线性规划在物流运输中数学模型的建立及应用_图文.
线性规划在物流运输中数学模型及应用
目录线性规划在物流运输中数学模型及应用 (1)摘要 (1)关键词 (1)引言 (1)1、线性规划问题 (1)1.1、线性规划问题的提出 (1)1.2、线性规划数学模型 (6)1.3、线性规划问题的标准形式 (7)1.4、线性规划问题解的概念 (8)1.4.1、可行解 (9)1.4.2、基 (9)1.4.3、基可行解 (10)1.4.4、可行基 (10)2、物流运输问题 (10)2.1、物流运输 (10)2.2、物流运输的规划设计 (11)2.2.1、运输成本 (11)2.2.2、运输速度 (11)2.2.3、运输的一致性 (11)2.2.4、与物流节点的匹配程度 (11)2.3、运输规划设计内容 (12)2.3.1、确定运输战略 (12)2.3.2、确定运输线路 (12)2.3.3、选择运输方式 (12)2.3.4、运输过程控制 (12)2.4、物流运输问题的提出 (12)2.5、物流运输问题的数学模型 (14)3、物流运输问题线性规划数学模型实例 (14)3.1、车辆调度问题 (15)3.2、产销运输问题 (17)3.3、物资调运问题： (18)4、结束语 (25)致谢 (25)参考文献 (25)英文摘要 (26)Linear Programming in logistics and (26)transportand application of mathematical models (26)Abstract (26)Keywords (26)线性规划在物流运输中数学模型及应用线性规划在物流运输中数学模型及应用摘要：本论文重要是对线性规划问题的提出、标准型、以及求解进行分析，然后建立一些数学模型来解决一些实际问题。
针对物流运输这个方面的实际应用建立一些特殊的数学模型用线性规划进行分析，让物流运输变的简单、快捷、节约成本。
本文的关键是对物流运输中的问题建立的数学模型就行分析，利用线性规划来运算和求解，建立线性规划数学模型。
线性规划在物流配送中的应用研究
线性规划在物流配送中的应用研究绪论线性规划是一种解决最优化问题的方法，其基本思想是将问题转化为多元一次方程组，并通过线性代数的方法求解最大化或最小化目标函数的值。
物流配送作为一个重要的应用领域，线性规划在其中有着广泛的应用。
本文将从车辆路径问题、仓库选址问题和运输调度问题三个方面探讨线性规划在物流配送中的应用研究。
一、车辆路径问题车辆路径问题是指如何在配送过程中安排车辆的行驶路线，以最小化车辆行驶的距离和车辆数量。
线性规划可以通过建立车辆行驶路线的模型，以最小化总路程为目标函数，将车辆路径问题转化为一个线性规划问题。
以一般的物流配送为例，假设有$n$个送货点，$m$辆车，每个送货点需要配送数量为$q_i$的物品，每辆车的载重量为$C_j$，均摊油费为$f$，车辆行驶的距离为$d_{ij}$。
我们可以建立以下的线性规划模型：目标函数：$\min\sum_{i=1}^n\sum_{j=1}^md_{ij}x_{ij}$约束条件：$\sum_{j=1}^mx_{ij}=1, i=1,2,\dots,n$，每个送货点只有一个车辆负责配送；$\sum_{i=1}^nq_ix_{ij}\le C_j, j=1,2,\dots,m$，每辆车的载重量不超过限制；$\sum_{i=1}^n x_{ij}\ge 1, j=1,2,\dots,m$，每辆车至少要负责一次配送。
其中$x_{ij}$为决策变量，表示第$j$辆车是否负责配送第$i$个送货点，取值为$0$或$1$。
通过上述线性规划模型，我们可以求得最小化车辆行驶路程的最优解，进而安排车辆的路线，提高配送效率。
二、仓库选址问题仓库选址问题是指如何根据需求点的位置和需求量，选取最优的仓库位置使得物品配送的总成本最小。
