运筹学3第三章_运输问题
运筹学--第三章运输问题
minS=3 x11 3 x12 4 x13 5 x14 6 x21 ...... 2x34
运出量等于产量:
x11+x12+x13+x14=70 x21+x22+x23+x24=80 x31+x32+x33+x34=100
P13 e1 e6 P14 e1 e7 P21 e2 e4 P23 e2 e6 P32 e3 e5 P34 e3 e7
后面 有理 论探 讨。
即不存在一组不全为零的数 k1 , k2 ,..., k6使得:
k1 P13 k2 P14 ... k6 P34 0成立
u1 u2 u3 v1 v2 v3 v4
x11 1
x12 1
x13 1
x14 1
1
0 1
0 1
0
x21 0 1 0 1
x22 0 1 0 0 1
x23 0 1 0 0 1
x24 0 1 0 0
x31 0 0 1 1
x32 0 0 1 0 1
x33 0 0 1 0 0 1
1
1
x34 0 0 1 0 0 0 1
3 2 2
1 4 5
销地 产地 A1 A2 A3 销量
3 4
B1 x11 x21 x31 3
B2 x12 x22 x32 6
B3 x13 x23 x33 5
B4 x14 x24 x34 6
产量 7 4 9 20
回顾
min z cij xij
i 1 j 1
如何求初始可行解?
约束方程 m n 7个, 模型中有变量 m n 12个,
管理运筹学第3章-运输规划1
6
9 u2=-2
5
9
10
6
3
-11
-3
6
13 u3=6
v1=10
v2=6
v3=4
v4=0
c32 - z32= c32 – (u3+v2)= 9 – 6-6=-3
3.3 迭代规则 运算方法—闭回路调整法
调整的步骤如下: (1)先确定最小检验数:; (2)找出以空格为一个顶点,其余顶点全是数字
-----退化解出现
3.3 迭代规则 运算方法—闭回路调整法
1
2
3
4
6
7
1
14
5
5
3
5
u1=-4
7
8
4
2
7
2
8
13
6
9 u2=-2
5
9
10
6
3
-11
-3
6
13 u3=6
v1=10
v2=6
v3=4
v4=0
x31进基, min{x21,x33}=min{8,6}=6, x33离基
转轴运算,重新计算检验数,确定进基、离基变量
第三章 运输问题
运输问题及其数学模型 运输问题表上作业法
3.1 运输问题及其数学模型
一、一般运输问题
设某种货物有m个产地A1,A2,…,Am,产量分 别为a1,a2,…,am,有n个销地B1,B2,…,Bn,销量分 别为b1,b2,…,bn,而且从Ai到Bj的单位运价为 Cij。若产销平衡( ai= bj),问如何制定调 运方案,可以使总运费最小?
v3=4
4 3
u1
7 u2=-2
6
13 u3=6
运筹学第3章:运输问题-数学模型及其解法
整数规划模型
01
整数规划模型是线性规划模型 的扩展,它要求所有变量都是 整数。
02
整数规划模型适用于解决离散 变量问题,例如车辆路径问题 、排班问题等。
03
在运输问题中,整数规划模型 可以用于解决车辆调度、装载 等问题,以确保运输过程中的 成本和时间效益达到最优。
混合整数规划模型
混合整数规划模型是整数规划和线性规划的结合,它同时包含整数变量和 连续变量。
运筹学第3章:运输问题-数学模 型及其解法
目录
• 引言 • 运输问题的数学模型 • 运输问题的解法 • 运输问题的应用案例 • 结论
01 引言
运输问题的定义与重要性
定义
运输问题是一种线性规划问题,主要 解决如何将一定数量的资源(如货物 、人员等)从起始地点运送到目标地 点,以最小化总运输成本。
总结词
资源分配优化是运输问题在资源管理 领域的应用,主要解决如何将有限的 资源合理地分配到各个部门或项目, 以最大化整体效益。
详细描述
资源分配优化需要考虑资源的数量、 质量、成本等多个因素,通过建立运 输问题的数学模型,可以找到最优的 资源分配方案,提高资源利用效率, 最大化整体效益。
05 结论
运输问题的发展趋势与挑战
生产计划优化
总结词
生产计划优化是运输问题在生产领域的应用,主要解决如何合理安排生产计划, 满足市场需求的同时降低生产成本。
详细描述
生产计划优化需要考虑原材料的采购、产品的生产、成品的销售等多个环节,通 过建立运输问题的数学模型,可以找到最优的生产计划和调度方案,提高生产效 率,降低生产成本。
资源分配优化
发展趋势
