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[其他经验] 优化-运输问题

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    发表于 2020-5-22 08:58 |只看该作者 |倒序浏览
    |招呼Ta 关注Ta |邮箱已经成功绑定
    问题一:运输问题9 K. m, A- K2 {$ s
    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。
    + A0 y4 \7 L; B1 O/ b当产大于销时:6 `  W4 }& W. N- I' j8 c8 K
    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。& _2 q9 W1 e: X8 o$ i( r7 U, `. s
    当销大于产时:1 a/ @" _' |  I* h, |; N* J
    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。
    3 j1 I6 G  E% l2 s1 K, H1 \. Q9 ^/ @6 I* I( @
    # m0 w! L3 G! _- a/ A

    9 I! `  C4 f( @/ Y. ?: c! f
    2 t0 k4 M8 H- o! J! h; J0 imodel:" O1 ^- v  _# d6 V& k  p# T
    !4发点4收点运输问题,增加了一个虚拟产地;
    # W' @% Q; l' h$ _) U' }sets:: @& Z/ m& T) h8 s
    warehouses/wh1..wh4/: capacity;/ y' I0 u* A& Y; c
    vendors/v1..v4/: demand;' c6 \$ P: B+ @9 r4 T' ]) \
    links(warehouses,vendors): cost, volume;: m7 \0 w. y- q6 P, o4 R
    endsets
    7 r: g; M1 U# q6 ^. J* a/ _!目标函数;( n+ L  H, r/ A0 I$ H' K7 Z
    min=@sum(links: cost*volume);* \" ]( x9 R, }8 p& a- k/ H- Z  @
    !需求约束;
    - j+ I. r  ?: X" n6 ^! P@for(vendors(J):
    ' {1 F! e3 M' X3 ~@sum(warehouses(I): volume(I,J))=demand(J));
    0 k& D; P1 U+ f& u!产量约束;
    ( Y5 x2 }% r, v! d, U@for(warehouses(I):
    9 J, p# |9 @# G; L+ O( O; Y+ r@sum(vendors(J): volume(I,J))<=capacity(I));
    + u/ K& Q" d% O+ ^, q! x, ]* V!这里是数据;
    0 C4 W4 v/ `9 z* h% ?/ W" ydata:
    $ p# J3 W+ E4 N3 s/ E" h1 x5 F7 A1 ccapacity=6 4 9 1;
    + v1 `3 u# S, p0 ^! z& ]demand=2 8 5 5;
    5 `" H5 Q, [5 N1 y5 r" t2 \cost=3 12 3 9
    1 o3 m! \" l4 \     1 9 2 8
    + V& i0 O) \9 L  Q* l     7 4 10 5! K- r0 w2 s3 {; `! |* d% n
         0 0 0 0;
    2 ^+ `3 l5 D8 M( y) Cenddata, E3 f$ R! R9 @/ c# T3 n
    end
    5 W# S2 V+ E% `# w9 f) F  r3 X不进行假设
    7 o) @; ~( o3 y9 V. O9 Glingo解决6个发点8个收点的最小运输费用问题
    . U+ Y& W& r' y& F/ H7 _
    # @% Y& f# A5 {" G  h; V2 t( \, Q0 q( _, _( l& t7 n
    model:
    7 L: m% l! i* n$ P' U2 |% }( H& O!6 发点8 收点运输问题;
    ( ^  X! q5 H: lsets:2 S; A" h- x* J, T. l  N
    warehouses/wh1..wh6/: capacity;8 j' B. K) b( H" `
    vendors/v1..v8/: demand;
      _1 {6 t% @, p% n( b8 R/ slinks(warehouses,vendors): cost, volume;& `4 Y7 J( s- S2 v
    endsets  N/ }/ l$ @/ C8 f* }7 G( R0 Y2 M' _/ h
    !目标函数;- t# _0 ]+ J/ h4 Z# a% I
    min=@sum(links: cost*volume);$ a9 ]  K3 t7 U+ U
    !需求约束;
    / J- {" L8 B! p$ i% V@for(vendors(J):
    9 Z7 b+ a; a/ ^) N@sum(warehouses(I): volume(I,J))=demand(J));/ T" s8 t" n+ c/ j. Q& G
    !产量约束;
    4 j. k& J  r% m" b' R@for(warehouses(I):% w3 O9 n+ Y# L8 v: U
    @sum(vendors(J): volume(I,J))<=capacity(I));- n/ x( I8 b& D
    !这里是数据;
    8 S- |: t+ k7 V4 W, S6 `% udata:
    7 h6 T% N% k2 A5 N. w& P  zcapacity=60 55 51 43 41 52;) a' k8 I; A( X' X6 k. }9 d" ]$ G
    demand=35 37 22 32 41 32 43 38;" P, A& R5 u7 a+ j
    cost=6 2 6 7 4 2 9 58 K( g; C; a" _/ |/ z
    4 9 5 3 8 5 8 2/ q/ b* E* a0 x' G: G1 ?) i
    5 2 1 9 7 4 3 3! i3 o" o5 V0 V
    7 6 7 3 9 2 7 1
    / D, |/ y- |3 \2 3 9 5 7 2 6 5& [& {9 X( E+ ?  [8 Y: p5 m! b
    5 5 2 2 8 1 4 3;
    + Q  ?1 S' D' c4 y. Xenddata
    , b: n: Y# T& K! Send
    & B* t+ S8 |' C& r+ P. u' V
    + H' |6 `$ W" p6 E4 |% s( J' V* T( o7 Q- @7 ~
    ————————————————
      {! r! P4 `' x% U7 H7 t, _版权声明:本文为CSDN博主「bigheart-yan」的原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接及本声明。# E/ b3 [. |/ u6 o4 |
    原文链接:https://blog.csdn.net/qq_42380515/article/details/97633479* n) S/ f. v! K5 Z1 }8 {

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