运筹学及运输问题

合集下载

运筹学运输问题相关知识点

运筹学运输问题相关知识点

运筹学运输问题相关知识点运筹学,旨在通过数学模型和优化方法来解决各种决策问题,其中运输问题是运筹学中的一个重要分支。

运输问题旨在帮助我们确定如何在不同地点之间运输物品以达到最佳效益。

首先,运输问题基于以下几个基本假设:一是物流成本在运输过程中是线性的,二是物品在不同地点之间的运输是无差异的,三是供应和需求之间是平衡的。

在解决运输问题时,需要考虑以下几个关键要素:1.运输网络:此步骤涉及识别和描述供应地点、运输路径和需求地点。

通常使用图形表示来可视化运输网络,以便更好地理解和分析问题。

2.供应量和需求量:确定每个供应地点可提供的物品数量和每个需求地点所需的物品数量。

供应量和需求量之间必须达到平衡。

3.运输成本:每个运输路径的费用是决策的重要因素。

这可以涉及运输距离、运输方式、燃料成本等因素。

通常通过构建费用矩阵来表示各个路径的费用。

4.运输方案:确定如何分配物品以满足需求,并选择最佳的运输路径。

这通常通过使用线性规划模型来实现,以最小化总运输成本为目标。

解决运输问题的常见方法包括:1.西北角规则:该方法从供应和需求具有最大值的角度着手,逐步分配物品,直到达到平衡。

这种方法简单易行,但不一定能够找到全局最优解。

2.最小成本法:该方法根据运输路径的成本递增顺序,逐一分配物品,直到平衡为止。

这种方法能够找到最优解,但可能需要更多的计算量。

3.转运法:该方法通过寻找“供应地点里程+需求地点里程最小”的路径来决策,直至达到平衡。

这种方法在有多个供应地点和多个需求地点时非常实用。

除了基本的运输问题之外,还有其他一些相关的运筹学问题,如多品种运输问题、多目标运输问题和带有时间窗口的运输问题等。

这些问题在实际应用中都有广泛的应用,并且可以通过相应的数学模型和优化方法来解决。

综上所述,运筹学中的运输问题是一个重要的决策问题。

它涉及到寻找最佳的物品配送方案,以最小化总运输成本。

通过合适的数学模型和算法,我们可以有效地解决这类问题,为实际的物流管理提供有力的支持。

运筹学运输问题个人总结(一)

运筹学运输问题个人总结(一)

运筹学运输问题个人总结(一)运筹学运输问题个人总结前言运筹学是一门应用数学学科,旨在通过数学模型和优化算法解决现实生活中的决策问题。

其中,运筹学运输问题是运筹学的基础领域之一,涉及到在给定条件下最佳化资源利用、降低成本、提高效率等方面的问题。

正文在个人学习运筹学运输问题的过程中,我总结了以下几个重要要点:1.运输网络规划:运输问题的首要任务是确定运输网络的结构和连接方式。

这包括确定供应商、仓库、需求点之间的连接关系,以及各个节点的运输容量和成本等。

通过合理规划运输网络,可以实现资源的合理分配和供需的良好匹配。

2.运输成本优化:在确定了运输网络之后,需要通过优化算法求解最佳的运输方案。

这涉及到在满足各种限制条件下,如最小化运输成本、最大化资源利用率等指标的优化问题。

常用的算法包括线性规划、整数规划、动态规划等。

3.路线优化和物流调度:针对具体的运输任务,需要进行路线优化和物流调度。

通过合理的路径规划和物流调度,可以降低运输时间和成本,提高物流效率。

常用的算法包括最短路径算法、最优传送门问题等。

4.风险管理和决策支持:在运输过程中,会存在各种不确定性和风险因素。

因此,需要通过风险管理和决策支持技术来应对不确定情况。

常见的方法包括风险评估、灵敏度分析、决策树等。

结尾通过学习和研究运筹学运输问题,我深刻认识到其在现代物流和供应链管理中的重要性。

合理的运输规划和优化能够帮助企业降低成本、提高效率,实现可持续发展。

通过不断学习和实践,我将不断提升自己在这一领域的能力,并在实践中探索更多有创新性和实用性的解决方案。

运筹学运输问题个人总结(续)路线优化和物流调度在路线优化和物流调度方面,我学到了以下几个重要的观点:•路线优化:通过使用最短路径算法、最优传送门问题等优化算法,可以找到最佳路径来减少运输时间和成本。

