运筹学 第三章 运输问题
合集下载
运筹学--第三章运输问题

并设Xij----第i个盐产地运往第j个盐销地的运量。 目标函数为:
minS=3 x11 3 x12 4 x13 5 x14 6 x21 ...... 2x34
运出量等于产量:
x11+x12+x13+x14=70 x21+x22+x23+x24=80 x31+x32+x33+x34=100
P13 e1 e6 P14 e1 e7 P21 e2 e4 P23 e2 e6 P32 e3 e5 P34 e3 e7
后面 有理 论探 讨。
即不存在一组不全为零的数 k1 , k2 ,..., k6使得:
k1 P13 k2 P14 ... k6 P34 0成立
u1 u2 u3 v1 v2 v3 v4
x11 1
x12 1
x13 1
x14 1
1
0 1
0 1
0
x21 0 1 0 1
x22 0 1 0 0 1
x23 0 1 0 0 1
x24 0 1 0 0
x31 0 0 1 1
x32 0 0 1 0 1
x33 0 0 1 0 0 1
1
1
x34 0 0 1 0 0 0 1
3 2 2
1 4 5
销地 产地 A1 A2 A3 销量
3 4
B1 x11 x21 x31 3
B2 x12 x22 x32 6
B3 x13 x23 x33 5
B4 x14 x24 x34 6
产量 7 4 9 20
回顾
min z cij xij
i 1 j 1
如何求初始可行解?
约束方程 m n 7个, 模型中有变量 m n 12个,
minS=3 x11 3 x12 4 x13 5 x14 6 x21 ...... 2x34
运出量等于产量:
x11+x12+x13+x14=70 x21+x22+x23+x24=80 x31+x32+x33+x34=100
P13 e1 e6 P14 e1 e7 P21 e2 e4 P23 e2 e6 P32 e3 e5 P34 e3 e7
后面 有理 论探 讨。
即不存在一组不全为零的数 k1 , k2 ,..., k6使得:
k1 P13 k2 P14 ... k6 P34 0成立
u1 u2 u3 v1 v2 v3 v4
x11 1
x12 1
x13 1
x14 1
1
0 1
0 1
0
x21 0 1 0 1
x22 0 1 0 0 1
x23 0 1 0 0 1
x24 0 1 0 0
x31 0 0 1 1
x32 0 0 1 0 1
x33 0 0 1 0 0 1
1
1
x34 0 0 1 0 0 0 1
3 2 2
1 4 5
销地 产地 A1 A2 A3 销量
3 4
B1 x11 x21 x31 3
B2 x12 x22 x32 6
B3 x13 x23 x33 5
B4 x14 x24 x34 6
产量 7 4 9 20
回顾
min z cij xij
i 1 j 1
如何求初始可行解?
约束方程 m n 7个, 模型中有变量 m n 12个,
运筹学胡运权第三版第三章运输问题

产销平衡运输问题的数学模型可表示如下:
§1运 输 问 题 及 其 数 学 模 型
二、运输问题数学模型的特点: 运输问题一定有最优解;基变量的个数=m+n-1 运输问题约束条件的系数矩阵:
x1m
x2m
xm1
xmm
x11
x12
…
x21
x22
…
xm2
…
…
m行
n行
§1运 输 问 题 及 其 数 学 模 型
解 的 最 优 性 检 验
运输问题及其数学模型
用表上作业法求解运输问题
运输问题的进一步讨论
应用问题举例
本章内容
3运输问题进一步讨论
01.
产销不平衡的运输问题 有转运的运输问题
02.
1.当产大于销时,即 产销不平衡问题 平衡后的数学模型为: 加入假想销地(假想仓库),销量为 ,由于实际并不运 送,它们的运费为 = 0;
解 的 最 优 性 检 验
解 的 最 优 性 检 验
销地产地
B1
B2
B3
B4
产量
ui
A1
16
u1(1)
A2
10
u2(0)
A3
22
u3(-4)
销量
8
14
12
14
48
vj
v1(2)
v2(9)
v3(3)
v4(10)
4
2
8
12
5
4
10
11
3
9
6
11
表3-9
1.增加一位势列和位势行并计算位势
其中
8
10
2
6
8
产量
A1
§1运 输 问 题 及 其 数 学 模 型
二、运输问题数学模型的特点: 运输问题一定有最优解;基变量的个数=m+n-1 运输问题约束条件的系数矩阵:
x1m
x2m
xm1
xmm
x11
x12
…
x21
x22
…
xm2
…
…
m行
n行
§1运 输 问 题 及 其 数 学 模 型
解 的 最 优 性 检 验
运输问题及其数学模型
用表上作业法求解运输问题
运输问题的进一步讨论
应用问题举例
本章内容
3运输问题进一步讨论
01.
