数学建模--运输问题
数学建模配送问题

数学建模配送问题(总6页)--本页仅作为文档封面,使用时请直接删除即可----内页可以根据需求调整合适字体及大小--美国零售业巨头沃尔玛之所以能够迅速成为世界零售业之最,其中一个重要的原因是重视配送系统的建设与完善。
从1962年第一家商场开业以来到目前为止,沃尔玛在美国有1800多家商场,在英国、墨西哥、德国及中国等国家及世界各地有1000多家商场,其中有720多个超级商业中心,沃尔玛在世界各地有110万职工。
沃尔玛1970年在美国建起第一个配送中心,现在这个中心为4个洲32家商场配送。
沃尔玛在2000年仅配送系统投资达1600亿美元,在美国利用自己的配送中心为连锁商场配送商品。
在其他国家沃尔玛利用第三方物流。
沃尔玛的企业理念是:“最低的成本,提供高质量的服务”。
试就下面的两个问题建立数学模型,并给出合理的解答:1.考虑直送式配送运输,即一个供应点对一个客户的专门送货。
在下面的物流网络图中(图1),寻找从A 点到K 点的最优配送线路。
图一2.针对一般的分销系统,即系统由分销中心(DC ),多个零售商组成,该系统的运营成本主要由运输成本与库存成本构成。
分销中心用自己的车辆为各零售商供货,而分销中心由制造商直接供货,假设零售商处的顾客需求是随机的且服从一定的概率分布,不同零售商之间以及同一零售商不同时期之间的需求是独立的。
一般DC 与零售商均采用周期补货策略,补货时刻为周期末,DCH G K F E D C B A 8 19 7 4 14 13 2 5 6 7 8 10 11 12的一个补货周期一般包含多个零售商的补货周期。
现考虑只有一个分销中心和30个零售商组成的分销系统,配送货物为单一产品。
试就顾客需求服从参数为6的Possion分布,销售中心位置为(0,0),30个零售商的位置可在[-200,200] [-200,200]的平面上随机产生得到的分销系统的运输、配送策略建立数学模型,并以题目中提供的部分数据为基础,进行数据模拟。
2023数学建模国赛题目大全

2023数学建模国赛题目大全一、引言数学建模国赛是一个全国性的比赛,旨在鼓励培养学生的创新精神和解决实际问题的能力。
每年都会发布一系列的题目供参赛选手选择,并在规定的时间内完成题目所给出的任务。
本文将为大家介绍2023年数学建模国赛的题目大全,希望能对参赛选手有所帮助。
二、2023数学建模国赛题目大全1. 风险管理中的数学模型应用本题要求参赛选手通过建立数学模型,对风险管理中可能遇到的问题进行分析和预测,提出有效的解决方案。
2. 医疗健康大数据分析选手需要使用数学建模的方法,对医疗健康大数据进行分析,挖掘出其中的有用信息,并提出相应的解决方案。
3. 交通运输优化问题此题要求参赛选手通过数学建模,对城市交通运输系统进行优化设计,以减少拥堵和提高效率。
4. 电子商务评台用户行为分析选手需要使用数学模型的方法,分析电子商务评台用户的行为特征,以改善用户体验,提高评台的转化率。
5. 能源领域的可持续发展分析本题要求选手通过数学建模的方式,分析能源领域的可持续发展问题,提出相应的解决方案,促进能源行业的健康发展。
6. 环境保护中的数学建模应用此题目需要选手运用数学建模的方法,分析环境保护中可能出现的问题,提出有效的环境保护方案,保护生态环境。
7. 金融风险管理中的数学模型应用选手需要针对金融领域中的风险管理问题,建立相应的数学模型,给出有效的风险控制建议。
8. 工业制造中的智能优化问题本题要求参赛选手通过数学建模的方式,分析工业制造中可能出现的智能优化问题,提出相应的解决方案,提高生产效率。
9. 社会舆论分析及舆情预测此题目需要选手运用数学建模的方法,分析社会舆论中的特点和规律,给出舆情预测和应对策略。
10. 教育领域中的数据分析与决策选手需要通过数学建模的方式,对教育领域中的数据进行分析,给出相应的决策建议,促进教育事业的健康发展。