随着物流行业的快速发展,运输问题变得越来越复杂,需要更高级的数学模型和算法来 解决。同时,随着大数据和人工智能技术的应用,运输问题的解决方案将更加智能化和
运筹学(胡运权版)第三章运输问题课后习题答案
P66: 8.某部门有3个生产同类产品的工厂(产地),生产的产品由4个销售点出售,各工厂A 1, A 2,A 3的生产量、各销售点B 1,B 2,B 3,B 4的销售量(假定单位为t )以及各工厂到销售点的单位运价(元/t )示于下表中,问如何调运才能使总运费最小?表解:一、该运输问题的数学模型为:可以证明:约束矩阵的秩为r (A) = 6. 从而基变量的个数为 6.34333231242322213141141312116115893102114124min x x x x x x x x x x x x x c z i j ij ij +++++++++++==∑∑==⎪⎪⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎪⎪⎨⎧==≥=++=++=++=++=+++=+++=+++4,3,2,1;3,2,1,01412148221016342414332313322212312111343332312423222114131211j i x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x ij 111213142122232431323334x x x x x x x x x x x x 712111111111111111111111111⨯⎛⎫ ⎪⎪⎪ ⎪⎪⎪ ⎪⎪ ⎪⎝⎭二、给出运输问题的初始可行解(初始调运方案)1. 最小元素法思想:优先满足运价(或运距)最小的供销业务。
其余(非基)变量全等于零。
此解满足所有约束条件,且基变量(非零变量)的个数为6(等于m+n-1=3+4-1=6).总运费为(目标函数值) ,1013=x ,821=x ,223=x ,1432=x ,834=x ,614=x ∑∑===3141i j ijij x c Z2. 伏格尔(Vogel)法伏格尔法的基本思想:运输表中各行各列的最小运价与次小运价之差值(罚数)应尽可能地小。
或者说:优先供应罚数最大行(或列)中最小运费的方格,以避免将运量分配到该行(或该列)次小运距的方格中。
广工管理运筹学第三章运输问题
闭合回路法的优点是能够找到全局最 优解,适用于大型复杂运输问题。但 该方法的计算复杂度较高,需要较长 的计算时间。
商位法
01
商位法是一种基于商位划分的优化算法,用于解决运输问题。该方法通过将供 应点和需求点划分为不同的商位,并最小化总运输成本。
02
商位法的计算步骤包括:根据地理位置和货物需求量,将供应点和需求点划分 为不同的商位;根据商位的地理位置和货物需求量,计算总运输成本;通过比 较不同商位的总运输成本,确定最优的配送路线。
80%
线性规划法
通过建立线性规划模型,利用数 学软件求解最优解,得到最小化 总成本的运输方案。
100%
启发式算法
采用启发式规则逐步逼近最优解 ,常用的算法包括节约算法、扫 描算法等。
80%
遗传算法
基于生物进化原理的优化算法, 通过模拟自然选择和遗传机制来 寻找最优解。
02
运输问题的数学模型
变量与参数
约束条件
供需平衡
每个供应点的供应量等于对应 需求点的需求量,这是运输问 题的基本约束条件。
非负约束
运输量不能为负数,即每个供 应点对每个需求点的运输量都 应大于等于零。
其他约束条件
根据实际情况,可能还有其他 约束条件,如运输能力的限制 、运输路线的限制等。
03
运输问题的求解算法
表上作业法
总结词
直到达到最优解。这两种方法都可以通过构建线性规划模型来求解最优解。
04
运输问题的优化策略
节约法
节约法是一种基于节约里程的优化算法,用于解决 运输问题。该方法通过比较不同配送路线的距离和 货物需求量,以最小化总运输距离为目标,确定最 优的配送路线。
节约法的计算步骤包括:计算各供应点到需求点的 距离,找出最短路径;根据最短路径和货物需求量 ,计算节约里程;按照节约里程排序,确定最优配 送路线。
运筹学教学课件 第三章 运输问题
7 4 9 3 6 5 6
2.1 确定初始基可行解
• 这与一般线性规划问题不同,产 销平衡的运输问题总是存在可行解。 因有
b a
i 1 j i 1
m
m
i
d
