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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" Y; P7 ^% E- }2 F
    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。
    2 H) ~+ i/ K/ ]" a& ~当产大于销时:9 {8 H9 Q( O* k$ t4 u5 {5 H1 j
    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。
    ) R& }0 y- ?4 t6 }2 n7 A当销大于产时:
    / G# M+ S- f6 c/ O) I3 [$ I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。
      B0 F* R0 ?' @/ ^2 P  z5 p
    6 m. X! U) L0 H) T  E
    ; _' U. }; }9 K. B: v+ S. P  ]4 Q. G/ f. h  t
    ! K0 u, a" }% o! X' _8 B
    model:( _1 @  {* Q8 G7 c8 P
    !4发点4收点运输问题,增加了一个虚拟产地;! R0 G. F% M, \7 J$ s
    sets:
    " q& I+ u/ V3 K: p& x& X0 A! |warehouses/wh1..wh4/: capacity;
    ' c0 H* [% t8 M) dvendors/v1..v4/: demand;( j9 L# g! k; z" A4 w
    links(warehouses,vendors): cost, volume;
    6 Y+ t/ f- S% W) C4 p# Q! P9 J* j6 m2 k" i+ Dendsets0 l3 Y, L: f# g* J. t/ J' H/ G
    !目标函数;
    + o6 d# ]8 n+ Z' R( _min=@sum(links: cost*volume);
    5 ~- Q  ]0 R+ D4 y' H; j& M!需求约束;2 G; I8 Z! C% Q7 F2 f, d1 P
    @for(vendors(J):
    + e. |# W$ d, R! |1 @2 `, A* n@sum(warehouses(I): volume(I,J))=demand(J));
    ; M, }7 V: ]* N6 z, K5 d0 a!产量约束;
    & b  V7 E) M- M* O$ X4 z@for(warehouses(I):' d- _' I# ^3 p, ~. m+ ?
    @sum(vendors(J): volume(I,J))<=capacity(I));$ ~, J6 L9 Q. d  D
    !这里是数据;; f$ L) o* A* M) O6 d- W
    data:& R' y: d, Z5 j! {# S/ P
    capacity=6 4 9 1;
    " y3 i& L: ~8 t9 g& C* m) T' ]demand=2 8 5 5;$ I+ j1 f/ J7 i- q3 m1 @
    cost=3 12 3 9# e: T9 Y" P/ r% s3 Z  r
         1 9 2 8
    ; M% r# r6 m" d( G  L. v% \9 e     7 4 10 54 t- |. o6 n! e3 L& T7 X& v8 O8 w
         0 0 0 0;
    + k! i, V/ G! Y( Jenddata: s+ q% X& o/ B
    end3 B7 \" p4 P2 @) ]$ |7 g
    不进行假设
    7 M4 Z9 \9 R6 M6 e( Plingo解决6个发点8个收点的最小运输费用问题
    ' X+ E1 e5 w; L5 G2 X9 h, h
    * K- c7 \5 T* J. @5 N6 b& V. k
    7 q; q) N5 ~+ @9 D1 Z0 W+ dmodel:0 D# K( Z5 k( u: c
    !6 发点8 收点运输问题;
    + |" a+ F3 _2 S2 _, x' Y5 qsets:
    , c0 m6 a: V5 }+ Owarehouses/wh1..wh6/: capacity;" d3 X0 Q$ K5 s" s
    vendors/v1..v8/: demand;" |6 q( i6 O0 O% |0 O
    links(warehouses,vendors): cost, volume;
    / ~) a- V0 H% m* h$ `endsets  M5 d# a5 X% m2 N  P3 p; T' i
    !目标函数;
    % j$ Z& x) n! e7 o; D4 }. Z: Wmin=@sum(links: cost*volume);3 e, h2 b- K( e/ O$ Y% e2 [. }4 X
    !需求约束;$ s; U+ X! {, y+ H0 X3 D" L
    @for(vendors(J):
    9 ~" \# m$ O) N* V& X0 M@sum(warehouses(I): volume(I,J))=demand(J));
    1 Z4 @( H, z: K, ]!产量约束;' n* b0 K" ]4 \) J5 ]- w. g
    @for(warehouses(I):+ y/ X  z% D0 u, o
    @sum(vendors(J): volume(I,J))<=capacity(I));1 ^% G  }: `% s
    !这里是数据;9 R' R0 l  n) m( z% @0 Q: s
    data:
    , r4 k# G& m" i2 ucapacity=60 55 51 43 41 52;" v- x4 o3 p5 N0 g9 A% L0 }7 }
    demand=35 37 22 32 41 32 43 38;
    1 C- e( ^6 y" F% Q& Ucost=6 2 6 7 4 2 9 5  T* M3 f( h, m6 G, b6 v. D
    4 9 5 3 8 5 8 2
    ! M0 L- U) ~, n$ r+ z# h5 2 1 9 7 4 3 3
    * C% Z8 V' U+ g" ]: n, f  D7 6 7 3 9 2 7 1
    2 h+ F. U* ?2 ~5 ~2 3 9 5 7 2 6 5
    7 x+ }4 L9 F1 r) [$ x5 5 2 2 8 1 4 3;
      D/ P0 C$ S8 ]  }* venddata
    # I" o/ h! Q* E8 Z% x1 tend
    % b9 N4 T; x3 Q& ]0 m
    ' P* K, ]4 S% L6 I# C7 }' H% J! h: U/ {4 _
    ————————————————
    ) a8 s7 e" f$ I& N% a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。
    7 H. T0 c0 `9 ~1 d原文链接:https://blog.csdn.net/qq_42380515/article/details/97633479
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