表上作业法

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表上作业法

表上作业法
最优解
调整:找到新的调运方案
方法:闭回路法
➢闭回路法
基本思想:确定换入、换出变量。在闭回路上 采用“奇加偶减”调整运量xij,闭回路以外xij
不变。
方法要点:
换入变量:最小负检验数对应的非基变量; 换出变量:以换入变量为起点找到相应的闭回路,回路 上其它顶点为基变量,偶数顶点上最小的xij所对应的基变 量就是换出变量,这个最小的xij的值就是调整量; 调整方法:闭回路上,奇数顶点上xij加上调整量,偶数顶 点上xij减去调整量;闭回路以外的点对应的xij不变。
产地 销 地 B 1
A1
-4
2
3

A2
13
A3
78
销量
3
B2 95
3 -1

43
8
B3 3 10 1 4
24 4
B4
产量
7 41 9
2 25 5
35
7
6
产地
销地
A1 A2 A3 销量
B1
23
1
8
3
B2 95 3
43
8
B3 10 4 24 4
B4
71
25
5
6
产量 9 5 7
4.2 表上作业法
▪算法思想
与单纯形法一样,最优解在基本可行解中产生。 但基于模型的特征,初始基本可行解是通过分析单位运价表, 首先满足局部最优,然后通过调整(迭代)使整体达到最优。
-------单纯形法的简化方法
▪算法流程及要点
初始调运方案
检验数ij0 ? N
Y 最优解
调整:找到新的调运方案
B3 3 10 24
24 4

4-02运输问题表上作业法

4-02运输问题表上作业法

用最小元素法确定例3-2初始调运方案
调 销地
运 量
B1
B2
B3
产量
产地
100 90
70 100 100 200 100
A1
X11
X12
X13
80 150 65 100 75 250 100
A2
X21
X22
X23
100
150
200
销量
100 450
得到初始调运方案为: x11=100,x13=100,x22=150,x23=100
量为该闭回路的顶点;其中 i1 , i2 ,, is 互不
相同, j1 , j2 ,, js 互不相同。
例 设m=3,n=4,决策变量xij表示从产地Ai 到销地Bj的调运量,列表如下,给出闭回路
{x11, x13 , x33 , x34 , x24 , x21} 在表中的表示法——
用折线连接起来的顶点变量。
最小元素法实施步骤口诀
《运价表》上找最小,《平衡表》上定产销; 满足销量划去“列”,修改“行产”要记
牢; (满足产量划去“行”,修改“列销”要记 牢) 划去列(行)对《运价》, 修改“行产(列销)”在《产销》; 余表再来找最小,方案很快就找到。
用西北角法确定例3-2初始调运方案
调 销地
运 量
B1
(3-6)
位势法计算非基变量xij检验数的公式
σij=cij-(ui+vj)
(3-8)
思考:试解释位势变量的含义(提示:写出运输问 题的对偶问题)
四、方案调整
当至少有一个非基变量的检验数是负值时, 说明作业表上当前的调运方案不是最优的,应 进行调整。
若检验数σij小于零,则首先在作业表上以xij 为起始变量作出闭回路,并求出调整量ε:

运输问题的求解方法(过程)——表上作业法的解题思路和原理、具体步骤。

运输问题的求解方法(过程)——表上作业法的解题思路和原理、具体步骤。

运输问题的求解方法(过程)——表上作业法的解题思路和原理、具体步骤。

运输问题是一种常见的工业应用问题,涉及到如何安排运输工具和货物,以最小化总成本或最大化利润。

表上作业法(Tableau Programming)是解决运输问题的一种有效方法,其解题思路和原理、具体步骤如下:1. 确定问题的状态在表上作业法中,我们需要先确定问题的状态。

