运输优化模型参考
航空运输网络优化调度模型研究
航空运输网络优化调度模型研究随着全球经济的发展和人们生活水平的提高，航空运输在国内外旅行中扮演着越来越重要的角色。
为了提高航空运输系统的效率和可靠性，研究人员和航空公司积极探索各种方法来优化航空运输网络的调度。
本文将针对航空运输网络的优化调度模型进行研究。
航空运输网络是一个复杂的系统，包括航班、机场、航空公司等要素。
航班的排班和调度是航空运输网络优化的核心问题之一。
通过合理的航班排班和有效的调度，航空公司可以最大程度地提高飞机的利用率和航班的准点率，同时降低航空公司的运营成本。
为了解决航空运输网络的优化调度问题，研究人员提出了各种不同的数学模型和算法。
其中，最常用的模型之一是基于整数规划的模型。
整数规划模型可以将航空运输网络表示为一个图，其中节点表示机场，边表示航班。
通过设定适当的约束条件和目标函数，可以在保证各种限制条件下，找到一个最优的航班排班和调度方案。
另一种常见的模型是基于模拟退火算法的模型。
模拟退火算法是一种随机搜索算法，可以通过模拟金属退火过程来在解空间中搜索最优解。
在航空运输网络优化调度中，模拟退火算法可以通过随机生成航班排班和调度方案，并在搜索过程中逐步优化方案，最终得到一个较优的解。
除了整数规划模型和模拟退火算法，还有很多其他的优化调度模型。
例如，遗传算法、蚁群算法和粒子群算法等。
这些算法都是通过模拟自然界的某种行为来解决问题。
遗传算法通过模拟基因的交叉和突变来搜索最优解。
蚁群算法通过模拟蚂蚁在寻找食物过程中留下的信息素来搜索最优解。
粒子群算法则通过模拟粒子的速度和位置来搜索最优解。
在航空运输网络优化调度模型的研究中，除了算法的选择和设计，航空运输网络的数据分析也是非常重要的。
航班数据、机场数据和航空公司数据等都会对调度模型的设计和结果产生重要影响。
因此，研究人员需要对海量的数据进行分析和处理，从而得出可靠的结果。
最后，航空运输网络的优化调度模型还需要考虑实际情况和运营需求。
航空公司的运营目标、乘客的出行需求、机场的资源分配等都需要纳入模型的考虑范围。
运输线路优化---图上作业法
第2步 检查有无迂回现象。因为流向箭头都统一画 在线路右边，所以圈内圈外都画有一些流向。分别检 查每个小圈，如果内圈和外圈流向的总长度都不超过 全圈总长度的1/2，那么，全圈就没有迂回现象，这 个线路流向图就是最优的，对应的方案就是最优运输 方案。否则，转向第三步。
第3步 重新去段破圈，调整流向。在超过全圈总长 1/2的里（外）圈各段流向线上减去最小运量，然后在 相反方向的外（里）圈流向线上和原来没有流向线的 各段上，加上所减去的最小运量，这样可以得到一个 新的线路流向图，然后转到第二步检查有无迂回现象。 如此反复，直至得到最优线路流向图为止。
外圈流向总长=（25+18+23）km=66km
里圈流向总长=（23+36）km=59km
两者均没有超过全圈总的1/2，即85km，所以 调整后的新线路流向图所对应的方案为最优运 输方案。
之所以说调整后的新线路流向图所对应的方案为最优
运输方案，可以将它与初始运输方案进行对比：
按调整后的新方案组织运输，运力消耗为 （20×36+10×23+20×13+30×23+30×25+ 40×18+80×29+20×127）t·km
=8230t·km 按初始方案组织运输的运力消耗为 （20×45+10×23+50×25+80×29+20×127+20× 13+30×23+60×18）t·km =9270t·km
● 技能训练
任务实施 寻求最优运输方案
图3-2成圈的运输线路
做
图3-2是一个单位的运输 线路图。图中，①、 ③、 ⑥、 ⑧是产地， ②、 ④ 、 ⑤、⑦是销地。起运站 （目的地）之间线路旁括 号内标注的数字表示两点 之间的距离。如何找到最 优运输方案？
第三方物流运输路径优化研究-以安吉汽车物流为例
第三方物流运输路径优化研究-以安吉汽车物流为例摘要第三方物流在汽车物流领域的迅猛发展，被誉为“未开发的经济领域”，是继原材料节约和劳动生产率提高后，公司的第三大盈利来源。
物流配送网络是一个由各个环节和运输路线组成的一个整体，其终极目标是满足终端客户，实现全供应链的价值。
物流配送网络的合理与否，将直接关系到整个物流体系的运行效率和成本，进而影响到企业的长期发展。
【关键词】第三方物流；优化方案；仓储作业1研究背景及意义当前经济发展迅速，商品流通的规模在逐渐扩大，在国内汽车行业的关税壁垒逐渐消除、汽车行业正在寻求新的途经来提高竞争力的大背景之下，现代物流作业规范、服务功能完善，具有便捷快速的优势，以及其一体化作业的流程使其可以较好地迎合时代的需要，作为第三利润源成为行业关注的热点，并迅速成长为我国国民经济中心的经济增长点，在经济全球化的大环境之中起着越来越重要的作用。
当下，在华投资的世界500强企业中有约90%的企业都选择了物流外包，足以说明第三方物流企业起到了极其重要的作用，随着经济发展的需要，汽车消费市场对整个汽车行业提出了新的要求，主要包括在不影响总体质量的前提之下，力求低价、更新周期缩短等，各生产厂商同样面临着降低成本、抢占行业地位的巨大压力，加之汽车制造厂也随着行业需求的提高而普遍开展订单式、JIT式等生产方式，这些都对汽车整车和零部件物流提出了更高的要求。
21世纪，作为新兴行业之一的现代物流业迅速发展，我国的物流业迅速崛起，并在此基础上形成了一种第三方物流企业。
与传统的物流公司相比，第三方物流具有更高的专业化、更低的综合成本和更高的配送效率，是当今世界物流业发展的必然趋势，也是社会化分工的必然趋势。
因此，从现代物流的视角，结合汽车产业的特性，对汽车的整车和零部件的运输进行研究，将会对汽车企业产生很大的影响。
物流运输管理优化通常源于物流配送系统，物流配送系统中又包含着方方面面，在以往的文献中不难发现对其中某个点的分析，比如信息平台、运输路径等，但是针对某一具休公司，对其进行一方面的优化却是少见，论文的研究摆脱了以往单方面研究的桎梏，进一步开拓了应用型的研究途径，从而为物流运输优化的理论学习做出贡献。
物流供应链中的仓库管理与配送优化模型
物流供应链中的仓库管理与配送优化模型一、引言物流供应链是现代经济运行的重要组成部分，而仓库管理和配送优化是物流供应链中不可或缺的环节。
随着全球贸易的不断发展和物流规模的不断扩大，仓库管理和配送优化对于企业的效益和竞争力愈发重要。
本文将从仓库管理和配送优化的角度，介绍物流供应链中的仓库管理与配送优化模型。
二、仓库管理模型仓库是物流供应链中物品存储和调配的重要场所，其管理效率直接影响物流供应链的顺畅运作。
