数学建模中的汽车租赁调度
数学建模汽车租赁调度问题
数学建模汽车租赁调度问题一、问题描述汽车租赁行业日益发展，急需一种高效的调度系统来管理车辆分配和租赁订单。
本文旨在通过数学建模的方法来解决汽车租赁调度问题，提高租赁公司的运营效率。
二、问题分析汽车租赁调度问题实质上是一个典型的路径规划问题。
我们需要确定一个最佳的车辆路径和订单分配方案，以最大化租赁收益并减少车辆闲置时间。
具体的步骤如下：1. 数据收集与预处理：首先，我们需要收集租赁公司的订单数据和车辆信息，并对数据进行预处理，包括数据清洗、去噪、归一化等操作，以确保数据的准确性和一致性。
2. 定义数学模型：基于收集到的数据，我们可以建立数学模型来描述汽车租赁调度问题。
以车辆路径和订单分配为决策变量，以租赁收益和车辆闲置时间为目标函数，以车辆容量约束和订单时间窗约束为约束条件，建立线性规划模型或整数规划模型。
3. 算法求解：利用求解线性规划或整数规划模型的算法，如单纯形算法、分支定界算法等，求解最优的车辆路径和订单分配方案。
同时，考虑到问题规模的复杂性，可以利用启发式算法或元启发式算法，如遗传算法、模拟退火算法等，来近似求解最优解。
4. 评估与优化：对于求解出的车辆路径和订单分配方案，进行评估并进行调整优化。
如果满足业务需求和约束条件，则输出解决方案；否则，可以调整模型参数或算法策略，重新求解问题，直至找到最佳解。
三、结果分析与应用通过数学建模和算法求解，我们可以得到最佳的汽车租赁调度方案。
该方案可以有效地提高租赁公司的运营效率，最大程度地利用车辆资源，减少空置率，提高租金收入。
此外，基于数学建模的调度系统还可以为租赁公司提供实时的监控和管理能力，包括车辆位置跟踪、租赁订单状态监测等功能，从而更好地满足客户需求，提升用户体验。
四、结论本文通过数学建模的方法，针对汽车租赁调度问题进行了分析和求解。
通过定义数学模型和运用相应的算法，可以得到最佳的车辆路径和订单分配方案，从而提高租赁公司的运营效率和客户体验。
数学建模中的汽车租赁调度
数学建模中的汽车租赁调度在现代社会中，汽车租赁服务得到了广泛应用。
随着人们对出行方式的多样化需求，汽车租赁业务不断发展。
然而，如何进行高效的汽车租赁调度，最大程度地满足用户需求，并优化企业经营成为了一个重要的课题。
数学建模为解决这一问题提供了理论基础和实践依据。
一、问题背景假设有一家汽车租赁公司，拥有一定数量的汽车和分布于城市各地的租车站点。
用户可以通过手机、网站等方式预订汽车并在指定租车站点取车。
汽车租赁公司需要根据用户需求进行汽车的调度和分配，以保证用户的租车需求得到及时满足，并合理安排汽车的分布，优化公司的利润。
二、问题建模为了解决汽车租赁调度问题，我们可以利用数学建模的方法。
首先，需要明确一些假设和定义：1. 确定服务范围：确定租车服务的城市范围和租车站点的位置分布。
2. 确定需求预测模型：根据历史数据和市场研究，建立合理的汽车租赁需求预测模型，预测不同时间段、不同地点的租车需求量。
3. 建立调度模型：建立汽车调度模型，考虑用户租车的时间、地点和租赁时长等因素，以及汽车的运营成本、剩余电量等因素，确定最优的汽车分配方案。
4. 优化方案求解：利用优化算法求解调度模型，得出最优的汽车分配方案，并生成调度计划。
三、建模方法在汽车租赁调度问题中，我们可以借鉴运输问题中的调度与路径规划方法，如VRP（Vehicle Routing Problem）和TSP（Traveling Salesman Problem）等。
具体步骤如下：1. 数据收集与处理：采集租车站点的地理位置信息、历史租车记录、租车需求预测模型所需的数据等，并进行数据的预处理和分析。
2. 建立数学模型：根据问题的要求和假设，建立合理的数学模型，包括目标函数和约束条件等。
3. 求解最优解：利用优化算法求解建立的数学模型，如遗传算法、模拟退火算法等，得出最优的汽车分配方案。
4. 评估与优化：对求解结果进行评估和优化，根据实际情况修正模型参数和算法，提高调度效果和计算效率。
出租车资源配置数学建模
出租车资源配置数学建模随着城市化进程的不断加速，出租车作为城市交通中一种便捷的交通方式，在城市生活中扮演着极为重要的角色。
而如何合理利用城市出租车资源，提高出租车的运行效率，实现资源共享和更好的城市出行，已经成为城市交通管理者和出租车企业共同面临的问题。
本文将介绍出租车资源配置数学建模。
数学建模是将现实问题转化为数学问题的一种方法，它通过找到数学模型和函数关系，来解释和预测实际问题。
对于出租车资源配置问题来说，数学建模可以从以下方面入手：一、出租车资源分布情况建模（1）建立交通流量模型。
交通流量是指每秒、每分钟或每小时经过某一道路断面的车辆数量，可以通过车辆计数器、电子眼等技术手段来获取，也可以通过历史交通数据进行统计分析得出。
通过建立交通流量模型，可以分析出某一时间段和区域的出租车流量，为制定出租车资源配置方案提供数据支持。
（2）建立出租车空驶率模型。
空驶率是指出租车在行驶或寻找客人的过程中没有载客的比率。
通过建立出租车空驶率模型，可以分析出不同时段和区域的出租车空驶率，找到优化出租车服务质量和经济效益的路径。
二、城市区域划分模型城市区域划分是指将城市划分为不同的区域，以便对出租车资源进行管理和配置。
城市区域划分可以采取“网格划分”法、“层次分析法”、“聚类分析法”等方法来实现。
通过建立城市区域划分模型，可以对城市交通分析与管理提供有力支撑。
三、出租车调度模型出租车调度是指对出租车进行调度安排，以满足不同时间段和区域的出租车服务需求。
出租车调度模型可以采取“最优化调度模型”、“仿真调度模型”等方法来实现。
通过建立出租车调度模型，可以分析出不同时间段和区域的出租车需求量，优化出租车服务质量和经济效益。
四、出租车双向顺路载客模型出租车双向顺路载客是指在出租车行驶的过程中，在满足原有客人需求的同时，将新的客人路线安排在原有路线的顺路位置上，即在出租车行驶的过程中尽可能地提高载客率。
通过建立出租车双向顺路载客模型，可以在优化出租车服务质量的同时，降低出租车的空驶率，提高出租车运行效率。
汽车租赁调度问题建模分析
汽车租赁调度问题建模分析作者：邰志艳张若东朱浩郑斌彭科来源：《中国新通信》2016年第08期【摘要】国内汽车租赁市场兴起于1990年北京亚运会，直至2000年左右，汽车租赁市场开始在其他城市发展。
本文根据已有数据建立了单目标的运输规划模型，给出未来四周每天的汽车调度方案，使总的转运费用最低，为汽车租赁调度提供了新思路。
【关键词】运输模型最小元素法 Microsoft Visual C++6.0一、问题重述某城市有一家汽车租赁公司，此公司年初在全市范围内有379辆可供租赁的汽车，分布于20个代理点中。