另外,还可以考虑交通拥堵等因素,选择避开高峰期的最佳路径。

•物流调度:对于大规模的运输网络,物流调度成为一个重要的挑战。

运筹学胡运权第三版第三章运输问题

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

运筹学第3章:运输问题-数学模型及其解法

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

运筹学运输问题案例

运筹学运输问题案例

运筹学运输问题案例
以下是一个简单的运筹学运输问题的案例:
假设有一个公司需要将产品从三个工厂运输到四个销售点。

工厂和销售点的位置以及它们之间的运输成本如下:
工厂A到销售点1:10元
工厂A到销售点2:20元
工厂A到销售点3:30元
工厂A到销售点4:40元
工厂B到销售点1:20元
工厂B到销售点2:30元
工厂B到销售点3:10元
工厂B到销售点4:40元
工厂C到销售点1:30元
工厂C到销售点2:10元
工厂C到销售点3:20元
工厂C到销售点4:20元
公司希望找到一种运输策略,使得总运输成本最低。

可以使用运筹学中的运输模型来解决这个问题。

首先,我们需要确定每个工厂向每个销售点运输的货物数量。

为了最小化总成本,可以使用线性规划来求解这个问题。

在Excel或其他电子表格软件中,可以使用“Solver”插件来找到最优解。

根据最优解,我们可以计算出最低总运输成本。

例如,如果最优解是工厂A 向销售点1运输3个单位,向销售点2运输2个单位,向销售点3运输1
个单位,向销售点4运输0个单位;工厂B向销售点1运输2个单位,向
销售点2运输3个单位,向销售点3运输0个单位,向销售点4运输1个
单位;工厂C向销售点1运输1个单位,向销售点2运输0个单位,向销
售点3运输3个单位,向销售点4运输2个单位,那么最低总运输成本为150元。

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。

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

(典型例题)《运筹学》运输问题

(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
  1. 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. 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. 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)。