线性规划可以将仓库选址问题转化为一个线性规划问题，通过建立数学模型来确定最优的仓库位置和配送方案。
以物品配送为例，假设有$n$个需求点，每个点的需求量为$q_i$，需要选择一个仓库的位置$w$，仓库到各需求点的运输距离为$d_{iw}$。
运用线性规划对运输问题进行研究运输问题在企业管理方面的应用
运用线性规划对运输问题进行研究运输问题在企业管理方面的应用一、本文概述随着全球化的推进和市场竞争的日益激烈，运输问题在企业管理中扮演着越来越重要的角色。
如何有效地进行物资运输、降低成本、提高效率，成为了企业运营中必须面对和解决的问题。
线性规划作为一种数学优化技术，为运输问题的研究和解决提供了有力的工具。
本文旨在探讨线性规划在运输问题中的应用，以及它在企业管理中的实际作用。
本文将首先介绍线性规划的基本概念、原理及其在运输问题中的应用原理。
接着，通过具体案例，分析线性规划在运输问题中的实际应用，包括如何建立运输问题的数学模型、如何运用线性规划求解最优运输方案等。
本文还将探讨线性规划在企业管理中的其他应用，如资源分配、生产计划等。
本文将总结线性规划在运输问题和企业管理中的应用效果，并展望未来的发展趋势。
通过本文的研究，我们期望能够帮助企业更好地理解和应用线性规划，优化运输方案，提高运营效率，从而在激烈的市场竞争中获得优势。
也希望本文能为相关领域的研究人员提供参考，推动线性规划在运输问题和企业管理领域的研究和发展。
二、线性规划理论基础线性规划是一种数学方法，用于解决具有线性约束和线性目标函数的优化问题。
它广泛应用于各种领域，包括运输问题。
在企业管理中，线性规划尤其适用于资源分配、生产调度和物流优化等问题。
线性规划问题的基本形式可以描述为：在给定的线性约束条件下，最大化或最小化一个线性目标函数。
这些约束条件和目标函数都是由决策变量的线性组合构成的。
决策变量是在问题中需要优化的变量，例如运输量、生产量等。
在运输问题中，线性规划可以用于优化运输成本、运输时间和运输路线等。
例如，假设一个企业需要将其产品从多个工厂运输到多个销售点，每个工厂和销售点之间的运输成本可能不同。
通过线性规划，企业可以找出一种运输方案，使得总运输成本最低，同时满足各种约束条件，如每个工厂的生产能力、每个销售点的需求量等。
线性规划的理论基础包括线性代数、凸分析和优化理论等。
线性规划在物流中的应用研究
线性规划在物流中的应用研究在现代物流行业中，实现最佳的物流运输方案是一项至关重要的任务。
而线性规划方法成为了一种广泛应用的优化模型，可以帮助企业更好地分配资源、降低成本、提高效率和满足客户需求等方面。
本文将探讨线性规划在物流中的应用研究。
一、什么是线性规划线性规划，是一种通过线性代数方法来求解最优问题的数学模型。
它模拟一个包含有限数量的变量和一定数量限制的情境，并用目标函数来衡量变量的价值，以期求取最优解。
线性规划的最常用形式是标准形式，即：$\max$ $Z=c_1x_1+c_2x_2+...+c_nx_n$s.t.$a_{11}x_1+a_{12}x_2+...+a_{1n}x_n\leq b_1$$a_{21}x_1+a_{22}x_2+...+a_{2n}x_n\leq b_2$$......$$a_{m1}x_1+a_{m2}x_2+...+a_{mn}x_n\leq b_m$$x_i\geq0$ $(i=1,2,...,n)$其中，$Z$为目标函数值，$c_1,c_2,...,c_n$为系数，$x_1,x_2,...,x_n$表示决策变量，$a_{ij}$为系数，$b_i$是限制条件。
二、线性规划在物流规划中的应用1.路径规划路径规划是物流规划中最常见的问题之一。
对于大规模的配送中心网络，需要设计一个合理的路径规划模型。
而线性规划可以通过拟合路线成本、运输模式、交通情况等信息，提供一个最佳路径方案。
2.物资调配物资调配是指将不同地点存货，按照需要进行集中调配的一种方式。