每个代理点的位置都以地理坐标X和Y的形式给出，单位为千米。
试给出未来四周内每天的汽车调度方案，在尽量满足需求的前提下，使总的转运费用最低。
二、变量说明Zm：第m天转运费用；Cij：i地提供给j地的汽车的转运费用；xij：i地提供给j地的汽车；aij：j地所需汽车辆；bij：i地可提供车辆；Z总总运输费用。
三、模型的建立与求解将已知数据放入Microsoft Visual C++ 6.0中进行计算得到不同代理点之间的距离，见下表。
进而计算各代理点之间的转运成本，第一天为年初各代理点拥有汽车数量，以此为基础可以算出第二天各代理点之间的供需关系，如下表：其中正数代表提供汽车，负数代表需求汽车。
建立运输模型，将提供汽车的代理点视为产地，需求汽车的代理点视为销地。
所以有目标函数：计算得，提供汽车的代理点视为产地，需求汽车的代理点视为销地，做出下表：利用Microsoft Visual C++6.0实现最小元素法，得出调度方案为：参考文献[1]姜启源、谢金星、叶俊，《数学建模（第四版）》，高等教育出版社，2011.1。
[2]百度百科，最小元素法，http：///link？url=9BqLXt-fOL5ow82yefOPYyNvIKMVdy2N0fGHSS7rQUZxbPj9ABYe7Z1EGxEYDZ0TSpgOLmtNSFPxqTwAQiwdOK[3] 佟昕、高强，统计学中的数据缺失及解决方法，http：///view/ ca3f8849e45c3b3567ec8b56.html 2011第二期。
数学建模汽车租赁问题
一家汽车租赁公司在3个相邻的城市运营，为方便顾客起见公司承诺，在一个城市租赁的汽车可以在任意一个城市归还。
根据经验估计和市场调查，一个租赁期内在A市租赁的汽车在,,A B C市归还的比例分别为0.6,0.3,0.1;在B市租赁的汽车归还比例0.2,0.7,0.1;C市租赁的归还比例分别为0.1,0.3,0.6。
若公司开业时将600辆汽车平均分配到3个城市，建立运营过程中汽车数量在3个城市间转移的模型，并讨论时间充分长以后的变化趋势。
二、模型假设1.假设在每个租赁期开始能把汽车都租出去，并都在租赁期末归还；2.假设一个租赁期为一年；3.假设在每个租赁期该租赁公司都有600辆汽车可供租赁。
三、符号说明k：租赁期（k=0,1,2,3……）n：年数1()x k：第k个租赁期A市的汽车数量2()x k：第k个租赁期B市的汽车数量3()x k：第k个租赁期C市的汽车数量A：刻画汽车在,,A B C三市归还比例的矩阵(:,1)x：第一年,,A B C三市拥有的汽车数量的矩阵(:,1)x k+：第1k+年,,A B C三市拥有的汽车数量矩阵四、模型分析该问题是差分方程下的一个简单问题，根据题目中给出的初始条件和三个城市的归还比例，可以列出差分方程的模型公式，便可清晰的看出每个租赁期三个城市的汽车数量与下一个租赁期三个城市汽车数量之间的关系。
建模过程中可直接选择10年后或是20年之间的汽车变化情况，得出具体的模型，大致如下：从图中我们可以清晰的看出，大概在8年以后，三个城市的汽车数量基本趋于稳定，是一个定值，而这三个城市归还比例之和为：A 市为0.9，B 市为1.3，C 市为0.8，易得出n 年以后B 市的汽车数量最高，其次是A 市，然后是C 市，这与我们得出的模型与结论基本相同，即可得出该模型是正确的。
而当初始值不同时，每个城市的归还比例是不会随之改变的，所以在时间充分长以后三市所拥有的汽车数量都是趋近于180,300,120.五、模型及其求解记第k 个租赁期末公司在ABC 市的汽车数量分别为123(),(),()x k x k x k (也是第k+1个租赁期开始各个城市租出去的汽车数量），很容易写出第k+1个租赁期末公司在ABC 市的汽车数量(k=0,1,2,3……)由题意可得初始,,A B C 三市的汽车数量为200,200,200，在,,A B C 三市租赁的汽车在A 市归还的比例为0.6,0.2,0.1，由此可得差分方程为：1123(1)0.6()0.2()0.1()x k x k x k x k +=++同理可得在B 市的归还的差分方程为：2123(1)0.3()0.7()0.3()x k x k x k x k +=++在C 市的归还的差分方程为：3123(1)0.1()0.1()0.6()x k x k x k x k +=++综上所述，我们建立一阶差分方程模型为：112321233123(1)0.6()0.2()0.1()(1)0.3()0.7()0.3()(1)0.1()0.1()0.6()x k x k x k x k x k x k x k x k x k x k x k x k +=++⎧⎪+=++⎨⎪+=++⎩用矩阵表示用matlab 编程，计算x(k),观察n 年以后的3个城市的汽车数量变化情况，见附录一。
数学建模中的汽车租赁调度
数学建模中的汽车租赁调度在当今社会，汽车租赁业务发展迅速，越来越多的人选择租赁汽车来满足短期出行的需求。
然而，如何高效地进行汽车租赁调度，以提供优质的服务并降低成本，成为了汽车租赁公司亟待解决的问题。
数学建模为解决这一问题提供了有效的方法和工具。
本文将从几个方面探讨数学建模在汽车租赁调度中的应用。
一、需求预测模型在汽车租赁业务中，准确预测客户的需求是实现优质调度的关键。
数学建模可以利用历史数据和相关的影响因素，构建需求预测模型。
通过分析历史数据中的租车记录、天气、季节等因素，可以找到它们之间的关联性，并运用统计学方法建立预测模型，从而预测未来某一时段的租车需求。
这样一来，租赁公司可以根据预测结果合理安排车辆调配，以满足客户需求的同时最大程度地减少车辆的闲置率。
二、车辆调度模型根据需求预测模型得到的结果，租赁公司需要合理安排车辆的调度，以保证在预测的高峰时段有足够的车辆供应，并在低峰时段将多余的车辆调配到其他地方，以降低闲置率。
数学建模可以提供各种优化方法和算法，帮助租赁公司解决这一调度问题。
一种常见的方法是建立最优分配模型。
该模型考虑了多个因素，如车辆数量、车辆位置、客户的租车需求、交通状况等，并在不同的约束条件下，通过运用线性规划、整数规划等数学方法，求解出最优的车辆分配方案。
通过这种方式，租赁公司可以合理分配车辆，减少客户等待时间，提高服务质量。
此外，还可以利用模拟仿真方法进行车辆调度优化。
通过建立租车站点、路网、客户需求等多个因素的仿真模型，可以通过模拟实际情况来评估不同策略的效果，并找到最佳的调度方案。
模拟仿真方法具有较强的灵活性和可调节性，能够模拟不同的场景和情况，帮助租赁公司针对性地制定调度策略。