状态是指某个特定时间段内,某个运输问题需要满足的条件。

例如,在一个例子中,我们可以将运输问题的状态定义为“需要从A城市运输货物到B城市,运输工具数量为3,运输距离为100公里”。

2. 定义状态转移方程接下来,我们需要定义状态转移方程,以描述在不同状态下可能采取的行动。

例如,在这个问题中,我们可以定义一个状态转移方程,表示当运输工具数量为2时,货物可以运输到B城市,而运输距离为80公里。

3. 确定最优解一旦我们定义了状态转移方程,我们就可以计算出在不同状态下的最优解。

例如,在这个问题中,当运输工具数量为2时,货物可以运输到B城市,运输距离为80公里,总成本为200元。

因此,该状态下的最优解是运输距离为80公里,运输工具数量为2,总成本为200元。

4. 确定边界条件最后,我们需要确定边界条件,以确保问题的状态不会无限制地变化。

例如,在这个问题中,当运输工具数量为3时,运输距离为120公里,超过了B城市的运输距离范围。

因此,我们需要设置一个限制条件,以确保运输工具数量不超过3,且运输距离不超过120公里。

表上作业法是一种简单有效的解决运输问题的方法,其原理和具体步骤如下。

通过定义状态转移方程、确定最优解、确定边界条件,我们可以计算出问题的最优解,从而实现最小化总成本和最大化利润的目标。

管理运筹学 第七章 运输问题之表上作业法

管理运筹学  第七章 运输问题之表上作业法

最优解的判断与调整
最优解的判断
比较目标函数值,如果当前基础可行解 的目标函数值最优,则该解为最优解。
VS
最优解的调整
如果当前基础可行解不是最优解,需要对 其进行调整。通过比较不同运输路线的运 输费用,对运输量进行优化分配,以降低 总运输费用。
最优解的验证与
要点一
最优解的验证
对求得的最优解进行检验,确保其满足所有约束条件且目 标函数值最优。
01
将智能优化算法(如遗传算法、模拟退火算法等)与表上作业
法相结合,以提高求解效率和精度。
发展混合算法
02
结合多种算法的优势,发展混合算法以处理更复杂的运输问题。
拓展应用范围
03
在保持简单易行的基础上,拓展表上作业法的应用范围,使其
能够处理更多类型的运筹问题。
THANKS FOR WATCHING
果达到最优解,则确定最优解;如果未达到最优解,则确定次优解。
表上作业法的应用范围
总结词
表上作业法适用于解决供销平衡的运输问题,即供应量和需求量相等的情况。
详细描述
表上作业法适用于解决供销平衡的运输问题,即供应量和需求量相等的情况。在这种情况下,可以通过在运输表 格上填入数字来求解最小运输成本。此外,表上作业法还可以用于解决其他类型的线性规划问题,如资源分配问 题、生产计划问题等。
03 表上作业法的求解过程
初始基础可行解的求解
确定初始基础可行解
根据已知的发货地和收货地的供需关系,以及运输能力限制,通 过试算和调整,求得初始的基础可行解。
初始解的检验
检查初始解是否满足非负约束条件,即所有出发地到收货地的运输 量不能为负数。
初始解的调整
如果初始解不满足非负约束条件,需要对运输量进行调整,直到满 足所有约束条件。

表上作业法的退化解

表上作业法的退化解

表上作业法的退化解标题:解析表上作业法的退化现象及其应对策略引言:表上作业法作为一种常见的学习方法,曾被广泛应用于学生课外学习和自我管理。

然而,随着社交媒体和便捷技术的普及,越来越多的学生表现出了对表上作业法退化的现象。

本文将从深度和广度的角度,全面评估表上作业法的退化现象,并提出有效的应对策略。

一、表上作业法的退化现象1. 表上作业法概述1.1 表上作业法的基本原理1.2 表上作业法的优点和适用情境2. 表上作业法退化现象的定义与表现2.1 学生对表上作业法的过度依赖2.2 学生对表上作业法的机械应用2.3 学生对表上作业法的误解与误用二、表上作业法退化的原因分析1. 社交媒体的影响1.1 社交媒体对学生学习动力的影响1.2 社交媒体对学生专注力和注意力的削弱2. 便捷技术的冲击2.1 便捷技术对学生时间管理的影响2.2 便捷技术对学习深度和思考能力的影响三、解决表上作业法退化现象的策略1. 培养学生的问题意识和批判思维能力1.1 激发学生对知识的主动思考和提问1.2 培养学生对信息的筛选和评估能力2. 借助辅助工具提升学习效果2.1 利用科技工具辅助学生的时间管理和学习计划2.2 探索创新工具和方法,使学习更有趣和高效结论:表上作业法的退化现象在当今社交媒体和便捷技术的背景下变得更加普遍。