三、结语以上便是2023数学建模国赛的题目大全,每一个题目都涉及到了实际生活中的问题,并需要选手们通过数学建模的方式给出相应的解决方案。
最短路径数学建模案例及详解

最短路径数学建模案例及详解最短路径问题是指给定一个有向图,找到其中两个节点之间的最短路径。
这个问题可以通过数学建模来解决。
以下是一个关于最短路径的案例及详解:案例:某个城市有多个地点,这些地点之间有高速公路相连。
现在需要找出两个地点之间的最短路径,以便安排货物的运输。
假设已知这个城市的高速公路网络以及每个道路的长度。
解决方案:1. 定义变量和参数:- 变量:设定一个变量x[i, j],表示从节点i到节点j的路径长度。
这个变量需要求解。
- 参数:给出每个节点之间的长度,可以用一个矩阵表示。
设长度矩阵为A。
2. 建立数学模型:- 目标函数:最小化总路径长度。
可以定义目标函数为:min x[i, j]。
- 约束条件:- 对于任意两个节点i和j来说,路径长度x[i, j]必须是非负的:x[i, j] ≥ 0。
- 对于任意两个节点i和j来说,路径长度x[i, j]等于路径长度x[j, i]:x[i, j] = x[j, i]。
- 对于任意两个节点i和j来说,路径长度x[i, j]需要满足下面的约束条件:x[i, j] ≤ x[i, k] + x[k, j],其中k是任意的节点。
这个约束条件保证了路径长度的传递性。
即,如果从i到j的路径经过节点k,那么整条路径的长度应该不小于x[i, k] + x[k, j]。
3. 求解:- 编写数学建模的代码,并使用求解器(如线性规划求解器)求解最优解。
- 分析优化结果,并得到最短路径的长度以及具体的路径。
总结:通过定义变量和参数,建立数学模型的方式来解决最短路径问题,可以帮助我们找到两个节点之间的最短路径。
数学建模可以提供一个系统化的框架,帮助我们理解问题,并找到最优解。
这种方法在物流、交通规划等领域都有广泛的应用。
数学建模+快递公司送货策略+论文

快递公司送货策略一摘要:本文是关于快递公司送货策略的优化设计问题,即在给定送货地点和给定设计规范的条件下,确定所需业务员人数,每个业务员的运行线路,总的运行公里数,以及费用最省的策略。
本文主要从最短路经和费用最省两个角度解决该问题,建立了两个数据模型。
模型一:利用“图”的知识,将送货点抽象为“图”中是顶点,由于街道和坐标轴平行,即任意两顶点之间都有路。
在此模型中,将两点之间的路线权值赋为这两点横纵坐标之和。
如A(x1,y1),B(x2,y2)两点,则权值为D=|x2-x1|+|y2-y1|。
并利用计算机程序对以上结果进行了校核。
模型二:根据题意,建立动态规划的数学模型。
然后用动态规划的知识求得最优化结果。
根据所建立的两个数学模型,对满足设计要求的送货策略和费用最省策略进行了模拟,在有标尺的坐标系中得到了能够反映运送最佳路线的模拟图。
最后,对设计规范的合理性进行了充分和必要的论证。
二关键词:快递公司送货最优化图模型多目标动态规划TSP模型三问题重述:在快递公司送货策略中,确定业务员人数和各自的行走路线是本题的关键。
这个问题可以描述为:一中心仓库(或配送调度中心) 拥有最大负重为25kg的业务员m人, 负责对30个客户进行货物分送工作, 客户i 的快件量为已知 , 求满足需求的路程最短的人员行驶路径,且使用尽量少的人数,并满足以下条件:1) 每条送快件的路径上各个客户的需求量之和不超过个人最大负重。
2) 每个客户的需求必须满足, 且只能由一个人送货.3)每个业务员每天平均工作时间不超过6小时,在每个送货点停留的时间为10分钟,途中速度为25km/h。
4)为了计算方便,我们将快件一律用重量来衡量,平均每天收到总重量为184.5千克。
