运筹学中运输问题求解算法及其扩展研究

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运筹学运输问题

运筹学运输问题

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48
• 初始基可行解: x13=10,x14=6,x21=8,x23=2,x32=14,x34=8,Z=246
★★最大差额法(沃格尔法)
初看起来,最小元素法十分合理,但是,有时按 某一最小单位运价优先安排物品调运时,却可能 导致不得不采用运费很高的其它供销点对,从而 使整个运输费用增加。对每一个供应地或销售地, 均可由它到各销售地或到各供应地的单位运价中 找出最小单位运价次最小单位运价,并称这两个 单位运价之差为该供应地或销售地的罚数。当罚 数的值不大,当不能按最小单位运价安排运输时 造成的运费损失不大;反之,如果罚数的值很大, 不按最小运价组织运输就会造成很大的损失,故 应尽量按最小单位运价安排运输。
– 非负性约束
xij≥0
(i=1,2,3;j=1,2,3,4)
二、表式运输模型
销地 产地
B1
c11 c21 x21
B2
c12 c22 x22

… … c1n c2n
Bn x1n
x2n
产量
a1 a2
A1
x11
x12
A2
… Am 销地

cm1 xm1 b1 cm2

xm2 b2

… … cmn

xmn bn
1 1 1 1 1 1 1 1 1 A 1 1 1 1 1 1 1 1 1
m 行
n 列
例题的系数矩阵
0 0 A 1 0 0 0

运筹学运输问题-图文

运筹学运输问题-图文
❖ 建模:设xij为从产地Ai运往销地Bj的物资数量(i=1, …m;j=1,…n。
销地 B1
B2
...
Bn
产量
产地
A1
X11 X12
...
X1n
a1
A2
X21 X22
...
X2n
a2
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
Am
Xm1 Xm2
...
Xmn
am
销量
b1
b2
...
bn
则运输问题的数学模型如下:
产销平衡表
销地 B1
B2
...
Bn
产量
产地
A1
a1
A2
a2
.
.
.
.
.
.
Am
am
销量
b1
b2
...
bn
单位运价表
销地
B1
B2
...
Bn
产地
A1
c11
c12
...
c1n
A2
c21
c22
...
c2n
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
Am
cm1
cm2
...
cmn
❖ 若总产量等于总销量(产销平衡),试确定总运费最省 的调运方案。
Table14 检验数表
销地
B1
B2
B3
B4
产地
A1

运筹学课件 第三章 运输问题----数学模型及其解法

运筹学课件 第三章  运输问题----数学模型及其解法
例3.2.1
销地 1 运费 产地 1 2 3 销量 bj 产量 2 3 4
ai
20 11 3 6 5 5 9 10 2 10 18 7 4 1 15 3 3 12 12
4
例3.2.1 西北角法
销地 运量
产量 1 2 3 4
ai
产地 1 2 3 销量 b j
mn 7
3
3Байду номын сангаас
x2 5 12 x1 x9 10 22 23 x3 x 33 15 33 12 3 12 12
©管理与人文学院
1999,4
忻展红
第三章 运输问题 — 数学模型及其解法
顺风而呼,声非加疾也,而闻者彰。 假舆马者,非利足也,而致千里;假舟 楫者,非能水也,而绝江河。君子生非 异也,善假于物也。 荀子《劝学》
3.1 运输问题的一般数学模型
• 有m个产地生产某种物资,有n个地区需要该类物资 • 令a1, a2, …, am表示各产地产量, b1, b2, …, bn表示各销 地的销量,ai=bj 称为产销平衡 • 设xij表示产地 i 运往销地 j 的物资量,wij表示对应的单 位运费,则我们有运输问题的数学模型如下:
2 1 2
0/6
2 0 1
ui
分配表{x ij }
5 3 3 4+ 3 x 32 7 8 3 12 12
分配表{x ij }
5 10 15
OBJ=101
运费表{ z ij / w ij }
3 / 20 6 / 11
5
4 / 18
8 / 9 5 / 10
4
7 7
2 1 1
1 1 0
5 3 3 3 3 7 7 5 12 12