学生对表上作业法的过度依赖、机械应用、误解与误用,主要源于社交媒体和便捷技术对学习动力、注意力、时间管理以及思考能力的消耗和冲击。

为了有效应对这一现象,学生应培养问题意识和批判思维能力,通过提高对知识的主动思考和自主学习,避免只停留在表面应用的层面。

适当借助辅助工具和创新方法,结合科技的力量提升学习效果,可以帮助缓解表上作业法退化带来的问题。

个人观点和理解:在我看来,表上作业法的退化现象不仅仅是学生个体的问题,更是当下教育环境和文化的共同挑战。

学生在接触到大量信息的应注重提升自身的批判思维和问题解决能力,以便能够更加深入地理解和应用所学知识。

简述表上作业法的基本步骤

简述表上作业法的基本步骤

表上作业法的基本步骤1. 简介表上作业法(Tabletop Exercise,TTE)是一种用于组织和管理应急响应演练的方法。

它通过模拟真实情景来评估组织的应急计划、流程和资源准备情况,以提高应对突发事件的能力和效率。

本文将介绍表上作业法的基本步骤,并探讨如何有效地进行表上作业。

2. 基本步骤步骤一:确定目标和范围在进行表上作业之前,首先需要明确目标和范围。

目标是指希望通过此次演练达到什么样的效果,例如测试应急计划的可行性、评估团队协作能力等。

范围则是指演练涉及的主题、参与人员、时间限制等。

步骤二:制定剧本剧本是表上作业的核心部分,它描述了演练中所模拟的事件场景、参与者角色以及事件发展过程。

制定剧本时需要考虑真实性和复杂性,以使演练更具挑战性和可信度。

步骤三:确定参与者确定参与者是表上作业的重要一步。

参与者包括应急响应团队成员、管理层代表、外部合作伙伴等。

根据演练目标和剧本,确定参与者的角色和责任,并确保他们具备相应的知识和技能。

步骤四:准备材料为了顺利进行表上作业,需要准备相关的材料,如演练手册、应急计划、流程图等。

这些材料可以帮助参与者了解演练的目标、规则和流程,提供必要的信息支持。

步骤五:组织演练在进行表上作业之前,需要确定演练的时间、地点和形式。

通常情况下,表上作业可以通过线下会议或在线视频会议进行。

组织方需要确保参与者按照预定时间和地点参加演练,并提供必要的技术支持。

步骤六:实施演练在实施演练时,可以按照事先设定的剧本逐步展开。

参与者根据自己的角色扮演,并在模拟事件发生后采取相应的行动。

组织方可以通过观察、记录或评估工具来监控演练的进展,并及时提供反馈和指导。

步骤七:总结评估演练结束后,需要进行总结评估。

参与者可以就演练过程中的问题、挑战和经验进行交流和讨论。

组织方可以收集参与者的反馈意见,并根据演练结果提出改进建议。

步骤八:改进计划根据总结评估的结果,制定改进计划以提升应急响应能力。

运筹学。 表上作业法

19
销地 产地
B1
B2
B3 4+1
B4 3-1 +1 3
产量 7 4 9
A1 A2 A3 3 6
1-1
销量
销地 产地
3
B1 3
6
B2
5
B3
6
B4 产量
调整后的新调运方案如下表:
A1
A2 A3 销量 3 6 6
5
2
1 3
7
4 9
20
5
6
对调整后的调运方案再进行最优性检验
销地 产地
B1
3 (0) 1 (0) 7
的对偶变量为u1,u2,…, um;v1,v2,…,vn
ui v j cij s.t . ui , v j 无 约 束 决策变量 xij 的检验数
ij cij C B B 1 Pij
cij YPij cij ( u1 , , um , v1 , , v n ) Pij cij ( ui v j )
§2 表上作业法
• 表上作业法实质是单纯形法。可归纳为: • (1) 找出初始基可行解。即在(m×n)产销平衡表 上用西北角法或最小元素法或Vogel法给出 m+n-1 个数字,称为数字格。它们就是初始基变量的 取值。 • (2) 求各非基变量的检验数,即在表上计算空格 的检验数,判别是否达到最优解。如已是最优 解,则停止计算,否则转到下一步。 • (3) 确定换入变量和换出变量,找出新的基可行 解。在表上用闭回路法调整。 • (4) 重复(2),(3)直到得到最优解为止。 1
例3-1 某公司经销甲产品。它下设三个加工
厂。每日的产量分别是:A1为7吨,A2为4吨, A3为9吨。该公司把这些产品分别运往四个销 售点。各销售点每日销量为:B1为3吨,B2为6 吨,B3为5吨,B4为6吨。已知从各工厂到各销 售点的单位产品的运价为表3-3所示。问该公 司应如何调运产品,在满足各销点的需要量的