为了提高仓库管理效率，可以采用一些仓库管理模型，如下所示：1. 仓库布局优化模型仓库布局优化模型旨在确定最佳仓库空间布局，以在有限的空间内最大限度地提高仓库容量和货物运输效率。
该模型可以考虑货物种类、需求量、货物流通路径等因素，以优化仓库布局，提高货物的入库、出库和存储效率。
2. 库存管理模型库存管理模型是指在仓库中合理控制和管理库存水平，以满足市场需求的同时最大程度地降低库存成本。
常用的库存管理模型有经验模型、计量模型和模拟模型等。
这些模型可以根据需求预测、供应链延迟、库存成本等因素，制定科学合理的库存管理策略，实现库存量的合理控制。
3. 仓储设备优化模型仓储设备优化模型是指在仓库中合理选用和配置物流设备，以提高物品的装卸效率和仓库的运作效率。
该模型可以考虑物品特性、装卸方式、仓库平面结构等因素，以确定最佳的仓储设备配置方案，提高仓库管理的效率和灵活性。
三、配送优化模型在物流供应链中，配送环节是将货物从仓库运送到目的地的重要环节。
为了提高配送效率和降低成本，可以采用一些配送优化模型，如下所示：1. 车辆路径规划模型车辆路径规划模型旨在确定最佳车辆路线，以在最短时间内完成配送任务，并降低运输成本。
常用的车辆路径规划模型有TSP 模型、VRP模型和CVRP模型等。
这些模型可以考虑车辆容量、运输需求、道路条件等因素，确定最佳的配送路径，提高配送效率。
2. 车辆装载优化模型车辆装载优化模型是指在限定车辆容量下，合理安排货物的装载顺序和装载方式，以最大限度地利用车辆容量，降低运输成本。
运输模型法的讲解
运输模型法的讲解
运输模型是一种数学模型，用于解决运输问题。
它的基本假设是，有若干个原产地和若干个目的地，原产地和目的地之间的运输需求和运输成本已知。
运输模型的目标是确定最佳的运输方案，即如何分配货物从原产地到目的地，以最小化总运输成本或最大化总运输利润。
运输模型的主要特点是基于线性规划方法进行求解，同时考虑了供需平衡和运输成本的影响。
在运输模型中，需要确定的主要变量有原产地到目的地的货物数量、货物的运输路径，以及每条运输路径上的运输成本。
同时，还需要满足原产地和目的地的供求平衡条件，即原产地的总供应量等于目的地的总需求量。
运输模型的求解过程通常包括如下步骤：
1. 建立数学模型：根据实际问题，确定运输路径、运输成本和供求平衡条件等参数，并将其用数学表达式表示为一个线性规划问题。
2. 求解线性规划问题：利用线性规划方法，求得最优解，即最小化总运输成本或最大化总运输利润。
3. 解释和应用结果：根据最优解，确定货物的最佳分配方案，并分析结果的可行性和经济效益。
运输模型通常有多种求解方法，包括西北角法、最小成本法、沃格尔法等。
这些方法都是通过不断迭代求解基本运输单元（通常是原产地和目的地），并更新运输路径和货物分配量来求解整个运输模型的最优解。
通过运输模型的求解，可以帮助企业和组织做出有效的运输决策，降低运输成本，提高货物的运输效率，优化供应链管理，并对相关的决策和政策制定提供支持和参考。
运输优化的方法-解释说明
运输优化的方法-概述说明以及解释1.引言1.1 概述概述运输是现代社会经济发展中不可或缺的环节之一，它涉及到各个行业和领域的物流运营和货物流转。
目前，随着市场竞争的加剧和全球化的发展，企业对运输效率和成本控制的需求也越来越高。
然而，传统的运输方法往往存在一些问题和挑战，例如路线规划不合理、运输量不均衡、成本过高等。
针对这些问题，运输优化成为了迫切需要解决的难题。
运输优化是通过科学的方法和技术手段，对现有的运输系统和运营流程进行分析和改进，以达到提高运输效率、降低运输成本、优化资源利用的目的。
它涉及到多个方面的因素，包括路线规划、货物配载、运输模式选择等。
本文将从传统运输方法的问题入手，探讨运输优化的重要性和基本原理。
同时，将介绍一些常用的运输优化方法，并通过案例分析来验证这些方法的有效性和可行性。
最后，对运输优化的未来发展进行展望，并对本文的结论进行总结。
通过本文的阐述，读者将能够深入理解运输优化的概念和意义，了解其基本原理和常用方法，并能够应用这些知识和技术来解决实际运输问题，提高运输效率和降低成本。
同时，本文也将启发读者对运输优化未来的发展趋势进行思考，以打造更加智能、高效的运输系统。
1.2 文章结构文章结构部分的内容可以包括以下信息：文章结构部分旨在介绍本篇长文的整体结构和组成部分，以帮助读者更好地理解文章的内容和逻辑。
本文主要分为四个部分：引言、正文、案例分析和结论。
引言部分（章节1）是文章的开头部分，它首先会给读者一个概述，简要介绍本文将要讨论的主题——运输优化的方法。
接着，引言部分会介绍文章的结构，并列出各个章节的主要内容。
最后，引言部分会提出文章的目的，即本文希望通过对运输优化的方法进行探讨，提供有关运输优化的实用方法和策略。
正文部分（章节2）是本文的核心部分，它详细介绍了传统运输方法、运输优化的重要性、运输优化的基本原理以及常用的运输优化方法等内容。
首先，正文部分会回顾传统运输方法，并分析其存在的问题和局限性。
带时间窗的多式联运运输优化研究
带时间窗的多式联运运输优化研究一、概述随着全球经济一体化的深入发展和物流行业的迅猛增长，多式联运作为一种高效、便捷的运输方式，在现代物流体系中发挥着越来越重要的作用。
多式联运通过整合不同运输方式的优势，实现货物在不同运输方式之间的无缝衔接，从而有效提高运输效率，降低运输成本，并减少对环境的影响。
在实际运作过程中，多式联运面临着诸多挑战，其中之一便是如何优化运输过程，以满足不同客户对运输时间和成本的要求。
带时间窗的多式联运运输优化研究，旨在解决多式联运过程中存在的时间约束问题。
时间窗是指货物在运输过程中需要满足的时间限制，包括货物的发货时间、到达时间以及在不同运输方式之间的转运时间等。
这些时间约束对于确保货物的及时送达、提高客户满意度至关重要。
对带时间窗的多式联运运输进行优化研究，具有重要的理论意义和实践价值。
本研究将综合运用运筹学、物流学、计算机科学等多学科知识，通过构建数学模型和算法设计，对带时间窗的多式联运运输进行优化。
我们将分析不同运输方式的特点和成本结构，建立考虑时间窗约束的多式联运运输优化模型；设计有效的求解算法，以找到在满足时间窗约束的前提下，使总运输成本最小的最优运输方案；通过案例分析和仿真实验，验证优化模型和算法的有效性和实用性。
通过本研究，我们期望能够为多式联运运输优化提供新的思路和方法，为物流企业提高运输效率、降低成本、提升服务质量提供有力支持。
本研究也将为相关领域的研究者提供有益的参考和借鉴。
1. 多式联运运输的概念及重要性多式联运运输，是指利用两种或两种以上不同运输方式的有机结合，实现对货物或旅客从起始地到目的地的连续、无缝运输服务。