必存在 0≤ xij,i=1,…,m,j=1,…,n 是可行解。又因 0≤xij≤min(a1,bj) • 故运输问题的可行解和最优解必存在。 • 确定初始可行解的方法有很多,一般 希望的方法即简便又尽可能接近最优解。 下面介绍两种方法:最小元素法和伏格 尔(Vogel)法。(其它如西北角法等)
例1
• 某公司经销甲产品,它下设三个加工厂。每 日的产量分别为: • A1——7吨,A2——4吨,A3——9吨。该公 司把这些产品分别运往四个销售点。各销售 点每日的销量为:B1——3吨,B2——6吨, • B3——5吨,B4——6吨。已知从各工厂到各 销售点的单位产品的运价为表3-3所示,问该 公司应如何调运产品,在满足各销点的需要 量的前提下,使总运费为最少。
运价表与行差和 列差的计算
表3-10 伏格尔法
伏格尔法基可行解, 总运费为85,恰好得 到最优解
销地 B1 B2 B3 B4 行 产 差 量 产地
销地 B1 B2 B3 B4 产地 A1 A2
A1
A2 A3
3
1 7
11 3
9 4 5 6 2 1 5
10 0
8 3 6 1 1
7
4 9
10 5
列差 2 销量 3
A3
表3-13
B1 销地 加工厂 A1 A2 A3 销量 ห้องสมุดไป่ตู้2 B3 B4 产量
5 3 6 3 6 5
2 1 3 6
7 4 9
运筹学-3运输问题
产大于销 销大于供
当产销平衡时,其模型如下:
当产大于销时,其模型是:
mn
min Z
cij xij
i1 j1
xij ai xij bj
xij
0
( ai bj)
当销大于产时,其模型是:
min Z
cij xij
xij ai xij bj
可行解的方法
Review
二、表上作业法的步骤
Step1.找出初始基本可行解(在m*n产销平衡 表上寻找初始调运方案,一般m+n-1个数字 格),用最小元素法、西北角法、伏格尔法;
Step2.求出各非基变量的检验数,判别是否达 到最优解。如果是停止计算,否则转入下一步, 用闭回路或位势法计算;
Step3.改进当前的基本可行解(确定换入、 换出变量),用闭合回路法调整; Step4.重复2. 3,直到找到最优解为止。
(3)运输问题的解
定义1. 闭回路
x x x x x x 闭回路是能折成 i1 j1, i1 j2 , i2 j2 , i2 j3 ,..., isjs , isj1
形式的变量组集合。其中 i1 , i2 , …, is 互不相同,j1 , j2 , …, js 互不相 同。每个变量称为闭回路的顶点,连接闭回路相邻两顶点的直线段叫做闭
统计学院
运筹学-第三章 运输问题
张红历
本章内容
1.运输问题及其数学模型 2.表上作业法 3.运输问题的进一步讨论
4.应用问题举例
第一节 运输问题及其数学模型
一、运输问题的提出
例:某运输问题的资料如下:
单位 销地 运价
产地
A1 A2 A3
销量
运筹学第三章 运输问题
销地 产地 A1
A2
B1
B2
B3
B4
产量
6
5 3
3 1
4
4
2
A3
销量 2
4 7
1 3
4
4 6
3
7 5
3
5
6
8
4 3 13
σ11=-3, σ12=-2,σ23=-4, σ31=-1,σ33=1, σ34=-1
销地 产地 A1
A2
B1
B2
B3
B4
产量
6
5 0
3 4
4
4
2
A3
销量 2
4 7
4
4 6
3
4 3
5
3
4
3
4 7
1
5
4 6
A3 销量 2
7
0
4
6
3
5
3
4
8
3 13
x11检验数为 6-4+8-6+4-4=4
销地 产地 A1
A2
B1
B2
B3
B4
产量
6 4 2 4
5
3
4
3
4 7
1
5
4 6
A3 销量 2
7
0
4
6
3
5
3
4
8
3 13
x12检验数为 5-4+8-6=3
销地 产地 A1
A2
B1
B2
B3
B4
产量
2、位势法 当运输问题变量的格数较多时,用闭 回路法计算检验数比较麻烦,而位势法比 较简便。 对于运输问题 minf=CX AX=b X≥0 设B为其一个可行基,则xij的检验数为 σ ij=CBB-1Pij-Cij
运筹学 第3章运输问题
检 验 数 表
最 优 方 案 判 别 准 则
B1 3 A1 A2 7 A3 vj
B2 11
B3 3 2
B4 10 8
ui
1
1Байду номын сангаас
2
9
0
1
4 10
-1
5
-1 -5
10
2 9
12
3 10
24=-1<0,当前方案 不是最优方案。
26
2.3
闭回路调整法改进方案
min ij 0 pq
xpq 为换入变量
min
z cij xij
i 1 j 1
s.t.