线性规划模型可以帮助将物资分配到不同的目的地，同时优化物流成本。
例如，对于一个负责物资调配的配送中心，可以使用线性规划模型计算如何在最短时间内完成所有的配送任务。
3.运输网络设计线性规划方法也可以用于设计运输网络。
在运输网络中，需要考虑如何合理设置线路、如何安排运输车辆、如何降低运输成本等问题。
通过线性规划优化模型，可以在运输网络中实现更好的数据可视化、更高的准确性和更高的效率。
线性规划模型在物流调度中的实际应用
线性规划模型在物流调度中的实际应用物流调度是指在给定的时间和资源限制下，合理安排货物的运输路线和运输方式，以满足客户需求，同时降低成本和提高效率。
线性规划模型是一种数学优化方法，能够对物流调度问题提供定量的分析和决策支持。
本文将探讨线性规划模型在物流调度中的实际应用。
首先，线性规划模型可以用于最优路径问题。
在物流调度中，常常需要选择最佳的运输路线，以减少距离和时间。
线性规划模型能够基于不同的约束条件和目标函数，计算出最优路径。
例如，在货运公司的物流调度中，需要将货物从仓库A运输到客户B，还需要考虑途中的中转站点C和D。
线性规划模型可以通过考虑不同的路径选择，来确定最佳路线，使得总运输距离最小。
其次，线性规划模型还可以用于运输资源分配问题。
在物流调度中，合理分配运输资源，如货车、船只、飞机等，是提高运输效率和降低成本的重要因素。
线性规划模型可以根据不同的约束条件和目标函数，确定如何分配运输资源，以最优的方式完成物流调度任务。
例如，在一家电子产品制造公司的物流调度中，需要合理安排运输资源来将制成品从生产线运送到仓库。
线性规划模型可以帮助确定每个仓库需要的货车数量，以最小化总运输成本。
另外，线性规划模型还可以应用于车辆调度问题。
物流行业中，合理调度车辆的使用和安排对于提高物流效率和降低成本至关重要。
线性规划模型可以考虑不同的约束条件和优化目标，为车辆调度提供科学的决策支持。
例如，在一家快递公司的物流调度中，需要合理安排不同车辆的行程和配送路线，以满足客户需求并最小化总行驶距离。
线性规划模型可以通过考虑各个约束条件和目标函数，计算出最佳的车辆调度方案。
除了上述应用，线性规划模型还可以应用于仓库布局优化问题。
在物流调度中，仓库的布局和物品的存放位置对于提高运输效率和减少操作时间具有重要影响。
线性规划模型可以通过考虑不同的约束条件和目标函数，确定最佳的仓库布局方案。
例如，在一家大型电商平台的物流调度中，线性规划模型可以帮助确定每个仓库的存货量和存储位置，以最大化仓库空间利用率和最小化货物损坏率。
数学建模在运输路线规划中的应用
数学建模在运输路线规划中的应用在现代社会中，物流运输起着至关重要的作用。
无论是货物的运送还是人员的出行，都需要进行规划和安排，以提高效率并减少成本。
数学建模作为一种强大的工具，被广泛应用于运输路线规划中。
本文将探讨数学建模在运输路线规划中的应用，并就其优势和挑战展开讨论。
一、问题定义与参数收集在进行数学建模之前，首先需要明确问题的定义和收集相关的参数。
在运输路线规划中，问题的定义通常包括起点、终点以及中间的节点。
同时，还需要收集运输成本、距离、时间限制和货物的特殊要求等参数。
通过对问题定义的明确和参数的收集，可以为后续的建模提供基础。
二、数学模型的建立数学建模在运输路线规划中使用多种方法，其中最常见的是图论和优化算法。
图论可以用于描述和解决节点之间的路径选择问题，而优化算法则可以寻找到最优的路径解决方案。
1. 图论在图论中，节点代表着运输的起点、终点和中转站等位置，边则表示两个节点之间的路径。
通过构建一个数学模型，可以很容易地找到从起点到终点的最短路径或最优路径。
例如，Dijkstra算法和Floyd-Warshall算法可以用于解决最短路径问题，而最小生成树算法可以用于解决覆盖所有节点的最小成本问题。