三、优化算法除了需求预测和车辆调度模型外，数学建模还可以利用优化算法来解决汽车租赁调度中的其他问题。
例如，优化算法可以用于解决最短路径问题，帮助租赁公司确定最佳的行驶路线，以减少车辆的行驶距离和时间成本。
数学建模---车辆调度问题论文
数学建模---车辆调度问题论文2012年西南财经大学数学建模竞赛赛题车辆调度问题说明：1、竞赛于5月2日12:00结束，各参赛队必须在此时间之前提交打印论文及上传论文电子文档，2、请认真阅读“西南财经大学数学建模竞赛章程”、“西南财经大学数学建模竞赛论文格式规范”，并遵照执行，3、打印论文交给经济数学学院办公室（通博楼B302），电子文档发至邮箱gdsxkj@4、选拔参加建模培训的本科参赛队必须提交一份解夏令营问题的论文，各本科参赛队根据自己的校赛状况，提前做好准备，校赛成绩公布后提交：夏令营问题地址5、由于本题目计算量比较大，竞赛期间如果计算不完，也可以提交部分成果。
某校有A、B两个校区，因为工作、学习、生活的需要，师生在两校区之间有乘车需求。
1、在某次会议上，学校租车往返接送参会型的解，从而得到合理的解决方案。
附录：附录1 参会人员数量、车辆类型及费用表租车报价参会人员附录2 数据文件：两校区交通网路及车辆运行速度表.xls附录 3 数据文件：两校区交通运行调查数据表.xls附录4 教师乘车固定需求表附录5 客车报价表注：座位数包括驾驶员座位购车应考虑购置税附录6 8辆客车的车型及相关数据表附录7 部分客车的车型及相关数据表2012年西南财经大学数学建模竞赛论文题目车辆调度问题车辆调度问题【摘要】面临日益拥堵的交通现状，如何更合理的安排校车的调度，对于方便广大师生的学习和生活、保证教学活动的顺利进行具有重要意义。
本文通过收集相关资料，处理题中所给数据，并建立相关数学规划模型解决题中所给的六个问题。
首先，对于如何合理安排多车型的车辆调度问题使得联合运输的费用最小的问题,我们通过建立整数规划模型，利用lingo软件求解出最省的租车费用为13000元。
然后根据题目条件，在既定最低租车费用为13000元的情况下，利用C++程序定步长全局模拟出所有的可行解，得到112种租车方案。
其次，我们将最佳行驶路线定义为车辆运行时间最短的路线，将图论中经典的Dijstra算法进行改进，以结点之间的时间作为权数，得到最佳路径。
数学建模汽车租赁调度问题
汽车租赁调度问题摘要国内汽车租赁市场兴起于1900年北京亚运会,随后在北京、上海、广州及深圳等国际化程度较高得城市率先发展直至2000年左右，汽车租赁市场开始在其她城市发展。
为了对某市得一家租赁公司获利情况进行分析并确定汽车调度方案，本文我们以非线性规划为基础，通过matlab,excel等软件对数据进行处理,最小二乘法对缺失数据进行预测，最终使用ｌinｇo软件进行编程求解得到最终得优化方案。
在问题一中，我们基于对题目中尽量满足需求得理解,考虑到总得车辆数与总得需求量之间得关系,用最小偏差法与分段考虑法进行了计算，分别建立多目标规划模型与非线性规划模型，通过对转运后各代理点最终得车辆数进行分析，比较两种结果得到更优得转运方案.在问题二中,我们一方面要对其短缺损失进行理解,另一方面要考虑，就是否应该考虑在尽量满足需求得条件下求其最低得转运费用与短缺损失,此问题中我们同样分两种情况对其进行考虑，通过比较两者最低费用并且结合实际情况,得到更合理得转运方案。
在问题三中,首先我们分析数据,剔除了其中一场得部分,并用最小二乘法对缺失数据进行预测,得到完整得单位租赁费用与短缺损失费用，然后综合考虑各种因素后，我们将公司获利最大作为最终目标函数通过非线性规划得模型求得最佳方案。
在问题四中，我们没有直接对就是否购买新车作出判断，而就是直接以其八年获利最大为目标进行非线性规划，购买得车辆数成为其目标函数中得一个未知数,用lingo可直接求得在获利最大时得购车数量，将其与不购车时得利润进行比较可得到最佳得购买方案。
关键词:非线性规划全局最优短缺损失最小二乘法一．问题重述国内汽车租赁市场兴起于１９90年北京亚运会，随后在北京、上海、广州及深圳等国际化程度较高得城市率先发展,直至2000年左右，汽车租赁市场开始在其她城市发展.某城市有一家汽车租赁公司，此公司年初在全市范围内有379辆可供租赁得汽车，分布于20个代理点中。
2019数学建模c题出租车c
2019数学建模c题出租车c（原创版）目录1.题目背景及要求2.出租车调度问题的解决方案3.数学建模在解决实际问题中的应用4.结论正文1.题目背景及要求2019 年数学建模竞赛的 C 题，题目为“出租车调度问题”。
该题目要求参赛者针对一个城市中的出租车调度问题进行分析，并提出解决方案。
具体而言，需要考虑如何在满足乘客需求的同时，使出租车的运营效率最大化，并降低出租车的空载率。
2.出租车调度问题的解决方案针对出租车调度问题，我们可以从以下几个方面进行分析和求解：(1) 建立问题模型：根据题目描述，可以将出租车调度问题建立一个车辆路径问题（Vehicle Routing Problem, VRP）模型。
在这个模型中，出租车作为车辆，乘客作为需求点，每辆出租车需要在满足乘客需求的同时，选择一条最优路径，使得总运营效率最大。
(2) 求解算法：针对 VRP 模型，可以采用各种算法进行求解，如穷举法、贪心算法、遗传算法等。
在实际应用中，常用的求解方法是遗传算法，因为它可以在较短时间内找到较优解。
(3) 实际应用：将求解出的最优路径应用于实际出租车调度，通过智能调度系统，实时调整出租车的运营路线，从而满足乘客需求，提高出租车的运营效率，降低空载率。
3.数学建模在解决实际问题中的应用数学建模是一种强有力的工具，能够帮助我们解决实际问题。
在本题中，通过建立 VRP 模型，并采用遗传算法求解，我们可以找到一个较优的出租车调度方案。
这种方法不仅可以应用于出租车调度，还可以应用于许多其他领域，如物流、生产调度等，充分体现了数学建模在解决实际问题中的广泛应用价值。
4.结论总之，2019 年数学建模 C 题“出租车调度问题”通过建立 VRP 模型，并采用遗传算法求解，为解决实际中的出租车调度问题提供了一种有效方法。
机场的出租车问题数学建模题目
机场的出租车问题数学建模题目机场出租车问题是指在机场附近出租车的数量有限，而需求却很大，导致乘客等待时间过长的问题。
为了解决这个问题，我们可以通过数学建模来优化出租车的分配和调度，使得乘客的等待时间最小化。
首先，我们需要确定机场出租车的数量和位置。
假设机场周围有n 辆出租车，我们可以将它们的位置表示为(x1, y1), (x2, y2), ..., (xn, yn)。