n xij ai 1 jm xij b j i 1 xij 0
i 1,, m j 1,, n
4
运输问题的约束方程组系数矩阵及特征
x11 x12 .... x1n 1 1.......1 A 1 1 1 x21 x22 .... x2 n ...... xm1 xm 2 .... xmn 1 1.......1 ......... 1 1.......1 1 1 1 .......... 1 1 1
10
1. 最小元素法 (思想:就近供应) 不 能 同 时 划 去 行 和 列
销 产 A1 1 A2 A3 销量 3 9 B1 3 B2 11 B3 3 B4
表3-4
产量 10 7 8 5
4
2
3
3
7 4
1
10
6
6 5
3
6
保证填 4 有运量 的格子 9 为m+n1
该方案总运费: Z=4×3+3×10+3×1+1×2+6×4+3×5=86
运筹学 第三章 运输问题
这样可以保证填过数或零的格为m+n-1个,即保证基变量的个数为 m+n-1个。
2021/3/14
14
2.Vogel法
Vogel法的思想是:一地的产品如果不能按照最小运
费就近供应,就考虑次小运费,这就有差额,差额越大, 说明不能按最小运费调运时,运费增加得越多。因而差 额越大处,就应当采用最小运费调运。
同理可以求得 v4=10,u2= -1,等等见上表。
检验数的求法,即用公式 ijciju,i vj
如 1 1 c 1 1 u 1 v 1 3 0 2 1 。
2021/3/14
23
位势法计算检验数:
检验数: ijcijCBB1Pij
cijYiP jcij(u1,..u.m , ,v1,.v.n.)Pij
3
B4
ui
3 10
0
-1 8
-1
35
-5
10
B1
3
31
7
2
B2
11 9
64
9
B3
4(+1) 3 1 (-1) 2
10
3
B4
ui
3(-1) 10
0
+1 8
-1
35
-5
10
2021/3/14
26
调整运量后的新方案:
销地
产地
B1
A1
A2
3
A3
B2
B3
5
6
销量
3
6
5
B4
产量
2
7
1
4
3
9
运筹学 第三章 运输问题
mn
Min Z = cij xij i1 j1 m xij =ai (i=1, ..., m)产量约束 i 1 n xij =bj(j=1, ..., n)销量约束 j1
xij ≥ 0(i=1, ..., m;j=1, ..., n)
15
2. 伏格尔法(Vogel)
例5
销地 产地
A1
B1 3
②
B2
B3
11
3
⑤
B4
ai
10 7 0 0 0 0
1
A2
①
9
2③ 8 4 1 1 1 1
A3
7
4
⑥
10
③
5 9 12 - -
bj
3
6
5
6 20
2513
2 - 13
2 - 12
2-1-
Z=2×3 +1×1+6×4+5×3+3×8+3×5=85 16
0
2.决策变量xij的系数列向量为:
1
i位 置
aij
1
m
j位 置
3. 线性无关的行数为m+n-1.
0
5
四、闭回路
1. 概念
例3
销地 产地
A1
A2
A3 bj
B1
B2
B3
B4
ai
3
11 ④
3 ③
10 7
1 ③
9
2
①
84
7
4
⑥
10 ③
59
3
6
5
6 20
1) 数字格 2) 空格
《运筹学》第三章 运输问题
二、表上作业法
计算步骤:
(1) 找出初始调运方案。即在(m×n)产销平衡表 上给出m+n-1个数字格。(最小元素法、西北角法 或伏格尔法) 确定m+n-1个基变量 (2) 求检验数。(闭回路法或位势法) 判别是 否达到最优解。如已是最优解,则停止计算,否 则转到下一步。 空格 (3)对方案进行改善,找出新的调运方案。 (表上闭回路法调整) (4) 重复(2)、(3),直到求得最优调运方案。
B1 A1 A2 A3 销量 3 1
B2 2
B3 4
B4 3
产量 7 4
3
6 6
1
3 5 6
9
B1 A1 A2 A3 销量 3 1
B2 2
B3 4
B4 3
产量 7 4 9
3
6 6
1
-1
3
5
6
B1 A1 A2 A3 销量 3 1 3
B2 2 1 6 6
B3 4 1
B4 3 -1 3
产量 7 4 9
(ui+vj)
- B2 9 8 4 B3 3 2 -2 B4 10 9 5
A3 -3
σij
B1 = A1 A2 A3 1 0 10 B2 2 1 0 B3 B4 0 0 0 -1 12 0
表中还有负数,说明 还未得到最优解,应 继续调整。 用位势法与用闭回路法 算出的检验数? 相同
3、解的改进
——闭合回路调整法(原理同单纯形法一样) 上例: min( σ ij 0 ) pq
m
n
系数列向量的结构: A ij ( 0, 0, 0 ,, 0, 0 ) 1, 0 1,
第 i个
第 ( m j )个
运筹学第三章 运输问题
8
1.运输问题模型及有关概念
表4-3 运输问题数据表
销地
产地
A1 A2
┇
Am
销量
B1 B2 … Bn
c11
c12 … c1n
c21
c22 … c2n
┇ ┇ ┇┇
cm1
cm2 … cmn
b1
b2 … bn
产量
a1 a2
┇
am
设 xij 为从产地 Ai 运往销地 Bj 的运
式(4-8)中的变量称为这个闭回路的顶点。
22
1.运输问题模型及有关概念
例如,x13, x16, x36, x34, x24, x23 ; x23, x53, x55, x45, x41, x21 ; x11, x14, x34, x31等都是闭回路。
若把闭回路的各变量格看作节点, 在表中可以画出如下形式的闭回路:
得到下列运输量表:
4
1.运输问题模型及有关概念
Min Z s.t.