产销不平衡的运输问题 有转运的运输问题
02.
1.当产大于销时,即 产销不平衡问题 平衡后的数学模型为: 加入假想销地(假想仓库),销量为 ,由于实际并不运 送,它们的运费为 = 0;
解 的 最 优 性 检 验
解 的 最 优 性 检 验
销地产地
B1
B2
B3
B4
产量
ui
A1
16
u1(1)
A2
10
u2(0)
A3
22
u3(-4)
销量
8
14
12
14
48
vj
v1(2)
v2(9)
v3(3)
v4(10)
4
2
8
12
5
4
10
11
3
9
6
11
表3-9
1.增加一位势列和位势行并计算位势
其中
8
10
2
6
8
产量
A1
运筹学第3章:运输问题-数学模型及其解法

整数规划模型
01
整数规划模型是线性规划模型 的扩展,它要求所有变量都是 整数。
02
整数规划模型适用于解决离散 变量问题,例如车辆路径问题 、排班问题等。
03
在运输问题中,整数规划模型 可以用于解决车辆调度、装载 等问题,以确保运输过程中的 成本和时间效益达到最优。
混合整数规划模型
混合整数规划模型是整数规划和线性规划的结合,它同时包含整数变量和 连续变量。
运筹学第3章:运输问题-数学模 型及其解法
目录
• 引言 • 运输问题的数学模型 • 运输问题的解法 • 运输问题的应用案例 • 结论
01 引言
运输问题的定义与重要性
定义
运输问题是一种线性规划问题,主要 解决如何将一定数量的资源(如货物 、人员等)从起始地点运送到目标地 点,以最小化总运输成本。
总结词
资源分配优化是运输问题在资源管理 领域的应用,主要解决如何将有限的 资源合理地分配到各个部门或项目, 以最大化整体效益。
详细描述
资源分配优化需要考虑资源的数量、 质量、成本等多个因素,通过建立运 输问题的数学模型,可以找到最优的 资源分配方案,提高资源利用效率, 最大化整体效益。
05 结论
运输问题的发展趋势与挑战
生产计划优化
总结词
生产计划优化是运输问题在生产领域的应用,主要解决如何合理安排生产计划, 满足市场需求的同时降低生产成本。
详细描述
生产计划优化需要考虑原材料的采购、产品的生产、成品的销售等多个环节,通 过建立运输问题的数学模型,可以找到最优的生产计划和调度方案,提高生产效 率,降低生产成本。
资源分配优化
发展趋势
随着物流行业的快速发展,运输问题变得越来越复杂,需要更高级的数学模型和算法来 解决。同时,随着大数据和人工智能技术的应用,运输问题的解决方案将更加智能化和
广工管理运筹学第三章运输问题

闭合回路法的优点是能够找到全局最 优解,适用于大型复杂运输问题。但 该方法的计算复杂度较高,需要较长 的计算时间。
商位法
01
商位法是一种基于商位划分的优化算法,用于解决运输问题。该方法通过将供 应点和需求点划分为不同的商位,并最小化总运输成本。
02
商位法的计算步骤包括:根据地理位置和货物需求量,将供应点和需求点划分 为不同的商位;根据商位的地理位置和货物需求量,计算总运输成本;通过比 较不同商位的总运输成本,确定最优的配送路线。
80%
线性规划法
通过建立线性规划模型,利用数 学软件求解最优解,得到最小化 总成本的运输方案。
100%
启发式算法
采用启发式规则逐步逼近最优解 ,常用的算法包括节约算法、扫 描算法等。
80%
遗传算法
基于生物进化原理的优化算法, 通过模拟自然选择和遗传机制来 寻找最优解。
02
运输问题的数学模型
变量与参数
约束条件
供需平衡
每个供应点的供应量等于对应 需求点的需求量,这是运输问 题的基本约束条件。
非负约束
运输量不能为负数,即每个供 应点对每个需求点的运输量都 应大于等于零。
其他约束条件
根据实际情况,可能还有其他 约束条件,如运输能力的限制 、运输路线的限制等。
03
运输问题的求解算法