这些位置可以通过GPS系统获取，我们可以将其转换为平面上的坐标，方便后续的计算。
其次，我们需要确定乘客的需求分布。
假设在机场附近有m个乘客需要出租车，我们可以将他们的位置表示为(x1', y1'), (x2',y2'), ..., (xm', ym')。
乘客的需求分布可能受到时间、天气等因素的影响，我们可以通过历史数据和统计分析来确定乘客的出现概率和位置分布。
接着，我们需要确定出租车的调度规则。
一般来说，我们希望出租车能够以最短的时间到达乘客的位置，并且尽量减少乘客的等待时间。
为了实现这一目标，我们可以采用最短路径算法来确定每辆出租车的调度顺序和路径规划，以便最大程度地满足乘客的需求。
另外，我们还可以考虑出租车的容量和载客规则。
为了提高出租车的利用率，我们可以考虑将多个乘客的需求合并，让一辆出租车同时满足多位乘客的需求。
这就涉及到了乘客需求的匹配问题，我们可以通过数学建模和算法设计来实现这一目标。
在实际应用中，我们还需要考虑一些约束条件。
比如，每辆出租车的最大载客量、路况和交通限制、乘客等待时间的最大限制等。
这些约束条件可以通过线性规划或整数规划来描述，并且我们可以通过求解优化问题来获得最优的出租车调度方案。
除了以上提到的问题，我们还可以考虑一些扩展问题。
比如，机场出租车的调度问题可能会受到节假日或活动等因素的影响，我们可以通过实时数据和预测分析来进行调整；另外，我们还可以考虑解决出租车的分配问题，比如在机场附近的不同区域分别安排不同数量的出租车，以适应不同区域的需求特点。
2019数学建模c题出租车c
2019数学建模c题出租车c摘要：1.题目背景及要求2.出租车调度问题的解决方案3.数学建模在解决实际问题中的应用4.结论正文：1.题目背景及要求2019 年数学建模竞赛的C 题，要求参赛者针对出租车调度问题进行分析和求解。
具体来说，就是要在给定的时间内，合理地调度出租车，使得乘客的等待时间最短，出租车的运营效率最高。
这是一个典型的运筹学问题，需要运用数学建模的方法进行分析。
2.出租车调度问题的解决方案为了解决这个问题，我们可以采用以下步骤：（1）建立数学模型：我们可以将出租车和乘客的等待时间用一个线性规划模型来表示。
具体来说，我们可以设出租车的数量为x，每个出租车接到的乘客数量为c，乘客等待时间为d。
目标是最小化乘客的平均等待时间，即min ∑(d)。
（2）求解模型：根据上述模型，我们可以列出如下的目标函数和约束条件：目标函数：min ∑(d)约束条件：1) 乘客数量= 出租车数量× 每个出租车接到的乘客数量，即∑(c) = x2) 总等待时间= 每个乘客等待时间× 乘客数量，即∑(d) = ∑(c)3) 每个出租车接到的乘客数量不能超过最大乘客数量，即c ≤ max_c然后，我们可以通过求解这个线性规划问题，得到最优的出租车数量和每个出租车接到的乘客数量，从而实现乘客等待时间的最小化。
3.数学建模在解决实际问题中的应用这个例子充分展示了数学建模在解决实际问题中的应用。
在这个过程中，我们首先通过观察问题，提炼出关键的信息，然后建立数学模型，最后通过求解模型，得到问题的解决方案。
这个过程不仅锻炼了我们的逻辑思维能力，也提高了我们运用数学知识解决实际问题的能力。
4.结论总的来说，2019 年数学建模竞赛的C 题，不仅考察了我们的数学知识，也考察了我们解决实际问题的能力。
数学建模共享汽车运营方案
数学建模共享汽车运营方案1. 引言共享汽车是指一种新型的出行方式，它将小型汽车资源进行整合，通过线上平台进行预约和共享，可以帮助居民解决出行问题，提高出行效率。
然而，共享汽车的运营模式对于车辆的分配、调度、运营成本等方面都有一定的挑战，需要进行合理的数学建模和优化分析，以提高共享汽车运营的效率和盈利能力。
本文将针对共享汽车的运营方案进行数学建模，探讨如何通过数学模型来优化共享汽车的运营。
2. 需求分析在进行数学建模之前，需要了解共享汽车运营中存在的主要问题和需求。
共享汽车的运营主要涉及到车辆的分配和调度、用户的预约和支付、运营成本的控制等方面。
相关问题包括：如何确定车辆的数量和分布；如何合理分配车辆资源以满足用户需求；如何通过优化调度来减少运营成本等等。
这些问题需要进行数学建模和优化分析，并且需要考虑到不同的实际情况和需求。
3. 数学建模3.1 车辆数量与分布首先，我们需要确定共享汽车的数量以及它们的分布。
这涉及到对用户需求的预测以及市场分析。
我们可以通过时间序列分析和回归分析来预测未来的用户需求，并根据需求的变化来确定车辆的数量和分布。
此外，我们还需要考虑到车辆的类型和使用范围，以提高车辆的利用率和服务质量。
3.2 用户预约与支付用户的预约和支付是共享汽车运营中的核心环节。
我们可以通过排队论和概率论的方法来分析用户的预约和支付行为，从而优化预约系统的设计和运营流程。
比如，可以通过排队理论来优化预约系统的服务瓶颈，从而减少用户的等待时间和提高整体的服务效率。
3.3 车辆调度车辆的调度是共享汽车运营中的重要问题。
我们可以通过运筹学和优化理论来分析车辆的调度问题，例如如何合理分配车辆资源以满足用户的需求，如何最大化车辆的利用率，如何合理安排维修和充电等问题。
我们可以通过整数规划、动态规划、蚁群算法等方法来进行车辆调度的优化，从而减少运营成本和提高服务质量。
3.4 运营成本运营成本是共享汽车运营中的重要问题。
2019数学建模c题出租车c
2019数学建模c题出租车c
对于这个出租车问题，我们可以使用数学建模来解决。
以下是一个可能的建模过程：
1. 定义问题：我们需要找到最优的出租车调度方案，使得所有乘客的需求都能得到满足，并且最小化出租车的总行驶里程。
2. 建立数学模型：设想我们有n辆出租车和m个乘客。
我们需要确定每个乘客的出发地和目的地，以及每辆出租车的行驶路线。
我们可以将每个乘客的起始点和目的地表示为坐标点(x1, y1)和(x2, y2)，每辆出租车的位置也可以表示为坐标点(x, y)。
3. 求解过程：我们可以使用最优化算法来找到最佳的出租车调度方案。
一种常用的方法是线性规划。
我们可以将出租车的总行驶里程作为目标函数，并设置一些约束条件。
例如，每个乘客只能被一辆出租车接送，出租车的行驶里程不能超过一定的限制等等。
4. 实施方案：根据求解结果，我们可以获得每个乘客的出租车选择和行驶路径。
然后，我们可以将乘客指派给出租车，并通知出租车司机按照指定路径行驶。
5. 评估结果：我们可以通过比较实际行驶里程和最优解计算得到的行驶里程，来评估方案的效果。
如果实际行驶里程较接近最优解，说明我们的模型和算法是有效的。