这些算法可以帮助规划者在保证效率的前提下选择合适的路线。
2. 优化算法优化算法是另一种常用的数学建模方法，它可以帮助在运输路线规划中找到最优解决方案。
例如，线性规划、整数规划和动态规划等方法可以用于优化路线的具体选择和货物的分配。
这些算法可以帮助规划者在满足各种限制条件的情况下，得到最佳的运输方案。
三、数学模型的求解数学模型建立完成后，需要进行求解以得到具体的运输路线规划方案。
求解的过程通常涉及到复杂的计算和优化算法。
运用计算机和数值计算工具，可以对大规模问题进行高效求解。
通过将模型输入计算机进行仿真和优化，可以得到最佳的运输方案。
四、优势与挑战数学建模在运输路线规划中具有很多优势，但也面临着一些挑战。
线性规划算法在物流路径规划中的应用
线性规划算法在物流路径规划中的应用随着全球经济的不断发展，物流行业已经成为了连接各个领域的桥梁，促进了各种产业链的高效运转。
而在物流行业中，路径规划是一个至关重要的环节，它不仅直接影响到物流的效率和成本，还关系到客户的体验和满意度。
因此，如何对物流路径进行规划和优化是非常重要的。
线性规划算法的出现给物流路径规划带来了全新的思路和解决方案，其应用已逐渐在物流行业得到了广泛的应用。
下面，我们将就线性规划算法在物流路径规划中的应用进行探讨和分析。
一、什么是线性规划算法？线性规划算法是一种优化问题的解决方法，它可以被用来优化一种目标函数的值。
线性规划问题必须同时满足以下三个条件：1、目标函数必须是线性的；2、约束必须是线性的；3、所有的变量必须是非负的。
线性规划问题在很多实际问题中都有着广泛的应用，如制造、营销、金融、决策科学等领域。
二、物流路径规划的挑战与应用领域路径规划一直以来是物流行业中的一个重要环节，直接影响到物流的效率和成本，甚至直接影响到顾客的满意度。
但是，物流路径规划面临着许多挑战，例如：路线选择、资源分配、时间安排等。
针对这些挑战，物流行业需要一个高效的路径规划算法，以满足企业的需求。
线性规划算法的应用为物流行业提供了解决方案，可以用来解决以下问题：1、车辆路径安排。
优化运输车辆的路线安排，减少交通堵塞，提高效益。
2、货物装载安排。
优化货物的装载安排，减少车辆行驶次数，提高运输效率。
3、仓库位置布局。
优化仓库位置的布局，使得物流运输更加高效，提高物流效益。
三、线性规划算法在物流路径规划中的应用1、预测运输需求线性规划算法可以根据历史数据和趋势预测运输需求，进而做出合理的安排。
例如，物流企业可以使用线性规划算法对不同季节的运输需求进行预测，以便为此做好充足的准备。
2、优化运输路线线性规划算法针对拥有多个装货点和卸货点的运输流程，能够优化运输路线，减少行驶距离和时间，提高交货效率。
例如，物流企业可以使用线性规划算法规划各个卸货点的顺序，以便充分利用运输资源，提高运输效率。
线性规划算法在物流调度中的应用研究
线性规划算法在物流调度中的应用研究一、引言物流调度作为供应链管理的重要环节，在现代经济活动中发挥着极为重要的作用，如何合理、高效地进行物流调度成为了供应链管理者的关注焦点之一。
线性规划算法作为一种常用的数学方法，可以有效解决很多实际问题，其中包括物流调度问题。
本文将就线性规划算法在物流调度中的应用进行研究和分析。
二、线性规划算法概述线性规划算法是一种通过建立数学模型，并以目标函数的最大化或最小化为目标，通过对约束条件的优化求解，得到最优解的方法。
线性规划算法的特点是模型简单、计算效率高、能够解决线性关系的优化问题等。
三、物流调度问题物流调度问题是供应链管理中的重要问题之一，其目标是在满足订单需求和资源限制的条件下，对运输路径和配送方式进行合理的规划和调度，以实现物流过程的高效性和低成本。
物流调度问题所面临的挑战包括车辆路径规划、货物配送优化、装载问题等。
四、线性规划算法在物流调度中的应用1. 线性规划算法用于运输路径规划：在物流调度过程中，需考虑多个订单的配送情况，此时需要确定最佳的运输路径。