表上作业法
总结词
直到达到最优解。这两种方法都可以通过构建线性规划模型来求解最优解。
04
运输问题的优化策略
节约法
节约法是一种基于节约里程的优化算法,用于解决 运输问题。该方法通过比较不同配送路线的距离和 货物需求量,以最小化总运输距离为目标,确定最 优的配送路线。
节约法的计算步骤包括:计算各供应点到需求点的 距离,找出最短路径;根据最短路径和货物需求量 ,计算节约里程;按照节约里程排序,确定最优配 送路线。
运筹学教学课件 第三章 运输问题

7 4 9 3 6 5 6
2.1 确定初始基可行解
• 这与一般线性规划问题不同,产 销平衡的运输问题总是存在可行解。 因有
b a
i 1 j i 1
m
m
i
d
必存在 0≤ xij,i=1,…,m,j=1,…,n 是可行解。又因 0≤xij≤min(a1,bj) • 故运输问题的可行解和最优解必存在。 • 确定初始可行解的方法有很多,一般 希望的方法即简便又尽可能接近最优解。 下面介绍两种方法:最小元素法和伏格 尔(Vogel)法。(其它如西北角法等)
例1
• 某公司经销甲产品,它下设三个加工厂。每 日的产量分别为: • A1——7吨,A2——4吨,A3——9吨。该公 司把这些产品分别运往四个销售点。各销售 点每日的销量为:B1——3吨,B2——6吨, • B3——5吨,B4——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 量的前提下,使总运费为最少。
运价表与行差和 列差的计算
表3-10 伏格尔法
伏格尔法基可行解, 总运费为85,恰好得 到最优解
销地 B1 B2 B3 B4 行 产 差 量 产地
销地 B1 B2 B3 B4 产地 A1 A2
A1
A2 A3
3
1 7
11 3
9 4 5 6 2 1 5
10 0
8 3 6 1 1
7
4 9
10 5
列差 2 销量 3
A3
表3-13
B1 销地 加工厂 A1 A2 A3 销量 ห้องสมุดไป่ตู้2 B3 B4 产量
5 3 6 3 6 5
2 1 3 6
7 4 9
运筹学-3运输问题

产销平衡问题 产销不平衡问题
产大于销 销大于供
当产销平衡时,其模型如下:
当产大于销时,其模型是:
mn
min Z
cij xij
i1 j1
xij ai xij bj
xij
0
( ai bj)
当销大于产时,其模型是:
min Z
cij xij
xij ai xij bj
可行解的方法
Review
二、表上作业法的步骤
Step1.找出初始基本可行解(在m*n产销平衡 表上寻找初始调运方案,一般m+n-1个数字 格),用最小元素法、西北角法、伏格尔法;
Step2.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, 用闭回路或位势法计算;
Step3.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; Step4.重复2. 3,直到找到最优解为止。
(3)运输问题的解
定义1. 闭回路
x x x x x x 闭回路是能折成 i1 j1, i1 j2 , i2 j2 , i2 j3 ,..., isjs , isj1
形式的变量组集合。其中 i1 , i2 , …, is 互不相同,j1 , j2 , …, js 互不相 同。每个变量称为闭回路的顶点,连接闭回路相邻两顶点的直线段叫做闭
统计学院
运筹学-第三章 运输问题
张红历
本章内容
1.运输问题及其数学模型 2.表上作业法 3.运输问题的进一步讨论
4.应用问题举例
第一节 运输问题及其数学模型
一、运输问题的提出
例:某运输问题的资料如下:
单位 销地 运价
产地
A1 A2 A3