= 6x11+4x12+6x13+6x21+5x22+5x23 x11+ x12 + x13 = 200
x21 + x22+ x23 = 300
x11 + x21 = 150
x12 + x22 = 150
x13 + x23 = 200
2.每列只有两个 1,其余为 0,分别 表示只有一个产地和一个销地被使用。
7
1.运输问题模型及有关概念
一般运输问题的线性规划模型及求解思路
一般运输问题的提法:
假设 A1, A2,…,Am 表示某物资的m个 产地;B1,B2,…,Bn 表示某物资的n个销地; ai表示产地 Ai 的产量;bj 表示销地 Bj 的 销量;cij 表示把物资从产地 Ai 运往销地 Bj 的单位运价(表4-3)。如果 a1 + a2 + … + am = b1 + b2 + … + bn
运筹学(胡运权第三版)第三章 运输问题
§1 运 输 问 题 及 其 数 学 模 型
二、运输问题数学模型的特点:
1. 运输问题一定有最优解;基变量的个数 =m+n-1
2. 运输问题约束条件的系数矩阵:
x11 x12
1 1 1
…
x1m x21 x22
1 1 1
…
x2m
1
… xm1
1
解 的 最 优 性 检 验
1.闭回路法 闭回路:从空格出发,遇到数 字格可以旋转90度,最后回到空 格所构成的回路; 原理:利用检验数的经济含义; 检验数:非基变量增加一个单 位引起的成本变化量。 当所有非基变量的检验数均大 于或等于零时,现行的调运方案 就是最优方案,因为此时对现行 方案作任何调整都将导致总的运 输费用增加。 闭回路法的主要缺点是:当变 量个数较多时,寻找闭回路以及 计算两方面都会产生困难。
B4
11
-1
产量
16
10 22 48
ui
A1 A2
A3 销量 vj
2
10
1 10
9 6
1 0
-4
8 14
5 12
8
14
2
检验数σ
9
3
10
13=8-(-4)-2=10;
2.对偶变量法(位势法)
解 的 最 优 性 检 验
m in Z = c 1 1 x 1 1 + c 1 2 x 1 2 + ... + c 1 n x 1 n + ... + c m 1 x m 1 + c m 2 x m 2 + ... + c m n x m n
管理运筹学第三章运输问题
供 = 5 应 地 = 2 约 = 3 束 = 2 = 3 需 求 = 1 地 = 4 约 束 ≥ 0
第二节 表上作业法求初始解、 初始值 一、西北角法 (梯形下降)
运价 收点
(元/吨)
B1 B2 B3 B4
4 18 30 0 14 4 4
发量 (吨)
4
0 0 0
发点
A1
2
12 5 20 25
10
015 4 20
4
第二节 表上作业法求初始解、 初始值 初始解: 初始值:
X12=4吨 • S0=4×12+4×10+1×25+6×15 X14=4吨 • +4×14+1×18 X22=1吨 X23=6吨 •=48+40+25+90+56+18 X31=4吨 X32=1吨 • =277元<329元(起点优于西北角法) 变量个数=行数加列数减1 20吨
发量 5 (吨)
3 1 0《产大于需》增加源自5虚拟收点B1 B2 B3 B4 B
2 1
(元/吨)
4
A1 A2 A3
收 量(吨)
2 10 7
0
311
3
2 4
4
3 9 3 2 6 0
0 7 0 5 0 7
0
2
0
3 8
0
5 1
3 0
2 4
0
2
3
4
19
初 始 可 行 解 : 初 始 值 : S0=22+41+04+33+92+14 C 23 X11=2吨 +23=45元 C12 X14=1吨 =11-4+9-3>0; = 5-9+2-1=C 25 C13 3 X15=4吨 C 21 X22=3吨 =3-4+2-1=0 C31 ; = 0-0+4-9=5 C 32 C 35 X24=2吨 Cij C25 5; X25 进基 X33=4吨 =10-2+4-9>0; =7-2+4-2>0 X34=3吨
运筹学 第3章 运输问题
第三章运输问题在生产实际中,经常需要将某种物资从一些产地运往一些销地,因而存在如何调运使总的运费最小的问题。
这类问题一般可用线性规划模型来描述,当然可以用单纯形法求解。
但由于其模型结构特殊,学者们提供了更为简便和直观的解法—-表上作业法。
此外,有些线性规划问题从实际意义上看,并非运输问题,但其模型结构类似运输问题,也可以化作运输问题进行求解。
第一节运输问题及其数学模型首先来分析下面的问题。
例3。
1农产品经销公司有三个棉花收购站,向三个纺织厂供应棉花。
三个收购站A1、A2、A3的供应量分别为50kt、45kt和65kt,三个纺织厂B1、B2、B3的需求量分别为20kt、70kt和70kt。
已知各收购站到各纺织厂的单位运价如表3-1所示(单位:千元/kt),问如何安排运输方案,使得经销公司的总运费最少?设x ij表示从A i运往B j的棉花数量,则其运输量表如下表所示。