运筹学运输问题解析

运筹学运输问题解析

2. 典型的运输问题:
cij
a1 a2 …
am
A1
A2 … Am
B1
b1
B2

b2 … bn
Bn
求最小运费的运输方案
销地 产地 A1
B1
c11 c21
B2
c12 c22

Bn
c1n c2n
产量
a1
A2
… Am
a2

cm1 b1 b2
cm2 …
cmn bn
am
销量
销地 产地
B1
B2

Bn
产量
A1
ij
j =1, 2, …,n
xij 0
产销平衡问题为等式约束。 产销平衡问题中各产地产量之和与各销 售地点的销量之和相等。
二、运输问题数学模型的特点: 1. 运输问题一定有最优解;
2. 运输问题约束条件的系数矩阵:
x11 +x12+x13 x11
x12
xij 0
x21+x22+x23 + x21 +x22 x13 +x23
min Z cij xij
i 1 j 1
2
3
x
j 1
2
3
ij
ai
bj
i=1,2
x
i 1
ij
j =1, 2, 3
xij 0
典型运输问题的数学模型
min Z cij xij
i 1 j 1
m
n
x
x
i 1
n
j 1 m
ij
ai
bj
i=1,2,…,m

《管理运筹学》02-7运输问题

《管理运筹学》02-7运输问题
在运输问题中,混合整数规划可以处理更为复 杂的约束条件和多阶段决策过程。
通过将问题分解为多个子问题,并应用分支定 界法等算法,可以找到满足所有约束条件的整 数解,实现运输资源的合理配置。
04运Leabharlann 问题的实际案例物资调拨案例
总结词
物资调拨案例是运输问题中常见的一种,主要涉及如何优化物资从供应地到需 求地的调配。
02
动态运输问题需要考虑运输过 程中的不确定性,如交通拥堵 、天气变化等,需要建立动态 优化模型来应对这些变化。
03
解决动态运输问题需要采用实 时优化算法,根据实际情况不 断调整运输计划,以实现最优 的运输效果。
多式联运问题
1
多式联运是指将不同运输方式组合起来完成一个 完整的运输任务,需要考虑不同运输方式之间的 衔接和配合。
生产计划案例
总结词
生产计划案例主要关注如何根据市场需求和生产能力制定合理的生产计划。
详细描述
生产计划案例需要考虑市场需求、产品特性、生产成本、生产周期等因素。通过 优化生产计划,可以提高生产效率、降低生产成本,并确保产品按时交付给客户 。
05
运输问题的扩展研究
动态运输问题
01
动态运输问题是指运输需求随 时间变化而变化的运输问题, 需要考虑时间因素对运输计划 的影响。
2
多式联运问题需要考虑不同运输方式的成本、时 间、能力等因素,需要建立多目标优化模型来平 衡这些因素。
3
解决多式联运问题需要采用混合整数规划或遗传 算法等算法,以实现多目标优化的效果。
逆向物流问题
1
逆向物流是指对废旧物品进行回收、处 理和再利用的物流活动,需要考虑废旧 物品的回收、分类、处理和再利用等环 节。
的情况。如果存在这些问题,就需要进行调整,直到找到最优解为止。

