运筹学中运输问题求解算法及其扩展研究
运筹学运输问题
10
5
3
2
10
14
11
8
22
8
14
12
14
48
• 初始基可行解: x13=10,x14=6,x21=8,x23=2,x32=14,x34=8,Z=246
★★最大差额法(沃格尔法)
初看起来,最小元素法十分合理,但是,有时按 某一最小单位运价优先安排物品调运时,却可能 导致不得不采用运费很高的其它供销点对,从而 使整个运输费用增加。对每一个供应地或销售地, 均可由它到各销售地或到各供应地的单位运价中 找出最小单位运价次最小单位运价,并称这两个 单位运价之差为该供应地或销售地的罚数。当罚 数的值不大,当不能按最小单位运价安排运输时 造成的运费损失不大;反之,如果罚数的值很大, 不按最小运价组织运输就会造成很大的损失,故 应尽量按最小单位运价安排运输。
– 非负性约束
xij≥0
(i=1,2,3;j=1,2,3,4)
二、表式运输模型
销地 产地
B1
c11 c21 x21
B2
c12 c22 x22
…
… … c1n c2n
Bn x1n
x2n
产量
a1 a2
A1
x11
x12
A2
… Am 销地
…
cm1 xm1 b1 cm2
…
xm2 b2
…
… … cmn
…
xmn bn
1 1 1 1 1 1 1 1 1 A 1 1 1 1 1 1 1 1 1
m 行
n 列
例题的系数矩阵
0 0 A 1 0 0 0
运筹学运输问题-图文
销地 B1
B2
...
Bn
产量
产地
A1
X11 X12
...
X1n
a1
A2
X21 X22
...
X2n
a2
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
Am
Xm1 Xm2
...
Xmn
am
销量
b1
b2
...
bn
则运输问题的数学模型如下:
产销平衡表
销地 B1
B2
...
Bn
产量
产地
A1
a1
A2
a2
.
.
.
.
.
.
Am
am
销量
b1
b2
...
bn
单位运价表
销地
B1
B2
...
Bn
产地
A1
c11
c12
...
c1n
A2
c21
c22
...
c2n
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
Am
cm1
cm2
...
cmn
❖ 若总产量等于总销量(产销平衡),试确定总运费最省 的调运方案。
Table14 检验数表
销地
B1
B2
B3
B4
产地
A1
运筹学课件 第三章 运输问题----数学模型及其解法
销地 1 运费 产地 1 2 3 销量 bj 产量 2 3 4
ai
20 11 3 6 5 5 9 10 2 10 18 7 4 1 15 3 3 12 12
4
例3.2.1 西北角法
销地 运量
产量 1 2 3 4
ai
产地 1 2 3 销量 b j
mn 7
3
3Байду номын сангаас
x2 5 12 x1 x9 10 22 23 x3 x 33 15 33 12 3 12 12
©管理与人文学院
1999,4
忻展红
第三章 运输问题 — 数学模型及其解法
顺风而呼,声非加疾也,而闻者彰。 假舆马者,非利足也,而致千里;假舟 楫者,非能水也,而绝江河。君子生非 异也,善假于物也。 荀子《劝学》
3.1 运输问题的一般数学模型
• 有m个产地生产某种物资,有n个地区需要该类物资 • 令a1, a2, …, am表示各产地产量, b1, b2, …, bn表示各销 地的销量,ai=bj 称为产销平衡 • 设xij表示产地 i 运往销地 j 的物资量,wij表示对应的单 位运费,则我们有运输问题的数学模型如下:
2 1 2
0/6
2 0 1
ui
分配表{x ij }
5 3 3 4+ 3 x 32 7 8 3 12 12
分配表{x ij }
5 10 15
OBJ=101
运费表{ z ij / w ij }
3 / 20 6 / 11
5
4 / 18
8 / 9 5 / 10
4
7 7
2 1 1
1 1 0
5 3 3 3 3 7 7 5 12 12
运筹学运输问题解析
2. 典型的运输问题:
cij
a1 a2 …
am
A1
A2 … Am
B1
b1
B2
…
b2 … bn
Bn
求最小运费的运输方案
销地 产地 A1
B1
c11 c21
B2
c12 c22
…
Bn
c1n c2n
产量
a1
A2
… Am
a2
…
cm1 b1 b2
cm2 …
cmn bn
