运筹学 运输问题分解
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管理运筹学运输问题引言运筹学是管理学的一个分支,旨在研究和开发决策支持工具和技术,以优化各种问题的决策过程。
其中,运输问题是运筹学领域中一个重要的问题之一,它涉及到如何有效地分配有限的资源,以实现最佳的运输方案。
本文将介绍管理运筹学中的运输问题,并探讨其解决方法。
运输问题概述运输问题是在给定供应地和需求地之间寻找最佳运输方案的数学模型。
一般来说,这个问题可以分为两个主要的组成部分:供应地和需求地。
•供应地:这是物品或产品的来源地,例如工厂或仓库。
每个供应地都有一定数量的可供应物品,同时还有一个运输成本与不同需求地之间的运输。
•需求地:这是物品或产品的目的地,例如商店或客户。
每个需求地都有一定数量的需求,同时还有一个运输成本与不同供应地之间的运输。
运输问题的目标是找到一种分配方案,以最小化总运输成本,并满足供应地和需求地的限制。
运输问题可以用数学模型描述,其中包括以下变量和约束条件:•变量:–xi:从第i个供应地运输的物品数量–yj:向第j个需求地运输的物品数量•约束条件:–供应地约束:∑xi ≤ si,其中si为第i个供应地可供应的物品数量–需求地约束:∑yj ≥ dj,其中dj为第j个需求地的需求物品数量–非负约束:xi ≥ 0,yj ≥ 0,物品数量不能为负数•目标函数:–最小化总运输成本:Minimize ∑(cij * xi * yj),其中cij为从供应地i到需求地j的单位运输成本这个数学模型可以通过线性规划方法进行求解,其中运输问题可以转化为标准线性规划问题,并使用相应的算法和技术进行求解。
求解运输问题的方法可以分为以下几种:1.传统方法:传统的方法包括北西角法、最小元素法、Vogel法等。
这些方法通过逐步分配物品数量,计算运输成本,并根据不同的策略进行调整,直到找到最优解。
2.网络流方法:网络流方法将运输问题转化为最小成本流问题,并利用网络流算法进行求解。
这些算法可以有效地处理大规模的运输问题,并提供较快的求解速度。
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。
运筹学运输与派送问题运筹学中的运输与派送问题是一类常见的优化问题,通常涉及将货物或资源从起始地点运输到目的地,并尽量优化运输成本或效率。
以下是一些常见的运输与派送问题的类型和解决方法:1. 车辆路径问题(Vehicle Routing Problem, VRP):给定一组客户和车辆,目标是确定每辆车的行驶路径,使得所有客户的需求得到满足,且总的运输成本最小。
可以使用启发式算法、元启发式算法、精确算法等求解。
2. 车辆装载问题(Vehicle Loading Problem, VLP):目标是最大限度地减少车辆的数量,或者在给定数量的车辆中装载更多的货物,使得总运输成本最小。
可以使用整数规划、分支定界法等求解。
3. 装箱问题(Bin Packing Problem, BPP):给定一组物品,每个物品都有自己的重量和体积,目标是使用最少的箱子数将所有物品装入箱子中,每个箱子的容量有限制。
可以使用贪婪算法、元启发式算法等求解。
4. 派送问题(Delivery Problem):给定一组客户和一组车辆,目标是确定每辆车的派送路线,使得所有客户的需求得到满足,且总的运输成本最小。
与VRP类似,可以使用启发式算法、元启发式算法、精确算法等求解。
5. 配载与调度问题(Scheduling and Routing Problem):涉及多个任务或工作需要完成,目标是确定任务的完成顺序、使用哪些资源、何时开始和结束等,以最小化总成本或最大化总效益。
可以使用线性规划、整数规划、动态规划等求解。
在解决运输与派送问题时,通常需要考虑各种因素,如车辆数量、运输距离、运输时间、运输成本、客户需求等。
根据问题的具体情况,可以选择合适的算法或模型进行求解。