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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) V0 Z/ y; x+ G( A" Z# Q; T8 \$ d
    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。, l' i( O: \* W3 S9 B1 O$ m
    当产大于销时:
    1 }9 G" Q+ G" S; r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。
    * h" }) w" d+ y" r9 F; |+ Z$ ?9 W6 j当销大于产时:7 B: {0 L( W1 o5 m2 N
    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。4 j. U5 N5 y& ~' g! J, V( }
    4 h$ b% r) D. F
    7 i' R' f2 \! G6 H  w

    " _( e! l: E# G. {
    8 E6 c% B: w' X# xmodel:
    6 J* W! D; T1 v/ V, q' V7 _!4发点4收点运输问题,增加了一个虚拟产地;
    ! k' o% I# d, Q( v9 q$ [sets:' T. v: Y! S0 ?
    warehouses/wh1..wh4/: capacity;* o/ }4 z" J5 A$ V# q
    vendors/v1..v4/: demand;
    7 _. @5 l8 O; T5 k1 c  O9 Glinks(warehouses,vendors): cost, volume;
    : V1 F& s: M2 Y% xendsets
    ) L: w7 ?8 F) Z. ^5 |/ b9 n: F+ ]!目标函数;' s- g+ n6 g+ h) ?
    min=@sum(links: cost*volume);
    3 s( U0 O, s( S!需求约束;+ ~: t, Z" m& Y  t0 f$ }4 \
    @for(vendors(J):7 R' h2 _1 [; x8 f% a
    @sum(warehouses(I): volume(I,J))=demand(J));
    - z' m% a' B+ w# D& F7 K!产量约束;
    : e/ u4 y% k2 ?3 I+ `: {@for(warehouses(I):: I$ D& b" l. h1 Z9 C- |7 T) ]1 U8 ~3 [
    @sum(vendors(J): volume(I,J))<=capacity(I));
    / [' h% M1 V& p6 ~9 }!这里是数据;
    4 a, D! l+ Q/ s4 f+ udata:% o$ r8 U8 V% }- U4 c" F2 c
    capacity=6 4 9 1;
    ; }* Q! p* q$ b$ c3 ?; Vdemand=2 8 5 5;8 I4 M' `  A0 q7 }# [7 A  T7 j
    cost=3 12 3 9+ H8 y8 @( W+ ?& Z
         1 9 2 8
    4 a' M3 }/ b3 g( d; D- m5 C9 @: X     7 4 10 5
    % B% ]( b2 @& z# f8 _7 n; o: }     0 0 0 0;9 y+ d, a! ?6 F# P: a9 q, I
    enddata, |" w/ p7 s4 Q% y9 o2 F
    end
    : V( Q1 A* S' l. A) V不进行假设
    ; ]6 O% t( x) Q# q  `/ Y, }lingo解决6个发点8个收点的最小运输费用问题
    ' P  o- S( \$ e5 Z) P- D* i1 @
    * c" l% Z0 _2 x6 j, r. M* |* U; x3 u: t
    9 z/ s1 X+ p' J* Jmodel:
    # U' j3 j+ ~5 {- D: q!6 发点8 收点运输问题;4 C% t: |: j  S. e9 D- h& W/ u
    sets:6 v) p! Z+ H3 Y4 e" c( S
    warehouses/wh1..wh6/: capacity;$ l  H% j! W9 C9 L( k* g  N
    vendors/v1..v8/: demand;
    2 P: D7 [" p& `; ~) D5 l7 zlinks(warehouses,vendors): cost, volume;5 |5 z, ?0 y3 ^' @
    endsets& m" U: b1 z- C0 T) u6 M
    !目标函数;# c* `" D$ {2 J2 O8 x8 m8 d. `
    min=@sum(links: cost*volume);
    ) ?$ Y7 _3 P* w!需求约束;
    4 w6 ^7 W1 w! m4 p& P@for(vendors(J):0 d- v' A+ y! V  I- F2 ~
    @sum(warehouses(I): volume(I,J))=demand(J));; V  T8 V) b0 H* ?5 _6 U8 w
    !产量约束;3 I2 S1 r+ _. E0 _' x* k; I# }
    @for(warehouses(I):
    4 }4 }$ z4 e) ^  S@sum(vendors(J): volume(I,J))<=capacity(I));
    1 a  U- Q! ]  i!这里是数据;* a8 W$ t% C1 `# M) b
    data:1 o' p5 h0 B; L4 G1 J
    capacity=60 55 51 43 41 52;- w5 J' |* n7 _& t5 e! E! y
    demand=35 37 22 32 41 32 43 38;* D& P$ m1 h' }; s
    cost=6 2 6 7 4 2 9 5
    ; @8 z! W% u5 U) n: q: J1 h4 9 5 3 8 5 8 2. s. q+ G, B" o  m8 y
    5 2 1 9 7 4 3 3
    1 x1 K3 X, z- n0 q) e+ U' j0 V7 6 7 3 9 2 7 1
    $ Y4 `( M) a4 V6 V2 `5 N2 3 9 5 7 2 6 51 s. d7 M7 x7 R
    5 5 2 2 8 1 4 3;5 [( O5 ?/ o: z) d! B) C' j* l
    enddata
    ; H+ z, t' M6 i8 Yend' s0 o( b  D& F1 {( s6 _/ A

    7 _0 ]7 W: E& j* O6 q. y; j: Q1 o4 Y9 L% m: Y4 q
    ————————————————% N7 F+ ~) v+ _  [, m
    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。
    3 v/ r8 C, I  a% @原文链接:https://blog.csdn.net/qq_42380515/article/details/97633479" j- L) Y/ C6 A9 y3 R5 }( f7 O7 h* o) Y
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