变化:
1)有时目标函数求最大。如求利润最大或营业额最大等; 2)当某些运输线路上的能力有限制时,在模型中直接加 入约束条件(等式或不等式约束); 3)产销不平衡时,可加入假想的产地(销大于产时)或 销地(产大于销时)。
• 定理: 设有m个产地n个销地且产销平衡的 运输问题,则基变量数为m+n-1。
第3步 确定换入基的变量
当存在非基变量的检验数kl < 0 且kl =min{ij}时, 令Xkl 进基。从表中知可选x24进基。 第4步 确定换出基的变量 以进基变量xik为起点的闭回路中,所有偶顶点中的最小 运量作为调整量θ,θ对应的基变量为出基变量。
闭回路的概念
称集合{xi1 j1 , xi1 j2 , xi2 j2 , xi2 j3 ,
A1 A2 销量
B1 6 6 150
B2 4 5 150
B3 6 5 200
产量 200 300
解:产销平衡问题:总产量 = 总销量=500 设 xij 为从产地Ai运往销地Bj的运输量,得到下列运输 量表:
B1 x11 x21 150 B2 x12 x22 150 B3 x13 x23 200 产量 200 300
解:第1步 求初始方案,见下表所示。 总的运输费=(3×1)+(6×4) +(4×3) +(1×2)+(3×10)+(3×5)=86元
B1
A1
3 11
B2
3
B3 4
1
2 8 5
B4 3
10
产量
7
A2
A3 销量
3
1 7 9 4
4
3 6 9
6 6
10
3
5
第2步 最优解的判别(检验数的求法)
求出一组基可行解后,判断是否为最优解,仍然是用检 验数来判断,记xij的检验数为λij由第一章知,求最小值的运 输问题的最优判别准则是:
x31}共有8个顶点,这8个顶点间用水平或垂直线段连接起
来,组成一条封闭的回路。
B1
B2
B3
B4 B5 X25 X35
A1 X11 X12 A2 X23 A3 X31 A4 X42 X43
一条回路中的顶点数一定是偶数,回路遇到顶点必须转90 度与另一顶点连接,上表中的变量x 32及x33不是闭回路的顶点, 只是连线的交点。
第二步
第三步
例3.2 某运输资料如下表所示:
单位 销地 运价
B1 B2 B3 B4
3 1 7 3 11 9 4 6 3 2 10 5 10 8 5 6
产量 7 4 9
产地
A1 A2 A3
销量
问:应如何调运可使总运输费用最小?
最小元素法
基本思想是就近供应,即从运价最小的地方开始供应(调 运),然后次小,直到最后供完为止。
3 运输规划
( Transportation Problem )
本章主要内容:
1.运输规划问题的数学模型
2.表上作业法 3.运输问题的应用
1.运输规划问题的数学模型
例3.1 某公司从两个产地A1、A2将物品运往三个销地B1, B2, B3,各产地的产量、各销地的销量和各产地运往各销地 每件物品的运费如下表所示,问:应如何调运可使总运 输费用最小?
• 运输问题的一般形式:产销平衡
A1、 A2、…、 Am 表示某物资的m个产地; B1、B2、…、Bn 表示某物质的n个销地;ai 表示产地Ai的产量; bj 表示销地Bj 的销量; cij 表示把物资从产地Ai运往销地Bj的单位运价。设 xij 为从产地Ai运往销地Bj的运输量,得到下列一般运输量问题 的模型:
所有非基变量的检验数都大于等于,则运输方案 最优
求检验数的方法有三种: 闭回路法 位势法(▲) 运价矩阵法
运价矩阵法
11 (3)(10) 11 (3)(10) 3 3 行加 ( 1 ) 9 ( 2 ) 8 ( 2 ) 10 ( 3 ) 9 7 (4) 10 (5) 12 (9) 15 (10) 2 (0)(0) 1 ( 列减 0) 1 (0) -1 10 (0) 12 (0)
2.表上作业法
表上作业法是一种求解运输问题的特殊方法, 其实质是单纯形法。
步骤 第一步 描述 求初始基行可行解(初始调运方案) 求检验数并判断是否得到最优解当非基变 量的检验数σij全都非负时得到最优解,若 存在检验数σij <0,说明还没有达到最优, 转第三步。 调整运量,即换基,选一个变量出基,对 原运量进行调整得到新的基可行解,转入 第二步 方法 西北角法、 最小元素法、 元素差额法 闭回路法、 位势法 运价矩阵法 闭回路调整法
, xis js , xis j1 }
(其 中i1 , i 2 ,, i s;j1 , j2 ,, j s 互 不 相 同 )
为一个闭回路 ,集合中的变量称为回路的顶点,相邻两个变 量的连线为闭回路的边。如下表
例下表中闭回路的变量集合是{x11,x12,x42,x43,x23,x25,x35,
A1 A2 销量
Min C = 6x11+ 4x12+ 6x13+ 6x21+ 5x22+ 5x23 s.t. x11+ x12 + x13 = 200 x21 + x22+ x23 = 300 x11 + x21 = 150 x12 + x22 = 150 x13 + x23 = 200 xij ≥ 0 ( i = 1、2;j = 1、2、3)
闭回路
{ x11 , x41 , x43 , x 33 , x 32 , x12 }
B1 A1 A2 A3 X11
B2 X12 X32
B3
X33 X43
A4
X41
例如变量组 A { x 21 , x 25 , x 35 , x 31 , x11 , x12 }不能构成一条闭回路, 但A中包含有闭回路 { x 2 1 , x 2 5 , x 3 5 , x 3 1 } 变量组 B { x 33 , x 32 , x12 , x11 , x 21 }变量数是奇数,显然不是 闭回路,也不含有闭回路;
min z cij xij
i 1 j 1
m
n
n x ij a i i 1, , m j 1 m s .t x ij b j j 1, , n i 1 x ij 0, i 1, , m; j 1, , n
相关文档
最新文档