am
销量
销地 产地
B1
B2
…
Bn
产量
A1
ij
j =1, 2, …,n
xij 0
产销平衡问题为等式约束。 产销平衡问题中各产地产量之和与各销 售地点的销量之和相等。
二、运输问题数学模型的特点: 1. 运输问题一定有最优解;
2. 运输问题约束条件的系数矩阵:
x11 +x12+x13 x11
x12
xij 0
x21+x22+x23 + x21 +x22 x13 +x23
min Z cij xij
i 1 j 1
2
3
x
j 1
2
3
ij
ai
bj
i=1,2
x
i 1
ij
j =1, 2, 3
xij 0
典型运输问题的数学模型
min Z cij xij
i 1 j 1
m
n
x
x
i 1
n
j 1 m
ij
ai
bj
i=1,2,…,m
《管理运筹学》02-7运输问题
通过将问题分解为多个子问题,并应用分支定 界法等算法,可以找到满足所有约束条件的整 数解,实现运输资源的合理配置。
04运Leabharlann 问题的实际案例物资调拨案例
总结词
物资调拨案例是运输问题中常见的一种,主要涉及如何优化物资从供应地到需 求地的调配。
02
动态运输问题需要考虑运输过 程中的不确定性,如交通拥堵 、天气变化等,需要建立动态 优化模型来应对这些变化。
03
解决动态运输问题需要采用实 时优化算法,根据实际情况不 断调整运输计划,以实现最优 的运输效果。
多式联运问题
1
多式联运是指将不同运输方式组合起来完成一个 完整的运输任务,需要考虑不同运输方式之间的 衔接和配合。
生产计划案例
总结词
生产计划案例主要关注如何根据市场需求和生产能力制定合理的生产计划。
详细描述
生产计划案例需要考虑市场需求、产品特性、生产成本、生产周期等因素。通过 优化生产计划,可以提高生产效率、降低生产成本,并确保产品按时交付给客户 。
05
运输问题的扩展研究
动态运输问题
01
动态运输问题是指运输需求随 时间变化而变化的运输问题, 需要考虑时间因素对运输计划 的影响。
2
多式联运问题需要考虑不同运输方式的成本、时 间、能力等因素,需要建立多目标优化模型来平 衡这些因素。
3
解决多式联运问题需要采用混合整数规划或遗传 算法等算法,以实现多目标优化的效果。
逆向物流问题
1
逆向物流是指对废旧物品进行回收、处 理和再利用的物流活动,需要考虑废旧 物品的回收、分类、处理和再利用等环 节。
的情况。如果存在这些问题,就需要进行调整,直到找到最优解为止。
运筹学课件运输问题
线性规划的数学模型
线性规划的数学模型由决策变量、约 束条件和目标函数组成,用于描述问 题的数学关系。
VS
数学模型的一般形式为: $text{maximize} quad f(x)$$text{subject to} quad a_1x_1 + a_2x_2 + ldots + a_nx_n leq b$ 或$a_1x_1 + a_2x_2 + ldots + a_nx_n = b$,其中$x_1, x_2, ldots, x_n$是决策变量,$a_1, a_2, ldots, a_n$和$b$是常数,$f(x)$是目标函 数。
运输问题的分类
按产地和目的地数量
单对多、多对单、多对多运 输问题。
按运输方式
陆运、空运、水运等运输问 题。
按优化目标
最小化运输成本、最小化运 输时间、最小化运输量等运 输问题。
运输问题的应用场景
物流配送
如何将货物从多个仓库运送到 多个零售店,以最小化总运输
成本。
车辆路径规划
如何规划车辆行驶路径,以最 小化总行驶时间和成本。
详细描述
在实际的货物运输过程中,可能会遇到各种不确定性和 风险,如天气变化、交通拥堵、意外事故等。这些因素 可能会对运输计划产生影响,甚至导致运输计划的失败 。因此,在制定运输计划时,需要考虑这些不确定性和 风险,并制定相应的应对措施。
实际案例二:城市物流配送优化
总结词
优化城市物流配送路径和策略
VS
运筹学课件运输问题
目录
• 运输问题概述 • 线性规划与运输问题 • 运输问题的解决方案 • 运输问题的扩展与优化 • 案例分析
01
运输问题概述
运筹学:运输问题
运输问题运输问题(transportation problem)一般是研究把某种商品从若干个产地运至若干个销地而使总运费最小的一类问题。
然而从更广义上讲,运输问题是具有一定模型特征的线性规划问题。
它不仅可以用来求解商品的调运问题,还可以解决诸多非商品调运问题。
运输问题是一种特殊的线性规划问题,由于其技术系数矩阵具有特殊的结构,这就有可能找到比一般单纯形法更简便高效的求解方法,这正是单独研究运输问题的目的所在。
