数学建模大赛-货物运输问题

2023年国赛数学建模d题
以下是2023年国赛数学建模d题，供您参考：
1.一个自行车车队计划进行一次长途骑行，总路程为200公里。

每
个队员的骑行速度不同，车队的速度由最慢的队员决定。

假设车队中的队员骑行速度在5-15公里/小时之间均匀分布，请问车队完成整个骑行所需的最短时间是多少？
2.一家快递公司需要在规定时间内将货物送达目的地。

假设快递公
司有n辆卡车，每辆卡车的运输速度不同，且运输速度在v1到v2之间均匀分布。

如果将所有卡车按照其运输速度从慢到快排列，那么最慢的卡车将决定整个运输队伍的速度。

快递公司希望找到一种最优的卡车排列方式，使得整个运输队伍的平均运输速度达到最大。

请设计一个数学模型来解决这个问题。

3.一个公司有n个销售代表，每个销售代表每个月可以完成一定数
量的销售任务，且完成销售任务的数量在区间[a, b]之间均匀分布。

如果将所有销售代表按照其销售能力从低到高排列，那么销售能力最低的销售代表将决定整个销售团队的销售业绩。

公司希望找到一种最优的销售代表排列方式，使得整个销售团队的平均销售业绩达到最大。

请设计一个数学模型来解决这个问题。

4.一个城市有n个居民区，每个居民区的居民数量不同。

居民区之
间的距离也不同，且已知每个居民区到市中心的最短距离。

居民们可以选择不同的交通方式前往市中心，每种交通方式的费用和
时间也不同。

城市管理者希望找到一种最优的交通方式组合，使得所有居民到达市中心的总费用最小。

请设计一个数学模型来解决这个问题。

数学建模之运输问题1. 引言运输问题是指在给定产地到销售地之间有若干个供应点和需求点的情况下，如何安排运输使得总运输成本最低。

这是一个经济管理中的经典问题，也是数学建模中常见的一个研究方向。

2. 问题描述假设有n个供应点和m个需求点，其中每个供应点的供应量和每个需求点的需求量已知，并且每个供应点到每个需求点的运输成本也已知。

我们的目标是确定供应点到需求点的运输量，使得总运输成本最小。

3. 模型建立为了建立数学模型，我们可以引入一个矩阵来表示供应点和需求点之间的运输成本。

设C为一个n行m列的矩阵，其中Cij表示供应点i到需求点j的运输成本。

我们需要引入决策变量X，其中Xij表示从供应点i到需求点j的运输量。

那么，目标函数可以定义为最小化总运输成本，即$$\min \sum_{i=1}^{n} \sum_{j=1}^{m} C_{ij} X_{ij}$$同时，我们需要保证供应点和需求点的供需平衡，即满足每个供应点的供应量和每个需求点的需求量。

这可以表示为以下约束条件：1. 对于每个供应点i，有 $\sum_{j=1}^{m} X_{ij} = s_i$，其中$s_i$ 表示供应点i的供应量。

2. 对于每个需求点j，有 $\sum_{i=1}^{n} X_{ij} = d_j$，其中$d_j$ 表示需求点j的需求量。

进一步地，我们需要确保运输量的非负性，即$X_{ij} \geq 0$。

4. 求解方法对于较小规模的问题，我们可以使用线性规划方法求解运输问题。

线性规划是一种数学优化方法，可以在满足一定约束条件的前提下，使得目标函数达到最小值。

对于大规模的问题，我们可以使用近似算法或启发式算法进行求解。

这些算法可以快速找到较好的解，但不能保证找到最优解。

常用的算法包括模拟退火算法、遗传算法等。

5. 应用领域运输问题在许多实际应用中都有广泛的应用。

例如，在物流管理中，优化运输方案可以减少运输成本、提高运输效率；在生产计划中，合理安排运输可以确保供应链的稳定性和高效性。

装订线第九届西安电子科技大学数学建模竞赛暨全国大学生数学建模竞赛选拔赛题目A (B)题剪切线通信工程学院第队送货路线设计问题1、问题重述现今社会网络越来越普及，网购已成为一种常见的消费方式，随之物流行业也渐渐兴盛，每个送货员需要以最快的速度及时将货物送达，而且他们往往一人送多个地方，请设计方案使其耗时最少。