总之，数学建模可以帮助我们解决出租车调度问题，优化出租车的行驶路径，提高运输效率。
当然，具体的建模过程还需要根据实际情况进行调整和扩展。
汽车租赁调度问题数学建模
汽车租赁调度问题数学建模汽车租赁调度问题是一个经典的优化问题，在实际中常常需要考虑到多个因素，包括客户需求、车辆可用性、路况等。
下面是一种可能的数学建模方法：假设我们有N辆汽车和M个租赁点，每辆汽车的状态可以用一个二元向量表示，例如[0,1]表示汽车目前不在使用中，可以租赁；[1,0]表示汽车已经被租赁出去，目前正在路上或者用于服务。
我们可以定义以下变量和参数来建模：变量：x[i, j, t] 表示在时刻t汽车i是否在租赁点j，取值为0或1y[i, j, t] 表示在时刻t汽车i是否已经被租赁出去了，取值为0或1z[i, j, t] 表示在时刻t是否有人在租赁点j租赁了汽车i，取值为0或1s[i, t] 表示在时刻t汽车i的状态，取值为0或1其中，i ∈ {1, 2, ..., N}，j ∈ {1, 2, ..., M}，t ∈ {1, 2, ..., T}（T 为时间窗口大小，表示考虑的时间范围）参数：D[i, j] 表示从租赁点i到租赁点j之间的距离C[i, t] 表示在时刻t租赁点i的需求量T[i, t] 表示在时刻t租赁点i现有的汽车数量约束条件：1. 每辆汽车在一个时刻只能处于某个租赁点：sum(j=1 to M) x[i, j, t] = 1, for all i, t2. 每个租赁点的需求量不能超过现有的汽车数量：sum(i=1 to N) z[i, j, t] <= T[j, t], for all j, t3. 每辆汽车在被租赁前必须在某个租赁点上：y[i, j, t] <= x[i, j, t], for all i, j, t4. 每辆汽车在被租赁后必须离开租赁点:y[i, j, t] <= 1 - x[i, j, t+1], for all i, j, t5. 租赁点j在时刻t的汽车租赁情况与需求量和已有数量之间的关系:C[j, t] - sum(i=1 to N) z[i, j, t] <= T[j, t], for all j, t6. 汽车的状态与是否被租赁之间的关系：s[i, t] >= y[i, j, t], for all i, j, t目标函数：最小化成本或者最大化满足需求的汽车数量以上只是一个可能的模型示例，实际应用中还可能需要考虑更多实际情况和限制条件。
汽车租赁案例数学建模
汽车租赁案例数学建模今儿咱就来唠唠汽车租赁这个事儿哈，顺便给它整个数学建模。
想象一下哈，你想开个汽车租赁公司，这其中可是有不少门道儿呢。
一、问题背景。
咱就说这汽车租赁啊，就跟开盲盒似的，得考虑好多因素。
比如说，有多少人想来租车呀？不同车型的受欢迎程度咋样啊？还有租车的价格定多少合适，既能让顾客觉得划算，又能让咱公司赚钱呢？这些问题就像一团乱麻，得用数学建模这个“神器”来给咱理一理。
二、假设条件。
先得做几个假设哈，就好比给咱这个模型搭个框架。
咱假设租车的需求跟季节有关，比如说夏天大家可能都想租车出去自驾游，需求就高；冬天可能就少点儿。
再假设不同车型的租赁价格是固定的，不会一天一个价儿，不然咱这模型就没法儿算了，对吧？还有哈，咱假设租车的人都按时还车，没有那些拖拖拉拉不还车的主儿，不然又得整出一堆麻烦事儿来。
三、变量设定。
接下来就是设定变量啦，这就好比给咱的模型贴上标签，好让咱知道每个部分都代表啥。
咱设x_1表示小型车的租赁数量，x_2表示中型车的租赁数量，x_3表示大型车的租赁数量。
为啥要分这么细呢？因为不同车型的成本和受欢迎程度都不一样啊。
比如说小型车可能便宜，租的人就多；大型车虽然贵点儿，但有时候公司团建啥的就需要这种车。
再设p_1、p_2、p_3分别表示小型车、中型车、大型车的租赁价格。
这价格可不能瞎定，得根据市场行情和咱的成本来定。
还有c_1、c_2、c_3，它们分别代表小型车、中型车、大型车的购置成本和维护成本。
毕竟咱买了车还得保养它呀，这都是要花钱的。
四、目标函数。
咱开公司肯定是想赚钱的，对吧？所以咱的目标就是让利润最大化。
利润怎么算呢？就是收入减去成本呗。
收入就是租车的钱，成本就是买车和维护车的钱。
那目标函数就可以写成这样：Z = (p_1x_1 + p_2x_2 + p_3x_3) (c_1x_1 + c_2x_2 + c_3x_3)这个Z就是咱的利润啦，咱就得想法子让它变得大大的。
数学建模汽车租赁问题
数学建模汽车租赁问题随着城市交通的发展和人们生活水平的提高，汽车租赁业务也逐渐兴起。
汽车租赁公司为个人和企业提供短期或长期租赁服务，给用户提供了更方便、灵活和经济的出行方式。
但是，如何合理安排租车方案，以最大程度地满足用户需求，同时又能使汽车租赁公司的利益最大化，是一个复杂的数学建模问题。
本文将探讨数学建模在汽车租赁问题中的应用。
首先，对于汽车租赁问题来说，主要涉及到两个关键因素：用户需求和汽车数量。
用户需求是指在一定时间内，用户对租车的需求量；汽车数量是指汽车租赁公司可提供的汽车数量。
为了使建模更具体，我们可以将时间分为若干时间段，每个时间段内的用户需求是一个已知的数值。
将用户需求和汽车数量通过数学表达式进行描述，建立数学模型成为解决问题的关键。
其次，在建立数学模型时，需要考虑到用户的租车时长。
用户可以根据个人需求选择租车的时间长度，汽车租赁公司通常会提供一天、一周或一个月的不同租赁方案。
因此，在数学建模中，我们需要根据用户的租车时长来确定租车费用，以便在最大程度满足用户需求的同时，实现汽车租赁公司的利益最大化。
另外，为了提高租车服务的质量，汽车租赁公司通常会对汽车进行维护和保养。
在数学模型中，我们可以引入维护和保养成本，以考虑到这一因素。
维护和保养成本可以通过每次租车的费用中加入一个折旧费用来体现。
通过适当调整租车费用，可以使得租车公司在满足用户需求的同时，合理分摊维护和保养成本，进而实现公司的利益最大化。
此外，汽车租赁公司还可以通过灵活制定不同类型的车辆租赁费用来满足不同用户的需求。
例如，对于高端汽车的租赁费用可以相对较高，而对于经济型汽车的租赁费用可以相对较低。
通过灵活制定不同类型的车辆租赁费用，可以吸引更多的用户选择租赁公司的服务，并进一步实现公司的利益最大化。
最后，在数学建模中，我们还可以考虑一些其他因素，如季节性需求的变化、市场竞争等。
通过分析这些因素对租车需求的影响，可以在制定租车方案时进行合理的调整，以更好地满足用户需求。
车辆调度问题的数学模型-精选文档