§1运输问题的数学模型[例4-1] 某公司经营某种产品,该公司下设A、B、C三个生产厂,甲、乙、丙、丁四个销售点。
公司每天把三个工厂生产的产品分别运往四个销售点,由于各工厂到各销售点的路程不同,所以单位产品的运费也就不同案。
各工厂每日的产量、各销售点每日的销量,以及从各工厂到各销售点单位产品的运价如表4-1所示。
问该公司应如何调运产品,在满足各销售点需要的前提下,使总运费最小。
表4-1设代表从第个产地到第个销地的运输量(;),用代表从第个产地到第个销地的运价,于是可构造如下数学模型:(;运出的商品总量等于其产量)(;运来的商品总量等于其销量)通过该引例的数学模型,我们可以得出运输问题是一种特殊的线性规划问题的结论,其特殊性就在于技术系数矩阵是由“1”和“0”两个元素构成的。
将该引例的数学模型做一般性推广,即可得到有个产地、个销地的运输问题的一般模型。
注意:在此仅限于探讨总产量等于总销量的产销平衡运输问题,而产销不平衡运输问题将在本章的后续内容中探讨。
(;运出的商品总量等于其产量)(;运来的商品总量等于其销量)供应约束确保从任何一个产地运出的商品等于其产量,需求约束保证运至任何一个销地的商品等于其需求。
除非负约束外,运输问题约束条件的个数是产地与销地的数量和,即;而决策变量个数是二者的积,即。
由于在这个约束条件中,隐含着一个总产量等于总销量的关系式,所以相互独立的约束条件的个数是个。
运筹学第二章运输问题 南京大学
B1 B2 B3 B4 B5 产量 B1 B2 B3 B4 B5
A1 1 0.5 1.5 3 1.2 1.7 1.6 1.8 2.4
A2
A3 销量 1 0.5
1.5 1.5 1
1 3 1.5 2
4
1
1.8 1.5 2.2 1.2 1.6
1.5 1.4 1.2 1.5 1.0
B1 B2 B3 B4 B5 产量 B1 B2 B3 B4 B5 A1 A2 1 0.5 1.5 1.5 1.5 1 3 4 1.2 1.7 1.6 1.8 2.4 1.8 1.5 2.2 1.2 1.6
A3
销量
1
销地 产地 A1 A2 A3 列 差 1
B1 1.2 1.8 1.5 0.3 0.6
B2 1.7 1.5 1.4 0.1 0.2
B3 1.6 2.2 1.2 0.4 0.6
B4 1.8 1.2 1.5 0.3 0.6
B5 2.4 1.6 1.0 0.6 0.8
行差 1 2 0.4 0.4 0.3 0.2 0.3
② 在产销平衡问题中,由于仅有 m+n1 个独立的约 束方程,所以约束系数矩阵的秩小于等于 m+n1. 另一 方面,约束系数矩阵中存在非奇异的 m+n1 阶子式。 故约束系数矩阵之秩等于 m+n1. 这表 明产销平衡问题的任一基可行解均含有 m+n1 个 基变量。
求解产销平衡运输问题 运输问题是 (LP) 问题,因此理论上我们可以用单纯 形方法一步一步求解。但是, 用单纯形方法求解往 往要添加 m+n 个人工变量,计算量很大。在实际计
x
j 1 m
i 1
ij
ai , i 1, 2,...m;
运筹学运输问题的方法
运筹学运输问题的方法
运筹学中的运输问题可以通过以下方法进行解决:
1. 确定初始方案:最小元素法、付格尔法和西北角法等,其中最小元素法是先找出运费最小的,然后优先满足。
付格尔法是算出行差额和列差额,依次对差额最大的行或列中运费较小的先分配。
西北角法也是一种求初始可行解的方法。
2. 判定最优解:可以采用闭回路法或者位势法求检验数。
闭回路法是对所选回路上进行“奇+偶-”的操作,而位势法则是直接用公式:检验数=cij-ui-vj。
3. 调整优化解:以检验数<0且最小的数开始入基,对偶数点选择最小的xij出基。
接着为满足表格平衡,使奇数点加上xij,偶数点减xij,记住出基的点为空格点了,这样才能保证有数点一直是m+n-1个。
对于产销不平衡的问题,则考虑增设一个仓库存放多出来的部分,或者增设一个产地弥补不足的部分,这些运费均为0,后做法同上。
4. 重复上述步骤:如果还未得到最优解,则重复步骤2和3,直到求得最优解。
总的来说,运筹学的运输问题需要综合运用多种方法进行求解,通过不断调整和优化解,最终得到最优解。
管理运筹学运输问题中的多种计算方法类比
管理运筹学是运用数学、统计学、经济学等方法来解决组织内部和外部问题的学科。
在管理运筹学中,运输问题是一个非常重要的课题,它涉及到如何有效地运输物资和产品,以最大限度地降低成本并提高效率。