通过建立线性规划模型，可以将运输路径问题转化为一个线性优化问题，并通过线性规划算法求解最优的路径组合，从而实现运输路径的规划和优化。
2. 线性规划算法用于货物配送优化：物流调度中还需考虑货物的配送方式问题。
通过建立线性规划模型，可以将货物配送问题转化为一个线性优化问题，并通过线性规划算法求解最优的配送方案。
例如，可以考虑最小化配送成本或最大化总配送量等目标函数来优化货物的配送方式。
3. 线性规划算法用于装载问题：在物流调度中，装载问题也是需要考虑的重要因素之一。
通过建立线性规划模型，可以将装载问题转化为一个线性优化问题，并借助线性规划算法求解最佳的装载方案。
例如，可以考虑最大化装载量或最小化装载空间等目标函数来优化货物的装载方案。
五、案例分析以某物流公司为例，该公司需要在多个发货点和收货点之间进行货物配送和运输。
物流管理中基于线性规划的运输优化模型
物流管理中基于线性规划的运输优化模型随着互联网、电子商务和信息技术的发展，物流行业的快速发展和高效运作越来越受到人们的关注。
在物流管理中，运输优化模型被广泛应用来解决物流运输中的一系列问题。
其中基于线性规划的运输优化模型虽然较为复杂，但其理论准确性高、计算结果优秀等特点使其受到广泛的关注和应用。
下文将详细介绍基于线性规划的运输优化模型在物流管理中的应用。
一、线性规划的基本原理和优点线性规划是数学中一种基本的优化方法，它主要是通过建立数学模型，将复杂的实际问题转化为线性数学规划问题，通过求解线性方程组，得到最优解从而实现问题的优化。
线性规划因其具有优化问题中的“最优解存在且唯一”、“运算符简单”、“计算量小”、“运算速度快”等优点，被广泛应用于各种领域中，尤其是在能源、物流、制造等领域中的应用更是普及和广泛。
二、基于线性规划的运输优化模型简介在物流运输中，基于线性规划的运输优化模型是一种典型的数学模型，它能够帮助物流企业优化运输成本、提高运输效率、降低运输风险等。
该模型通常包含两个部分，分别是成本模型和容量约束模型。
成本模型主要是计算物流企业与客户之间的运输成本包括燃料费、司机工资等方面的成本，容量约束模型则是指当运输能力有限时，如何在更加高效利用有限资源的基础上满足客户需求。
通过使用基于线性规划的运输优化模型，可以从多个方面对物流管理进行优化，包括优化运输网络结构、降低企业成本、提高服务质量等。
三、基于线性规划的运输优化模型的应用实例例如，国内某物流企业在其运输网络中应用了基于线性规划的运输优化模型，借助于该模型的优势和特点，大大提升了物流企业的运输效率和服务质量。
该企业在优化过程中，首先建立了一个数据仓库，汇总统计了运输里程数、货物数量、运输期限等数据。
基于这些数据，企业运用线性规划算法建立了运输路线模型，并通过模型计算得出每个路线对应的最短时间和最小成本。
企业运用该模型，优化了交通工具、货物装载方式、载重方案等运输成本与效率的因素。
线性规划在物流运输中的最优路径规划分析
线性规划在物流运输中的最优路径规划分析物流运输是现代社会中必不可少的环节，而最优路径规划是物流运输过程中关键的决策问题。
线性规划作为一种常用的数学工具，可以有效解决最优路径规划问题。
本文将探讨线性规划在物流运输中的最优路径规划分析。
首先，我们需要了解线性规划的基本概念和原理。
线性规划是一种数学优化方法，通过建立数学模型，将问题转化为目标函数和约束条件的线性组合。
目标函数表示需要优化的目标，约束条件则表示问题的限制条件。
线性规划的目标是找到使目标函数最优的变量取值。
在最优路径规划中，目标函数通常是最小化总运输成本或最大化运输效率，约束条件包括运输距离、车辆容量、时间限制等。
其次，我们将介绍线性规划在物流运输中最优路径规划的具体应用。
首先，我们需要建立一个数学模型来描述问题。
模型中的变量可以是路径、车辆、运输量等。