销量
产大于销 销大于供
当产销平衡时,其模型如下:
当产大于销时,其模型是:
mn
min Z
cij xij
i1 j1
xij ai xij bj
xij
0
( ai bj)
当销大于产时,其模型是:
min Z
cij xij
xij ai xij bj
可行解的方法
Review
二、表上作业法的步骤
Step1.找出初始基本可行解(在m*n产销平衡 表上寻找初始调运方案,一般m+n-1个数字 格),用最小元素法、西北角法、伏格尔法;
Step2.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, 用闭回路或位势法计算;
Step3.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; Step4.重复2. 3,直到找到最优解为止。
(3)运输问题的解
定义1. 闭回路
x x x x x x 闭回路是能折成 i1 j1, i1 j2 , i2 j2 , i2 j3 ,..., isjs , isj1
形式的变量组集合。其中 i1 , i2 , …, is 互不相同,j1 , j2 , …, js 互不相 同。每个变量称为闭回路的顶点,连接闭回路相邻两顶点的直线段叫做闭
统计学院
运筹学-第三章 运输问题
张红历
本章内容
1.运输问题及其数学模型 2.表上作业法 3.运输问题的进一步讨论
4.应用问题举例
第一节 运输问题及其数学模型
一、运输问题的提出
例:某运输问题的资料如下:
单位 销地 运价
产地
A1 A2 A3
销量
(典型例题)《运筹学》运输问题

第四天送洗:y451200
xj0,yij0,zij0,(i=1,┈,4;j=1,┈,5)
2008/11
--22--
--《Ⅵ 产量
新购 1 第一天 M 第二天 M 第三天 M
第四天 M
1 1 1 1 0 5200
0.2 0.1 0.1 0.1 0 1000
2008/11
--21--
建立模型:
--《运筹学》 运输问题--
设 xj—第j天使用新毛巾的数量;yij—第i天送第j天使用快洗 餐巾的数量;zij—第i天送第j天使用慢洗餐巾的数量;
Min z=∑xj+∑∑0.2yij+∑∑0.1zij
第一天:x1=1000
需 第二天:x2+y12=700
求 约
m1
xij b j (j 1,2,...,n)
i1
x 0 (i 1,...,m,m 1; j 1,...,n) ij
2008/11
--16--
--《运筹学》 运输问题--
销>产问题单位运价表
产地销地 B1 B2 ┈
A1
C11 C12 ┈
A2
C21 C22 ┈
┊ ┆┊┈
Am Cm1 Cm2 ┈
2008/11
--8--
产销平衡表
--《运筹学》 运输问题--
单位运价表
B1 B2 B3 B4 产量
A1 (1) (2) 4 3 7 A2 3 (1) 1 (-1) 4 A3 (10) 6 (12) 3 9 销量 3 6 5 6
B1 B2 B3 B4 A1 3 11 3 10 A2 1 9 2 8 A3 7 4 10 5
Ⅰ Ⅱ
示。又如果生产出来的柴
Ⅲ
xj0,yij0,zij0,(i=1,┈,4;j=1,┈,5)
2008/11
--22--
--《Ⅵ 产量
新购 1 第一天 M 第二天 M 第三天 M
第四天 M
1 1 1 1 0 5200
0.2 0.1 0.1 0.1 0 1000
2008/11
--21--
建立模型:
--《运筹学》 运输问题--
设 xj—第j天使用新毛巾的数量;yij—第i天送第j天使用快洗 餐巾的数量;zij—第i天送第j天使用慢洗餐巾的数量;
Min z=∑xj+∑∑0.2yij+∑∑0.1zij
第一天:x1=1000