为了解决这个问题,管理者可以使用多种计算方法进行类比,以找到最佳的解决方案。
本文将介绍几种常见的计算方法,并对它们进行比较分析。
1. 线性规划方法线性规划是一种常用的数学优化方法,它旨在寻找一个线性模型的最佳解。
在运输问题中,可以使用线性规划方法来确定最佳的运输路线和成本分配。
通过设置合适的约束条件和目标函数,线性规划可以帮助管理者找到最优的解决方案,从而在运输过程中节约成本并提高效率。
2. 最短路径算法最短路径算法是一种用于寻找图中最短路径的算法。
在运输问题中,最短路径算法可以帮助管理者确定最佳的运输路线,从而减少运输时间和成本。
通过将地理空间网络建模成图,并使用最短路径算法来计算最佳路径,管理者可以更好地规划运输路线,提高运输效率。
3. 整数规划方法整数规划是线性规划的一种扩展,它要求决策变量是整数。
在运输问题中,整数规划方法可以帮助管理者解决一些现实中存在的离散性问题,比如车辆数量限制等。
通过将运输问题建模为整数规划问题,并使用相应的算法来求解,管理者可以更好地考虑实际情况,确保运输过程的顺利进行。
4. 蒙特卡洛模拟蒙特卡洛模拟是一种基于随机抽样的数学方法,用于模拟问题的随机性和不确定性。
在运输问题中,蒙特卡洛模拟可以帮助管理者评估不同风险场景下的运输方案,并选择最优的决策。
通过进行大量的随机抽样和模拟计算,管理者可以更好地了解不同情况下的运输成本和效率,从而做出更好的决策。
5. 遗传算法遗传算法是一种模拟生物进化过程的启发式优化方法,可以用于求解复杂的优化问题。
在运输问题中,遗传算法可以帮助管理者寻找最佳的运输路线和分配方案,特别是对于大规模和复杂的运输网络。
通过模拟自然选择和遗传变异的过程,遗传算法可以帮助管理者在复杂的运输环境中找到最优解决方案。
运筹学在运输问题中的应用
运筹学在运输问题中的应用关键字:运筹学运输引言:运输是土木工程中经常遇到的问题,在工程造价中占较大的比例。
如何使运输费用达到最小化,这就需要在施工前优化施工组织设计,将运筹学、网络技术等理论的设计方法应用到施工中,使得成本费用最经济。
下面我们借鉴运筹学中的理论来解决运输问题。
一、运输路线最短问题。
根据运筹学中最短路径算法,寻找最短路线,就是从最后一段开始,用由后向前逐步递推的方法求卅各点到终点的最短路线,最终求得南起点到终点的最短路线。
某工程需要从点Sl运送500吨的建筑材料一个工地S1O。
首先.将图l的路线问题看成四个阶段的问题.南S1到S2,S3,S4为第一阶段;南S2,S3,S4到S5,S6,S7为第二阶段;南S5,S6,S7到S8。
S9为第i阶段;南S8,S9到SIO为第四阶段。
下面引进几个符号:D(Sk,Sm)为Sk到Sm的距离,f(Sk)Sk到终点的最短距离。
(1)在第四阶段。
目前状态可以是S8或S9,可选择的下一状态是S1O,所以有(2)在第i阶段。
目前状态可以是S5或S6或S7,可以选择的下一状态为S8或S9.所以有(3)在第二阶段。
目前状态可以是S2或S3或S4,可以选择的下一状态为S5或S6或S7,所以有(4)在第一阶段。
目前状态只有S1,可以选择的下一状态为S2或S3或S4.所以有通过最短路径算法计算。
可知从Sl(出发点)到S1O(终点)的最短运输路程为1080千米(权数路径距离),所走的最优路线采用“顺序追踪法”来确定,最优运输路径:S1一S3一S6—S8—S10。
二、自卸车排队问题在工程中经常遇到材料的运输和施工之间的关系,例如铺路的碎石、沥青的运输和路面的铺设之间的关系。
如果运输工作进行得太快,而施工进程跟不上,就会有太多的原料来不及施工,导致运输设备和人员的闲置。
相反,如果运输进度赶不上施工,就会出现施工设备和人员的闲置。
下面以高速公路高速公路沥青路面机械化施工系统为例子进行说明。
运筹学课件 第三节 运输问题的进一步讨论
运筹学教程
的每天销量改为20、23、21 kg ,产量均为 16 kg ,同时引进xii 为松弛变量。 于是得到带有中转运输的产销平衡运输表
运筹学教程
带有中转站的产销平衡运输表
接受
发送
A1 A2 中 T1 转 T 2 B1 销 B2 地 B3 需求量 产 地
产 地 A2 A1 A2 0 1 1 1 0 3 2 3 5 1 5 1 3 1 11 9 9 3 2 2 16 16
运筹学教程
例3:某公司承担4条航线运输任务,已知(1)各条航线的起 点和终点以及每天的航班数;各个城市之间的航行时间;每次 装船、卸船时间均为1天;问题:公司至少需要配备多少条船 才能满足需要?
