【运筹学】运输规划 ( 运输规划问题模型及变化 | 表上作业法引入 )
文章目录
- 一、运输规划问题模型及变化
- 二、运输规划问题求解 ( 表上作业法 )
一、运输规划问题模型及变化
运输规划问题一般形式 ( 产销平衡 ) :
m\rm mm 个产地 : A1,A2,A3,⋯,Am\rm A_1, A_2,A_3 , \cdots , A_mA1,A2,A3,⋯,Am ;
n\rm nn 个销地 : B1,B2,B3,⋯,Bn\rm B_1, B_2,B_3 , \cdots , B_nB1,B2,B3,⋯,Bn ;
ai\rm a_iai 表示产地 Ai\rm A_iAi 的产量 , i=1,2,3,⋯,m\rm i = 1, 2,3, \cdots , mi=1,2,3,⋯,m ;
bj\rm b_jbj 表示产地 Bj\rm B_jBj 的销量 , j=1,2,3,⋯,n\rm j = 1, 2,3, \cdots , nj=1,2,3,⋯,n ;
cij\rm c_{ij}cij 表示将 Ai\rm A_iAi 产地的产品运往 Bj\rm B_jBj 销地的运输成本 ;
假设 xij\rm x_{ij}xij 是从产地 Ai\rm A_iAi 运往销地 Bj\rm B_jBj 的运输量 ;
可以得到如下线性规划模型 :
minW=∑i=1m∑j=1ncijxijs.t{∑j=1nxij=ai(i=1,2,3,⋯,m)∑i=1mxij=bj(j=1,2,3,⋯,n)xij≥0(i=1,2,3,⋯,m;j=1,2,3,⋯,n)\begin{array}{lcl} \rm minW = \sum_{i = 1}^{m} \sum_{j = 1}^{n} c_{ij} x_{ij} \\\\ \rm s.t\begin{cases} \rm \sum_{j = 1}^{n} x_{ij} = a_i \ \ \ \ ( \ i = 1, 2,3, \cdots , m \ ) \\\\ \rm \sum_{i = 1}^{m} x_{ij} = b_j \ \ \ \ ( \ j = 1, 2,3, \cdots , n \ ) \\\\ \rm x_{ij} \geq 0 \ \ \ \ ( \ i = 1, 2,3, \cdots , m \ \ ; \ \ j = 1, 2,3, \cdots , n \ ) \end{cases}\end{array}minW=∑i=1m∑j=1ncijxijs.t⎩⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎨⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎧∑j=1nxij=ai ( i=1,2,3,⋯,m )∑i=1mxij=bj ( j=1,2,3,⋯,n )xij≥0 ( i=1,2,3,⋯,m ; j=1,2,3,⋯,n )
此外运输规划还有一些变化模型 :
① 目标函数求最大值 , 如利润最大 ;
② 运输能力限制 , 需要在模型中加入等式或不等式约束条件 ;
③ 产销不平衡 , 参考 【运筹学】运输规划 ( 运输规划基变量个数 | 运输问题一般形式 | 产销平衡 | 产销不平衡 ) 三、运输规划中的产销( 不 )平衡问题 ;
二、运输规划问题求解 ( 表上作业法 )
运输问题线性规划 本质也是线性规划 , 是特殊的线性规划 , 其 最优解 可以使用 单纯形法 求得 ;
运输问题是线性规划中比较简单的模型 , 其系数矩阵中的元素都是 0,10,10,1 , 是稀疏矩阵 , 可以使用简化版的单纯形法求最优解 , 该方法称为 " 表上作业法 " ;
m\rm mm 个产地 , n\rm nn 个销地 , 变量个数是 m×n\rm m \times nm×n 个 ;
m\rm mm 个产地 , n\rm nn 个销地 , 约束方程个数是 m+n\rm m + nm+n 个 , 这些约束方程中 , 有一个是多余的 , 最本质的方程最多有 m+n−1\rm m + n - 1m+n−1 个 ;
第一步 , 开始找 初始基可行解 , 基变量个数是 m+n−1\rm m + n - 1m+n−1 个 , 基矩阵的秩是 m+n−1\rm m + n - 1m+n−1 ;
求解基可行解时 , 非基变量取值 000 , 基变量允许非 000 变量 , 找 m+n−1\rm m + n - 1m+n−1 个基变量 ,
第二步 , 找到一个规则 , 判断是否是最优解 ;
第三步 , 如果不是最优解 , 进行 迭代 , 如何进行迭代 ;
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