运筹学课件运输问题

运筹学课件运输问题

线性规划的数学模型
线性规划的数学模型由决策变量、约 束条件和目标函数组成,用于描述问 题的数学关系。
VS
数学模型的一般形式为: $text{maximize} quad f(x)$$text{subject to} quad a_1x_1 + a_2x_2 + ldots + a_nx_n leq b$ 或$a_1x_1 + a_2x_2 + ldots + a_nx_n = b$,其中$x_1, x_2, ldots, x_n$是决策变量,$a_1, a_2, ldots, a_n$和$b$是常数,$f(x)$是目标函 数。
运输问题的分类
按产地和目的地数量
单对多、多对单、多对多运 输问题。
按运输方式
陆运、空运、水运等运输问 题。
按优化目标
最小化运输成本、最小化运 输时间、最小化运输量等运 输问题。
运输问题的应用场景
物流配送
如何将货物从多个仓库运送到 多个零售店,以最小化总运输
成本。
车辆路径规划
如何规划车辆行驶路径,以最 小化总行驶时间和成本。
详细描述
在实际的货物运输过程中,可能会遇到各种不确定性和 风险,如天气变化、交通拥堵、意外事故等。这些因素 可能会对运输计划产生影响,甚至导致运输计划的失败 。因此,在制定运输计划时,需要考虑这些不确定性和 风险,并制定相应的应对措施。
实际案例二:城市物流配送优化
总结词
优化城市物流配送路径和策略
VS
运筹学课件运输问题
目录
• 运输问题概述 • 线性规划与运输问题 • 运输问题的解决方案 • 运输问题的扩展与优化 • 案例分析
01
运输问题概述

运筹学:运输问题

运筹学:运输问题

运输问题运输问题(transportation problem)一般是研究把某种商品从若干个产地运至若干个销地而使总运费最小的一类问题。

然而从更广义上讲,运输问题是具有一定模型特征的线性规划问题。

它不仅可以用来求解商品的调运问题,还可以解决诸多非商品调运问题。

运输问题是一种特殊的线性规划问题,由于其技术系数矩阵具有特殊的结构,这就有可能找到比一般单纯形法更简便高效的求解方法,这正是单独研究运输问题的目的所在。

§1运输问题的数学模型[例4-1] 某公司经营某种产品,该公司下设A、B、C三个生产厂,甲、乙、丙、丁四个销售点。

公司每天把三个工厂生产的产品分别运往四个销售点,由于各工厂到各销售点的路程不同,所以单位产品的运费也就不同案。

各工厂每日的产量、各销售点每日的销量,以及从各工厂到各销售点单位产品的运价如表4-1所示。

问该公司应如何调运产品,在满足各销售点需要的前提下,使总运费最小。

表4-1设代表从第个产地到第个销地的运输量(;),用代表从第个产地到第个销地的运价,于是可构造如下数学模型:(;运出的商品总量等于其产量)(;运来的商品总量等于其销量)通过该引例的数学模型,我们可以得出运输问题是一种特殊的线性规划问题的结论,其特殊性就在于技术系数矩阵是由“1”和“0”两个元素构成的。