表一为题中所给的数据:表一处于实际情况的考虑, 本研究中对人的最大行程不加限制.本论文试图从最优化的角度,建立起满足设计要求的送货的数学模型,借助于计算机的高速运算与逻辑判断能力,求出满足题意要求的结果。
集装箱港口调度问题的数学建模和求解

集装箱港口调度问题的数学建模和求解随着国际贸易的快速发展,港口成为货物流通的必经之地。
集装箱作为现代贸易的主要运输设备,也成为港口的主要运输工具。
如何对集装箱进行科学、高效的调度,既能够提高集装箱吞吐量,又能够节约成本,保证集装箱的速度和安全,成为了集装箱港口管理的重要问题。
本文将介绍集装箱港口调度问题的数学建模和求解方法,为港口调度管理提供一定的参考。
一、问题描述在港口集装箱的调度过程中,需要考虑多个因素,包括集装箱的数量、作业时间、码头设备的利用率、船舶作业岸桥数、等待队列理论等。
我们将港口作业看作一个多项式时间复杂度问题,即:T(n) = a + bn + cn^2 + ... + kn^m其中,n表示作业量(即集装箱数量),a、b、c、...、k为常数。
当n很大时,我们可以将港口作为一个离散的系统进行研究,把所有的因素都视为集装箱数量的函数。
二、建模方法在数学建模中,我们常用图论、优化理论等方法对问题进行建模。
对于港口调度问题,我们可以采用离散事件仿真(DES)方法进行建模。
离散事件仿真是指在模拟过程中,根据事件发生的具体时间点,遵循特定的规则依次进行模拟。
在港口调度问题中,时间点可以是集装箱的到达时间、配载、装卸等事件,规则可以是码头设备的作业效率、船舶岸桥的作业效率等。
通过DES方法的建模,可以得到港口作业的整体情况,包括集装箱的平均等待时间、港口的吞吐量等。
建模的基本步骤如下:1. 定义输入参数和输出参数输入参数包括集装箱数量、港口设备数量、集装箱处理速度等;输出参数包括集装箱的平均等待时间等。
2. 建立模型通过建立港口作业的模型,确定每一事件名、每个事件的发生时间以及事件的处理逻辑等。
对于需要分配资源的事件,要考虑分配资源的优先级以及时间的排队问题。
3. 添加随机性在港口调度问题中,集装箱的到达时间、装卸时间等都具有随机性。
为了更真实地模拟港口作业的情况,需要为模型增加随机性。
4. 进行仿真实验进行一系列的仿真实验,计算每个实验的输出参数,得到不同输入参数下的港口作业情况。
数学建模第四章概率统计方法建模-传送带的效率

加强理论与实践的结合,将数学建模 与实际生产环境相结合,更好地指导 实际生产过程中的传送带效率优化。
进一步探索概率统计方法在传送带效 率建模中的应用,如深度学习、人工 智能等新技术的应用,以提高预测精 度和效率。
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基于时间序列分析的建模方法
时间序列模型
01
将传送带效率数据视为时间序列,建立ARIMA、指数平滑等时
间序列模型。
趋势预测
02
利用时间序列模型预测传送带效率的未来趋势,为生产计划和
调度提供依据。
异常检测
03
基于时间序列分析的异常检测方法,发现传送带运行中的异常
波动,及时预警和干预。
04 传送带效率模型应用案例
实际应用案例一
案例名称
生产线传送带效率优化
描述
某生产线使用传送带进行产品运输,为了提高生产效率,需要对传送带进行优 化。通过数学建模,对传送带的运输速度、运输量、能耗等因素进行统计分析, 制定最优的运输策略,从而提高生产效率。
实际应用案例二
案例名称
机场行李传送带运行预测
描述
机场行李传送带是机场运行的重要环节,为了提高行李运输的效率和准确性,需要对传送带的运行状态进行预测。 通过数学建模,对传送带的运行历史数据进行分析,建立运行状态预测模型,提前预测传送带的运行状况,从而 及时调整运输策略,提高行李运输的效率和准确性。
实际应用案例三
案例名称
物流公司货物分拣效率优化
描述