航线 1 2 3 4
起点城市 E B A D
终点城市 D C F B
每天航班数量 3 2 1 1
运筹学教程
运筹学教程
产地、销地及中转站的有关数据、运价(元/kg)
接受
发送
A1 A2 中 T1 转 T2 B1 销 B2 地 B3 需求量 产 地
产 地 A 1 A2 1 1 2 3 1 5 3 1 11 9 3 2
中转站 T 1 T2 2 1 3 5 1 1 2 4 8 5 4 2
B1 3 1 2 4 1 4 4
1 1 1 1
1 1 1 1
17 3 7 13
19 5 9 15
3 2 1 1
57 10 9 15
所需要船只共91条船。
各个港口之间调度。每天到达某一个港口的船只数量与它所需要发出船 只数量不相等而产生的。将多余船只调往需要的港口,应采用合理的运 输方案,单位运价为一对港口城市之间的航行时间。
城市 A B C D E F
5-运输问题(运筹学)
i 1
xij 0,i 1,2,...,3; j 1,2,...,4
运输问题的特征
1. 每一个出发地都有一定的供应量(supply)配送到目的地,每一个目 的地都有需要从一定的需求量(demand),接收从出发地发出的产品
2. 需求假设:每一个出发地都有一个固定的供应量,所有的供应量都必 须配送到目的地。与之相类似,每一个目的地都有一个固定的需求量 ,整个需求量都必须由出发地满足
x14
x21
x22
x23
x24
x31
x32
x33
x34
=7 ≥0
需求地约束
*
运输问题的一般数学模型
设从第i产地到第j销地的物资运输量为xij,则 目标函数:
约束条件:
由于产销平衡,因此有
m
n
ai bj
i 1
j 1
*
实例分析:
仓库 一
二
三
罐头厂
一
3 11 3 x11
x12
x13
二
1 9 x21
*
2、求检验数--闭回路法: 例1
销地 产地
B1 3
B2 11
B3 3
B4
ai
10
注: 1)数字格检 验数均为0
A1
④
③
7 2)空格检验数
1
2
A2
③1
9
2
①
8
以某空格为起点,用水平或垂直
4 线往前划,每碰到一个数字格转
1
-1
90。,然后继续前进,直到回到起
7
4
10
5
A3
⑥
③
9 点。根据回路计算该空格对应变
运筹学之运输问题
B1
A1
B2
③
B3
4 ④
B4
3
产量
7
A2
A3
3
6
②
1 ①
3
4
9
销量
3 B1
A1 A2 A3 销量 3 3
6 B2
5 B3 5 B4 2 1 3 6
6 产量 7 4 9
6 6
5
(ui+vj)
B1 A1 A2 A3 1 B2 B3 3 B4 10 8 5 v4 u1 u2 u3 A1 A2 A3 B2 B3 B4 9 3 10 0 7 1 8 -2 -2 4 -2 5 -5 3 9 3 10 B1 3 1
计算如下:空格处( A1 B1 )= (1×3)+{ (-1)×3 }+(1×2)+{ (-1)×1 }=1 此数即为该空格处的检验数。
• 从每一个空格出发一定存在和可以找到唯 一的闭回路。因(m+n-1)个数字格(基变 量)对应的系数向量是一个基。于是,任 意一个空格(非基变量)对应系数向量是 这个基的线性组合。
数学模型的一般形式
已知资料如下:
单 产地 销 产 量
B1
c11 c m1
Bn
c1 n
产 量
A1 Am
销 量
c mn
a1 am
b1
bn
当产销平衡时,其模型如下:
min Z
c
i1 j1
m
n
ij
x ij
x ij a i x ij b j x 0 ij
3 2
u2+v1=1 u2+ v3 =2 u3+v2=4 u1+ v4 =10 u1+v3=3 u3+ v4 =5 令: u1=0
运筹学07-运输问题
X
0
A3 X
X
1
6
0
销量 0
0
0
0
B1 B2 B3 B4 产量
A1 3
6
A2
2
3
A3
1
6
销量
• 首先是一个可行解 • 其次个数正好等于6 • 可以证明,这是一个基可行解,
B1 B2 B3 B4 产量
A1 3
6
2
9
A2
2
3
3
4
A3 销量
1
6
2
5
Z (0) 3*2 6*9 2*3 3*4 1* 2 6*5 110
• 也就是从运价表的西北角位置(即x11处) 开始,依次安排m个产地和n个销地之间 的运输业务,从而得到一个初始调运方 案,我们称这种方法为西北角法(或左 上角法).
说明
• 西北角法所遵循的规则纯粹是一种人为 的规定,没有任何理论依据和实际背 景.
• 但它容易操作,特别适合在计算机上编 程计算,因而仍不失为一种制定初始调 运方案的好方法,受到广大实际工作者 青睐.
• 在剩下最后一个空格时,只能填数(必 要时可取0)并画圈,以保证画圈的数为 m+n-1.
• 在某一行(或列)填最后一个数时,如 果行和列都同时饱和,则规定只划去该 行(或列)下次再遇到该列时,应写0并 画圈.