需 第二天:x2+y12=700
求 约
m1
xij b j (j 1,2,...,n)
i1
x 0 (i 1,...,m,m 1; j 1,...,n) ij
2008/11
--16--
--《运筹学》 运输问题--
销>产问题单位运价表
产地销地 B1 B2 ┈
A1
C11 C12 ┈
A2
C21 C22 ┈
┊ ┆┊┈
Am Cm1 Cm2 ┈
2008/11
--8--
产销平衡表
--《运筹学》 运输问题--
单位运价表
B1 B2 B3 B4 产量
A1 (1) (2) 4 3 7 A2 3 (1) 1 (-1) 4 A3 (10) 6 (12) 3 9 销量 3 6 5 6
B1 B2 B3 B4 A1 3 11 3 10 A2 1 9 2 8 A3 7 4 10 5
Ⅰ Ⅱ
示。又如果生产出来的柴
Ⅲ
运筹学第三章 运输问题

销地 产地 A1
A2
B1
B2
B3
B4
产量
6
5 3
3 1
4
4
2
A3
销量 2
4 7
1 3
4
4 6
3
7 5
3
5
6
8
4 3 13
σ11=-3, σ12=-2,σ23=-4, σ31=-1,σ33=1, σ34=-1
销地 产地 A1
A2
B1
B2
B3
B4
产量
6
5 0
3 4
4
4
2
A3
销量 2
4 7
4
4 6
3
4 3
5
3
4
3
4 7
1
5
4 6
A3 销量 2
7
0
4
6
3
5
3
4
8
3 13
x11检验数为 6-4+8-6+4-4=4
销地 产地 A1
A2
B1
B2
B3
B4
产量
6 4 2 4
5
3
4
3
4 7
1
5
4 6
A3 销量 2
7
0
4
6
3
5
3
4
8
3 13
x12检验数为 5-4+8-6=3
销地 产地 A1
A2
B1
B2
B3
B4
产量
2、位势法 当运输问题变量的格数较多时,用闭 回路法计算检验数比较麻烦,而位势法比 较简便。 对于运输问题 minf=CX AX=b X≥0 设B为其一个可行基,则xij的检验数为 σ ij=CBB-1Pij-Cij
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
4、重复第二、第三步,直至得到最优解。
2020/4/3
10
一、确定初始基本可行解:
对于有m个产地n个销地的产销平衡问题,有m个关于产量 的约束方程和n个关于销量的约束方程。表面上,共有m+n个 约束方程。
但由于产销平衡,其模型最多只有m+n-1个独立的约束方 程,所以运输问题实际上有m+n-1个基变量。在m×n的产销 平衡表上给出m+n-1个数字格,其相对应的调运量的值即为 基变量的值。
3
B4
ui
3 10
0
-1 8
-1
35
-5
10
B1
3
31
7
2
B2
11 9
64
9
B3
4(+1) 3 1 (-1) 2
10
3
B4
ui
3(-1) 10
0
+1 8
-1
35
-5
10
2020/4/3
27
调整运量后的新方案:
销地
产地
B1
A1
A2
3
A3
B2
B3
5
6
销量
3
6
5
B4
产量
2
7
1
4
3
9
6
对上表用位势法进行检验如下表,可知已达最优解。
2020/4/3
8
§2 运输问题的表上作业法
从第一节的运输问题的数学模型可知,运输问题实际上 也属于线性规划,但由于运输问题的特殊性(变量个数较多, 系数矩阵的特点),如果用单纯形表格方法迭代,计算量很 大。今天介绍的 “表上作业法”,是针对运输问题的特殊求解 方法,实质还是单纯形法,但减少了计算量。
B4
产量
3
7
10
30
4 10
8
3
9
5
30
6
20
3
0
20
表中填有数字的格对应于基变量(取值即为格中数字),而空格对应 的是非基变量(取值为零).