物流公司在进行货物分拣时,需要快速准确地将货物分配到相应的配送路线。通过数学建模,对货物 分拣的历史数据进行分析,建立分拣效率优化模型,制定最优的分拣策略,从而提高分拣效率和准确 性,降低物流成本。
生产企业原材料订购及运输问题研究
生产企业原材料订购及运输问题研究摘要;本文针对2021年数学建模C题生产企业原材料的订购和运输问题中的第一问和第二问进行研究,利用目标规划和0-1规划模型,对提出的问题进行分析求解,得出符合题意的方案。
关键词:原材料订购;主成分分析;0-1规划;目标规划一、问题重述1.问题背景近年来,随着经济的发展和社会的进步,人们对于建筑和装饰板材的需求越来越旺盛。
现在有一家以木质纤维和其他植物纤维材料为主要生产原材料的企业,每年生产48周,并且会将未来24周原材料的订购和转运计划提前制定出来。
该企业将原材料大致分为A、B、C三种类型。
每周该企业的实际产能为2.82万立方米,而每立方米的产品需消耗0.6立方米的A类原材料或0.66立方米的B类原材料,或0.72立方米的C类原材料。
因为原材料比较特殊,供应商不能严格按企业的订货量进行供货,实际上给企业的供货量可能会比订货量多,也可能比订货量少。
企业为了保证生产能够正常进行,尽可能保证原材料的库存量能够满足不少于两周的生产需求,因此该企业总是将供应商提供的原材料全部收购。
原材料在转运过程中会出现一定的损耗,该企业仓库接收到转运商实际运送到仓库的原材料数量为企业的“接收量”。
每家转运商一周可以运送6000立方米,并且一家供应商尽量由一家转运商运送原材料。
原材料的成本直接影响着企业的利润,在现实中C类原材料采购单价最低,A类原材料采购单价比C类原材料高20%, B类原材料采购单价比C类原材料高10%。
三类原材料在运输和储存方面单位费用都是相同的。
1.问题提出附件1给出了该企业近5年402家供应商的相关数据。
附件2 给出了该企业近5年8家转运商的相关数据。
请结合实际情况,对数据进行分析,研究以下问题:(1)针对附件1,对402家供应商的相关数据进行量化分析,建立出一个数学模型,用来反映保障企业生产重要性,并且以这个模型为基础在这402家供应商中确定出50家重要的供应商。
沥青运输物流的数学建模及求解
2 9卷 总第 13期 3
L o G I s T _C S S n- la
・
现 代 物 流 技 术
.
沥 青 运 输 物 流 的 数 学 建 摸 及 求 麓
M a he atc l o l nd t m i a M de a Op i al tm So u i n n l to i As pha t lum Tr ns 0r a i a p t t0n Log si s itc
Sio eS a p lu n pe s ha tm r i y tnk a ta s o tto i al a c r r n p ra in t wa esa tb一
Ke wo d : t n p r t n ma e t a mo e ; l e r r — y r s r s o ai ; a t o h t ma i l c d l i a p o n
ga r mm i ;Exc l ng e
中 石 化 现 有 8家 沥 青 生 产 企 业 分 别 为 广 州 、镇 海 、济 南 、齐 鲁 、西 安 、洛 阳 、塔 河 、茂 名 分 公 司 ,年 产 沥 青 占全 同 的一 半 以上 , 客 户遍 布 全 国各 地 。 中 国石 化 拟 对 分 布 于 8家 公 司 的 1 8 铁 路 沥青 自备 车 辆 进 行 统 一 管 0辆 o 理 ,实 行 跨 地 区 、跨 路 局 统 一 调 配 运 作 ,形 成 一 个 系 统 内较 为 完 善 和 沥 青 铁 路 运 输 物 流 体 系 统 。这 将 面 临 如 何 对 8家 企业 发 货 站 至 上 百 个 收货 站 ( 车 站 )之 间 的 沥 青 运 输 量 进 行 分 配 使 运 输 总 距 离 最 短 ,通 过 车 辆 划 拨 在 运 销 卸 旺季如何最大程度地运出沥青的具体问题。 1 沥 青 运 输 问 题 的 数 学 建模 沥 青 铁 路 运 输 问题 ,实 际 上一 个 多 个 发 货 点 至 多 个 收货 点 的运 输 问 题 。在 使 沥 青 运 输 费 用 最 小 的 条 件 下 ,确