然后，根据问题描述，我们确定目标函数和约束条件。
例如，在最小化总运输成本的情况下，目标函数为各个路径的运输成本的总和。
约束条件可以包括每个路径的运输量上限，车辆运输容量上限以及时间限制等。
接下来，我们需要利用线性规划求解器来求解最优路径规划问题。
线性规划求解器是一种计算机软件，可以自动计算出满足约束条件的最优解。
通过输入数学模型和相关参数，线性规划求解器可以快速计算出最优路径规划解决方案。
在计算过程中，求解器会考虑目标函数和约束条件，通过不断调整变量的取值来优化目标函数。
最终，求解器会给出最优解以及对应的运输方案，包括路径、车辆分配和运输量。
最后，我们需要对最优路径规划结果进行分析和评价。
通过比较不同方案的运输成本、运输效率和可行性等指标，我们可以评估每个方案的优劣。
同时，我们也需要考虑实际情况中的其他因素，如道路状况、交通流量、货物特性等。
这些因素会对最优路径规划产生影响，因此在分析和评价过程中需要综合考虑。
综上所述，线性规划在物流运输中的最优路径规划分析具有重要的应用价值。
通过建立数学模型、确定目标函数和约束条件、利用线性规划求解器以及分析和评价结果等步骤，可以得到满足运输成本和效率要求的最优路径规划方案。
线性规划在物流运输方面的应用
线性规划在物流运输方面的应用发表时间：2020-12-03T12:41:25.330Z 来源：《科学与技术》2020年21期作者：门荣荣白文杰葛晓璇[导读] 运输是物流的一个重要环节,如何降低物流运输环节的费用是每个企业需要考的问题门荣荣白文杰葛晓璇华北理工大学管理学院华北理工大学管理学院华北理工大学冶金与能源学院063210摘要：运输是物流的一个重要环节,如何降低物流运输环节的费用是每个企业需要考的问题。
本文结合物流运输问题的一般情况,利用运筹学中线性规划方法,建立了运输问题的线性规划数学模型,并借助于计算机软件lingo进行求解,从而得到最优化的运输方案和最低的运输费用，提高企业在物流运输中的经济效益。
?关键词：线性规划; 物流运输; 运输方案; lingo求解0.前言在日常生活中几乎每个人的头脑里都自然的存在着一种朴素的“选优”和“求好”的思想，这可以说是运筹学思想的雏形。
运筹学的思想最早出现在军事方面，正所谓“运筹帷幄之中，决胜千里之外”。
随着科学技术和生产力的发展，运筹学已渗入到很多领域，发挥着越来越重要的作用。
本文讲述了运筹学的一个重要分支--线性规划在现实生活中已经是非常普遍的物流运输问题中的应用。
1.线性规划模型在实际的经营管理、物流运输、生产产品等活动中，经常会有这样一类问题，即如何合理的利用所拥有的资源实现利益最大化或费用最小化。
线性规划（Linear programming,简称LP），他是运筹学的一个很关键的部分，是数学规划的一个关键组成部分。
我们最早开始接触线性规划应该是在高中的时候，当时学习的时候只是简单的了解了一下它的思想，做的题也是非常的简单，当时还不知道他还可以这么普遍的应用在现实生活中。
直到上了大学，才知道我们高中时的练习只是对最简单的一类线性规划问题进行求解，大学中运筹学里的线性规划问题，是比较复杂，解决的也是在现实生活中经常碰见的问题。
该种问题的主要特征是把所有的约束和目标函数都用变量的线性关系表示出来，约束既可以是等式的形式，也可以是不等式的形式，目标函数往往取其最大值或最小值。
线性规划模型在物流选址中的应用PPT课件
钢材
重庆
3
48.3
60.6
主
钢材、油漆
北京
3
57.0
58.8
要
钢材
太原
3
53.4
55.2
原
材
生铁
安阳
9.6
96.9
101.8
料
玻璃
洛阳
3.6
36.0
61.6
橡胶
十堰
7.2
35.4
90.7
塑料、铝
进口
16.4
512.0
496.2
合计
112.8
2221.3
2177.4
煤
山西
15.5
168.9
238.7
煤炭
.
