数学模型和运用相应的算法，可以得到最佳的车辆路径和订单分配方案，从而提高租赁公司的运营效率和客户体验。
汽车调度管理工作中存在的问题及改进方法分析
汽车调度管理工作中存在的问题及改进方法分析汽车调度管理是指对一定数量的汽车进行合理的调度和安排，确保汽车能够高效地进行运输和交付任务。
在实际的工作中，汽车调度管理往往存在一些问题，如调度不合理、效率低下等。
针对这些问题，可以通过改进方法来提升汽车调度管理的效果。
汽车调度管理存在的问题之一是调度不合理。
调度不合理可能导致某些汽车长时间空闲，而另一些汽车任务繁重。
这样会造成资源的浪费和效率的降低。
改进的方法之一是通过合理的分析和规划，将任务合理地安排在各个汽车上，避免资源的浪费和任务的堆积。
可以利用数据分析的方法，根据汽车的实际运输能力和任务的紧急程度，合理地分配任务，使每辆汽车都能够得到充分利用。
汽车调度管理存在的问题之二是信息不及时。
信息不及时可能导致调度员无法准确掌握汽车的运行状态和任务完成情况，从而无法及时做出相应的调度安排。
改进的方法之一是通过建立信息化系统，实现信息的实时传输和共享。
可以利用物联网技术，将汽车与调度中心连接起来，实时传输汽车的运行状态和任务完成情况，从而使调度员能够随时了解汽车的情况，并及时做出相应的调度安排。
汽车调度管理存在的问题之三是沟通不畅。
沟通不畅可能导致调度员与司机之间的信息传递出现偏差或误解，进而影响调度的准确性和效率。
改进的方法之一是建立良好的沟通渠道和机制。
可以建立调度员与司机的有效沟通平台，通过电话、短信等方式及时沟通任务要求和调度安排，避免信息传递出现偏差和误解。
汽车调度管理存在的问题之四是缺乏灵活性。
缺乏灵活性可能导致调度员无法及时调整和适应不同的运输需求，从而影响调度效果。
改进的方法之一是建立灵活的调度机制。
可以引入动态调度的概念，根据实际情况随时调整和优化调度方案，使其能够适应不同的运输需求。
汽车调度管理存在的问题之五是缺乏有效的评估和反馈机制。
缺乏有效的评估和反馈机制可能导致调度员无法及时了解调度效果和问题所在，从而无法做出相应的改进和优化。
改进的方法之一是建立评估和反馈机制。
汽车调度管理工作中存在的问题及改进方法分析
汽车调度管理工作中存在的问题及改进方法分析汽车调度管理是指对于各种类型的汽车进行有效的调度和管理，以实现最佳的运输效率和客户满意度。
在汽车调度管理工作中总会遇到各种问题，如何解决这些问题并进行改进，成为了汽车调度管理工作者们需要面对的挑战。
一、存在的问题1. 数据管理不完善汽车调度管理涉及到大量的数据，包括车辆信息、司机信息、路线信息等，然而很多公司在数据管理方面存在问题，数据不够完善、不及时更新、难以查询和分析，这给调度工作带来了很大的难度。
2. 调度效率低下在进行汽车调度时，很多公司仍然采用传统的人工调度方式，这种方式效率低下、容易出错，而且无法应对复杂的调度情况，导致运输效率不高。
3. 资源浪费有些公司由于调度不合理或者没有进行合理的资源配置，造成了车辆、司机和时间等资源的浪费，增加了成本，降低了运输效率。
4. 信息不透明在汽车调度管理中，很多时候调度员、司机和客户之间的信息不透明，调度工作无法及时了解运输的实时情况，无法快速做出调整。
5. 风险控制不足由于路况、天气等因素的不确定性，汽车调度管理中存在一定的风险，然而有些公司在风险控制方面做得不够到位，容易出现安全事故或者延误等问题。
二、改进方法分析2. 实施智能化调度系统针对调度效率低下的问题，公司可以实施智能化调度系统，利用先进的信息技术和算法，实现对运输任务的智能分配和动态调整，大幅提升调度效率。
3. 资源优化配置公司可以从车辆、司机和时间等资源角度进行优化配置，采用智能算法和工具，对资源进行合理分配和利用，避免资源浪费，降低成本。
4. 构建信息共享平台针对信息不透明的问题，公司可以构建信息共享平台，实现调度员、司机和客户之间的信息共享，实时了解运输情况，提高沟通效率，减少信息不对称带来的问题。
5. 强化风险管理对于风险的控制，公司可以建立健全的风险管理体系，包括路况监控、天气预警、安全培训等措施，提高对风险的识别和应对能力。
汽车调度管理工作中存在的问题需要公司和管理者们从多个方面着手解决和改进。
汽车租赁公司车队排班调度中存在的问题和改进方法