车辆调度问题的数学模型车辆调度是公交公司、旅游公司、企事业单位等经常遇到的问题，在分析乘车人数、时间、地点等因素的基础上，如何购置车辆使得成本最低，如何合理安排车辆以满足乘客需要，如何使车辆运营费用最省，这些问题都可通过数学建模的方法加以解决.下面以某学校的车辆调度为例进行研究：1.在某次会议上，学校租车往返接送参会人员从A校区到B 校区.参会人员数量见附表1，车辆类型及费用见附表2，请你研究费用最省的租车方案.2.学校准备购买客车，组建交通车队以满足教师两校区间交通需求.假设各工作日教师每日乘车的需求是固定的（见附表3），欲购买的车型已确定（见附表4），两校区间车辆运行时间固定为平均行驶时间35分钟.若不考虑运营成本，请你确定购买方案，使总购价最省.附表1参会人员数量二、问题二模型的建立与求解1.问题分析由于两校区间车辆单程运行时间为35分钟，往返则需70分钟，因此，若不同校区之间的发车时间小于35分钟，或同一校区的发车时间小于70分钟的话，车辆是不能周转使用的，据此便可确定某一时段的乘车人数.通过观察A校区与B校区的18个发车时间，可以看出有两个乘车高峰时段，第一个高峰时段是早上7：30至8：15（即早高峰时段），乘车人数为188人.第二个高峰时段是下午17：15至17：45（即晚高峰时段），乘车人数为222人.从乘车人数看晚高峰时段要多于早高峰时段，而且晚高峰时段的发车时间较为分散，显然只要按晚高峰时段购买车辆，便可满足教师乘车需求.2.模型的建立与求解为建立模型的需要，我们将A校区的发车时间17：15，B校区的发车时间17：15，17：30，17：45依次按1，2，3，4编号.设xij为第i个发车时间点需购置的j型车的数量，（i=1，2，3，4；j=1，2，…，6），cj为购置（包括购置税10%）第j型车的单价，j=1，2，…，6.目标函数是使购车总费用最小.约束条件：满足晚高峰时段各个发车时间点的乘车需求.设z表示购车总费用，在不考虑运营成本的情况下，建立整数线性规划模型如下：minz=∑41i=1∑61jcjxij。
2019数学建模c题出租车c
2019数学建模c题出租车c摘要：1.题目背景介绍2.题目分析3.解决方案设计4.解决方案实现5.结果与讨论6.总结正文：1.题目背景介绍2019 年数学建模C 题出租车问题，主要讲述了一个城市正在考虑对出租车行业进行改革，以提高出租车的使用效率。
改革的内容包括出租车的调度方式、乘客的叫车方式等。
在这个背景下，题目要求我们针对出租车的调度策略进行研究，以提高出租车的使用效率。
2.题目分析通过对题目的仔细阅读和分析，我们可以得知这个问题的核心是要解决出租车的调度问题。
我们需要通过建立数学模型，找到一种高效的调度策略，使得出租车能够在满足乘客需求的同时，最大限度地提高自身的使用效率。
3.解决方案设计在设计解决方案时，我们首先需要考虑的是如何对出租车进行调度。
一种可能的解决方案是，我们可以通过建立一个中央调度系统，对出租车进行统一调度。
这个系统可以根据出租车的位置、乘客的叫车需求等信息，对出租车进行智能调度。
4.解决方案实现在实现这个解决方案时，我们需要考虑的是如何构建这个中央调度系统。
这需要我们利用先进的信息技术，如大数据分析、人工智能等，对出租车的位置、乘客的叫车需求等信息进行实时处理。
同时，我们还需要设计一个有效的调度算法，以保证调度的效率和公平性。
5.结果与讨论通过实施这个解决方案，我们可以预期的是，出租车的使用效率将会得到显著提高。
同时，乘客的满意度也会得到提升，因为他们能够更快地叫到车。
然而，这个解决方案也可能会带来一些问题，比如，出租车司机可能会因为调度系统的安排而感到不满。
因此，我们需要在实施这个解决方案的同时，也要考虑到各方面的利益，以保证方案的顺利实施。
6.总结总的来说，2019 年数学建模C 题出租车问题，主要考察了我们对实际问题的分析和解决能力。
通过对题目的仔细分析，我们可以找到问题的关键所在，然后通过设计一个有效的解决方案，来解决这个问题。
数学建模汽车租赁调度问题
数学建模汽车租赁调度问题汽车租赁业务在现代社会中越来越受到欢迎。
为了提高租车服务的质量和效率，如何合理地调度汽车成为一个重要的问题。
本文将利用数学建模方法，探讨汽车租赁调度问题，并提出一种有效的解决方案。
一、问题概述在汽车租赁公司中，通常有一定数量的汽车可供顾客租用。
假设每辆汽车都有相同的基本租金。
顾客提前预约租车，并在预定时间到租赁公司领取车辆。
为了提高利润和顾客满意度，汽车租赁公司需要合理地安排汽车的调度，以保证每个顾客都能按时得到租赁车辆。
二、模型假设1. 假设每位顾客的租车时间和归还时间都已提前确定，不会发生变化。
2. 假设每辆汽车都有固定的油耗，即不考虑汽车在租赁过程中需要加油的情况。
3. 假设所有汽车的行驶速度相同，不受交通拥堵等因素的影响。
4. 假设所有顾客对汽车的租赁时间都严格遵守，不会延误还车时间。
三、模型建立1. 数据收集：首先，收集所需的数据，包括汽车数量、顾客数量、每辆汽车的基本租金以及每位顾客的租车和归还时间。
2. 路线规划：根据每个租赁订单的时间要求，为每辆汽车规划最佳的路线。
考虑到租车和归还的顺序，采用TSP（Traveling Salesman Problem，旅行商问题）算法，通过动态规划求解最优路径。
3. 调度策略：确定汽车的调度策略，使租车公司的利润最大化。
可以考虑以下几个因素：a. 汽车的利用率：通过合理安排汽车的调度，尽量减少汽车空闲时间，提高汽车的利用率。
b. 顾客的满意度：尽量减少顾客等待租车的时间，确保顾客能够按时得到租车。
c. 路程的最优化：通过动态规划算法求解最佳路径，减少汽车行驶的总路程。
四、模型求解根据以上建立的数学模型，可以使用计算机编程语言来求解。
首先，将所需的数据输入程序中，通过计算得到最优路径和调度策略。
然后，根据计算结果，安排汽车的调度，使得汽车的利润最大化，并确保顾客能够按时得到租车。
五、实例分析以某汽车租赁公司为例，假设该公司有10辆汽车和50个顾客。
出租车交接班问题的数学模型
出租车交接班问题的数学模型出租车交接班问题的数学模型主要是基于线性规划或者整数规划的方法来求解。
以下是一个简单的解析：问题描述：假设有n辆出租车，每辆车有两个司机，每个司机只能开一辆车。
现在需要将这n辆车分成两组，使得每组的司机数量大致相等，同时尽可能使得每组的车辆工作时间尽量接近，这样可以提高车辆的利用率。
数学模型：变量定义：1．x_i：第i辆车是否被第1组司机驾驶（1表示是，0表示否）2．y_i：第i辆车是否被第2组司机驾驶（1表示是，0表示否）目标函数：最小化所有车辆的工作时间差异，这可以表示为：复制代码scss`minimize sum_{i=1}^{n} abs(x_i + y_i -1)`约束条件：每组司机的数量大致相等，这可以表示为：复制代码scss`sum_{i=1}^{n} x_i ~= sum_{i=1}^{n}y_i`每辆车只能被一个司机驾驶，这可以表示为：复制代码scss`x_i + y_i <= 1 for alli`问题类型：这是一个整数规划问题，因为决策变量x_i和y_i都是整数。