在求初始基本可行解时要注意的一个问题: 当我们取定xij的值之后,会出现Ai的产量与Bj的销量都改为零的情 况,这时只能划去Ai行或Bj列,但不能同时划去Ai行与Bj列。
销地 运费单价
B1
B2
B3
B4
产量 (吨)
产地
A1
3
11
3
10
7
A2
1
9
2
8
4
A3
7
4
10
5
9
销量(吨)
3
6
5
6
2020/4/3
16
销地 产地
A1
A2
A3
2 2 2
B1
3
31 76
5
B2
B3
B4
11
9
4
1 1 1 1
53
21
10
3 3 2 2
2 10 0 0 0 7
8 1 116
3 5 12
20
20
否则产销不平衡。
2020/4/3
7
说明:从上述模型可以看出:
(1)这是一个线性规划的模型; (2)变量有m×n个; (3)约束条件有 m+n 个; (4)系数矩阵非常稀疏;系数矩阵的秩一般为(m+n-1),
而非m+n 。
若直接用单纯形法求解,显然单纯形表比较庞大,于是在 单纯形法的基础上创建了表上作业法求解运输问题这一特 殊的线性规划问题
销量
3
B2
11 9 4
6
B3
B4
4 (-)3 3
10
1 (+)2
8
10 3
5
5
6
产量 7 4 9
销地
产地
B1
A1
(+)1 3
A2
(-) 3 1
A3
76
销量
3
B2
11 9 4
6
B3
B4
4 (-)3 3
10
1 (+)2
8
10 3
5
5
6
产量 7 4 9
从非基变量 x11出发,找到一个闭回路如上表所示。回路有四个 顶点,除 外x1,1 其余都为基变量。 调整调运量:x11 ,1运费增加了3元; x,13 运1费减少3元
x21 9x22 2x23 8x24
约束条件:
7x31 4x32 10x33 5x34 x11 x12 x13 x14 7
产量约束
x21 x22 x23 x24 4
x31 x32 x33 x34 9
x11 x21 x31 3
销量约束
x12 x22 x32 6 x13 x23 x33 5
则该运输问题的模型如下:
2020/4/3
6
mn
Min f
cij xij
i 1 j 1
m
s.t
xij d j
j 1,...,n
i 1
n
xij si j 1
i 1,...m
xij 0, i 1,...m,
说明:当
m
n
si d j
i1
j 1
j 1,...,n
时,称其为产销平衡的运输问题,
,运x23费增1 加2元; ,运费x减21 少11元
调整后,总运费增加:3-3+2-1=1元。
说明如果让 x1为1 基变量,运费就会增加,其增加值1作为
检验数,
的x11
2020/4/3
20
闭回路法计算检验数:就是对于代表非基变量的空格
(其调运量为零),把它的调运量调整为1,由于产销平衡的 要求,必须对这个空格的闭回路中的各顶点的调运量加上或减 少1。最后计算出由这些变化给整个运输方案的总运输费带来 的变化。以这个变化的数值,作为各空格(非基变量)的检验 数。
x14 x24 x34 6
xij 0,i 1,2,3; j 1,2,3,4
2020/4/3
20 20
5
二、一般运输问题数学模型
设有m个产地,分别为 A1 , A2 ,.... Am ;
n 个销地,分别是 B1, B2 ,.... Bn ;
从产地 Ai运往销地 Bj 的单位运价是 cij ,运量 xij si 是产地Ai 的产量;d j 是销地Bj 的销量。
销地 运费单价
B1
产地
A1
3 x11
A2
1 x21
A3
7 x31
销量(吨)
3
B2
11 x12 9 x22 4 x32
6
B3
3 x13 2 x23 10 x33
5
B4
10 x14 8 x24 5 x34
6
产量 (吨)
7 4 9
于是可建立如下的数学模型:
2020/4/3
4
目标函数:MinZ 3x11 11x12 3x13 10x14
3
B4
ui
3 10
0
-1 8
-1
35
-5
10
销地 产地
A1 A2 A3
vj
B1
13 31 10 7
2
B2
2 11 19 64
9
B3
43 12 12 10
3
B4
ui
3 10
0
-1 8
-1
35
-5
10
我们先给u1赋个任意数值,不妨设u1=0,则从基 变量x11的检验数求得 v3=c13-u1=3-0=3 。
其中 Pij (0,....1,0....1, ,0...0)T
第i个分量
第m+j个分 量
又因为基变量的检验数为0,于是由(m+n-1)个基
变 量的检验数 cij ui v j 0