现有一快递公司，库房在图1中的O点，一送货员需将货物送至城市内多处，请设计送货方案，使所用时间最少。

该地形图的示意图见图1，各点连通信息见表3，假定送货员只能沿这些连通线路行走，而不能走其它任何路线。

各件货物的相关信息见表1，50个位置点的坐标见表2。

假定送货员最大载重50公斤，所带货物最大体积1立方米。

送货员的平均速度为24公里/小时。

假定每件货物交接花费3分钟，为简化起见，同一地点有多件货物也简单按照每件3分钟交接计算。

现在送货员要将100件货物送到50个地点。

请完成以下问题。

1. 若将1~30号货物送到指定地点并返回。

设计最快完成路线与方式。

给出结果。

要求标出送货线路。

2. 假定该送货员从早上8点上班开始送货，要将1~30号货物的送达时间不能超过指定时间，请设计最快完成路线与方式。

要求标出送货线路。

3. 若不需要考虑所有货物送达时间限制(包括前30件货物)，现在要将100件货物全部送到指定地点并返回。

设计最快完成路线与方式。

要求标出送货线路，给出送完所有快件的时间。

由于受重量和体积限制，送货员可中途返回取货。

可不考虑中午休息时间。

2、问题分析送货路线问题可以理解为：已知起点和终点的图的遍历问题的合理优化的路线设计。

图的遍历问题的指标：路程和到达的时间，货物的质量和体积，以及最大可以负载的质量和体积。

在路线的安排问题中，考虑所走的路程的最短即为最合理的优化指标。

对于问题二要考虑到所到的点的时间的要求是否满足题意即采用多次分区域的假设模型从而找出最优的解对于问题三则要考虑到体积和质量的双重影响，每次到达后找到达到最大的体积和质量的点然后返回，再依次分析各个步骤中可能存在的不合理因素达到模型的进一步合理优化得到最合理的解。

1、某货物运输公司 5种型号的汽车. 由于运输条件，当地货源等各种因素，每种型号的汽车运输货物到不同城市所得的利润如表1.设一种汽车只能到一个城市，每个城市都只能要一种型号的汽车，应如 何安排发货？解：设ij x （i =1,2,3,4,5;j =1,2,3,4,5）i 为各种型号的汽车；j 为五个不同的城市。

ij x =0或1,（0不发往该城市，1为发往该城市）目标函数为：max z =2011x +1612x +1813x +2514x +3015x +2221x +1422x +1623x +1724x +2025x +3531x +2832x +1233x +1834x +2235x +4041x +3542x +3043x +1544x +2445x +2851x +2052x +1953x +1754x +2755x根据条件约束，“一种汽车只能到一个城市，每个城市都只能要一种型号的汽车”。

写出约束条件矩阵A=[1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0; 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0; 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0; 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 ; 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1; 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0; 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 ; 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0; 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0; 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 ]; 用MATLAB 编程为：c=[20 16 18 25 30 22 14 16 17 20 35 28 12 18 22 40 35 30 15 24 28 20 19 17 27] C=-cA=[1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0; 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0; 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0; 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 ;0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1;1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0;0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 ;0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0;0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0;0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 ];b=[1,1,1,1,1,1,1,1,1,1];Aeq=[]beq=[]lb=zeros(25,1);VUB=ones(25,1);[x,fval]=linprog(C,A,b,Aeq,beq,lb,VUB)窗口运行为：>> c=[20 16 18 25 30 22 14 16 17 20 35 28 12 18 22 40 35 3015 24 28 20 19 17 27]C=-cA=[1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0;0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0;0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0;0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 ;0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1;1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0;0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 ;0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0;0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0;0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 ];b=[1,1,1,1,1,1,1,1,1,1];Aeq=[]beq=[]lb=zeros(25,1);VUB=ones(25,1);[x,fval]=linprog(C,A,b,Aeq,beq,lb,VUB)c =Columns 1 through 2220 16 18 25 30 22 14 16 17 20 35 28 12 18 22 40 35 30 15 24 28 20Columns 23 through 2519 17 27C =Columns 1 through 22-20 -16 -18 -25 -30 -22 -14 -16 -17 -20 -35 -28 -12 -18 -22 -40 -35 -30 -15 -24 -28 -20Columns 23 through 25-19 -17 -27Aeq =[]beq =[]Optimization terminated.x =0.00000.00000.00001.00000.00000.00000.00001.00000.00000.00001.00000.00000.00000.00000.00000.00001.00000.00000.00000.00000.00000.00000.00000.00001.0000fval =-138.0000所以，最大利润为车辆1发往城市4、车辆2发往城市3、车辆3发往城市1、车辆4发往城市2、车辆5发往城市5 。