如果考虑司机和车辆数量的不平衡，那么可能涉及到非线性规划。
求解方法：可以使用标准的整数规划求解器（如Gurobi或CPLEX）来求解这个问题。
也可以使用启发式方法，如贪心算法或遗传算法来得到近似解。
优化策略：为了提高车辆的利用率，可以引入其他优化目标或约束条件，例如最小化总行驶距离、考虑车辆维护时间等。
实际应用：这个模型可以应用于出租车公司的调度系统，帮助公司更有效地安排司机和车辆，从而提高运营效率。
总结：出租车交接班问题的数学模型主要涉及到整数规划或线性规划的方法，目的是将车辆分组，使得每组的司机数量大致相等，同时尽量减少工作时间差异。
通过引入不同的优化目标和约束条件，可以进一步优化车辆的调度和利用效率。
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数学建模中的汽车租赁调度文档编制序号：[KK8UY-LL9IO69-TTO6M3-MTOL89-FTT688]\摘要Fg 汽车租赁产业近年来快速发展，其调度问题的解决有着极强的实际意义。
本文对汽车租赁业调度问题进行分析，利用层次分析法找出模型的关键因素，通过对上一年的调度情况进行分析，找出了原有模型的优劣，结合运筹学中库存论和规划论的相关知识使用线性规划制定出合理模型。
在第一问中根据最小二乘法的原理，制定出尽量满足需求的调度模型并使用lingo软件在尽量降低调度费用的条件下调整出调度方案。
二三问中，增加了公司获利、转运费用以及短缺损失等因素的约束，利用matlab辅助，实现多目标线性规划，最终确定了调度方案。
第四问中综合考虑到维修费用，使用费用，价格因素的影响，求解出汽车购买模型。
关键词：汽车租赁调度、运筹学、多目标线性规划、lingo、matlab软件目录一、问题重述 (4)二、问题分析 (4)三、模型的假设 (5)四、定义与符号说明 (5)五、模型的建立与求解…………………………………………（ 6-8 ）六、模型的检验 (8)六、模型评价与推广 (8)七、参考文献 (8)八、附录………………………………… ………………………（9-19） -一、问题重述国内汽车租赁市场兴起于1990年北京亚运会，随后在北京、上海、广州及深圳等国际化程度较高的城市率先发展，直至2000年左右，汽车租赁市场开始在其他城市发展。
某城市有一家汽车租赁公司，此公司年初在全市范围内有379辆可供租赁的汽车，分布于20个代理点中。
每个代理点的位置都以地理坐标X和Y的形式给出，单位为千米。
假定两个代理点之间的距离约为他们之间欧氏距离（即直线距离）的1.2倍。
根据已有数据，我们要解决如下问题：1．给出未来四周内每天的汽车调度方案，在尽量满足需求的前提下，使总的转运费用最低；2．考虑到由于汽车数量不足而带来的经济损失，给出使未来四周总的转运费用及短缺损失最低的汽车调度方案；3．综合考虑公司获利、转运费用以及短缺损失等因素，确定未来四周的汽车调度方案；4．为了使年度总获利最大，从长期考虑是否需要购买新车？如果购买的话，确定购买计划（考虑到购买数量与价格优惠幅度之间的关系，在此假设如果购买新车，只购买一款车型）。
二、问题分析根据对问题分析及文献【1】，我们了解到运筹学是以整体最优为目标，从系统的观点出发，力图以整个系统最佳的方式来解决该系统各部门之间的利害冲突。
对所研究的问题求出最优解，寻求最佳的行动方案，故我们结合运筹学中规划论和库存论的知识对本问题进行了分析。
问题1：通过对【附件1】代理点的位置及年初拥有车辆数，【附件3】未来四周每个代理点每天的汽车需求量，【附件6】不同代理点之间的转运成本的分析，为了获取最低的费用，我们采取线性规划来求得最优解，从而得到汽车代理点的实际供应矩阵。
问题2：该模型是关于多目标线性规划模型，由第一问的汽车代理点的实际供应矩阵增加短缺损失这一约束条件通过matlab软件计算出使未来四周总的转运费用及短缺损失最低的汽车调度方案。
问题3：在该模型中，类比问题1、问题2，我们增加了让公司获利最大的约束条件，由模型可得，转移的汽车数量即可得到汽车调度方案。
问题4：根据上述模型，可以进一步确定该公司为了使年度获利最大，结合【附件5】，运用层次分析法计算各个指标权值，确定最优购置方案。
三、模型的假设1、假设所有租赁车辆当日租赁当日还，不存在拖延现象；2、租赁汽车完好且在租赁过程中不损坏，无车辆维修费用；3、假定两个代理点之间的距离约为他们之间欧氏距离（即直线距离）的1.2倍；4、假设汽车使用年限、维修费用和预期相同5、假设物价不变动，不考虑通货膨胀和CPI的影响6、我们假设所有题目均在尽量满足需求的前提下四、定义与符号说明X:代理点地理位置横坐标Y:代理点地理位置纵坐标W：费用i,j:代理点编码序列:第i个代理点调度到第j个代理点的转运费用WIJk:日期编码序列:第k天第i个代理点的需求量Lkj:第k天第i个代理点的供应量L′kjx k:第k天从第i个代理点转运到第i个代理点的汽车数目ijz:未来四周的总转移费用P:总短缺损失费用T：未来四周总转移费用和短缺损失费用五、模型的建立与求解问题一：通过对【附件1】代理点的位置及年初拥有车辆数，【附件3】未来四周每个代理点每天的汽车需求量，【附件6】不同代理点之间的转运成本的分析，为了获取最低的费用，我们采取线性规划来求得最优解。
我们通过excel函数计算出各代理点之间的运费。
为尽量满足需求量，我们采用最小二乘法减小误差明确每一天每个代理点的供应量，从而得到汽车代理点的实际供应矩阵。
再通过lingo软件获得汽车调度转运费用的最优解以及调度方案。
汽车每天的需求量通过【附件3】可以得知，在未来四周当中，各代理点的每日总需求量有一部分多于其可供租赁车辆，另一部分少于可供租赁车辆。
其数据可通过excel 表格做出四周内个带搜点每日总需求量折线图（如下图）。
由题目可知，此公司年初在全市范围内有379辆可供租赁的汽车。
要使在尽量满足需求的前提下，使总的转运费用z 最低。
首先在lingo 软件中利用最小二乘法获得其实际供应矩阵L ’kj (如附录1所示)，程序如附录2所示，然后通过题目中所给【附件1】、【附件6】，利用excel 电子表格函数计算公式，我们得出个代理点之间的转运费用具体值W IJ计算过程如下：W x 20ji 1x ji,201j 291k ijZ ∑⎪⎭⎫ ⎝⎛∑∑≠====S ．t ：kj ijji i ijji i L xx ' L'1)j -(k 201201≥≠=≠=+-∑∑最终通过lingo 软件得到汽车每日调度车辆数x k ij ，进而得到所求方案（程序编程如附录3所示）。