17
2、物流中心功能布局的设计方法 ❖ （1）商品数量分析
要对不同品种商品数量进行分析。制定物流中心设计规划时，“以何种 产品，多大的作业量为对象”是确定实施计划的前提条件。为此，通常 按照如下顺序分析: ① 对商品的类别，按照商品出、入库的顺序进行整理，同时还按照类 似的货物流加以分组; ② 确定不同种类商品的作业量; ③ 以作业量的大小为顺序制作坐标图，图中横轴为种类，纵轴为数量。 根据曲线图分析:曲线斜度大的区间商品品种少，数量大，是流通快的商 品群;曲线倾斜缓慢的区间为商品品种多，数量少，是流通慢的商品群。 ❖ （2）商品物流分析 按照全面分析的作业量和出、入库次数等资料分析，编制产品流程的基 本计划。也就是按照作业设施的不同，表示流程路线图，同时计出入货 物数量比率。 ❖ （3）进行设施的关联性分析
（二）设施选址问题
❖ 设施选址问题从许多特定的应用例子中概括出来的， 例如，工厂地点和仓库地点等等。尽管人们不经常 进行设施选址的决策规划，但是在构造供应链时， 设施选址规划具有战略性的意义。
线性规划的运输问题(PPT 27)运输问题
法 销量 2 4 3 4 13
kj
2
1
2
1
4
求解运输问题的表上作业法的步骤：
3.2 一 、编制初始调运方案
运 输
差值法初始方案如下： X13=3，X14=1，X21=2，X22=1， X24=3，X32=3，费用=3*3+4*1+4*2+4*1+5*3+6*3=58（元）
问
收点 B1 B2 B3 B4 发量 hi
vj 3 3
3
4
业 法
选择（A3，B3）（检验数最大）调整 最小运量= min(3,3) =3
新总运费= 4*2+4*4+5*0 +3*0+4*4+5*3 =55（元）
原总运费= 4*2+4*4+5*0 +3*3+4*1+8*3 =61（元）
25
解的改进
3.2
运 输
收点 B1 B2 B3 B4 ui
表
A2 4
4 2 4 7 31 5 1
上
A3 7
6
5 83
作 业
vj
法
原总运费= 6*2+5*1+8*3 +5*2+4*2+7*3=80（元）
新总运费= 6*2+5*1+8*3 +3*2+4*4+7*1 =70（元）
21
解的改进
3.2
运 继续求检验数
输
问
收点 B1 B2 B3 B4 ui
题
发点
的
A 1 6 2 5 5 3 2 4 -3 0
的
A2 4 1 4 2 7 3 5 1 6
线性规划模型在物流选址中的应用完整版PPT资料
P1
X1
Y1
距离市中心坐标距离 20
70
年运输量
2000
P2 X2 60
1200
P3
Y2
X3
Y3
60 20 20
1000
P4
X4
Y4
50
20
2500
解：利用上面的式得到：
x 0 2 2 02 0 6 0 0 1 1 00 0 2 2 2 1 0 0 1 0 0 0 2 0 0 0 0 5 5 0 2 0 0 0 0 5 0 3 0 .4 ( k 5 0 )m
y 0 7 2 02 0 6 0 0 1 1 00 0 2 2 2 1 0 0 1 0 0 0 2 0 0 0 0 2 5 0 2 0 0 0 0 5 0 4 0 .1 ( k 2 0 )m 0
所以，该厂址应该在坐标为(35.4， 42.1) km的 位置。
2、线性规划模型((linear
得新设施位置的计算公式。
❖ 重心模型适用于单设施选址，该模型的优点 是显而易见的一一他们有助于寻找选址问题 的最优解，而且为该模型能够充分真实地体
现实际问题，因而问题的解对管理阶层是有 意义的。
❖ 模型的缺点则不那么明显，需要加以注意。
实例分析：
❖ 某物流园区，每年需要从P1地运来铸铁，从P3地 运来煤炭，从P4地运来日用百货，各地与某城市 中心的距离和每年的材料运量如表所示。
❖ 两方案比较，c4﹥c8，所以选F3设配送中心为优，可节省生 产运费:
❖ C4- C3= 182870- 181865= 1005(万元) 物流中心于F3处的产量分配表
物流中心于F4处的供产量分配表
❖ 解: ❖ 1）若新的配送中心设在F1则根据运输问题解法，