数学建模运输问题公司内部档案编码：[OPPTR-OPPT28-OPPTL98-OPPNN08]运输问题摘要本文主要研究的是货物运输的最短路径问题，利用图论中的Floyd 算法、Kruskal算法，以及整数规划的方法建立相关问题的模型，通过matlab，lingo编程求解出最终结果。

关于问题一，是一个两客户间最短路程的问题，因此本文利用Floyd 算法对其进行分析。

考虑到计算的方便性，首先，我们将两客户之间的距离输入到网络权矩阵中；然后，逐步分析出两客户间的最短距离；最后，利用Matlab软件对其进行编程求解，运行得到结果：2-3-8-9-10总路程为85公里。

关于问题二，运输公司分别要对10个客户供货，必须访问每个客户，实际上是一个旅行商问题。

首先，不考虑送货员返回提货点的情形，本文利用最小生成树问题中的Kruskal算法，结合题中所给的邻接矩阵，很快可以得到回路的最短路线：-9-10-2；然后利用问题一的Floyd算法编程，能求得从客户2到客户1（提货点）的最短路线是：2-1，路程为50公里。

即最短路线为：-9-10-2-1。

但考虑到最小生成树法局限于顶点数较少的情形，不宜进一步推广，因此本文建立以路程最短为目标函数的整数规划模型；最后，利用LINGO软件对其进行编程求解，求解出的回路与Kruskal算法求出的回路一致。

关于问题三，是在每个客户所需固定货物量的情况下，使得行程之和最短。

这样只要找出两条尽可能短的回路，并保证每条线路客户总需求量在50个单位以内即可。

因此我们在问题二模型的基础上进行改进，以货车容量为限定条件，建立相应的规划模型并设计一个简单的寻路算法，对于模型求解出来的结果，本文利用Kruskal算法结合题中所给的邻接矩阵进行优化。

得到优化结果为：第一辆车：-1，第二辆车：，总路程为280公里。

关于问题四，在问题一的基础上我们首先用Matlab软件编程确定提货点到每个客户点间的最短路线，然后结合一些限定条件建立一个目标模型，设计一个较好的解决方案进行求解可得到一种很理想的运输方案。

西南财经大学数学建模竞赛货运列车编组运输问题货运列车编组运输问题摘要本次问题编程的目的是，在不同问题设定下，制定货运列车的最佳编组方案。

对于问题一：问题一是以运输货物数量最多、运输总重量最小为目标函数的双目标优化问题。

参考公司投资组合问题中为解决利润最大、风险最小而采用的有效前沿的方法，我们用MATLAB编程得到可行的装运方案，做出各方案的运输总重量和运输数量决定的散点图，得到类似的有效前沿，具体方案见4.2表二：对于问题二：问题二是下料问题，因此需要先确定可行的下料方式，即两种车厢可行的货物装载方式。

以每种装载方式的使用次数为决策变量，总使用次数最少为目标函数，建立整数线性规划模型求解。

用MATLAB解得：要将货物运输完毕，B,C,E分别为68、50、41件时使用的最少车厢数量为25，B,C,E分别为48,42,52件时使用的最少车厢数量为21，具体方案见5.2表三、表四。

对于问题三：由于上午、下午需要运输的集装箱数量是随机的，导致铁路部门的利润也是随机的，因此我们以铁路部门的平均日利润最大为目标函数，对上午、下午进行独立分析，构建概率模型，并用MATLAB求解，得到最佳编组方案:上午发的列车带41节Ⅰ型车厢、下午发的列车带38节Ⅰ型车厢。

对于问题四：我们参考图论模型中的dijkstra算法，将模型中的权重新定义为到各站点的收益，利用matlab软件找到收益最大的路线，尽可能满足这条路线上的需求量，然后去掉路线中除去起点和终点的点，再次运用程序计算利润最大的路线，重复以上过程到只剩下起点和终点。

得到最佳编组运输方案为：路线A-B1-C2-D2-E3-F运输3次分别带40、40、29节车厢；路线A-B2-C2-D1-E1-F 满载运输1次；路线A-B2-C4-D3-E3-F运输2次分别带40、2节车厢；路线A-B1-C1-D1-E2-F运输1次带27节车厢；路线A-B2-C3-D2-E2-F运输1次分别带29节车厢，此时铁路部门利润为449050元。