1989年，我国第一家汽车租赁公司成立，2001年，国内掀起第三轮的发展高潮，据统计，汽车租赁公司超过1万家，2015年，我国的汽车租赁市场规模已超400亿，预计2021年，我国的汽车租赁行业市场规模将超900亿元。
虽然我国的汽车租赁业经过20多年的发展，已具备一定的规模，但在迅速发展的同时，汽车租赁公司内部管理还存在诸多问题。
租赁公司车辆数量众多，很多租赁公司有几百甚至上千辆车，如此数量庞大的车辆，管理起来非常困难和棘手，但大部分车队仍然依靠excel甚至纸质工具进行车辆管理，费时费力，效率低下，差错、遗漏的情况时有发生。
怎样科学处理这一问题呢？在互联网+时代的今天，有什么工具可以帮助汽车租赁公司加强车辆管理，而不用手工统计吗？尤其是车辆管理工作的轴心部分——调度管理。
目前很多公司内部车队仍然依靠excel甚至纸质工具进行车辆的调度管理，费时费力，效率低下，差错、遗漏；调度不及时、不准确，部分车辆闲置，公车私用现象，司机与车管关系紧张，指挥调度困难等情况时有发生。
要想解决调度管理制度的缺漏和实行难的问题，我们不光要从单位内部更加全面的制度的建立健全入手，在互联网+时代的今天，更要善于运用各种智能化工具和系统。
比如，通过智能化车辆管理系统系统，科学调度，可以保证公司内部用车调度工作的整体质量和工作效率，为我们的领导干部和工作人员提供更加优质合理的用车途径，实现公司车队实现智能化改革，降低车辆空置率，监控司机工作情况，控制成本，减少不必要的管理浪费，避免公车私用现象。
笔者这里给大家推荐一款智能化的车辆管理调度软件——车队管家。
车队管家除了基本的安排行程路线、时间、司机、车辆等功能外，还有：1）自由设置订单类型，如公车，接机，送机，长途，短途等，更合理安排司机来回任务。
2）创建普通任务或抢单任务，支持修改、删除或恢复任务信息。
3）若排班任务中缺少所需字段，可进行自定义添加任何字段。
4）支持按司机、按车辆、按日期筛选查看任务，所有任务一目了然，有效避免任务冲突。
汽车调度管理工作中存在的问题及改进方法分析
汽车调度管理工作中存在的问题及改进方法分析汽车调度管理是指对企业或组织内部的车辆进行合理调度和管理，使车辆能够实现最佳利用和最佳配置，提高工作效率和经济效益。
在实际工作中，汽车调度管理也存在一些问题，需要通过改进方法来解决。
汽车调度管理中存在的问题之一是调度不科学。
许多企业或组织在进行车辆调度时，主要依靠人工经验来进行决策，缺乏科学的依据和方法。
这导致了调度结果的不精确和效率的低下。
为了解决这个问题，可以引入一些优化算法和模型来辅助决策，如遗传算法、模拟退火算法等。
这些算法可以根据调度目标和约束条件，自动产生调度方案，提高调度的科学性和效率。
汽车调度管理中存在的问题之二是信息不准确和不及时。
由于信息收集和处理的不完善，许多企业或组织无法及时获取到车辆的实时位置、行驶状态等信息，导致了调度中的盲目性和延误。
为了解决这个问题，可以利用现代信息技术来改进信息的收集和处理，如使用GPS定位系统和数据传输技术，实时获取车辆的位置和状态，并通过云计算、大数据等技术，对信息进行分析和处理，提供准确和及时的调度指导。
汽车调度管理中存在的问题之三是资源浪费和成本过高。
由于调度不精确和信息不准确，往往导致车辆资源的浪费和运营成本的增加。
车辆之间的空驶率较高，无法充分利用和配置车辆资源；车辆的维护和保养成本较高，无法有效控制。
为了解决这个问题，可以采取一些有效的措施，如优化车辆路线，减少空驶率；建立车辆维护管理制度，提高维护效率和降低成本；采用节能环保的车辆，降低能源消耗和污染排放。
汽车调度管理中存在的问题主要包括调度不科学、信息不准确和不及时、资源浪费和成本过高等。
为了解决这些问题，可以引入优化算法和模型来改进调度科学性和效率；利用现代信息技术来改进信息的收集和处理，提供准确和及时的调度指导；采取有效的措施来降低资源浪费和成本。
通过这些改进方法，可以提高汽车调度管理的效果和经济效益，促进企业或组织的可持续发展。
汽车租赁调度问题
汽车租赁调度问题背景介绍汽车租赁业是一个非常繁忙和竞争激烈的行业。
随着人们对个人交通需求的增加，越来越多的人选择租赁汽车来满足他们的出行需求。
然而，随着租赁车辆数量的增加，如何高效地调度和管理这些车辆成为一个重要的问题。