《运筹学》胡运权清华版-3-02表上作业法


最大元素法
总结词
与最小元素法相反,最大元素法选择运价表中的最大元素作为初始方案。
详细描述
最大元素法的基本思想是从运价表中寻找最大的元素,并将其确定为初始方案。在运价表中,最大的 元素可能是运输量最大的货物或运输距离最长的路线。这种方法可能会优先考虑大货物或长距离运输 ,但同样可能不是最优解,因为它没有考虑到整个运输网络的整体优化。
100%
稳定性
最优解应该是相对稳定的,即在 微小扰动下不会发生大的变化。
80%
可行性
最优解必须满足实际操作的可行 性,如运输量不能超过供应量和 需求量。
迭代终止条件
达到最大迭代次数
可以设定一个最大迭代次数, 当达到该次数时终止迭代。
运输成本收敛
如果连续几次迭代的运输成本 变化很小,可以认为已经收敛 ,终止迭代。
03
方案的调整
闭回路法
要点一
总结词
通过检查闭回路来调整方案,以使运输费用最小化。
要点二
详细描述
闭回路法是一种常用的运输方案调整方法。在运输问题中 ,如果发现某个产地的供应量大于需求量,或者某个销地 的需求量大于供应量,就可以通过构建闭回路来调整运输 方案。具体来说,就是在供需不平衡的地点之间构建一个 闭回路,将多余的供应量或不足的需求量通过闭回路进行 调整,以使运输费用最小化。
适用于解决产销平衡和产销不平衡的运输问题,特别是当运输问 题规模较大时,使用表上作业法可以快速找到最优解。
表上作业法的应用场景
物流规划
在物流规划中,表上作业法可以用于解决货物运输 的最优路径、运输成本等问题。
资源配置
在资源分配问题中,表上作业法可以用于确定资源 的最优调配方案,以最小成本满足需求。

管理运筹学运输问题之表上作业法课件


扩展适用范围
进一步扩展表上作业法的适用范 围,使其能够处理更多类型的运 输问题,包括带有特殊约束条件 的运输问题。
引入现代信息技术
利用现代信息技术,如大数据和 云计算等,提高表上作业法的计 算效率和精度,以满足实际应用 的需求。
THANKS
感谢您的观看
的优化配置。
应用实例二:农产品运输问题
总结词
多约束优化问题
详细描述
农产品运输问题需要考虑时间、保鲜度、运 输量等多种约束条件,要求在满足需求的前 提下,实现运输成本和损耗的最小化。表上 作业法可以通过多目标优化算法,综合考虑 各种约束条件,制定最优的农产品运输方案

应用实例三:城市物流配送问题
要点一
在迭代过程中,需要有一个判断准则来确定何时停止迭代并输出最优解。常用的判断准则包括最大最 小准则和最小最大准则。
迭代求解
根据判断准则,通过不断调整运输方案,使目标函数(通常是总运输费用最小)逐渐逼近最优解。在 每次迭代中,需要检查运输方案的可行性,并更新基可行解。
终止阶段:确定最优解并输出结果
确定最优解
03
表上作业法原理
表上作业法的定义与步骤
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定义:表上作业法是一种求解运输问题的线性规划方法, 通过在运输表上逐行计算和调整,最终找到最优解。
在此添加您的文本16字
步骤
在此添加您的文本16字
1. 建立初始运输方案;
在此添加您的文本16字
2. 检查运输方案的可行性;
在此添加您的文本16字
确定单位运输成本
根据运输距离、运输方式等因素确定单位运输成本。
建立数学模型
根据供求关系、运输能力限制等因素建立线性规划模型。

表上作业法添0

表上作业法添0(实用版)目录1.表上作业法的概念2.表上作业法的应用3.表上作业法添 0 的规则4.表上作业法添 0 的实际应用案例5.表上作业法添 0 的优点与局限性正文一、表上作业法的概念表上作业法是一种基于数学表格进行计算和解决问题的方法,它将问题分解成若干个简单的步骤,通过表格的形式进行计算,从而得出最终结果。