2003高教社杯全国大学生数学建模竞赛B 题参考答案注意：以下答案是命题人给出的，仅供参考。

各评阅组应根据对题目的理解及学生的解答，自主地进行评阅。

问题分析：本题目与典型的运输问题明显有以下不同： 1． 运输矿石与岩石两种物资； 2． 产量大于销量的不平衡运输； 3． 在品位约束下矿石要搭配运输； 4． 产地、销地均有单位时间的流量限制； 5． 运输车辆每次都是满载，154吨/车次； 6． 铲位数多于铲车数意味着最优的选择不多于7个产地； 7． 最后求出各条路线上的派出车辆数及安排。

运输问题对应着线性规划，以上第1、2、3、4条可通过变量设计、调整约束条件实现；第5条使其变为整数线性规划；第6条用线性模型实现的一种办法，是从120710 C 个整数规划中取最优的即得到最佳物流；对第7条由最佳物流算出各条路线上的最少派出车辆数（整数），再给出具体安排即完成全部计算。

对于这个实际问题，要求快速算法，计算含50个变量的整数规划比较困难。

另外，这是一个二层规划，第二层是组合优化，如果求最优解计算量较大，现成的各种算法都无能为力。

于是问题变为找一个寻求近优解的近似解法，例如可用启发式方法求解。

调用120次整数规划可用三种方法避免：（1）先不考虑电铲数量约束运行整数线性规划，再对解中运量最少的几个铲位进行筛选；（2）在整数线性规划的铲车约束中调用sign 函数来实现；（3）增加10个0－1变量来标志各个铲位是否有产量。

这是一个多目标规划，第一问的目标有两层：第一层是总运量（吨公里）最小，第二层是出动卡车数最少，从而实现运输成本最小。

第二问的目标有：岩石产量最大；矿石产量最大；运量最小，三者的重要性应按此序。

合理的假设主要有：1. 卡车在一个班次中不应发生等待或熄火后再启动的情况；2. 在铲位或卸点处因两条路线（及以上）造成的冲突时，只要平均时间能完成任务即可，不进行排时讨论；3. 空载与重载的速度都是28km/h ，耗油相差却很大，因此总运量只考虑重载运量；4. 卡车可提前退出系统。

货运车物流运输计划问题在整数线性规划的基础上建立适当的模型、再运用分支定界法找到满足约束条件的较优变量，同时比较两种算法的迭代次数和运行时间，为进一步提高算法的利用率提供了依据。

最后通过MATLABGUI做成软件模拟在不同配置下相对应的分配方案，在总费用最小的前提下，程序运行时间短、效率高、能够较精确快速的找到合适的解决方案。

通过分析相应的整数线性规划建立相关的数学模型最后通过软件计算得到理想的效果，但是考虑到装箱调度决策过程中有多种可能，保证所有运输任务完成的情况下分配尽可能少的车辆来运输，因此，我们选择在货运车尽可能满载的情况下的分配方案。

这样可以减程序中少大量的矩阵运算和程序运行时间以及变量的迭代次数。

随着变量个数的增多，约束条件下不能得到较优的目标值，因此我们采用分支定界法先定出可选择的分配方案，再在优化的分配方案中找出相对较优的分配方案，例如运用整数线性规划得到不同车配置方案，运用分支定界法改变约束条件得到结果，在有路径的约束条件下我们运用两阶段法考虑整个分配方案。

先考虑第一阶段数量上的优化再考虑第二阶段路径上的优化。

运用逐步调优的策略在相同路程下就不优先考虑路径的优化，进一步调整配置方案。

在给定装配任务和分配任务的同时我们运用关联分类器先按题目要求将两张表建立关联，通过所给轿用车型的长、宽、高建立一个分类器。

按照表二中长、宽、高的不同分类分为12类，根据调度经验改用启发式算法将分类数降低至10类。

在满足题目要求的前提下我们采用货运车车型混装的形式，在一定程度上减少货运车的使用数量。

从而达到最充分的发挥资源的效能去获取最佳的经济效益。

对整车装箱调度问题进行研究从而降低运输成本具有一定的意义。

1、问题重述智能装载的问题描述：在一个配送中心，有N件货物需要分别配送至目的地A，B，C……，可以使用M辆车。

问如何规划车辆的配送路线，以及如何合理分配车辆的货物装载情况，提高车辆的实载率，减少车辆的数量。