汽车租赁调度问题的定义和挑战汽车租赁调度问题是指如何合理分配和使用可租赁汽车的问题。
其目标是以最小的成本和最高的效率满足客户的需求。
面临的挑战包括：1. 车辆分配：如何将可租赁的汽车分配给不同的客户，以满足他们的出行需求和时间表要求。
2. 车辆定位：如何确定每辆汽车最有效的位置，以便快速响应客户的租赁需求。
3. 车辆调度：如何合理调度并分配车辆的行程和路线，以最大程度地减少行驶距离和时间，并确保车辆按时到达客户指定的地点。
4. 服务质量：如何保证客户在租赁期间得到优质的服务，并满足他们的需求和期望。
解决方案为了有效地解决汽车租赁调度问题，可以采取以下一些方案：1. 数据分析和预测：通过收集和分析历史租赁数据以及相关的市场数据，可以对需求进行预测并制定更准确的调度计划。
2. 技术支持：利用现代技术，如移动应用程序和在线预订平台，使客户和车辆之间的交流更加快捷和高效。
3. 算法优化：通过使用优化算法，如遗传算法和禁忌搜索，可以找到最优的车辆分配和调度策略，以最小化成本并提高效率。
4. 车辆追踪和监控：通过使用GPS和其他车辆追踪技术，可以实时跟踪和监控车辆的位置和行驶情况，以便及时做出调度和干预。
5. 合理的价格策略：通过制定合理的租赁价格策略，可以吸引更多客户并优化利润。
通过实施以上策略，可以提高汽车租赁业的运营效率和服务质量，从而取得更大的竞争优势。
现实应用和案例分析目前，一些汽车租赁公司已经采用了类似的解决方案来优化他们的调度过程。
例如，美国的一家汽车租赁公司使用数据分析和预测来精确预测车辆需求，并制定相应的调度计划。
他们还使用实时车辆追踪系统监控车辆的位置和行驶情况，以便快速调度和响应客户的需求。
汽车调度管理工作中存在的问题及改进方法分析
汽车调度管理工作中存在的问题及改进方法分析随着汽车运输的不断发展，汽车调度管理工作扮演着越来越重要的角色。
但是在实践中，它也面临着一些问题。
本文将分析这些问题及改进方法。
问题一：调度不精准汽车调度的目的是最大限度地利用资源，以满足顾客的需求。
然而，许多公司的调度不精准，导致资源的浪费和客户的投诉。
其中一些原因可能是由于未能准确预测交通情况和货物的运输时间等因素，导致车辆无法按时到达。
改进方法：1. 加强信息共享：调度员需要与其他部门保持联系并了解任何可能的问题。
包括各运输线路、季节变化、以及目的地等。
这将有助于把握信息并使调度更加准确。
2. 引入技术支持：现在有许多软件可以支持汽车调度。
这些软件可以预测交通拥堵、优化线路和准确评估货物到达时间等。
通过引入这种技术，可以提高准确性并大大降低成本。
问题二：零件损坏和维护问题汽车的损坏和维护是每个公司都必须面对的问题。
当汽车损坏时，运输时间和成本都会受到影响。
此外，如果没有做好维修预防措施，则车辆故障的可能性也会增加。
1. 定期检查和维护车辆：定期检查和维护汽车是预防故障的重要手段。
司机和车辆维护人员应建立清单以确保所有必要的检查和维护工作都进行了。
2. 更换零件：在汽车出现故障或损坏时，需要更换零件以避免制造出更大的问题。
为减少维修时间和成本，可以选择质量更好的零配件。
问题三：安全问题安全问题是在汽车调度过程中不可避免的。
不仅要确保驾驶员的安全，还要确保货物的安全。
但是，许多公司在管理安全问题时并没有足够的注意力。
1. 培训员工：司机是安全的关键，因此需要为其提供充分培训。
这种培训应保证司机了解道路危险、紧急情况以及如果发生事故应该按照公司规定进行急救等。
2. 定期维护车辆：安全问题的另一个领域是车辆本身。
定期的检查和维护，是确保车辆在良好工作状态下的关键。
设定强制检查和维护标准，将确保每个车辆都始终维护在良好的条件下。
结论：总之，在汽车调度管理工作中，需要加强信息共享，引入技术支持，定期维护和更换零件，培训员工以及维护车辆。
汽车租赁的优化调度问题
汽车租赁的优化调度问题随着人们对出行方式的多样化需求，汽车租赁行业逐渐兴起，并且以其便捷、经济的特点受到了广大消费者的欢迎。
然而，在汽车租赁服务中，如何进行优化调度成为了一项重要的问题。
本文将探讨汽车租赁的优化调度问题，并提出一些可能的解决方案。
一、问题背景在汽车租赁行业中，各家租赁公司通常拥有大量的汽车资源，它们需要根据客户的需求，通过合理的调度方式将汽车分配给不同的租赁用户。