全国研究生数学建模竞赛论文--范例
全国第五届研究生数学建模竞赛题 目 货运列车的编组调度问题摘 要货运列车的编组调度问题是铁路运输系统的关键问题之一。
合理地设计编组调度方案对于提高铁路运输能力和运行效率具有十分重要的意义,是关乎我国铁路系统能否又好又快开展的全局性问题。
针对货运列车的编组调度问题,在深入研究编组站中到达列车的转发、解体及新车编发等规那么和要求的根底上,对所提供的数据进行了分析和处理,建立了各问题相应的数学模型,制订了相应的编组调度方案:针对问题一,详细探讨了白、夜班中所有车辆在编组站的滞留时间,包括解体等待时间、解体时间、编组时间、出发等待时间以及转发时间等等;求出了所有车辆在编组站的滞留时间之和,并用其除以所有车辆的总数,即得到每班中时的优化模型;模型以每班的最小中时为目标函数,其约束条件包括出发列车的总重量、总长度、每辆车的中时约束等等;最后利用遗传算法和Matlab 遗传算法工具箱,计算出了白班和夜班的最小中时,并给出了详细的列车解体方案和编组方案。
针对问题二,优先考虑了发往1S 的货物、军用货物及救灾货物等的运输问题;优先安排了含有专供货物和救灾货物车辆数较多的列车,使其尽快解体、编组和发车,以减少其等待时间。
建模时,在问题一模型的根底上添加了专供货物和救灾货物车辆的中时约束,并利用遗传算法计算出了每班的最小中时,制订了列车解体方案和编组方案。
针对问题三,由于所提供的信息具有动态性,所以在解编列车时,要对后续车辆和现存车辆的具体情况同时进行分析才能作出合理决策。
在考虑相邻时段递推关系的根底上,以每班的最小中时和发出车辆最大数目为目标函数,建立了一个多目标多阶段动态规划模型,并利用神经网络方法和Matlab 软件计算出了每班的最小中时和发出车辆的最大数目,制订了列车解体方案和编组方案。
针对问题四,首先根据条件处理了所给的数据,然后在模型一的根底上建立了相应的模型,并计算出了相应各班的中时,给出了相应的调度方案。
数学建模运筹模型
线性规划
线性规划
求解方法:
1.图解法 适合含有两个决策变量的模型;
max z = x1+3x2 s.t. x1+ x2≤6
-x1+2x2≤8
x2 6
最优解
x1 ≥0, x2≥0
4
可行域
-8
0
目标函数等值线
6 x1
线性规划
2.单纯形法(人工变量法、对偶单纯形法 ) 软件求解: lingo ,lindo ,Matlab
运输问题
例 某食品公司下属的三个食品厂A1、A2、A3生产食品,3个
厂每月的生产能力分别为7吨、4吨、9吨,食品被运到B1 、
B2 、B3 、B4 四个销售点,它们对方便食品的月需求量分别
为3吨、6吨、5吨、6吨,运输表如下表,试制定最优运送
方案。
B1
B2
B3
B4 产量 ai
A1
3
11
3
10
7
A2
0
0
M
采用匈牙利解法求解过程如下:
指派问题
(1) 由于r=4< 矩阵阶数=5,需要调整0元素的分布。
从该矩阵可看出,r=5= 矩阵阶数,因此能找到最优指派方案。 甲-B 乙-D 丙-E 丁-A 戊-C(戊 为虚拟人,即任务C无人完成) 最少的耗时数 z=29+20+32+24=105
指派问题
(2) 思路:
?供n b大j 于求,引入虚拟销售点,并假设它的需求量为
i?1
j?1
m
n
? ai ? ? bj
i?1
j?1
2.
m
?
ai
?
n
?