这种方法在中小学数学教学中被广泛应用,有助于培养学生的逻辑思维能力和计算能力。

二、表上作业法的应用表上作业法在数学问题求解中有着广泛的应用,例如:解方程、求和、求积、比较大小等。

通过表上作业法,学生可以将复杂的问题分解成简单的步骤,逐步求解,从而降低问题的难度。

三、表上作业法添 0 的规则在表上作业法中,有一种常见的技巧叫做添 0 法。

具体规则如下:1.在乘法表格中,某一行的数字都乘以一个相同的数,可以在该行下方添 0,以保持计算的平衡。

2.在加法表格中,某一列的数字都加上一个相同的数,可以在该列左侧添 0,以保持计算的平衡。

四、表上作业法添 0 的实际应用案例例如,求解以下方程:3x + 2 = 11我们可以使用表上作业法添 0 的方法,将方程转化为:3x + 0 = 11 - 23x = 9然后,将等式两边同时除以 3,得到:x = 3五、表上作业法添 0 的优点与局限性表上作业法添 0 的优点在于,它可以将复杂的问题分解成简单的步骤,降低问题的难度,有助于培养学生的逻辑思维能力和计算能力。

然而,这种方法也有局限性,对于一些复杂的问题,可能需要运用其他更高级的数学方法进行求解。

总之,表上作业法添 0 是一种实用的数学技巧,对于提高学生的计算能力和解决实际问题具有积极的意义。

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表上作业法什么是表上作业法表上作业法是指用列表的方法求解线性规划问题中运输模型的计算方法。

是线性规划一种求解方法。

当某些线性规划问题采用图上作业法难以进行直观求解时,就可以将各元素列成相关表,作为初始方案,然后采用检验数来验证这个方案,否则就要采用闭合回路法、位势法等方法进行调整,直至得到满意的结果。

这种列表求解方法就是表上作业法。

[编辑]表上作业法的步骤[1]1、找出初始基本可行解(初始调运方案,一般m+n-1个数字格),用西北角法、最小元素法;(1)西北角法:从西北角(左上角)格开始,在格内的右下角标上允许取得的最大数。

然后按行(列)标下一格的数。

若某行(列)的产量(销量)已满足,则把该行(列)的其他格划去。

如此进行下去,直至得到一个基本可行解。

(2)最小元素法:从运价最小的格开始,在格内的右下角标上允许取得的最大数。

然后按运价从小到大顺序填数。

若某行(列)的产量(销量)已满足,则把该行(列)的其他格划去。

如此进行下去,直至得到一个基本可行解。

注:应用西北角法和最小元素法,每次填完数,都只划去一行或一列,只有最后一个元例外(同时划去一行和一列)。

当填上一个数后行、列同时饱和时,也应任意划去一行(列),在保留的列(行)中没被划去的格内标一个0。

2、求出各非基变量的检验数,判别是否达到最优解。

如果是停止计算,否则转入下一步,用位势法计算;运输问题的约束条件共有m+n个,其中:m是产地产量的限制;n是销地销量的限制。

其对偶问题也应有m+n个变量,据此:σij = c ij− (u i + v j) ,其中前m个计为,前n个计为由单纯形法可知,基变量的σij = 0cij− (u i + v j) = 0因此u i,v j可以求出。

3、改进当前的基本可行解(确定换入、换出变量),用闭合回路法调整;(因为目标函数要求最小化)表格中有调运量的地方为基变量,空格处为非基变量。

基变量的检验数σij = 0,非基变量的检验数。

σij < 0表示运费减少,σij > 0表示运费增加。

4、重复②,③,直到找到最优解为止。

[编辑]表上作业法计算中的问题1、无穷多最优解产销平衡的运输问题必定存最优解。

如果非基变量的σij = 0,则该问题有无穷多最优解。

2、退化表格中一般要有(m+n-1)个数字格。

但有时,在分配运量时则需要同时划去一行和一列,这时需要补一个0,以保证有(m+n-1)个数字格。

一般可在划去的行和列的任意空格处加一个0即可。

[编辑]表上作业法案例分析[编辑]案例一:表上作业法在物流配送中的应用[2]配送是物流系统的一项十分重要的功能。

随着物流行业的发展,物流公司迅速增加,各个物流公司之间的竞争日趋激烈。

如何加强管理以减少成本问题成为各物流公司非常关注的话题。

一般来说,配送中心数量减少,配送中心距离客户的距离就会越长,配送成本就越高;配送中心数量增多,配送中心距离客户的距离就会缩短,配送成本就越少,但是配送中心的管理成本随之增加。