然而，在实际运营中，由于客户需求的多样性和租赁车辆数量的限制等因素，如何合理地进行汽车调度成为了一项具有挑战性的任务。
二、问题分析2.1 客户需求多样性不同客户对租赁汽车的需求各不相同，有些客户需要长时间的租赁，有些客户只需要短时间的租赁，还有些客户需要高配的汽车，而另一些客户则对价格更为敏感。
租赁公司需要根据这些需求制定不同的调度策略。
2.2 租赁车辆数量限制租赁公司通常只拥有有限数量的汽车资源，这就需要在资源有限的情况下，合理地分配给客户。
这就需要在资源有限的情况下，合理地分配给客户。
2.3 车辆调度效率在进行汽车调度过程中，需要考虑到车辆的空闲时间以及客户的需求之间的匹配程度，以达到更高效的车辆调度。
如果调度不合理，可能导致部分车辆长时间闲置，从而影响了租赁公司的经济效益。
三、解决方案针对汽车租赁的优化调度问题，可以从以下几方面来进行解决：3.1 数据分析与预测租赁公司可以通过对历史租赁数据进行分析与预测，来了解不同时段的客户需求。
通过建立客户行为模型，预测未来的租赁需求，并根据预测结果进行调度计划，从而提高车辆利用率。
3.2 智能调度系统引入智能调度系统可以帮助租赁公司更好地进行车辆调度。
该系统可以根据客户需求、车辆状态和交通状况等因素，自动进行优化调度计划。
同时，该系统还可以实时监控车辆位置和状态，提醒维修保养等相关事项，提高车辆调度效率。
3.3 合理定价策略租赁公司可以通过制定合理的定价策略来引导客户选择。
在不同的时间段和车型中，设置不同的租金，并提供一定的优惠政策，以吸引客户在非高峰时段选择租赁，从而平衡不同时间段的车辆利用率。
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2
i 1, 2,...20 ， j ຫໍສະໝຸດ 1, 2,...20(1)
根据附件 6 可得到不同代理点之间的转运成本 perunit (i, j ) 。运用矩阵相乘即 可得到每辆车在各个代理点之间的转运费用 zy cos t (i, j ) 。各个代理点的转运成本 为
zy cos t i, j jvli i, j perunit _ cos t i, j i 1, 2,...20 ， j 1, 2,...20
二、模型假设与符号说明
2.1 模型假设 1.假设每辆车当日租能够当日还，且无损坏，每天都可运营。 2.每天调度每辆车都需相同的费用，根据调度车辆数量的不同，所需费用不 同。 3.每天租出的车辆只归还于租出代理点。 4.附件 5 中 P、Q、R、S、T 共五个代理点的租赁收入没有数据，在此假设 这五个代理点的租赁收入均为前 15 个数据的平均值。 5.今年和去年营业状况相似，市场需求不会出现较大的波动。 6.当需求总数大于公司车辆总数时，代理点在向其他代理点调。 7.线路在车辆在离开代理点前已经制定好。 2.2 符号说明 为模型公式表述方便，用数字 1, 2,...20 对应表示 A,B,…T 共 20 个代理点，如 1 表示 A 代理点，2 表示 B 代理点，以此类推。
汽车租赁调度问题研究
摘 要：汽车租赁服务是一个服务分布网络化、客户需求不确定与汽车租赁 服务短期供给不确定的行业， 这就使得汽车租赁服务商会面临复杂的日常运营决 策问题。动态车辆实时调度是降低运营成本的一种科学方法，它可以有效的减少 车辆空使率，降低运输费用，提高经济效益，更好地推动被认为是“黄金产业” 的汽车租赁业。 本文根据附件提供的数据利用 MATLAB 计算各个代理点之间欧式距离、调 度费用等数据，根据四个问题的题意确定合理的目标函数和约束条件，利用 LINGO 工具求解线性规划方程，从而实现汽车租赁的最优化调度，得到各个问 题的全局最优解。 针对问题 1，我们假设每天调度的车辆不再返回原代理点，利用 MATLAB 计算各代理点之间的转运费用， 以尽量满足需求作为约束条件，建立总转运费用 最低的数学模型，利用 LINGO 软件求最优解，得到未来四周的最优调度方案。 针对问题 2，在问题 1 的基础上，增加了代理点车辆短缺的损失，假设短缺 损失和转运费用的优先级相同， 即在问题 1 的目标函数上增加一项短缺损失，即 可求得最佳调度方案。 针对问题 3，考虑了公司获利情况，为使净利润最大，通过使毛利润最大， 而其他损失（转运费用和短缺损失）费用最小，在尽量满足需求的条件下求得最 优解。 针对问题 4，从长远考虑，通过分析总的短缺损失、采购一辆新车运营 8 年 的预计收益以及运营 8 年期间的维修保险费，判断是否购买新车。其次通过比较 10 款汽车的成本以及 8 年期间的维修保险费用，确定如果需要购车，选择费用 最低的第 8 款汽车。 关键字：汽车租赁调度，目标函数，约束条件，LINGO，MATLAB。