表3—2由于总供应量等于总需求量,因此,一方面从某收购站运往各纺织厂的总棉花数量等该收购站的供应量,即x11+x12+x13 = 50x21+x22+x23 = 45x31+x32+x33 = 65另一方面从各收购站运往某纺织厂的总棉花数量等该纺织厂的需要量,即x 11+x 21+x 31 = 20 x 12+x 22+x 32 = 70 x 13+x 23+x 33 = 70因此有该问题的数学模型为min f= 4x 11+8x 12+5x 13+6x 21+3x 22+6x 23+2x 31+5x 32+7x 33x 11+x 12+x 13 = 50 x 21+x 22+x 23 = 45 x 31+x 32+x 33 = 65 x 11+x 21+x 31 = 20 x 12+x 22+x 32 = 70 x 13+x 23+x 33 = 70x ij ≥0,i=1,2,3;j=1,2,3 生产实际中的一般的运输问题可用以下数学语言描述。
管理运筹学讲义 第3章 运输问题(6学时)
... 1
其系数列向量的结构是:
A ij (0,..., 0,1, 0,..., 0,1, 0,..., 0) T , 除第i个和第(m j)个分量为 1外,其他分量全等于零。因此,运输问题具有以下特点: 约束条件系数矩阵的元素为0或1; 约束矩阵每一列都有两个非零元素,这对应于每一个变量在 前m个约束方程中出现一次,在后n个约束方程中出现一次。
Ai
Bj
表 3- 5
B1 x11 C11 x21
B2 x12 C12 x22 C22 x31 x32 C32 b2
运价表(元/吨) B4 产量
A3
需要量
3 5 4 5
2 3 1 7
6 8 2 8
3 2 9 3
10 8 5 23
解:设xij ( i =1,2,3;j =1,2,3,4)为i个产粮地 运往第j个需求地的运量,这样得到下列运输问题的数 学模型:
Min z = 3x11+ 2x12+ 6x13+ 3x14+ 5x21+ 3x22+ 8x23+ 2x24 + 4x31+ x32+ 2x33+ 9x34 x11 x12 x13 x14 10 x11 x21 x31 5 x x x 7 12 22 32 x x x x 8 21 22 23 24 x13 x23 x33 8 x x x x 5 31 32 33 34 x14 x24 x34 3
下表中填有数字的格为基变量,它们对应的约束 方程组的系数列向量线型无关:
B1
4
B2
12
运筹学 第三章 运输问题
1)闭环回路法: 在给出的初始调运方案表上,从每一空格 出发找一条闭环回路,它是以某空格为起点 ,用水平或垂直线向前划,每碰到一数字格 转90°后(回路的转角点必须是一个基变量 ) ,继续前进,直到回到起始空格为止。 从每一空格出发一定存在且只有唯一的闭 环回路。 从空格开始加减闭环各个顶点的运输单价 ,可得每个空格对应的检验数。
《运筹学》
第三章 运输问题
Slide 16
销地
B1
产地
A1
A2
3
A3
销量 3
B2 B3
4 1 6
65
B4 产量
37
4
39
6
销地
产地
B1 B2 B3 B4
A1
3 11 3 10
A2
19 2 8
A3
7 4 10 5
空格 (11) (12) (22) (24) (31) (33)
闭环回路 (11)-(21)-(23)-(13)-(11) (12)-(32)-(34)-(14)-(12) (22)-(32)-(34)-(14)-(13) -(23)-(22) (24)-(14)-(13)-(23)-(24) (31)-(34)-(14)-(13)-(23) -(21)-(31) (33)-(34)-(14)-(13)-(33)
基变量:
X13 U1+V3=C13=3
X14 U1+V4=C14=10
X21 U2+V1=C21=1
1
3 10 U1=0
2
U2=-1
X23 U2+V3=C23=2
4
《运筹学》第三章运输问题
Vogel近似法
考虑运输成本差异, 进行逼近最优解。
运输问题的扩展和变体
1
生产产能约束
考虑生产能力限制,同时优化货物的运输方案。
2
供需不平衡
存在供需不平衡时如何有效分配货物,避免浪费和延误。
3
多目标运输问题
同时考虑多个目标,如最小化成本和最大化利润。
运输问题的应用实例和案例分析
物流领域的应用
通过运输问题的优化,提升物流效率,降低成本。
运输问题的基本模型
运输方案的表示
常用的表示方法包括运输矩阵和网络图。
目标函数和约束条件
目标函数通常是最小化运输成本,约束条件包 括供需平衡和容量限制。
运输问题的解决方法
最小成本法
逐步分配货物,直至 达到最小总成本。
北北角法
按照最小单位运输成 本进行分配,直至l's Approximation Method)法为基础, 逐步分配货物。