在实际运作中，它涵盖了公路、铁路、水路和航空等多种运输方式的综合使用，以及各方式间衔接与协调的优化安排。
通过精心组织的多式联运，货物和旅客能够在不同的运输方式间顺畅转换，从而实现运输效率的最大化、运输成本的最低化以及运输服务质量的提升。
多式联运运输的重要性在现代物流体系中日益凸显。
第四节空间联系模型
第四节空间联系模型空间联系模型用来描述和分析不同地区之间的经济联系，如人口流动量、客流量、商品销售量及货流量等，也可以用来进行预测。
客观存在的经济联系是由相当复杂的多种因素形成的，因此，所有这些空间联系模型都只能具有有限的参考意义，更准确的研究和分析还需要更多实际经验，还有赖于对实际经济空间联系的深刻理解。
一、产销联系的运输优化模型产销联系的运输优化模型是在已知各产地总货物发送量和销地货物应到达总量的情况下，对产销地之间的运量进行规划分配，以使总的运输费用达到最节省。
该模型是在满足约束条件∑ｘij＝Ｏij∑ｘij＝Ｄji的情况下,使总的运费Ｚ＝∑∑ｘij·ｃij最小,即minＺ＝∑∑ｘij·ｃiji j i j式中ｘij为产地i到销地j的运量,ｃij为产地i到销地j的运输费用（或运输成本,也常用该两地间的运输距离代替），Ｏi为产地i的总发送量，Ｄj为销地j的总到达量，i、j＝1、2……n，Ｚ为总运输费用或总运输成本。
在ｃij用运输距离代替的情况下，Ｚ为总的货物吨公里。
运输优化模型求解后，可得出各地产销平衡的情况下，运费最节省的运量分配方案。
该模型的解法目前主要有两种，一种称为解加数法或表上作业法，多为手工计算，另一种是利用线性规划中的单纯型法，多用计算机处理。
运输优化模型的应用因下列原因受到一定的限制：第一，该模型只能用于分析货运，不能用于客运；第二，该模型只适于单一品种货物的分析；第三，该模型只适用于具体产销点之间的规划分析，而不适用于较大区域之间的货流研究；第四，模型在取得优解时最多只有2n-1个非零变量，不能反映大量现存的运输联系。
二、引力模型引力模型是空间联系分析中应用比较广泛的一种模型。
它因形式与物理学的万有引力定律（两物体之间的引力与物体的质量成正比，与物体之间距离的平方成反比）近似而得名。
最早的引力模型是用在研究地区间人口的移动问题上，因为研究者发现任何两个城市之间的人口流动量，似乎都正比于城市人口总数而反比于它们之间的距离，这种现象恰似物体之间的引力关系。
钢管订购和运输数学建模论文
钢管订购和运输摘要本文建立了一个运输问题的最优化模型。
通过对图(一)的分析，我们首先直观地将路线分成两段，将图分为两个子图建立了模型一, 利用分支定界法求得总费用最优解为1279496万元。
然后对模型一进行优化，得到全线的最优模型二，求得总费用最优解为1278632万元。
通过对最优模型二的分析，我们得出钢厂S1的上限产量和钢厂S6的销价的的变化对运购计划和总费用的影响最大，并给出了数据结果。
我们利用截取和连接的方法将树形图转化成为对线性图进行分析，并给出了一般的解决方法。
对图(二)给出的具体模型，类似与问题一,分别建立了模型三和模型四,求得最优解分别为1408859.4和1403948万元．一、 问题的提出已知有7个钢厂，可生产输送天然气主管道的钢管，用S i 表示(i=1,2,…,7)。
现有１５个地点（A 1,A 2,…,A 15），沿着这１５个地点铺设一条输送天然气的主管道。
为方便计，1km 主管道称为１单位钢管。
一个钢厂如果承担制造这种钢管，至少需要生产500个单位。
钢厂i S 在指定期限内能生产该钢管的最大数量为i s 个单位，钢管出厂销价1单位钢管为i p 万元，如下表：i1 2 3 4 5 6 7 i s800 800 1000 2000 2000 2000 3000 i p1601551551601551501601单位钢管的铁路运价如下表：里程(km) ≤300 301～350 351～400 401～450 451～500 运价(万元) 2023262932里程(km) 501～600 601～700 701～800 801～900 901～1000运价(万元) 37445055601000km 以上每增加1至100km 运价增加5万元。
公路运输费用为1单位钢管每公里0.1万元（不足整公里部分按整公里计算）。
钢管可由铁路、公路运往铺设地点（不只是运到点1521,,,A A A ，而是管道全线）。
运输优化仿真方案
运输优化仿真方案
在运输优化方面，可以采用仿真来设计和评估不同方案的有效性和可行性。
以下是一个可能的仿真方案：
1. 数据收集：首先，收集相关的运输数据，如货物量、运输距离、运输时间、货车容量等。
这些数据可通过实地调研或历史数据分析获得。
2. 建模与参数设定：利用收集到的数据，建立运输优化的仿真模型。
根据实际情况，设定参数，如货车的最大载重量、最大行驶速度、装卸时间等。
确保模型的准确性和可靠性。
3. 场景设置：根据模型的需求，设置不同的运输场景，如货物量变动、运输路径调整等。
这些场景可以是已知的实际情况，也可以是理论上的假设场景，用于测试模型的鲁棒性。
4. 策略设计：根据运输目标，设计不同的优化策略，如最小化运输成本、最小化运输时间、最大化货车利用率等。
每个策略会有不同的约束条件，如货车的最大运行时间、每个地点的最大服务时间等。
5. 参数调优和模拟运行：通过对模型中的参数进行调优，优化策略的确定。
然后进行模拟运行，通过仿真模拟货车行驶路线、装卸货物等过程，评估每个策略的效果。
可以采用不同的评价指标，比较各策略的优劣。
6. 结果分析与优化：根据仿真结果的分析，评估所采用策略的
效果和运输的性能。
通过对仿真结果的优化分析，找出问题所在，并尝试提出改进方案，以进一步优化运输效率。
7. 结论与建议：根据仿真结果和优化分析，总结出具体的结论和建议，以供实际运输决策的参考。
以上是一个通用的运输优化仿真方案，具体实施过程中可以根据实际情况进行调整和补充。
【大学竞赛】数学建模 钢管订购和运输优化模型PPT
建模案例：钢管订购和运输优化模型
2000年“网易杯”全国大学生数学建模竞赛B
a
1
一.问题的提出
二.基本假设
1.沿铺设的主管道已有公路或者有施工公路. 2.1km 主管道钢管称为一单位钢管，在主管道上，每千
米卸1单位的钢管. 3.公路运输费用为1单位钢管每千米0.1万元
（不足整千米部分按整千米计算） 4.在计算总费用时，只考虑运输费用和购买钢管的费用， 而不考虑其他的费用（诸如中转费用）
5.假设钢管在铁路运输路程超过1000km,铁路每增加1 至100km,1单位钢管运输的运价增至5万元.