三、问题分析
3.1 问题(1)的分析 在本问题中， 实际是在满足需求的前提下得到未来四周内的最优解。根据附 件 3 未来四周每个代理点每天的汽车需求量， 要先求得年初各代理点的车辆到第 一天最优调度方案， 以后每天的调度最优方案都以前一天求得的最优调度结果为 基准。 分析附件 3 中年初各代理点的车辆数 chu( j ) 与第一天各代理点的需求量
汽车租赁调度问题研究
一、问题重述
某城市有一家汽车租赁公司， 此公司年初在全市范围内有 379 辆可供租赁的 汽车，分布于 20 个代理点中。每个代理点的位置都以地理坐标 X 和 Y 的形式给 出，单位为千米。假定两个代理点之间的距离约为他们之间欧氏距离（即直线距 离）的 1.2 倍。附件 1 到附件 6 给出了问题的一些数据。 请解决如下问题： (1)．给出未来四周内每天的汽车调度方案，在尽量满足需求的前提下，使 总的转运费用最低； (2)．考虑到由于汽车数量不足而带来的经济损失，给出使未来四周总的转 运费用及短缺损失最低的汽车调度方案； (3)．综合考虑公司获利、转运费用以及短缺损失等因素，确定未来四周的 汽车调度方案； (4)．为了使年度总获利最大，从长期考虑是否需要购买新车？如果购买的 话，确定购买计划（考虑到购买数量与价格优惠幅度之间的关系，在此假设如果 购买新车，只购买一款车型）。
代理点，还需要接收车辆的代理点有 B、C、D、F、J、K、L、M、P、T 共 10 个代理点。 该问题以各个代理点间调度车辆的总费用最低为目标函数， 以可提供车辆的 代理点提供的车辆数和需接收车辆的代理点接收的车辆数为约束条件， 建立数学 模型。借用 LINGO 工具进行方程求解。 3.2 问题(2)的分析 该问题考虑短缺损失，意味着满足不了车辆需求带来的损失， 因而目标函数 中除了调度费用最小，还要加上短缺损失最低。由于问题（2）也是在尽量满足 需求的条件下求得最佳调度方案，因此与问题（1）的约束条件相同。 3.3 问题(3)的分析 该问题考虑公司获利、转运费用以及短缺损失等多个因素，确定未来四周的 调度方案， 因而目标函数是求获取的毛收益减去转运费用，再减去短缺损失后求 最大值。在尽量满足需求的条件下，约束条件与问题（1）相同。 3.4 问题(4)的分析 该问题比较复杂，根据附件 2 中上一年各个代理点每天车辆需求总数，计算 有多少天的需求量超过了 379 辆而会带来短缺损失，通过分析总的短缺损失、采 购一辆新车运营 8 年带来的收益以及采购新车运营 8 年带来的预计收益来判断是 否需要购买新车。 若需要购买，根据附件 4 中的数据还需判断购买哪一款车带来 的总获利最大。
50
60
70
图 4-1
各代理点的位置坐标
根据附件 1 运用 MATLAB 可求得各个代理点之间的距离 jvli(i, j) ， 根据题意，
两个代理点之间的距离约为它们之间欧氏距离 （即直线距离的 1.2 倍） ， 即iij l v j ( ,) 为
jvli(i, j ) 1.2
x x y y
N (day) ——第 day 天不需要接收调度的代理点集合
perprofit ( j ) ——第 j 号代理点每天每辆车的获利收益 grossprofit (day) ——第 day 天租赁公司的预计毛收益 netprofit ——租赁公司的净收益
以上符号中 i 1, 2,...20 ， j 1, 2,...20 ， day 1, 2,...28
chu ( j ) ——年初第 j 号代理点拥有的车辆数 request ( j, day) ——第 day 天第 j 个代理点需求的车辆数 a(i, j, day) ——第 day 天第 i 号代理点向第 j 个代理点调度的车辆数 total cos t (day) ——第 day 天总的转运费用