《运筹学》第三章运输问 题
运输问题是运筹学中重要的问题之一,涉及到各种场景下的货物运输优化。 本章将介绍运输问题的定义、基本模型、解决方法,以及其在物流和生产调 度中的应用实例。
运输问题的概念和应用领域
• 运输问题是一种优化问题,旨在找到使运输成本最小的货物运输方案。 • 运输问题广泛应用于物流管理、供应链优化以及交通规划等领域。
生产调度中的应用
合理安排生产计划,提高生产线的利用率。
总结和展望
运输问题是优化领域的重要研究方向,未来随着物流技术的发展将有更多的应用场景和解决方法出现。
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1 2 3 需求总计 1 9 7 6 40 2 12 3 5 40 3 9 7 9 60 4 6 7 11 20 5 0 0 0 20 供应总计 50 80 50
供应量=180,需求量=180,供需平衡。
设有三个电视机厂。生产同一种彩色电视机,日 生产能力分别是:50,60,50,供应四个门市 部,日销售量分别是:40,70,60,20台,从 各分厂运往个门市部的运费如表所示,试安排 一个运费最低的运输计划。
第三章
运输问题
运输问题的数学建模及表上作业法 不平衡问题的数学处理
3.1、运输问题的数学模型
在经济建设中,经常会遇到大宗物资调拨中的 运输问题。如煤炭、钢铁、木材、粮食等物资,在全 国有若干生产基地,根据已有的交通网,应如何制 定调运方案,将这些物资运到各消费地点,而使总 运费最小。这类问题可用以下数学语言来描述: 运输问题:假设有m个生产地点,可以供应某种 物资(以后称为产地),用Ai表示,i=1,2,,m;有n个 销售地,用Bj表示,j=1,2,,n;产地的产量和销售 地的销售量分别为ai ,i=1,2,,m和bj,j=1,2,,n,从 Ai到Bj运输单位物资的运价为cij,这些数据可汇总 于如表3.1。
门市部 工厂
1 2 3 4 需求总计 1 9 7 6 0 40 2 12 3 5 0 70 3 9 7 9 0 60 4 6 7 11 0 20 供应总计 50 60 50 30
供应量=190,需求量=190,供需平衡。
这就是运输问题的数学模型,它包含mn个变量 ,m + n个约束条件,是一个线性规划问题。 如果用单纯形法求解,首先应在每个约束条件上 加入一个人工变量(以便求出初始基可行解)。即使 是m =4,n = 5这样的简单问题, 变量个数就有29个 之多,利用单纯形法进行计算是非常复杂的。 有必要针对运输问题的某些特点,来寻求更为简 单方便的求解方法。
要求使总运费最小的调运方案。 如果运输问题的总产量等于其总销量,即
a
i 1
m
i
b
j 1
n
j
则称该运输问题为产销平衡运输问题;反 之,称为产销不平衡运输问题。 下面建立在产销平衡情况下的运输问题的数 学模型。 解: 假设 xij 表示从Ai到 Bj 的运量,则所求的数 学模型为:
min Z
运输问题的解代表着一个运输方案,其中每一个变 量xij的值表示由Ai调运数量为xij的物品给Bj。
当用单纯形法进行求解时,首先应当知道它的基变 量的个数;其次,要知道这样一组基变量应当是由 哪些变量来组成。 运输问题的解X必须要满足模型中的所有约束条件; 基变量对应的约束方程组的系数列向量必须是线性 无关的;解中基变量应由 m+n-1个变量组成(即基变 量的个数 = 产地个数 + 销售地个数 – 1),原因是在 运输问题中虽然有m+n个约束条件,但由于总产量 等于总销量,有m+n-1个约束条件是线性独立的。
形成的变量的集合称之为一个闭回路。而把出现 在闭回路中的变量称为这个闭回路的顶点。 例3.1 设 m = 3,n = 4,如表3.2所示。
x i1 j1 , x i1 j 2 , x i2 j 2 , x i 2 j3 , , x i s j s , x i s j1 , ( i1 , , i s ,
表3.3
销地 产地 A1 B1 B2 x12 B3 B4 x14
A2 A3 x32 x34
表3.4
销地 产地 A1 A2 A3 x31 B1 x11 B2 x12 x22 x24 x34 B3 B4
从上面的例子中不难看出,如果把一个闭回路的所有 顶点都在表中画出,并且把相邻的顶点都用一条直线 连接起来,就可以得到一条封闭的折线,折线的每一 条边或者是水平的,或者是垂直的。
定理3.1: m+n-1个变量 构成基变量的充分必要条件是它不包含有任何闭回 路。 该定理给出了运输问题基的一个重要特征,因 为利用它可以判断 m+n-1个变量是否构成基变量, 它比直接判断这些变量所对应的系数列向量组是否 线性无关要简单和直观。另外,在以后还将看到利 用基的这个特征可以导出求运输问题的基本可行解 的一种简便的方法。