B1 B2 B3 B4 产量
A1 2
1
X
X
0
A2 X
0
5
X
0
A3 X
X
8
销量 0
0
2
6
1
7
8
A2
0
5
6
《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。
运筹学算法在物流运输中的应用研究
运筹学算法在物流运输中的应用研究物流运输是现代商业活动中不可或缺的一环,它涉及到货物的生产、存储、运输和分销等多个环节。
为了提高物流运输的效率和降低成本,运筹学算法被广泛应用于物流运输管理中。
本文将探讨运筹学算法在物流运输中的应用,并重点介绍其中两种常用算法:最短路径算法和车辆路径优化算法。
最短路径算法是一种常见的运筹学算法,主要用于寻找两个地点之间的最短路径。
在物流运输中,最短路径算法可以帮助确定货物从供应商到客户的最佳路径。
该算法基于网络结构和距离矩阵,考虑了道路距离、时间以及成本等因素,确定货物的最优供应链路径。
通过最短路径算法,物流运输公司能够快速规划货物的传送路径,节省时间和资源成本。
除了最短路径算法之外,车辆路径优化算法也是物流运输中常用的运筹学算法之一。
该算法以提高车辆利用率和优化路径规划为目标,通过合理调度和安排车辆的运输任务,减少运输时间和里程。
车辆路径优化算法可以将多个配送点整合成一个最佳路径,并且在不违反交通规则和配送时间要求的前提下,以最短路径和最小成本的方式进行配送。
通过车辆路径优化算法,物流运输公司能够提高配送效率,降低运输成本,满足客户需求。
此外,运筹学算法还可以应用于货柜装载优化、仓库位置选择、货运船舶调度等物流运输管理中。
货柜装载优化算法可以帮助物流公司合理安排货物在货柜内的布局,以最大化装载量和稳定货物的安全性。
仓库位置选择算法可以帮助物流公司确定最佳的仓库位置,以便于货物的快速分拨和配送。
货运船舶调度算法可以帮助海运公司高效组织船只的航线和时刻,以便于提供优质的海上物流服务。
运筹学算法在物流运输中的应用不仅可以提高运输效率和降低成本,还能够优化运输路径规划、提高客户满意度、减少环境污染等。
通过运筹学算法的应用,物流公司能够实现精细化管理,提高物流运作的可预测性和灵活性。
然而,运筹学算法的应用也面临一些挑战,例如实时数据收集和处理的困难、路径规划的复杂性以及算法精度和可靠性的问题等。
运筹学中几种运输问题的求解方法探析
运筹学中几种运输问题的求解方法探析一、本文概述《运筹学中几种运输问题的求解方法探析》一文旨在对运筹学领域中运输问题的求解方法进行深入剖析和探讨。
运筹学作为一门应用数学学科,其研究范围广泛,包括线性规划、网络优化、决策分析等多个领域。
运输问题是运筹学中的一个重要分支,主要研究如何在满足一定约束条件下,通过合理的运输安排,使得运输成本最小化或运输效率最大化。
本文将对几种常见的运输问题求解方法进行介绍和比较,包括线性规划法、表上作业法、图上作业法以及启发式算法等。
每种方法都有其独特的优点和适用场景,本文将详细阐述这些方法的基本原理、实现步骤以及在实际应用中的表现。
本文还将对运输问题求解方法的发展趋势进行展望,探讨如何结合现代计算技术和优化理论,进一步提高运输问题的求解效率和准确性。
通过本文的阐述,读者可以对运筹学中运输问题的求解方法有更加全面和深入的理解,为实际应用提供有益的参考和指导。
二、运输问题的基本概念和数学模型运输问题是运筹学中的一个经典问题,主要涉及到如何将一定数量的物资从多个起始地运输到多个目的地,以最小的总运输成本实现物资的合理分配。
运输问题不仅存在于物流、供应链管理等实际场景中,也是管理科学、决策科学等领域的研究重点。
运输问题的基本概念包括起始地、目的地、运输量、运输成本等。
起始地是物资的供应点,目的地是物资的需求点。
运输量指的是从每个起始地到每个目的地的物资数量。
运输成本则是指完成单位运输量所需支付的费用,它受到运输距离、运输方式、运输量等多种因素的影响。
运输问题的数学模型通常可以表示为一个线性规划问题。
设起始地有m个,目的地有n个,则从起始地i到目的地j的运输量记作xij(i=1,2,...,m;j=1,2,...,n)。
运输成本则可以通过一个成本矩阵C来表示,其中Cij表示从起始地i到目的地j的单位运输成本。
运输问题的数学模型可以表示为:供应约束:Σxij ≤ Si(i=1,2,...,m),表示从起始地i发出的总运输量不超过其供应量Si。
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2 运输问题的扩展
2 . 1 单目标运输问题 ) 带时间约束的运输问题 传统的运输问题是在给定的条件下 , 求总运费最少的运输方案 。 但 是 1 在特殊情况下 , 如战时军用物资的运输 , 抢险救灾物资的运输等 , 首要考虑的应该是在最短的时间内把 物资运送到所需要的地点 , 即运输的时效性 , 其次才是运输费用的问题 。 这类问题称为带时间约束的运