a(i, j, day) demand ( j, day)
i 1
20
(6)
根据以上分析，以式（3）为目标函数，式（5）、（6）为约束条件建立数 学模型，借助 LINGO 工具求解，即可得到问题（1）的最优解。 以初始向第一天调度为例，其目标函数可由式（4）得出：
min=0.0339*a0102+0.1233*a0103+0.0656*a0104+0.1081*a0106+0.2053*a0110+ 0.0559*a0111+0.0756*a0112+0.0612*a0113+0.0989*a0116+0.1776*a0120+ 0.1728*a0502+0.0620*a0503+0.1140*a0504+0.1448*a0506+0.0065*a0510+0.09
四、模型建立与求解
4.1 模型准备 根据附件 1 提供的各代理点的位置坐标， 运用 MATLAB 画图得到 20 个代理 点之间的位置关系，如图 4-1 所示。
70 C 60 G 50 H 40 L 30 P M 10 B K N O F D R S I T Q J E
20
0 A 0
10
20
30
40
xi , x j ——第 i , j 号代理点的 x 坐标 yi , y j ——第 i , j 号代理点的 y y 坐标 jvli(i, j ) ——第 i 号代理点到第 j 号代理点的距离（千米） perunit (i, j ) ——第 i 号代理点到第 j 号代理点的单位转运成本（万元/千米） zy cos t (i, j ) ——第 i 号代理点到第 j 号代理点的转运费用（万元）
67*a0511+0.1755*a0512+0.0655*a0513+0.0913*a0516+0.0501*a0520+ 0.0927*a0702+0.0535*a0703+0.0435*a0704+0.1344*a0706+0.0098*a0710+0.13 85*a0711+0.1998*a0712+0.0636*a0713+0.0846*a0716+0.1053*a0720+ 0.0663*a0802+0.0805*a0803+0.0395*a0804+0.0459*a0806+0.0664*a0810+0.08 91*a0811+0.0827*a0812+0.0910*a0813+0.0872*a0816+0.0124*a0820+ 0.1311*a0902+0.1276*a0903+0.0739*a0904+0.0470*a0906+0.0266*a0910+0.03 29*a0911+0.0778*a0912+0.0970*a0913+0.0497*a0916+0.0644*a0920+ 0.0429*a1402+0.0649*a1403+0.0254*a1404+0.0360*a1406+0.0966*a1410+0.05 99*a1411+0.0452*a1412+0.0149*a1413+0.0171*a1416+0.0472*a1420+ 0.0315*a1502+0.0642*a1503+0.0227*a1504+0.0320*a1506+0.1526*a1510+0.04 69*a1511+0.0814*a1512+0.3909*a1513+0.0376*a1516+0.0685*a1520+ 0.0785*a1702+0.0403*a1703+0.0638*a1704+0.0430*a1706+0.0618*a1710+0.05 57*a1711+0.0763*a1712+0.0637*a1713+0.0990*a1716+0.0107*a1720+ 0.0838*a1802+0.0917*a1803+0.0272*a1804+0.0206*a1806+0.0702*a1810+0.04 21*a1811+0.1030*a1812+0.0581*a1813+0.0184*a1816+0.0141*a1820+ 0.0594*a1902+0.1283*a1903+0.0541*a1904+0.0312*a1906+0.0457*a1910+0.04 96*a1911+0.0630*a1912+0.0260*a1913+0.0316*a1916+0.0309*a1920;