将该引例的数学模型做一般性推广,即可得到有个产地、个销地的运输问题的一般模型。

注意:在此仅限于探讨总产量等于总销量的产销平衡运输问题,而产销不平衡运输问题将在本章的后续内容中探讨。

(;运出的商品总量等于其产量)(;运来的商品总量等于其销量)供应约束确保从任何一个产地运出的商品等于其产量,需求约束保证运至任何一个销地的商品等于其需求。

除非负约束外,运输问题约束条件的个数是产地与销地的数量和,即;而决策变量个数是二者的积,即。

由于在这个约束条件中,隐含着一个总产量等于总销量的关系式,所以相互独立的约束条件的个数是个。

运筹学第二章运输问题 南京大学

运筹学第二章运输问题 南京大学

B1 B2 B3 B4 B5 产量 B1 B2 B3 B4 B5
A1 1 0.5 1.5 3 1.2 1.7 1.6 1.8 2.4
A2
A3 销量 1 0.5
1.5 1.5 1
1 3 1.5 2
4
1
1.8 1.5 2.2 1.2 1.6
1.5 1.4 1.2 1.5 1.0
B1 B2 B3 B4 B5 产量 B1 B2 B3 B4 B5 A1 A2 1 0.5 1.5 1.5 1.5 1 3 4 1.2 1.7 1.6 1.8 2.4 1.8 1.5 2.2 1.2 1.6
A3
销量
1
销地 产地 A1 A2 A3 列 差 1
B1 1.2 1.8 1.5 0.3 0.6
B2 1.7 1.5 1.4 0.1 0.2
B3 1.6 2.2 1.2 0.4 0.6
B4 1.8 1.2 1.5 0.3 0.6
B5 2.4 1.6 1.0 0.6 0.8
行差 1 2 0.4 0.4 0.3 0.2 0.3
② 在产销平衡问题中,由于仅有 m+n1 个独立的约 束方程,所以约束系数矩阵的秩小于等于 m+n1. 另一 方面,约束系数矩阵中存在非奇异的 m+n1 阶子式。 故约束系数矩阵之秩等于 m+n1. 这表 明产销平衡问题的任一基可行解均含有 m+n1 个 基变量。
求解产销平衡运输问题 运输问题是 (LP) 问题,因此理论上我们可以用单纯 形方法一步一步求解。但是, 用单纯形方法求解往 往要添加 m+n 个人工变量,计算量很大。在实际计
x
j 1 m
i 1
ij
ai , i 1, 2,...m;
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2 运输问题的扩展
2 . 1 单目标运输问题 ) 带时间约束的运输问题 传统的运输问题是在给定的条件下 , 求总运费最少的运输方案 。 但 是 1 在特殊情况下 , 如战时军用物资的运输 , 抢险救灾物资的运输等 , 首要考虑的应该是在最短的时间内把 物资运送到所需要的地点 , 即运输的时效性 , 其次才是运输费用的问题 。 这类问题称为带时间约束的运
j=1 m n n i < a
当总的销量大于总 的 产 量 时 , 即

i=1
j=1
可 以 增 加 一 个 假 想 的 产 地 Am+1 , 且a m+ 1 = j, b
j=1
b -

i=1
同时令c a ,

m+ 1, j
( …, 。 2, n) =0 j = 1,
1 . 2 求解算法 ) 表上作业法 传统运输问题的类型是线性 、 单目标 、 平 衡 、 二 维 问 题 , 由 于 它 的 约 束 方 程 组 的 1 系数矩阵具有特殊的结构 , 因此一般使用表上作业法求解 。 表上作业法是单纯形法在求解运输问题时的