本文讨论利用现有的配送中心向客户的配送问题,寻求最小的配送成本。

一、配送模型的建立与求解1.配送模型的建立。

物流公司常常在某个地区有多个配送中心来供应货物,每个物流中心都有一定的供应量。

物流中心配送货物的客户也往往不止一个,多个客户更为常见。

ai(i=1,2,3,…,m)表示不同的配送中心货物供应量,m表示配送中心的数量。

b j(j=1,2,3,…n)表示不同客户需求的货物量,n表示量客户的数量。

从配送中心到客户的单位配送价格用c_{ij}表示。

这些数据可用表1来表示。

若用xij表示从a i到b j的实际供应量,那么在供需平衡的条件下,要求得总运费最小的配送方案,可求解以下数学模型:2.表上作业法对模型的求解。

利用一般的求解方法很难求得上述数学模型的解,但是根据运筹学的相关内容来求解就相当容易了。

求解的步骤分三步:首先用最小元素法求出初始可行解,再采用闭合回路法判断是否最优,最后采用闭合回路调整法调整变量直至最优解。

以最小单位配送价格运价开始配送,从单位配送价格最小到最大顺序逐一使供需量平衡,配送中供需达到规定量的可以从表上划掉。

根据表上求得的结果可以得到最小的配送成本。

最小元素法的缺点是:为了节省某一配送中心的费用,可能造成其他配送中心几倍的配送成本,所以必须对上述的结果进行检验。

检验的方法采用闭合回路法,即从表上任一个空格出发,沿水平或垂直方向前进,每遇到一个适当数字(有利于回到原空格)转90°,继续前进直到回到原空格。

当所有检验数,则就是最优解,否则还需要继续改进。

当有的空格检验数小于0时,说明此空格应当使用。

改进的方法采用闭合回路调整法,从检验数是负数的空格开始,沿闭回路前进取数字的最小值,使用闭回路转角的数加减这个数。

然后再次使用闭合回路法检验所有空格的检验数,所有检验数大于0则就是最优解,否则再继续改进,直至最优。

二、物流公司配送实例某物流公司给四个客户甲、乙、丙和丁配送货物,配送量分别为3吨、6吨、5吨和6吨。

物流公司在该地区有三个配送中心,每个配送中心的货物供应量分别为7吨、4吨和9吨。

由于各个配送中心距离客户的距离不一样,所以配送货物的单位价格也不同。

需求量和供应量及价格数据如表2所示。

其中价格单位为万元/吨。

1.最小元素法求出初始可行解。

物流公司在配送货物时,除了考虑准时、安全送达货物以外,尽可能减少配送成本。

首先以最小单位价格开始配送,从单位价格最小到最大顺序逐一使供需平衡,配送中供需达到规定量的划掉。

从上表中找到最低配送单位价格为2.1万元/吨,由于甲客户需求量为3吨,物流中心2的供应量为4吨,取min{3 4}=3填入表中,甲客户一栏需求量达到规定量,把甲客户一栏划去,如表3所示。

再从表中未划去的价格中找到最小价格开始配送,这时最小的单位价格为2.2万元/吨。

由于丙客户需求量为5吨,而物流中心2的供应量仅为4吨且已经配给甲客户3吨,故配给丙客户只能1吨,取min{5 1}=1填入表中,物流中心2一行供应量达到规定量,把物流中心2一行划去,如表4所示。

同理:按照上面的做法一直划下去,最后的结果如下表5所示。

最后可得到最小配送成本为:Zmin=4×2.3+3×3.0+3×2.1+1×2.2+6×2.4+3×2.5 (万元)。

2.闭合回路法判断最优解。

上表中未填入数字的称之为空格,需要计算所有空格的检验数,若检验数全部大于等于0,则上述填入的数字为最优解,否则不是最优解,需要进一步计算。

图中的空格(11)闭合回路,可采取空格(11)——空格(13)——空格(23)——空格(21)——空格(11)组成回路。

如下表6所示。

检验数:同理,空格(12)、空格(22)、空格(24)、空格(31)和空格(33)的检验数分别为:K12 = 0.2,K22 = 0.1,K24= − 0.1,K31 = 1和K33 = 1.2。