6.订购的钢管数量刚好等于需要铺设的钢管数量 7.销售价和运输价不受市场价格变化的影响
a
2
三. 符号说明
第 个钢厂, 第 个钢厂的最大产量，
输送天然气的主管道上的第 个点， 第 个钢厂 1 单位钢管的销售价格，
1）将图1转换为一系列以单位钢管的运输费用为权的赋权图.
所以可先求出钢厂 S i 到铁路与公路相交点 b j 的最短路径.如图3
a
4
1200
690
720
1100 202
20
1150
195
306
450 80
30 290
320 160
160
690
70
70
170 520
88
462
a
5
图-4
a
6
2）计算单位钢管从S 1 到 A j 的最少运输费用
x ij { 0 , [ 500 , s i ]}, i 1, 7
j1
7
x ij 1, j 1, 5171
i1
x ij { 0 ,1}, i 1, 7 , j 1, 5171
部队铁路输送路线优选模型
部队铁路输送路线优选模型I. 引言- 研究背景- 研究意义- 研究目的II. 相关概念及文献综述- 部队铁路输送- 路线优选模型- 相关文献综述与分析III. 部队铁路输送路线优选模型构建- 模型建立背景- 影响因素分析- 模型框架设计- 变量与指标设定- 模型求解方法IV. 模型应用实例分析- 研究区域介绍- 数据来源与处理- 模型应用过程与结果分析V. 结论与展望- 结论总结- 研究不足及改进方向- 学术价值和实践应用意义VI. 参考文献第一章：引言一、研究背景铁路作为一种快速而安全的交通运输方式，为部队运输提供了广阔的空间。
在战争或紧急情况下，搭乘铁路进行物资、装备和人员的输送是一项非常重要的任务。
特别是近年来，随着我国国防事业的发展，部队对铁路输送的重视程度日益增加。
优化部队铁路输送的路线选取，将可以提高部队运输效率，节省时间和减少资源消耗，从而满足部队迅速应对各种复杂局面的能力需求。
二、研究意义优选部队铁路输送路线，可以在最短时间内将物资和士兵送往战地。
战争环境下，时间和空间都是非常紧缺而有限的资源，实现输送的迅速与高效可以增强作战力量，保证了军队的战斗力。
在其他紧急事件中，铁路输送也可以提供快速而可靠的运输，为人民群众带来巨大的利益。
因此，优化部队铁路输送路线，可以在多个领域发挥重要作用，拥有广泛的应用前景和深远的意义。
三、研究目的本文的主要目的是建立一个部队铁路输送路线优选模型，并以此为基础，实现对铁路输送路线的优选处理。
具体而言，本文将在深入剖析相关文献和调查分析的基础上，建立出一套完整的部队铁路输送路线优选模型，包括影响因素分析，模型框架设计、变量与指标设定以及模型求解方法。
同时，本文将利用实际应用案例，深入了解模型的实际应用效果。
通过研究，本文旨在为我国部队铁路输送提供一种有效的优化策略，提高部队运输效率，保障军队战斗力，并为民生领域提供安全可靠的物流服务。
第二章：相关概念及文献综述一、部队铁路输送部队铁路输送指的是通过铁路运输模式将部队、物资、装备等从一个地点输送至另一个地点的过程。
农产品物流运输路径规划与优化模型研究
农产品物流运输路径规划与优化模型研究随着全球化的加剧和农产品进出口的增多，农产品物流运输的效率和成本问题成为一个亟待解决的难题。
为了提高农产品运输的效率，降低成本，并确保农产品的质量和安全，研究农产品物流运输路径规划与优化模型变得尤为重要。
一、农产品物流运输路径规划的现状和问题农产品物流运输路径规划一直是一个复杂且困难的问题。
首先，农产品的特点决定了其具有生鲜性和易腐性，因此需要在保证速度的前提下尽量减少运输时间。
其次，农产品的物流运输路径需要考虑不同的因素，如供求关系、运输距离、运输方式等。
现有的路径规划方法往往只考虑单一因素，无法全面评估不同路径的优劣，并且缺乏实时的信息反馈机制。
二、农产品物流运输路径规划与优化模型的研究方向为解决农产品物流运输路径规划的问题，研究者们从不同的角度出发，提出了一系列的研究方向。
1. 数据分析与预测模型利用大数据和人工智能等技术，对农产品物流运输的相关数据进行分析和预测，以便确定最佳的物流路径。
通过对历史数据和实时数据的分析，可以提前预测运输需求和运输场景，为路径规划提供参考依据。
2. 多目标优化模型建立多目标优化模型，考虑不同因素的权重和约束条件，全面评估不同的路径选择。
这些因素可以包括运输时间、运输成本、运输风险等。
通过使用优化算法，如遗传算法、模拟退火算法等，可以得到最佳的路径方案。
3. 协同配送模型考虑到农产品在运输过程中的转运需求，提出协同配送模型，以减少物流运输的时间和成本。
通过对不同供应商的农产品进行集中配送和转运，可以减少空运和重复运输的现象，提高运输效率和降低运输成本。
4. 基于区块链的路径规划模型利用区块链技术，建立起可靠的信息共享和信任机制，使农产品的物流运输路径更加透明和安全。
通过建立一个去中心化的信息交换平台，农产品生产者、物流公司、配送商等各方可以实时共享运输信息，以便优化路径规划。
三、农产品物流运输路径规划与优化模型的实施挑战尽管农产品物流运输路径规划与优化模型有着广阔的应用前景，但实施过程中仍然面临一些挑战。
线性规划模型在物流配送中的优化
线性规划模型在物流配送中的优化引言：将线性规划应用于物流配送中可以有效地解决运输成本、时间和资源利用效率等问题。
本文将探讨线性规划模型在物流配送中的应用，以及该方法所带来的优化效果。
一、线性规划模型的基本原理线性规划是一种优化方法，通过线性目标函数和一组线性约束条件来寻找最优解。
其基本原理是在约束条件的限制下，最大化或最小化目标函数的值，以实现优化目的。
在物流配送中，线性规划模型可以用来优化运输方案，以最大程度地减少成本、提高配送效率。
二、线性规划模型在物流配送中的应用1. 运输网络优化：线性规划模型可以用来确定最佳的运输路径和运输量分配，在保证满足需求和资源限制的条件下，最小化总运输成本。
通过考虑不同的供应地点、分销中心和客户需求等因素，可以建立适用于特定物流网络的线性规划模型，从而实现运输网络的优化。