2 0 1 1年1 0月
即 a 当总的产量大于总的销量时 , i>
i=1 m n
j=1
可以增加一个虚的销点 B b ,

n 1 +
, 实际上就是将多余的货
物在其产地就地贮存 , 且b n 1 = +
i=1
( ,, …, 。 同时令c m) , i- j, i n 1 = 0i = 1 2 + a b
·1·
:1 / . i s s n . 1 6 7 3 d o i 0 . 3 9 6 9 1 4 0 9 . 2 0 1 1 . 1 0 . 0 0 1 - j
运筹学中运输问题求解算法及其扩展研究
王广民 , 马林茂 , 李兰兰
( ) 中国地质大学 ( 武汉 ) 经济管理学院 , 湖北 武汉 4 3 0 0 7 4
问题又称为 H i t c h c o c k 问题或 K a n 理 调 运 、 车 辆 合 理 调 度 等 问题 , 有些其他类型的问题经过适当变换后也可以归结为运输问题 , 如指派问题 、 最短路问题 、 最小费 用流问题可转化为运输问题或转运问题 。 运输问题在运筹学教学过程中占有重要地位 , 并且得到了众多学者的广泛关注 , 取得了许多重要的 研究成果 。 但在常用的运筹学教材中 仅 仅 介 绍 运 输 问 题 的 基 础 知 识 , 对 于 运 输 问 题 的 前 沿 发 展 没 有 涉 及 , 这远远不能反映当前对运输问题的深入研究 。 为此 , 笔者在介绍运输问题的基本理论和方法的基础 上 , 运用综述文献的方法介绍运输问题的研究进展 ? 。
] 4 5 6] - 。 并且有许 多 学 者 对 该 方 法 进 行 了 深 入 研 究 , 如 陈 绍 顺 等 [ 一种简化方法 , 其实质是单纯形法 [ 提出 7] 了最小损失闭回路调整法 ; 张鸣龙 [ 指出当运输问题的基可行解出现退化时 , 用闭合回路法和位势法 有 8] 针对这一情况给出了判断和寻找 时会出现算出某个检验数为负 , 却找不出调优回路的现象 。 刘家学等 [
[ 摘要 ] 运输问题是特殊的线性规划 , 在运筹学中占有重要 地 位 。 从 运 输 问 题 的 基 本 模 型 入 手 , 介 绍 了 求 解运输问题的表上作业法 、 图上作业法和智能算法 , 然 后 论 述 了 运 输 问 题 的 扩 展 : 几 种 单 目 标 运 输 问 题 的模型和多目标运输问题的模型及其算法 , 最后介绍了运输悖论问题 。 [ 关键词 ] 运筹学 ; 运输问题 ; 表上作业法 ; 图上作业法 ; 智能算法 [ 中图分类号 ]O 2 2 4 [ )1 文献标识码 ]A [ 文章编号 ]1 6 7 3 1 4 0 9( 2 0 1 1 0 0 0 0 1 0 5 - - -
i=1
j=1
b )的数学模型为 :
j n
…, i = 1, 2, m) i i ( 烄x j =a
j=1 m i j m n i j i j
i n z= m
i=1 j=1
cx
. t . s 烅
i=1

=b j
( …, 2, n) j = 1,
( …, …, x i = 1, 2, m, 2, n) j = 1, i j ≥0 烆 但是一般来说 , 产销平衡总不一定能够满足 , 所以可以通过下面 2 种方法将不满足产销平衡的运输问 题转化为产销平衡的运输模型 。
收稿日期 ]2 0 1 1 0 8 1 3 [ - - 作者简介 ] 王广民 , 男 , 博士 , 副教授 , 现主要从事优化理论与方法方面的教学与研究工作 。 [ ) 。 C UGY C X K 0 8 1 3 ? 中国地质大学研究生培养模式与教学改革项目 (
·2·