可解出 (u1,...,um , v1,,...进vn而)计算其他非基变量的检
验数。
2020/4/3
25
三、改进运输方案的办法——闭回路调整法
2020/4/3
17
二、最优解的判别
判别解的最优性需要:计算检验数。方法有两种
1.闭回路法
闭回路:是在已给出的调运方案的运输表上从一个代表 非基变量的空格出发,沿水平或垂直方向前进,遇到代表基 变量的填入数字的格可转90度(当然也可以不改变方向) 继续前进,这样继续下去,直至回到出发的那个空格,由此 形成的封闭折线叫做闭回路。一个空格存在唯一的闭回路。
同理可以求得 v4=10,u2= -1,等等见上表。
检验数的求法,即用公式 ij cij u,i v j
如 11 c11 u1 v1 3 0 2 1
。
2020/4/3
24
位势法计算检验数:
检验数: ij cij CB B1Pij
cij YPij cij (u1,...,um , v1,...vn )Pij
(或者在同时划去Ai行与Bj列时,在该行或该列的任意空格处填加一 个0。)
这样可以保证填过数或零的格为m+n-1个,即保证基变量的个数为 m+n-1个。
2020/4/3
15
2.Vogel法
Vogel法的思想是:一地的产品如果不能按照最小运
费就近供应,就考虑次小运费,这就有差额,差额越大, 说明不能按最小运费调运时,运费增加得越多。因而差 额越大处,就应当采用最小运费调运。
销地 产地
A1 A2 A3
B1
03 31 97
B2
2 11 29 64
B3
53 12 12 10
vj
2020/4/3
10
一、确定初始基本可行解:
对于有m个产地n个销地的产销平衡问题,有m个关于产量 的约束方程和n个关于销量的约束方程。表面上,共有m+n个 约束方程。
但由于产销平衡,其模型最多只有m+n-1个独立的约束方 程,所以运输问题实际上有m+n-1个基变量。在m×n的产销 平衡表上给出m+n-1个数字格,其相对应的调运量的值即为 基变量的值。
3
B4
ui
3 10
0
-1 8
-1
35
-5
10
B1
3
31
7
2
B2
11 9
64
9
B3
4(+1) 3 1 (-1) 2
10
3
B4
ui
3(-1) 10
0
+1 8
-1
35
-5
10
2020/4/3
27
调整运量后的新方案:
销地
产地
B1
A1
A2
3
A3
B2
B3
5
6
销量
3
6
5
B4
产量
2
7
1
4
3
9
6
对上表用位势法进行检验如下表,可知已达最优解。
2020/4/3
8
§2 运输问题的表上作业法
从第一节的运输问题的数学模型可知,运输问题实际上 也属于线性规划,但由于运输问题的特殊性(变量个数较多, 系数矩阵的特点),如果用单纯形表格方法迭代,计算量很 大。今天介绍的 “表上作业法”,是针对运输问题的特殊求解 方法,实质还是单纯形法,但减少了计算量。
B4
产量
3
7
10
30
4 10
8
3
9
5
30
6
20
3
0
20
表中填有数字的格对应于基变量(取值即为格中数字),而空格对应 的是非基变量(取值为零).
在求初始基本可行解时要注意的一个问题: 当我们取定xij的值之后,会出现Ai的产量与Bj的销量都改为零的情 况,这时只能划去Ai行或Bj列,但不能同时划去Ai行与Bj列。
销地 运费单价
B1
B2
B3
B4
产量 (吨)
产地
A1
3
11
3
10
7
A2
1
9
2
8
4
A3
7
4
10
5
9
销量(吨)
3
6
5
6
2020/4/3
16
销地 产地
A1
A2
A3
2 2 2
B1
3
31 76
5
B2
B3
B4
11
9
4
1 1 1 1
53
21
10
3 3 2 2
2 10 0 0 0 7
8 1 116
3 5 12
20
20
否则产销不平衡。
2020/4/3
7
说明:从上述模型可以看出:
(1)这是一个线性规划的模型; (2)变量有m×n个; (3)约束条件有 m+n 个; (4)系数矩阵非常稀疏;系数矩阵的秩一般为(m+n-1),
而非m+n 。
若直接用单纯形法求解,显然单纯形表比较庞大,于是在 单纯形法的基础上创建了表上作业法求解运输问题这一特 殊的线性规划问题
销量
3
B2
11 9 4
6
B3
B4
4 (-)3 3
10
1 (+)2
8
10 3
5
5
6
产量 7 4 9
销地
产地
B1
A1
(+)1 3
A2
(-) 3 1
A3
76
销量
3
B2
11 9 4
6
B3
B4
4 (-)3 3
10
1 (+)2
8
10 3
5
5
6
产量 7 4 9