2. 车辆路径规划：线性规划模型还可以用于车辆路径规划，以确定最短路径、最优路径或者满足特定条件的路径。
通过考虑不同的路径选择、配送点顺序等因素，可以建立适用于特定配送任务的线性规划模型，从而实现车辆路径规划的优化。
3. 货物装载优化：线性规划模型可以用来优化货物的装载，以最大程度地利用载重能力和空间，减少空运成本。
通过考虑不同的货物属性、运输工具的限制条件等因素，可以建立适用于特定货物装载任务的线性规划模型，从而实现货物装载的优化。
三、线性规划模型在物流配送中的优化效果1. 成本降低：通过应用线性规划模型，可以有效地降低物流配送过程中的运输成本。
该模型能够准确地计算不同运输方案的成本，并在满足需求的前提下，选择最经济的运输方案，从而降低了企业的运输成本。
2. 时间缩短：线性规划模型的应用可以有效地优化配送路径和运输量分配，从而减少配送过程中的距离和时间。
通过选择最优路径和合理的运输方案，可以缩短物流配送的时间，提高配送效率。
3. 资源利用效率提高：线性规划模型在物流配送中的应用可以更加充分地利用资源，如运输车辆、仓储设施等。
物流配送管理中路径优化问题分析【精品可编辑范本】
摘要:经典的优化理论大多是在已知条件不变的基础上给出最优方案（即最优解），其最优性在条件发生变化时就会失去其最优性。
本文提出的局内最短路问题,就是在已知条件不断变化的条件下,如何来快速的计算出此时的最优路径，文章设计了解决该问题的一个逆向标号算法，将它与传统算法进行了比较和分析，并针对实际中的物流配送管理中路径优化问题，按照不同的算法分别进行了详细的阐述与分析。
一、引言现实生活中的许多论文发表经济现象通常都具有非常强的动态特征，人们对于这些现象一般是先进行数学上的抽象,然后用静态或统计的方法来加以研究和处理。
从优化的理论和方法上看,经典的优化理论大多是站在旁观者的立场上看问题,即首先确定已知条件，然后在假设这些已知条件不变的基础上给出最优方案（即最优解）。
条件一旦发生变化，这种方法所给出的最优方案就会失去其最优性。
在变化的不确定因素对所考虑的问题影响很大的时候，经典的优化方法有：一是将可变化的因素随机化，寻求平均意义上的最优方案，二是考虑可变化因素的最坏情形，寻求最坏情形达到最优的方案.这两种处理方法对变化因素的一个特例都可能给出离实际最优解相距甚远的解,这显然是难以满足实际的要求的。
那么是否存在一种方法,它在变化因素的每一个特例中都能给出一个方案，使得这一方案所得到的解离最优方案给出的解总在一定的比例之内呢?近年来兴起的局内问题与竞争算法的研究结果在一定意义上给如上问题一个肯定的答案。
其实本文所提出的逆向标号算法就是对应局内最短路问题的一个竞争算法，从本质上来说它是一种贪婪算法，在不知将来情况的条件下，求出当前状态下的最优解。
［1］本文所考虑问题的实际背景是一个物流配送公司对其运输车辆的调度。
假设物流公司需要用货车把货物从初始点O(Origin)运送到目的点D(Destination）。
从日常来看，物流公司完全可以通过将整个城市交通网络看成一个平面图来进行运算，找到一条从O到D的最短路径以减少运输费用和节省运输时间。
物流配送中的路径规划与调度优化模型
物流配送中的路径规划与调度优化模型第一章：引言物流配送作为现代供应链管理中的重要环节，对于提高运输效率、降低成本、提供优质服务具有重要意义。
在物流配送过程中，路径规划与调度优化模型的应用可以最大限度地提高配送效率和满足客户需求。
本文旨在探讨物流配送中的路径规划与调度优化模型，为相关研究和实践提供参考。
第二章：物流配送中的路径规划模型2.1 问题定义在物流配送中，路径规划的目标是确定合理的运输路径，使得货物可以以最短的时间和最低的成本到达目的地。
本节将详细介绍物流配送中的路径规划问题的定义。
2.2 路径规划算法路径规划算法是解决物流配送中路径选择问题的关键。
本节将介绍几种常用的路径规划算法，包括最短路径算法、遗传算法和模拟退火算法。
2.3 路径规划案例分析本节将通过一个实际的物流配送案例，使用路径规划算法进行路径优化，并对比不同算法的效果，验证模型的准确性和有效性。
第三章：物流配送中的调度优化模型3.1 问题定义在物流配送中，调度优化的目标是合理安排运输车辆的行驶路线和送货顺序，以最大程度地降低配送成本和提高配送效率。
本节将详细介绍物流配送中的调度优化问题的定义。
3.2 调度优化算法调度优化算法是解决物流配送中调度问题的重要方法。
本节将介绍几种常用的调度优化算法，包括遗传算法、禁忌搜索和粒子群算法。
3.3 调度优化案例分析本节将通过一个实际的物流配送案例，使用调度优化算法进行调度优化，并对比不同算法的效果，验证模型的准确性和有效性。
第四章：路径规划与调度优化模型综合应用4.1 综合模型构建路径规划与调度优化是物流配送中两个关键环节，综合应用能够更好地实现效率的提升。
本节将介绍路径规划与调度优化模型的综合应用构建过程。
4.2 综合应用案例分析本节将通过一个真实的物流配送案例，运用综合模型进行路径规划与调度优化，并对比不同方法的效果，验证模型的可行性和效果。
第五章：结论与展望5.1 结论总结本章对全文内容进行总结，归纳出物流配送中路径规划与调度优化模型的重要性和应用价值。
考虑运输成本最优化的多式联运路径选择模型
术的力度，加大资金投入，增强售后保障服务效率，提升快递运输中的安全性，将快递种类进行分类，按照快递的特性来进行科学而处理，提升工作人员在分拣揽件时的操作管理，以此保证快递的质量。
借助大数据实现成本控制，均衡投入实现资源的合理配置，促进快递企业深入发展。
通过大数据来进行市场调查，找准适合企业发展的方向，寻找企业发展特色，形成具有服务特色的快递企业。
2.主导区域市场定位。
借助大数据技术还能够帮助企业提升发展水平，满足区域拓展的需求。
快递企业在选择区域的过程中多样化的标准，比如：经济发展水平、人口基础、地理位置等标准来划分区域。
按照企业实际的运营规模来找到合适的区域市场，以此增强企业的综合竞争力。
四、结束语：总而言之，在快递企业的发展中运用大数据技术，可以有效提升企业的服务质量，掌握市场发展动向，提升企业竞争优势，促进快递企业发展。