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. 整理文档 运输问题 摘要 本文主要研究的是货物运输的最短路径问题,利用图论中的Floyd算法、Kruskal算法,以及整数规划的方法建立相关问题的模型,通过matlab,lingo编程求解出最终结果。 关于问题一,是一个两客户间最短路程的问题,因此本文利用Floyd算法对其进行分析。考虑到计算的方便性,首先,我们将两客户之间的距离输入到网络权矩阵中;然后,逐步分析出两客户间的最短距离;最后,利用Matlab软件对其进行编程求解,运行得到结果:2-3-8-9-10总路程为85公里。 关于问题二,运输公司分别要对10个客户供货,必须访问每个客户,实际上是一个旅行商问题。首先,不考虑送货员返回提货点的情形,本文利用最小生成树问题中的Kruskal算法,结合题中所给的邻接矩阵,很快可以得到回路的最短路线:1-5-7-6-3-4-8-9-10-2;然后利用问题一的Floyd算法编程,能求得从客户2到客户1(提货点)的最短路线是:2-1,路程为50公里。即最短路线为:1-5-7-6-3-4-8-9-10-2-1。但考虑到最小生成树法局限于顶点数较少的情形,不宜进一步推广,因此本文建立以路程最短为目标函数的整数规划模型;最后,利用LINGO软件对其进行编程求解,求解出的回路与Kruskal算法求出的回路一致。 关于问题三,是在每个客户所需固定货物量的情况下,使得行程之和最短。这样只要找出两条尽可能短的回路,并保证每条线路客户总需求量在50个单位以内即可。因此我们在问题二模型的基础上进行改进,以货车容量为限定条件,建立相应的规划模型并设计一个简单的寻路算法,对于模型求解出来的结果,本文利用Kruskal算法结合题中所给的邻接矩阵进行优化。得到优化结果为:第一辆车:. 整理文档 1-5-2-3-4-8-9-1,第二辆车:1-7-6-9-10-1,总路程为280公里。 关于问题四,在问题一的基础上我们首先用Matlab软件编程确定提货点到每个客户点间的最短路线,然后结合一些限定条件建立一个目标模型,设计一个较好的解决方案进行求解可得到一种很理想的运输方案。根据matlab运行结果分析得出4条最优路线分别为:1-5-2,1-4-3-8,1-7-6,1-9-10。最短总路线为245公里,最小总费用为645。
关键词: Floyd算法 Kruskal算法 整数规划 旅行商问题
一、问题重述 某运输公司为10个客户配送货物,假定提货点就在客户1所在的位置,从第i个客户到第j个客户的路线距离(单位公里)用下面矩阵中的(,)ij(,1,,10)ij位置上的数表示(其中表示两个客户之间无直接的路线到达)。 .
整理文档 123456789101050402530502500303550603300153050256044015045305520406552515450601030556503030600255535730501025030456086025203055300109204015254502010352010452060300
1、运送员在给第二个客户卸货完成的时候,临时接到新的调度通知,让他先给客户10送货,已知送给客户10的货已在运送员的车上,请帮运送员设计一个到客户10的尽可能短的行使路线(假定上述矩阵中给出了所有可能的路线选择)。
2、现运输公司派了一辆大的货车为这10个客户配送货物,假定这辆货车一次能装满10个客户所需要的全部货物,请问货车从提货点出发给10个客户配送完货物后再回到提货点所行使的尽可能短的行使路线?对所设计的算法进行分析。
3、现因资源紧张,运输公司没有大货车可以使用,改用两辆小的货车配送货物。每辆小货车的容量为50个单位,每个客户所需要的货物量分别为8,13,6,9,7,15,10,5,12,9个单位,请问两辆小货车应该分别给那几个客户配送货物以及行使怎样的路线使它们从提货点出发最后回到提货点所行使的距离之和尽可能短?对所设计的算法进行分析。
