优化-运输问题

浅夏110

问题一：运输问题
  P* F' A$ y* W0 T模型所求问题都是以产销平衡为前提的条件下进行的，但是在实际问题中绝大多数问题往往都是产销不平衡的，因此就需要将产销不平衡问题转化为产销平衡问题。
当产大于销时：
5 D7 x, G; O: B: g只需要假想增加一个销地（可以看做为一个存储地），该城销售量为产大于销的部分，而在单位运价表中从个产地销往此假想销售地的运价为0，由此转化为一个产销平衡问题。
当销大于产时：
可以假想增加一个产地，该产地的产量为实际需求量大于实际产量部分，而从该假想产地到个销售地的运价为0，由此转化为一个产销平衡问题。
/ ?* t* w4 J# G& p; S
5 h+ v( _3 Q; W$ h7 B


# V' B( o! ]/ s4 k! lmodel:
+ t- `9 z& K! y1 x2 l!4发点4收点运输问题,增加了一个虚拟产地;
sets:
warehouses/wh1..wh4/: capacity;
vendors/v1..v4/: demand;
links(warehouses,vendors): cost, volume;
  R, {$ c2 ?8 v+ {/ y  K2 M, [0 fendsets
$ Z1 {% b2 G9 w2 X( H2 r!目标函数;
min=@sum(links: cost*volume);
!需求约束;
/ M) D8 d" Z) F4 q, m9 s% y5 i@for(vendors(J):
@sum(warehouses(I): volume(I,J))=demand(J));
3 l5 C3 U) W# r& K" g) j!产量约束;
@for(warehouses(I):
@sum(vendors(J): volume(I,J))<=capacity(I));
!这里是数据;
4 \% @1 B2 F, [8 L/ bdata:
capacity=6 4 9 1;
2 u1 ^8 o+ _4 @  p" o  Jdemand=2 8 5 5;
cost=3 12 3 9
! V  N% D4 R1 Y     1 9 2 8
     7 4 10 5
     0 0 0 0;
enddata
end
5 J& U, K$ l2 n不进行假设
8 [9 x* q6 V) U% `5 {8 vlingo解决6个发点8个收点的最小运输费用问题
& |9 E- T! k' r2 G5 w6 _
! u0 q7 Z  t7 o, Z- A3 D) w: V) R7 c3 v
model:
  l+ j( v3 z, J0 X5 h# B!6 发点8 收点运输问题;
sets:
warehouses/wh1..wh6/: capacity;
! q- C  M, w3 J9 b+ {" o+ y7 bvendors/v1..v8/: demand;
; y5 Q. V- t. b" o7 y  xlinks(warehouses,vendors): cost, volume;
9 U- y1 L( e/ {5 u6 T3 ?endsets
!目标函数;
+ E8 r! z* N, lmin=@sum(links: cost*volume);
/ i3 o. l0 i6 a  M' e+ K9 m: y!需求约束;
@for(vendors(J):
" m' B" c: h( |: l4 a@sum(warehouses(I): volume(I,J))=demand(J));
!产量约束;
@for(warehouses(I):
4 t" {' i& d: \6 Y/ H4 u% i* q@sum(vendors(J): volume(I,J))<=capacity(I));
!这里是数据;
data:
capacity=60 55 51 43 41 52;
0 ?' ]( F1 ]& m; z; }& Ldemand=35 37 22 32 41 32 43 38;
cost=6 2 6 7 4 2 9 5
- F2 \* ]5 R4 @8 v! Y( n- e4 9 5 3 8 5 8 2
5 2 1 9 7 4 3 3
7 6 7 3 9 2 7 1
& f8 z) m  \: S2 3 9 5 7 2 6 5
5 5 2 2 8 1 4 3;
2 z9 c+ _( T2 @) wenddata
end

; \) T: W4 E7 R: Z2 B% U
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. ]5 N/ ^, c# r; \7 ^  K' g原文链接：https://blog.csdn.net/qq_42380515/article/details/97633479

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