随着科学技术的水平的提高，快递市场的竞争越来越激烈，在此环境中如何提升企业的竞争力成为快递行业思考的问题。
在了解大数据的应用背景和意义后，需要研究大数据时代快递企业竞争力指标体系，为快递企业的发展提供可参考的建议，从而增强快递企业的竞争力。
大数据的运用于快递企业而言是把“双刃剑”，但是在发展中快递企业能够获得竞争优势。
现如今，快递企业一定要创新价值观念，重视客户的地位，以客户作为核心，找到适合企业发展的区域市场和主导客户。
（作者单位：河南理工大学）引用出处[1]李冉.快递企业核心竞争力的评价与分析[J].邮政研究,2021,37(02):21-27.[2]何莹.大数据时代背景下快递企业成本费用控制研究[J].时代经贸,2020(23):56-57.[3]孙维辰.快递企业智能化转型能力评价研究[D].燕山大学,2020.[4]陈舒,余国辉,陈秋亮.大数据应用对快递企业竞争力的影响[J].合作经济与科技,2020(06):98-100.[5]魏继华.大数据应用对物流企业竞争力的影响研究[J].商业时代, 2014(22):29-31.[6]何卫,夏伟怀.快递企业竞争力分析与评价[J].铁道科学与工程学报,2017,14(11):2495-2502.[7]杨亚洲,郭东山.我国民营快递企业竞争力现状及对策研究[J].中国市场,2017(12):210+212.[8]马静,初铭畅.基于主成分分析的快递企业竞争力影响因素分析[J].当代经济,2017(02):48-49.[9].提高快递企业竞争力的方法[J].中国物流与采购,2015(23):7.[10]蔡凯.对快递企业竞争力影响因素的探析[J].科学大众(科学教育),2014(03):162.多式联运是货物流通的重要媒介，由于传统模型在预测路径选择时对成本因素考虑不足，导致多式联运路径选择的成本较高，研究考虑运输成本最优化的多式联运路径选择模型。
车辆调度优化模型构建与应用案例
车辆调度优化模型构建与应用案例车辆调度是物流运输中至关重要的环节，通过优化调度，可以提高运输效率、降低成本、减少空驶率等。
本文将介绍车辆调度优化模型的构建和实际应用案例，以期为相关领域的研究者和从业人员提供参考。
一、引言车辆调度问题是一个典型的组合优化问题，其目的是将一定数量的任务分配给一定数量的车辆并确定最佳的调度策略，以满足顾客需求并最大化效益。
传统的车辆调度方法往往依赖于经验和人工规划，效率低下且容易出现调度不合理的情况。
因此，建立一种有效的车辆调度优化模型是非常有意义的。
二、车辆调度优化模型构建车辆调度优化模型主要由两个部分组成：目标函数和约束条件。
目标函数是优化模型所要达到的最终目标，约束条件则是车辆调度必须满足的限制条件。
下面将介绍车辆调度优化模型构建的一般步骤。
（一）确定目标函数目标函数通常包括成本最小化、时间最短化等指标。
在实际应用中，根据不同的需求可以选择不同的目标函数。
例如，对于物流企业而言，成本最小化往往是主要考虑的因素。
（二）确定约束条件约束条件包括车辆容量限制、时间窗口限制、道路网络限制等。
车辆容量限制指的是每辆车所能承载货物的最大数量；时间窗口限制是指顾客对送货时间的要求，以及各个配送点的服务时间等；道路网络限制是指车辆行驶过程中的道路限制条件，例如车辆行驶速度、禁行区域等。
三、车辆调度优化模型应用案例以某物流企业为例，该企业面临着每天大量的配送任务，需要合理调度车辆以满足顾客需求并降低成本。
通过构建优化模型，可以帮助企业实现更加高效的车辆调度。
（一）数据收集与预处理首先，需要收集相关的数据，包括配送点的位置、货物的数量、车辆的容量等。
然后，对数据进行预处理，例如对配送点位置进行坐标转换、对货物数量进行归一化等。
（二）模型构建与求解根据收集到的数据，构建车辆调度优化模型，并利用求解算法进行求解。
常用的求解算法包括遗传算法、模拟退火算法、粒子群算法等。
通过调用相关的优化软件，可以快速得到最优的调度结果。
运筹学论文-产销不平衡运输
管理运筹学论文---产销不平衡运输摘要运输问题是运筹学中的一个重要问题，也是物流系统优化中常见的问题，同时也是一种特殊的线性规划问题。
怎么样尽可能的在产地与销地之间减少运输成本和降低运输费用是很多运输公司热切关注的话题。
本文涉及的是一个总产量大于总销量的产销不平衡运输问题，通过对产地与销售地车辆运输的建立模型，在运用表上作业迭代法（最小元素法）求解后，再根据模型用lingo软件编写程序进行求解。
然后对结果进行分析，以及运输问题的延伸。
最后证明用lingo 解决车辆运输的可行性。
关键字：运输问题，产销不平衡，表上作业法， lingo目录一、问题的提出与分析 (1)1.1问题提出 (1)1.2问题分析 (1)二、模型的建立与基本假设........................................................... . (1)2.1模型的建立 (1)2.2基本假设 (2)三、定义符号说明与表上作业法 (2)四、问题求解 (2)4.1、Lingo求解模型 (4)4.2、Lingo结果 (5)五、模型结果分析与改进 (10)参考文献 (11)一、问题的提出与分析1.1问题提出重庆有三家电子厂分别是新普，隆宇和恒华，生产的笔记本电脑将要运向北京，天津，广东，上海四个城市销售，其产量和销售量见下表：（单位：万台）表：1-1北京天津广东上海产量新普626730隆宇495325恒华881521销量15172212-问：哪种销售方案将会取得最少的运输费用，费用为多少？1.2问题分析图表数据显示产量总和为30+25+21=76万台，销量的总和为15+17+22+12=66万台，说明了此问题是一个总产量大于总销量的运输问题（76>66）。
该问题一方面要求满足北京，天津，广东，上海四个销售地的供货需求，而另一方面又要考虑新普，隆宇和恒华三个产地的运往销售地的运输费用，此外问题不但要求满足销售地分配要足，同时也要保证最大化的减少运输费用。
综合交通运输系统模型构建与优化