4、如果改用更小容量的车,每车容量为25个单位,但用车数量不限,每个客户. 整理文档 所需要的货物量同第3问,并假设每出一辆车的出车费为100元,运货的价格为1元/公里(不考虑空车返回的费用),请问如何安排车辆才能使得运输公司运货的总费用最省? 二、问题分析 关于问题一,是一个两客户间最短路程的问题,因此本文利用Floyd算法对其进行分析。考虑到计算的方便性,首先,我们将两客户之间的距离输入到网络权矩阵中;然后,逐步分析出两客户间的最短距离;最后,利用Matlab软件对其进行编程求解。 关于问题二,运输公司分别要对10个客户供货,必须访问每个客户,实际上是寻找一条最短的行车路线。首先,不考虑送货员返回提货点的情形,本文利用最小生成树问题中的Kruskal算法,结合题中所给的邻接矩阵,很快可以得到回路的最短路线:21098436751vvvvvvvvvv;然后利
用问题一的Floyd算法和程序,能求得从客户2到客户1(提货点)的最短路线是:12vv,路程为50公里。但考虑到最小生成树法局限于顶点数较少的情形,
不宜进一步推广,因此本文又根据路程最短建立以路程最短为目标函数的整数规划模型;最后,利用LINGO软件对其进行编程求解。 关于问题三,是在每个客户所需固定货物量的情况下,使得行程之和最短。这样只要找出两条尽可能短的回路,并保证每条线路客户总需求量在50个单位以内即可。因此我们在问题二模型的基础上进行改进,以货车容量为限定条件,建立相应的规划模型并设计一个简单的寻路算法,对于模型求解出来的结果,本文利用Kruskal算法结合题中所给的邻接矩阵进行优化。 关于问题四,我们首先用Matlab软件编程确定提货点到每个客户点间的最. 整理文档 短路线,然后结合一些限定条件建立一个目标模型,设计一个较好的解决方案进行求解可得到一种很理想的运输方案。 三、模型假设 1.假设客户级别平等; 2.假设不考虑装卸车费用; 3.假设货车不发生意外事故; 4.假设运输过程中货物无损失; 四、符号说明 :ijv不同的客户102.1;102.1ji;
:ijl从客户iv到客户jv的距离;
;个客户无直接的路到达个客户到第从第:;个客户有直接的路到达个客户到第从第:jijixij0
1
个客户的距离个客户到第从第jicij:;
个客户所需的货物量第jaj:;
:z总路程; 五、模型的建立与求解 5.1问题一模型的建立与求解 5.1.1模型的建立 问题一是要找出从客户2到客户10的最短路径,本文利用Floyd算法对此文进行求解。 为计算方便,令网络的权矩阵为jiijnnijvvldD到为,)(的距离。
其他)当(其中Evvldjiijij, . 整理文档 Floyd算法基本步骤为: (1)输入权矩阵DD)0(。 (2)计算),,3,2,1()()()(nkdDnnkijk 其中 ],min[)1()1()1()(kjkkikkijk
ijdddd
(3)nnnijndD)()()(中元素)(n
ijd就是iv到jv的最短路长。
5.1.2模型的求解 在本文计算中10n,对Floyd算法进行编程(程序见附录1),利用Matlab软件进行求解。运行结果如下: a =
0 40 55 40 25 55 30 55 50 70 50 0 30 45 35 50 45 55 65 85 55 30 0 15 55 30 50 25 35 55 40 45 15 0 45 30 50 20 30 50 25 15 45 45 0 35 10 30 40 55 55 50 30 30 35 0 25 50 35 55 30 25 50 50 10 25 0 30 40 60 30 45 25 20 30 25 30 0 10 30 20 40 30 40 35 15 25 45 0 20 35 20 10 25 20 40 30 35 30 0
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整理文档 1 5 4 4 5 7 7 5 9 9 1 2 3 3 5 6 5 3 3 3 4 2 3 4 8 6 7 8 8 8 1 3 3 4 5 6 8 8 8 8 1 2 2 4 5 7 7 8 8 10 7 2 3 4 7 6 7 4 9 9 1 5 3 8 5 6 7 8 8 10 9 5 3 4 5 9 7 8 9 9 1 10 10 4 7 6 7 8 9 10 1 2 3 3 5 3 5 3 9 10
请输入起点2 请输入终点10 2
3 8 9 10 由运行结果可以得出运货员从客户2到客户10的最短路径是:
109832vvvvv 总路程为85公里。