(1)、 确定初始基可行解 确定初始基可行解即首先给出初始的调运方案,介绍其中 的两种方法: ① 方法一:最小元素法: 最小元素法的基本思想就是就近供应。即从单位运价表中 最小的运价开始确定产销关系,依次类推,直到给出初始 方案为止。下面由例题来说明最小元素法确定初始基可行 解的具体步骤。 例3.2:某公司有3个生产同类产品的工厂,生产的产品由4 个销售点销售,各工厂的生产量、各销售点的销售量以及 各工厂到各销售点的单位产品运价如表3.5所示。问该公司 应如何调运产品,在满足各销售点的需要量的前提下,使 总的运费为最小。
门市部 工厂
1 2 3 需求总计 1 9 7 6 40 2 12 3 5 70 3 9 7 9 60 4 6 7 11 20 供应总计 50 60 50
供应量=160,需求量=190,供需不平衡,需求大于供应。
求大于供
• 数学模型
min z
c
i 1 j 1
m
n
ij
x ij
n x ij a i , i 1, 2 , , m 1 j m s .t . x ij b j , j 1, 2 , , n i 1 x ij 0
x11 , , x1 n , x 21 , , x 2 n , , x m 1 , , x mn 1 0 A 0 1 0 1 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1
门市部 工厂
1 2 3 需求总计 1 9 7 6 40 2 12 3 5 40 3 9 7 9 60 4 6 7 11 20 供应总计 50 60 50
供求平衡的运输问题:供:50+60+50=160
需:40+40+60+20=160
数学模型
min z
c
i 1 j 1
3
4
ij
x ij
4 x ij a i , i 1, 2 , 3 j 3 1 s .t . x ij b j , j 1, 2 , 3 , 4 i 1 x ij 0
特点与处理办法
• 特点
a
i 1
m
i
b
j 1
n
j
• 处理办法:设置一个虚销售点n+1,使
b n 1
a
i 1
m
i
b
j 1
n
j
• 且 c i , n 1 0 ,因而化为平衡问题。
设有三个电视机厂。生产同一种彩色电视机,日 生产能力分别是:50,80,50,供应四个门市 部,日销售量分别是:40,40,60,20台,从 各分厂运往个门市部的运费如表所示,试安排 一个运费最低的运输计划。
特点与处理办法
• 特点
a
i 1
m
i
b
j 1
n
j
• 处理办法:增加一个虚产地m+1,使
a m 1
b
j 1
n
j
a
i 1
m
i
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
且 c m 1 , j 0 ,化为平衡问题。
设有三个电视机厂。生产同一种彩色电视机,日 生产能力分别是:50,60,50,供应四个门市 部,日销售量分别是:40,70,60,20台,从 各分厂运往个门市部的运费如表所示,试安排 一个运费最低的运输计划。
设有三个电视机厂。生产同一种彩色电视机,日 生产能力分别是:50,80,50,供应四个门市 部,日销售量分别是:40,40,60,20台,从 各分厂运往个门市部的运费如表所示,试安排 一个运费最低的运输计划。
门市部 工厂
数学 模型? 1 2 3 需求 1 9 7 6 40 2 12 3 5 40 3 9 7 9 60 4 6 7 11 20 供应 50 80 50
初始可行解(最小元素法)
就近供应的思想:
从单位运价表中选取最低运 价的空格开始供求分配。供 应量大于需求量,取值为需 求量,划去该空格的列;供 应量小于需求量,取值供应 量,划去该空格的行。然后 根据划去一列或行的单位运 价表,再选择最小运价的空 格进行。
例3.1 设 m = 3,n = 4,如表3.2所示。
销地 产地 B1 B2 B3 B4
A1
A2 A3
x11
x21
x12
x24 x32 x34
x11、 x12、 x32、 x34、 x24、 x21 构成一个闭回路。 这里有:i1= 1,i2 = 3,i3 = 2;j1 = 1,j2 = 2,j3 = 4 。若把闭回路的顶点在表中画出,并且把相邻两个 变量用一条直线相连(今后就称这些直线为闭回路 的边)。而表3.3,即顶点为{ x12、x32、x34、x14 }和 表3.4,即顶点为 { x11、x12、x22、x24、x34、x31 } 也 分别构成两个闭回路。
供应量=180,需求量=160,供需不平衡,供大于求。
供大于求的情况
• 数学模型
min z
c
i 1 j 1
m
n
ij
x ij
n x ij a i , i 1, 2 , , m 1 j m s .t . x ij b j , j 1, 2 , , n i 1 x ij 0
x i1 j1 , x i 2 j 2 , , x i s j s ( s m n 1)