空格检验数K24= − 0.1为负数,所以上述不是最优解。

3.闭合回路调整法对上述变量进行调整。

由于K24= − 0.1,故空格(24)必须要使用,先对(24)转角进行调整。

取转角最小值min{1,3,4}=1填入空格(24)中,其空格(24)转角值相应做出如下调整,如表7所示。

调整后的空格检验数如下:K11 = 0,K12 = 0.2,K22 = 0.2,K23 = 0.1,K31 = 0.9,K33 = 1.2所有空格检验数均为正数,说明上表中的解为最优解。

即,物流中心1给丙客户配送5吨货物,给丁客户配送2吨货物;物流公司2给甲客户配送3吨货物,给丁客户配送1吨货物。

物流中心3给乙客户配送6吨货物,给丁客户配送3吨货物。

此时物流公司的配送总成本最小。

Zmin=5×2.3+2×3.0+3×2.1+1×2.8+6×2.4+3×2.5(万元)。

从计算结果可以看出,最优解比初始可行解总成本又降低了0.1万元。

通过建立物流配送模型,利用表上作业法解出最小配送成本,解决了降低配送中心的配送成本问题,提升了物流公司的市场竞争力图上作业法什么是图上作业法图上作业法在运输图上求解线性规划运输模型的方法。

它是在一张运输交通上通过一定步骤的规划和计算来完成物资调运计划的编制工作,以便使物资运行的总吨—公里数最小可使物资运费降低,并缩短了运输时间,所以,在一定条件下称这样的方案为最优方案。

[编辑]图上作业法的步骤[1]制定一个物资调运方案时:1、首先要编制物资平衡表(如下图所示)。

图1:物资平衡表在编制物资平衡表时需要做3件事。

(1)出需要调出物资的地点(即发点)及发量。

(2)出需要调进物资的地点(即收点)及收量。

(3)求:总发量=总收量。

2、第二步,根据物资平衡表和收点,发点间的相互位置绘制交通图。

所谓交通图就是表明收点和发点间的相互位置以及联结这些点之间的交通线路的简要地图。

在交通图上,用圆圈“〇”表示发点,将该发点的发量填入圆圈“〇”内。

用方框“□”表示收点,将该收点的收量填入方框“□”内。

两点间的距离,记在交通线路的旁边。

3、第三步,交通图绘制好后,即可在其上面进行物资调运,找出初始调运方案(初始基可行解),作物资调运流向图。

我们用箭头“→”表示物资调运的方向即称流向,并规定:流向“→”必须画在沿着线路前进的右侧。

把运送物资的数量记在流向“→”的旁边并加括号(),以区别于两点之间的距离数。

另一方面,为了保持图面的整洁,流向量最好不要通过收,发点以及交叉路口,如图1中,(a),(b)是正确的。

[编辑]图上作业法的注意事项[1]在物资运输中,把某种物资从各发点调到各收点的调运方案是很多的,但我们的目的是找出吨—公里数是最小的调运方案。

这就要注意在调运中不要发生对流运输和迂回运输,因此,我们在制定流向图时,就要避免它的出现。

(1)对流:所谓对流就是在一段线路上有同一种物资往返运输(同一段线路上,两各方向都有流向),如下图。

图2图3将某种物资10吨从A1运往B2,同时又有同样的物资10吨同时从A2运往B1,于是在A1A2之间就出现了对流现象.如果把流向图改成图3,即将A1的10吨运往B1,而将A2的10吨运往B2,就避免了A1A2的对流,从而可以节约运输量(吨公里)。

(2)迂回:当交通图成圈时,如果流向图中内圈流向的总长(简称内圈长)或外圈流向的总长(简称外圈长)超过整个圈长的一半就称为迂回运输。

例如某物资流向图如下图4所示。

图4图5显然,它是一个迂回运输流向图,它的内圈长6大于整个圈长的一半5。

如果把它改成图5,就避免了迂回现象,可节约运输量(吨公里)理论上可以证明,一个物资调运方案中,如果没有对流和迂回运输,则该方案就是最优调运方案。

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