长江大学学报 ( 自然科学版 )
m n
表 1 运输问题
产地
A1 A2 Am 销量
B 1 c 1 1 c 2 1 c m 1 b 1
销 地 … B 2 … c 1 2 … c 2 2 … c m 2 … b 2
B n c 1 n c 2 n c m n b n
产量
a 1 a 2 a m
在产销平衡条件下 ( a i=
物资运输车辆配置问题的特点 , 对各需求点时间限制进行排序 、 分级 , 将问题分为若干个阶段 , 建立了
2 5] 等提出了基本最短时限运输 任一阶段的整数目标规划模型 , 采 用 序 贯 式 算 法 求 解 模 型 。 董 丽 , 林 琳 [
问题的一个推广模型 , 即运输时间与 运 输 量 相 关 的 最 短 时 限 运 输 问 题 , 把 时 间 函 数 推 广 到 单 调 递 增 函
第8卷 第1 0期
王广民等 : 运筹学中运输问题求解算法及其扩展研究
[ 2 3]
·3·
算法 。 贾春玉等
等利用 简 单 的 数 学 方 法 把 多 目 标 规 划 法 简 化 为 单 一 目 标 , 简 化 为 传 统 运 输 问 题 模
2 4] 等分析了有严格时间限制的大宗 型 , 给出了一种带时间约束运输问 题 的 简 便 解 法 。 陆 朝 荣 , 朱 焕 勤 [
[1] [2] 输问题 。1 就提出了时间最小化的运输问题 。1 把这类带时间约束 9 8 9 年 ,H a mm e r2 9 9 7 年 , 白国仲 2
— —表 上 作 业 法。 然 而 表 上 的运输问题总结为 B 运输问题 , 并 给 出 了 B 运 输 问 题 的 数 学 模 型 及 其 解 法 — 作业法过程繁琐 , 计算量大 , 在实际中不易于掌握和应用 。 后来很多学者在此基础上又提出了一些改进
9] 。 在有许多圈的交通 没有迂回 , 该方案为最优方案 ; 如果有迂回 , 则调整这一方案 , 直至无迂回为止 [
] 引入迂 图中 , 若已求得一个无对流的方案 , 然后通过调整旧方案 , 可以尽快得到最优方案 。 文献 [ 1 0 回数的概念 , 根据运输量减少最快的思想 , 得到了改进的图上作业法能尽快得到最优方案 。 图上作业法 虽然简便易行 , 但是遇到线路复杂的情况时 , 用计算机程序解决会有许多困难 。 而且图上作业法找到的 最优调运方案 , 可能平均运费值最小 , 但总的运费不一定最小 。 ) 智能算法 目前用于求解运输问题的智能算法主要是遗传算法和 H 3 o f i e l d 神经网络算法 。 p [ 1 1] 遗传算法在运输问题中的应用主 要 有 平 衡 非 线 性 运 输 问 题 、 双 目 标 运 输 问 题 及 多 目 标 三 维 运 输
1 2] 1 3] 、 产销不平衡运输问题 [ 。然 而 这 些 算 法 具 有 速 度 慢,交 叉 变 异 算 子 全 局 搜 索 能 力 差 等 缺 点, 问题 [ 1 4] 而且还不能直接求解实数问题 。 因 此 , 张 美 玉 等 [ 提 出 一 种 新 的 进 化 算 法 , 该 算 法 在 GA 操 作 的 基 础 1 5] 上 , 引进差异进化 [ 的思想 , 增加了 重 组 操 作 , 并 结 合 变 异 操 作 , 以 增 强 全 局 搜 索 能 力 , 同 时 能 在 理
长江大学学报 ( 自然科学版 ) 2 0 1 1年1 0月 第8卷 第1 0期 ) O J o u r n a l o f Y a n t z e U n i v e r s i t N a t S c i E d i t c t . 2 0 1 1,V o l . 8N o . 1 0 g y(
运输问题是社会经济生活和军事活动中经常出现的优化问题 , 是特殊的线性规划问题 , 它是早期的
[] [] 线性网络最优化的一个例子 。 最 早 研 究 这 类 问 题 的 H i t c h c o c k1 以 及 后 来 的 K o o m a n s2 独 立 地 提 出 运 p [ 3] 输问题并详细地对该问题加以 讨 论 ; 同 时 К а н т о о в и ч 也围绕着运输问题作了 大量的研 究,因 此 运 输 р
[ 2 8] 需要考虑运输容量的限制 。1 9 5 5年 ,H a l e y 首次提出了不同的运输方式有不同的容量限制的运输问
题 , 并称之为立体运输问题 。 在近几十年的发展中基于确定和不确定环境的立体运输问题的解法和算法
[ 2 9] 3 0] 3 1] 不断涌现 , 比较代表性的有 : 模糊立体运输问题 ( 及神经网络算法 [ 和遗传算法 [ 具有模糊 F S T P) [ [ 3 2] 3 3] 权重的立体运输问题的可 信 性 理 论 和 机 会 测 度 理 论 。1 9 5 9 年, W a n e r 又提出了变量有界的运输 g
1 运输问题及其求解算法
1 . 1 运输问题 …, , 其产量分别 i= 1, 2, m) 设某物资有 m 个产地 Ai( ( , , …, ) ; ( , , …, , 为a 有 个销地 其销 m n Bj j =1 2 n) i i= 1 2 …, ; 从A 量 分别为b 2, n) j=1, i 到B j( j 运输单位物资的运 ( ,, …, …, ,如表 1 所 价( 单价 )为c m; 2, n) j = 1, i j i= 12 示 , 试求总运费最小的调运方案 。
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