综合交通运输系统模型构建与优化第一章引言
交通运输系统是一个国家、地区或城市的命脉，对于经济、社会和环境的发展具有重要意义。
如何有效地构建和优化综合交通运输系统模型，成为了当前研究的热点之一。
本章将介绍本文的研究背景、意义和主要内容。
第二章综合交通运输系统建模方法
2.1 需求和供给模型
2.2 路网建模
2.3 交通流模型
2.4 交通组织模型
第三章综合交通运输系统优化方法
3.1 优化目标设定
3.2 基于规划的优化方法
3.3 基于控制的优化方法
3.4 基于仿真的优化方法
第四章综合交通运输系统模型构建与优化案例分析
4.1 城市交通拥堵研究
4.1.1 交通需求预测模型构建
4.1.2 交通信号优化控制方法
4.1.3 算法实现与案例分析
4.2 高速铁路系统优化
4.2.1 高速铁路线网规划模型构建
4.2.2 车次优化调度方法
4.2.3 成本效益分析与案例分析
第五章综合交通运输系统模型构建与优化的挑战与展望
5.1 数据采集与处理
5.2 多模态交通系统建模与优化
5.3 可持续交通发展与模型优化
5.4 新技术应用与发展
第六章结论
综合交通运输系统模型构建与优化是一个复杂而重要的课题，本文通过对相关方法的介绍和案例分析，总结了目前的研究现状
和存在的问题，并对未来的发展进行了展望。
希望本文能够为相关研究者提供参考和借鉴。
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运输问题摘要 本文根据运输公司提供的提货点到各个客户点的路程数据，利用线性规划的优化方法与动态优化模型——最短路径问题进行求解，得到相关问题的模型。
针对问题一 ，我们采用Dijkstra 算法，将问题转化为线性规划模型求解得出当运送员在给第二个客户卸货完成的时，若要他先给客户10送货，此时尽可能短的行使路线为：109832V V V V V →→→→，总行程85公里。
针对问题二，我们首先利用prim 算法求解得到一棵最小生成树：再采用Dijkstra 算法求得客户2返回提货点的最短线路为12V V →故可得到一条理想的回路是：121098436751V V V V V V V V V V V →→→→→→→→→→后来考虑到模型的推广性，将问题看作是哈密顿回路的问题，建立相应的线性规划模型求解，最终找到一条满足条件的较理想的的货车送货的行车路线：121098436751V V V V V V V V V V V →→→→→→→→→→。
针对问题三，我们首先直接利用问题二得一辆车的最优回路，以货车容量为限定条件，建立相应的规划模型并设计一个简单的寻路算法，最终可为公司确定合理的一号运输方案:两辆车全程总和为295公里（见正文）；然后建立线性规划模型得出二号运输方案：两辆车全程总和为290公里（见正文）；最后再进一步优化所建的线性规划模型，为运输公针对问题四，我们首先用Dijkstra 算法确定提货点到每个客户点间的最短路线，然后结合一些限定条件建立一个目标模型，设计一个较好的解决方案进行求解可得到一种很理该方案得到运输总费用是645元。
关键字：Dijkstra 算法, prim 算法, 哈密顿回路问题重述某运输公司为10个客户配送货物，假定提货点就在客户1所在的位置，从第i 个客户到第j个客户的路线距离（单位公里）用下面矩阵中的(,)i j(,1,,10)i j=位置上的数表示（其中∞表示两个客户之间无直接的路线到达）。
1、运送员在给第二个客户卸货完成的时候，临时接到新的调度通知，让他先给客户10送货，已知送给客户10的货已在运送员的车上，请帮运送员设计一个到客户10的尽可能短的行使路线（假定上述矩阵中给出了所有可能的路线选择）。
2、现运输公司派了一辆大的货车为这10个客户配送货物，假定这辆货车一次能装满10个客户所需要的全部货物，请问货车从提货点出发给10个客户配送完货物后再回到提货点所行使的尽可能短的行使路线？对所设计的算法进行分析。
3、现因资源紧张，运输公司没有大货车可以使用，改用两辆小的货车配送货物。
每辆小货车的容量为50个单位，每个客户所需要的货物量分别为8，13，6，9，7，15，10，5，12，9个单位，请问两辆小货车应该分别给那几个客户配送货物以及行使怎样的路线使它们从提货点出发最后回到提货点所行使的距离之和尽可能短？对所设计的算法进行分析。
4、如果改用更小容量的车，每车容量为25个单位，但用车数量不限，每个客户所需要的货物量同第3问，并假设每出一辆车的出车费为100元，运货的价格为1元/公里（不考虑空车返回的费用），请问如何安排车辆才能使得运输公司运货的总费用最省？问题1【模型分析与假设】运送员在给第二个客户卸完货后，即从此处赶到第十个客户处，路程越短越好，是一个最短路径问题，为此我们采用Dijkstra算法，考虑到建模的方便我们将问题转化为线性规划模型进行求解。
下面是一些变量的假设与说明：X为0，1变量，其值为1代表行车路线经过第j个客户，为0则代表不经过。
1．ijC为题中给出的邻接矩阵对应位置的值。
2．ij3．为了表达的方便，将邻接矩阵的第一行与第二行互换,第一列与第二列互换。
（因为求的是客户2至客户10的最短线路，而非提货点至客户10）同时将矩阵中数据0或∞用一个足够大的数999代替。
（这是因为目标函数是求最小值）【模型建立与求解】建立问题的模型(1)是：将其转化为lingo代码（见附录[1]）后，求解可得以下结果：Global optimal solution found at iteration: 19Objective value: 85.00000Variable Value Reduced CostX( 1, 3) 1.000000 30.00000X( 3, 8) 1.000000 25.00000X( 8, 9) 1.000000 10.00000X( 9, 10) 1.000000 20.00000至此可以知道，运送员应该走的最好路线是:总行程为85公里。