j=1 m n n i < a
当总的销量大于总 的 产 量 时 , 即
m
i=1
j=1
可 以 增 加 一 个 假 想 的 产 地 Am+1 , 且a m+ 1 = j, b
j=1
b -
j
i=1
同时令c a ,
j
m+ 1, j
( …, 。 2, n) =0 j = 1,
1 . 2 求解算法 ) 表上作业法 传统运输问题的类型是线性 、 单目标 、 平 衡 、 二 维 问 题 , 由 于 它 的 约 束 方 程 组 的 1 系数矩阵具有特殊的结构 , 因此一般使用表上作业法求解 。 表上作业法是单纯形法在求解运输问题时的
n
2 0 1 1年1 0月
即 a 当总的产量大于总的销量时 , i>
i=1 m n
j=1
可以增加一个虚的销点 B b ,
j
n 1 +
, 实际上就是将多余的货
物在其产地就地贮存 , 且b n 1 = +
i=1
( ,, …, 。 同时令c m) , i- j, i n 1 = 0i = 1 2 + a b
·1·
:1 / . i s s n . 1 6 7 3 d o i 0 . 3 9 6 9 1 4 0 9 . 2 0 1 1 . 1 0 . 0 0 1 - j
运筹学中运输问题求解算法及其扩展研究
王广民 , 马林茂 , 李兰兰
( ) 中国地质大学 ( 武汉 ) 经济管理学院 , 湖北 武汉 4 3 0 0 7 4
问题又称为 H i t c h c o c k 问题或 K a n 理 调 运 、 车 辆 合 理 调 度 等 问题 , 有些其他类型的问题经过适当变换后也可以归结为运输问题 , 如指派问题 、 最短路问题 、 最小费 用流问题可转化为运输问题或转运问题 。 运输问题在运筹学教学过程中占有重要地位 , 并且得到了众多学者的广泛关注 , 取得了许多重要的 研究成果 。 但在常用的运筹学教材中 仅 仅 介 绍 运 输 问 题 的 基 础 知 识 , 对 于 运 输 问 题 的 前 沿 发 展 没 有 涉 及 , 这远远不能反映当前对运输问题的深入研究 。 为此 , 笔者在介绍运输问题的基本理论和方法的基础 上 , 运用综述文献的方法介绍运输问题的研究进展 ? 。
] 4 5 6] - 。 并且有许 多 学 者 对 该 方 法 进 行 了 深 入 研 究 , 如 陈 绍 顺 等 [ 一种简化方法 , 其实质是单纯形法 [ 提出 7] 了最小损失闭回路调整法 ; 张鸣龙 [ 指出当运输问题的基可行解出现退化时 , 用闭合回路法和位势法 有 8] 针对这一情况给出了判断和寻找 时会出现算出某个检验数为负 , 却找不出调优回路的现象 。 刘家学等 [
[ 摘要 ] 运输问题是特殊的线性规划 , 在运筹学中占有重要 地 位 。 从 运 输 问 题 的 基 本 模 型 入 手 , 介 绍 了 求 解运输问题的表上作业法 、 图上作业法和智能算法 , 然 后 论 述 了 运 输 问 题 的 扩 展 : 几 种 单 目 标 运 输 问 题 的模型和多目标运输问题的模型及其算法 , 最后介绍了运输悖论问题 。 [ 关键词 ] 运筹学 ; 运输问题 ; 表上作业法 ; 图上作业法 ; 智能算法 [ 中图分类号 ]O 2 2 4 [ )1 文献标识码 ]A [ 文章编号 ]1 6 7 3 1 4 0 9( 2 0 1 1 0 0 0 0 1 0 5 - - -
i=1
j=1
b )的数学模型为 :
j n
…, i = 1, 2, m) i i ( 烄x j =a
j=1 m i j m n i j i j
i n z= m
i=1 j=1
cx
. t . s 烅
i=1
x
=b j
( …, 2, n) j = 1,
( …, …, x i = 1, 2, m, 2, n) j = 1, i j ≥0 烆 但是一般来说 , 产销平衡总不一定能够满足 , 所以可以通过下面 2 种方法将不满足产销平衡的运输问 题转化为产销平衡的运输模型 。
收稿日期 ]2 0 1 1 0 8 1 3 [ - - 作者简介 ] 王广民 , 男 , 博士 , 副教授 , 现主要从事优化理论与方法方面的教学与研究工作 。 [ ) 。 C UGY C X K 0 8 1 3 ? 中国地质大学研究生培养模式与教学改革项目 (
·2·
m
长江大学学报 ( 自然科学版 )
m n
表 1 运输问题
产地
A1 A2 Am 销量
B 1 c 1 1 c 2 1 c m 1 b 1
销 地 … B 2 … c 1 2 … c 2 2 … c m 2 … b 2
B n c 1 n c 2 n c m n b n
产量
a 1 a 2 a m
在产销平衡条件下 ( a i=
物资运输车辆配置问题的特点 , 对各需求点时间限制进行排序 、 分级 , 将问题分为若干个阶段 , 建立了