问题2：我们所进行的一切考虑都基于在尽量满足需求量的条件下，在该问题中模型中，我们需要增加短缺损失的约束进行多目标线性规划。
通过对【附件1】代理点的位置及年初拥有车辆数，【附件3】未来四周每个代理点每天的汽车需求量，【附件5】不同代理点的短缺损失费及租赁收入【附件6】不同代理点之间的转运成本的分析，我们可知，该模型是关于多目标线性规划模型，由第一问的汽车代理点的实际供应矩阵通过matlab 软件计算出使未来四周总的转运费用及短缺损失最低的汽车调度方案。
T=min （P+W ）符号定义：J ；实际供应量为需求量误差的平方 P ：短缺损失费用 W ：已有车辆数t ij :各个代理点短缺损失费用问题3：汽车公司的目的是让公司获得最大的利益，让使转运费用及短缺损失最低，才可最终获得最大利益。
因此，在该模型中，类比问题1、问题2，结合【附件5】我们增加了让公司获利最大的约束条件，由模型可得，转移的汽车数量即可得到汽车调度方案。
问题4：根据上述模型，可以进一步确定该公司为了使年度获利最大，结合一、二、三问的探究，我们确定需要购买新车减少短缺损失以求获得更大的效益。
结合【附件5】，综合考虑汽车成本、。
维修费用和使用年限的影响，进行该三个条件的约束，利用lingo软件制定了最优购车模型。
六、模型评价与推广本文给出的解决方案比较合理，但是判定指标有限，对多个指标的权值缺乏论证，而是采取了平均权值的理想化处理。
规划论对解决汽车租赁调度问题准确而合理，不仅有效解决多个代理店协调问题，还充分利用最优理论给出合理的汽车购置方案。
但应用这个模型时，缺乏对上一年数据的有效参考，仅有一年的数据也具有一定的局限性。
对规划论的相关知识结合得比较简单。
七、参考文献【文献1】(美)希利尔，《运筹学导论》，清华大学出版社，2007年8月【文献2】(美)希利尔，《数学规划导论》，清华大学出版社，1995年【文献3】卢开明，《线性规划》，清华大学出版社，2009年八、附录附录1：22 16 28 18 11 29 14 12 28 19 29 13 2013 27 23 13 12 15 1218 27 13 25 14 16 18 21 20 25 11 23 1712 21 14 26 11 14 1519 24 24 13 14 24 15 20 11 11 15 20 2828 11 15 17 24 28 1518 30 17 23 26 20 22 14 13 13 17 19 2526 16 16 13 27 12 1324 13 21 13 19 30 22 28 26 17 16 26 3018 13 26 13 26 11 1716 17 20 20 12 30 28 11 16 22 30 26 1325 18 14 17 14 30 1219 24 12 15 27 12 28 11 13 13 12 30 1711 25 16 27 13 15 1817 16 18 20 20 15 20 12 25 14 20 13 2413 29 12 20 26 21 2122 13 22 29 12 15 25 23 22 29 28 16 1617 25 18 22 16 20 3015 12 14 30 15 13 11 30 13 27 19 20 1322 22 11 18 26 17 1518 28 17 25 22 17 13 18 13 22 11 23 1213 12 18 22 16 21 2223 16 18 30 17 12 17 19 18 19 15 22 2814 17 11 23 11 15 2214 28 11 14 18 18 22 16 11 12 22 15 1529 27 14 14 23 17 2718 25 29 22 19 21 13 25 19 13 27 18 2227 30 12 25 27 29 1518 15 23 19 16 30 14 29 18 23 12 27 2222 27 27 16 18 20 2017 28 27 11 14 22 29 25 16 14 29 13 2719 20 19 19 28 23 1521 24 15 20 20 29 27 21 30 15 17 18 2012 25 29 22 14 19 2123 25 28 15 12 11 22 16 11 15 30 18 2013 11 14 22 17 18 1918 19 18 13 15 15 19 11 13 25 13 15 1523 13 19 22 23 15 1619 18 15 12 30 18 12 18 22 27 17 24 1214 17 22 18 17 14 2715 13 28 28 30 14 13 16 17 20 22 19 1915 22 20 12 17 25 2422 17 30 25 11 24 23 20 17 14 13 15 1614 13 19 25 16 12 3022 18 14 23 12 23 14 28 28 20 25 22 2725 14 28 21 12 28 1327 26 23 16 11 27 15 25 19 19 30 22 2430 29 13 22 15 29 1715 19 30 17 15 14 16 12 17 15 13 27 3012 27 20 14 16 16 2420 15 20 11 11 27 26 12 14 30 28 15 1316 22 15 26 14 24 1615 30 17 16 25 16 29 16 19 28 25 20 1729 19 21 30 28 20 1312 28 19 14 12 29 16 20 24 25 24 15 2416 12 11 20 24 30 1219 12 21 11 28 11 14 13 27 11 26 13 1612 13 28 20 24 30 28附录1model:Sets:Wh/w1..w29/:ak;Vd/v1..v20/:dj;links(wh,vd):c,x;endsetsData:ak=1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24,25 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