从非基变量 x11出发,找到一个闭回路如上表所示。回路有四个 顶点,除 外x1,1 其余都为基变量。 调整调运量:x11 ,1运费增加了3元; x,13 运1费减少3元
x21 9x22 2x23 8x24
约束条件:
7x31 4x32 10x33 5x34 x11 x12 x13 x14 7
产量约束
x21 x22 x23 x24 4
x31 x32 x33 x34 9
x11 x21 x31 3
销量约束
x12 x22 x32 6 x13 x23 x33 5
则该运输问题的模型如下:
2020/4/3
6
mn
Min f
cij xij
i 1 j 1
m
s.t
xij d j
j 1,...,n
i 1
n
xij si j 1
i 1,...m
xij 0, i 1,...m,
说明:当
m
n
si d j
i1
j 1
j 1,...,n
时,称其为产销平衡的运输问题,
,运x23费增1 加2元; ,运费x减21 少11元
调整后,总运费增加:3-3+2-1=1元。
说明如果让 x1为1 基变量,运费就会增加,其增加值1作为
检验数,
的x11
2020/4/3
20
闭回路法计算检验数:就是对于代表非基变量的空格
(其调运量为零),把它的调运量调整为1,由于产销平衡的 要求,必须对这个空格的闭回路中的各顶点的调运量加上或减 少1。最后计算出由这些变化给整个运输方案的总运输费带来 的变化。以这个变化的数值,作为各空格(非基变量)的检验 数。
x14 x24 x34 6
xij 0,i 1,2,3; j 1,2,3,4
2020/4/3
20 20
5
二、一般运输问题数学模型
设有m个产地,分别为 A1 , A2 ,.... Am ;
n 个销地,分别是 B1, B2 ,.... Bn ;
从产地 Ai运往销地 Bj 的单位运价是 cij ,运量 xij si 是产地Ai 的产量;d j 是销地Bj 的销量。
销地 运费单价
B1
产地
A1
3 x11
A2
1 x21
A3
7 x31
销量(吨)
3
B2
11 x12 9 x22 4 x32
6
B3
3 x13 2 x23 10 x33
5
B4
10 x14 8 x24 5 x34
6
产量 (吨)
7 4 9
于是可建立如下的数学模型:
2020/4/3
4
目标函数:MinZ 3x11 11x12 3x13 10x14
3
B4
ui
3 10
0
-1 8
-1
35
-5
10
销地 产地
A1 A2 A3
vj
B1
13 31 10 7
2
B2
2 11 19 64
9
B3
43 12 12 10
3
B4
ui
3 10
0
-1 8
-1
35
-5
10
我们先给u1赋个任意数值,不妨设u1=0,则从基 变量x11的检验数求得 v3=c13-u1=3-0=3 。
其中 Pij (0,....1,0....1, ,0...0)T
第i个分量
第m+j个分 量
又因为基变量的检验数为0,于是由(m+n-1)个基
变 量的检验数 cij ui v j 0
可解出 (u1,...,um , v1,,...进vn而)计算其他非基变量的检
验数。
2020/4/3
25
三、改进运输方案的办法——闭回路调整法
2020/4/3
17
二、最优解的判别
判别解的最优性需要:计算检验数。方法有两种
1.闭回路法
闭回路:是在已给出的调运方案的运输表上从一个代表 非基变量的空格出发,沿水平或垂直方向前进,遇到代表基 变量的填入数字的格可转90度(当然也可以不改变方向) 继续前进,这样继续下去,直至回到出发的那个空格,由此 形成的封闭折线叫做闭回路。一个空格存在唯一的闭回路。
同理可以求得 v4=10,u2= -1,等等见上表。
检验数的求法,即用公式 ij cij u,i v j
如 11 c11 u1 v1 3 0 2 1
。
2020/4/3
24
位势法计算检验数:
检验数: ij cij CB B1Pij
cij YPij cij (u1,...,um , v1,...vn )Pij
(或者在同时划去Ai行与Bj列时,在该行或该列的任意空格处填加一 个0。)
这样可以保证填过数或零的格为m+n-1个,即保证基变量的个数为 m+n-1个。
2020/4/3
15
2.Vogel法
Vogel法的思想是:一地的产品如果不能按照最小运
费就近供应,就考虑次小运费,这就有差额,差额越大, 说明不能按最小运费调运时,运费增加得越多。因而差 额越大处,就应当采用最小运费调运。
销地 产地
A1 A2 A3
B1
03 31 97
B2
2 11 29 64
B3
53 12 12 10
vj