【模型检验与评价】该模型是基于Dijkstra算法的基础上转化为线性规划模型来求最短路径的模型,优点是实现较简单,也容易求解；但有个令人不是很满意的地方就是其模式固定,要求任两个客户点间最短距离时,需将其一客户的位置与提货点互换,另一个客户的位置则需与客户10的位置互换,将其看成原始的提货点到客户10最短距离的模型进行求解，这样较为烦琐,有待改进。
问题2【模型分析】很明显运输公司分别要对10个客户供货，必须访问每个客户，但问题要求我们建立相应模型寻找一条尽可能短的行车路线，首先不考虑送货员把10个客户所需的货送完货后不返回提货点的情2V （客户2）返回1V从上分析知送货员从提货点1出发，要走遍客户2，3，…，n 各至少一次，最后返提货点1。
为了更方便地建立起模型首先作以下假设与说明：1．ij X 为0，1整形变量，其值为1代表行车路线经过第j 个客户，为0则代表不经过。
2．ij C 为客户i 到j 的距离（题中给出的邻接矩阵的数据）。
3．为了数据的方便处理，先将邻接矩阵中的数据∞用一个足够大的数999代替。
4．访问客户i 后必须要有一个即将访问的确切客户；访问客户j 前必须要有一个刚刚访问过的确切客户。
故我们用以下条件来分别保证我们的假设。
到此我们得到了一个模型，它是一个指派问题的整数规划模型。
其目标是使式子：∑∑==*101101i j ij ij X C在约束条件下取得最小值。
5．哈密顿图优化问题[5]，须添加一个额外变量()10,,3,2 =i u i ，目的是为了更好的防止子巡回的产生，即须附加一个约束条件：到现在我就可以建立以下模型对问题求解了。
【模型建立与求解】可建立问题的模型(2)为：同样借助数学软件求解可得结果：从中可以找出一条较为理想的回路是：可见按此模型求解的结果与采用prim 算法求解的结果是一样的。
问题3【模型分析与猜想】用两辆容量为50单位的小货车运货，在每个客户所需固定货物量的情况下，要使得行程之和最短，我们假设每个客户的货物都由同一辆货车提供，这样只要找出两条尽可能短的回路，并保证每条线路客户总需求量在50个单位以内。
实际上这样的两条回路是存在的：由题二得到了一条哈密顿回路可根据货物需求量的大小将其分为前后两部分，并将之分别构成回路。
（注：由于提货点在客户1所在的位置，故不必考虑为客户1送货的情况。
）为了更好地建立模型，先作以下定义:『定义1：』 顺序集合⎭⎬⎫⎩⎨⎧→→→→→→→→→→=1221010998844336677551,,,,,,,,,V V V V V V V V V V V V V V V V V V V V N 代表由模型(2)求解得出的哈密顿回路的路径全集（集合中的元素是不可调换的，故称它为顺序集合）；『定义2：』 函数()i N Get 为集合N 中第i 个元素终点所对应的下标。
（即若i=3，则，()73=N Get ） 『定义3：』 函数()i N U 为集合N 中第i 个元素终点所对客户的货物需求量（即若i=3则())(33N Get T N U =）其中（()10,,2,1, i T 为向量: ()9,12,5,10,15,7,9,6,13,8的第i 个分量的值）。
接下来我们设计一个简单的算法来寻找较好的路径：Step1：根据以下模型获得一个值k ；Step2：依k 的取值分两条路径：Step3：利用模型(1)分别求得()k N Get V 到1V 的最短路径：()1V V K N Get →→ 以及1V 到()1+K N Get V 的最短路径：()11+→→K N Get V V依据模型很容易求得：k=5（因为根据模型(1)很容易可以确定4V 至1V 的最短路径是14V V →，1V 至8V 的最短路径是851V V V →→，但在代用模型(1)的时候须注意的是相应的客户位置的变换，可参照问题一的求解决方法。
）由此可得两车所行驶的距离之和（单位：公里）：【结果优化】从以上得到的两条行车路线来看，两车得经过经过了客户5，根据算法二号车必客户5才能保证行程较短，而根据模型(1)易知路径71V V →优于751V V V →→，因此可优化一号车路线为：143671V V V V V V →→→→→，经检验优化后的两条行车路线上客户货物需求量总和分别是40与46均不超过货车的容量50，故认为此方案更优，这样我们可以给运输公司提供的一号很明显，以上猜想得到的模型来求解这一问题，存在着很大的缺陷，那就是没有更好说服力，不能让人感到很满意，不过这个结果也是很客观的，不会很差。
因此我们想通建立以下模型来弥补这一缺陷。
【模型建立与求解】若对以上猜得到的一种模型不够满意,我们同样可以建立相应的线性规划模型对以上的运输方案进一步优化,考虑到本问题与问题二有相似之处即要考虑回到提货点的情形,因此我们可以在模型(2)上进行改进, 在保证二号不超载(不超出容量)的前提下,先确定第一辆车的最优路径,首先对模型中将会用的变量作一些简单的定义或说明:1．j D 为每个客户的需货量,它是在向量()9,12,5,10,15,7,9,6,13,8的每j 个分量,据上分析知:5036101101≤*≤∑∑==j i j ij D X(不考虑客户1的需求量,因为它在提货点)。
2．由于这里是分两条路线分别给10个客户送货,就没有必要设计每条路线都能够访问每个客户点,但要保证送货员能回提货点,且均从提货点出发回到提货点，则送货员进入一个客户同时也必须出来。
故我们用以下条件来分别保证我们的假设：到此我们得到了一个模型，它是一个指派问题的整数规划模型。
其目标是使式子：∑∑==*101101i j ij ij X C在约束条件下取得最小值。
其余变量的假设与问题二的假设一致。
故可建立模型（3）如下：在5036≤≤j D约束下，参加附录[3]的代码，在lingo 中求解可得以下结果：路线的选择，（以长度为95公里的路线为例）只需将模型（3）中的条件：0101101∑∑===-j j ij ij X X与∑∑==≥101101i j ij K X 改为条件()i j j Xij ≠==且10,6,4,3,21即要保证第二辆访问到所有第一辆车未访问过的客户，允许其访问第一辆车访问过的客户，故模型基本上不用改动。