2 5] 等提出了基本最短时限运输 任一阶段的整数目标规划模型 , 采 用 序 贯 式 算 法 求 解 模 型 。 董 丽 , 林 琳 [
问题的一个推广模型 , 即运输时间与 运 输 量 相 关 的 最 短 时 限 运 输 问 题 , 把 时 间 函 数 推 广 到 单 调 递 增 函
第8卷 第1 0期
王广民等 : 运筹学中运输问题求解算法及其扩展研究
[ 2 3]
·3·
算法 。 贾春玉等
等利用 简 单 的 数 学 方 法 把 多 目 标 规 划 法 简 化 为 单 一 目 标 , 简 化 为 传 统 运 输 问 题 模
2 4] 等分析了有严格时间限制的大宗 型 , 给出了一种带时间约束运输问 题 的 简 便 解 法 。 陆 朝 荣 , 朱 焕 勤 [
[1] [2] 输问题 。1 就提出了时间最小化的运输问题 。1 把这类带时间约束 9 8 9 年 ,H a mm e r2 9 9 7 年 , 白国仲 2
— —表 上 作 业 法。 然 而 表 上 的运输问题总结为 B 运输问题 , 并 给 出 了 B 运 输 问 题 的 数 学 模 型 及 其 解 法 — 作业法过程繁琐 , 计算量大 , 在实际中不易于掌握和应用 。 后来很多学者在此基础上又提出了一些改进
9] 。 在有许多圈的交通 没有迂回 , 该方案为最优方案 ; 如果有迂回 , 则调整这一方案 , 直至无迂回为止 [
] 引入迂 图中 , 若已求得一个无对流的方案 , 然后通过调整旧方案 , 可以尽快得到最优方案 。 文献 [ 1 0 回数的概念 , 根据运输量减少最快的思想 , 得到了改进的图上作业法能尽快得到最优方案 。 图上作业法 虽然简便易行 , 但是遇到线路复杂的情况时 , 用计算机程序解决会有许多困难 。 而且图上作业法找到的 最优调运方案 , 可能平均运费值最小 , 但总的运费不一定最小 。 ) 智能算法 目前用于求解运输问题的智能算法主要是遗传算法和 H 3 o f i e l d 神经网络算法 。 p [ 1 1] 遗传算法在运输问题中的应用主 要 有 平 衡 非 线 性 运 输 问 题 、 双 目 标 运 输 问 题 及 多 目 标 三 维 运 输
1 2] 1 3] 、 产销不平衡运输问题 [ 。然 而 这 些 算 法 具 有 速 度 慢,交 叉 变 异 算 子 全 局 搜 索 能 力 差 等 缺 点, 问题 [ 1 4] 而且还不能直接求解实数问题 。 因 此 , 张 美 玉 等 [ 提 出 一 种 新 的 进 化 算 法 , 该 算 法 在 GA 操 作 的 基 础 1 5] 上 , 引进差异进化 [ 的思想 , 增加了 重 组 操 作 , 并 结 合 变 异 操 作 , 以 增 强 全 局 搜 索 能 力 , 同 时 能 在 理
长江大学学报 ( 自然科学版 ) 2 0 1 1年1 0月 第8卷 第1 0期 ) O J o u r n a l o f Y a n t z e U n i v e r s i t N a t S c i E d i t c t . 2 0 1 1,V o l . 8N o . 1 0 g y(
运输问题是社会经济生活和军事活动中经常出现的优化问题 , 是特殊的线性规划问题 , 它是早期的
[] [] 线性网络最优化的一个例子 。 最 早 研 究 这 类 问 题 的 H i t c h c o c k1 以 及 后 来 的 K o o m a n s2 独 立 地 提 出 运 p [ 3] 输问题并详细地对该问题加以 讨 论 ; 同 时 К а н т о о в и ч 也围绕着运输问题作了 大量的研 究,因 此 运 输 р
[ 2 8] 需要考虑运输容量的限制 。1 9 5 5年 ,H a l e y 首次提出了不同的运输方式有不同的容量限制的运输问
题 , 并称之为立体运输问题 。 在近几十年的发展中基于确定和不确定环境的立体运输问题的解法和算法
[ 2 9] 3 0] 3 1] 不断涌现 , 比较代表性的有 : 模糊立体运输问题 ( 及神经网络算法 [ 和遗传算法 [ 具有模糊 F S T P) [ [ 3 2] 3 3] 权重的立体运输问题的可 信 性 理 论 和 机 会 测 度 理 论 。1 9 5 9 年, W a n e r 又提出了变量有界的运输 g
1 运输问题及其求解算法
1 . 1 运输问题 …, , 其产量分别 i= 1, 2, m) 设某物资有 m 个产地 Ai( ( , , …, ) ; ( , , …, , 为a 有 个销地 其销 m n Bj j =1 2 n) i i= 1 2 …, ; 从A 量 分别为b 2, n) j=1, i 到B j( j 运输单位物资的运 ( ,, …, …, ,如表 1 所 价( 单价 )为c m; 2, n) j = 1, i j i= 12 示 , 试求总运费最小的调运方案 。