运筹学中的运输问题精选ppt课件.ppt

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1、运输问题和指派问题TheTransportationandAssignmentProblems本章内容要点运输问题的基本概念及其各种变形的建模与应用指派问题的基本概念及其各种变形的建模与应用本章节内容1运输问题基本概念2运输问题数学模型和电子表格模型3各种变形的运输问题建模4运输问题应用举例5指派问题6各种变形的指派问题建模产大于销(总产量大于总销量)运输问题数学模型和电子表格模型各种变形的建模应用举例指派问题数学模型和电子表格模型本章主要内容框架图产销平衡(总产量等于总销量)销大于产(总产量小于总销量)运输问题和指派问题平衡

2、指派问题(总人数等于总任务数)各种变形的建模1运输问题运输问题最初起源于人们在日常生活中把某些物品或人们自身从一些地方转移到另一些地方,要求所采用的运输路线或运输方案是最经济或成本最低的,这就成为了一个运筹学问题。随着经济的不断发展,现代物流业蓬勃发展,如何充分利用时间、信息、仓储、配送和联运体系创造更多的价值,向运筹学提出了更高的挑战。要求科学地组织货源、运输和配送使得运输问题变得日益复杂,但是其基本思想仍然是实现现有资源的最优化配置。1运输问题基本概念一般的运输问题就是解决如何把某种产品从若干个产地调运到若干个销地,在每个产地的供应量和每个销地的需求量

3、已知,并知道各地之间的运输单价的前提下,如何确定一个使得总的运输费用最小的方案。平衡运输问题的条件:1.明确出发地(产地)、目的地(销地)、供应量(产量)、需求量(销量)和单位成本。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。即“总供应=总需求”。3.成本假设:从任何一个出发地到任何一个目的地的货物配送成本与所配送的数量成线性比例关系,因此成本就等于配送的单位成本乘以所配送的数量(目标函数是线性的)。1运输问题基本概念例1某公司有三个加工厂A1、A2、A3生产某产

4、品,每日的产量分别为:7吨、4吨、9吨;该公司把这些产品分别运往四个销售点B1、B2、B3、B4,各销售点每日销量分别为:3吨、6吨、5吨、6吨;从各工厂到各销售点的单位产品运价如表1所示。问该公司应如何调运这些产品,在满足各销售点的需要量的前提下,使总运费最少?表1各工厂到各销售点的单位产品运价(元/吨)B1B2B3B4产量(吨)749A1A2A3销量(吨)3173119463210510856对于例1,其数学模型如下:首先,三个产地A1、A2、A3的总产量为7+4+9=20;四个销地B1、B2、B3、B4的总销量为3+6+5+6=20。由于总产量等于总销量,故该问题是一

5、个产销平衡的运输问题。(1)决策变量设xij为从产地Ai运往销地Bj的运输量(i=1,2,3;j=1,2,3,4)(2)目标函数本问题的目标是使得总运输费最小Minz=3x11+11x12+3x13+10x14+x21+9x22+2x23+8x24+7x31+4x32+10x33+5x34(3)约束条件①满足产地产量(3个产地的产品都要全部配送出去)②满足销地销量(4个销地的产品都要全部得到满足)③非负2运输问题数学模型和电子表格模型运输问题是一种特殊的线性规划问题,一般采用“表上作业法”求解运输问题,但Excel的“规划求解”工具还是采用“单纯形法”来求解。例1的电子

6、表格模型2运输问题数学模型和电子表格模型(1)产销平衡运输问题的数学模型具有m个产地Ai(i=1,2,…,m)和n个销地Bj(j=1,2,…,n)的运输问题的数学模型为2运输问题数学模型和电子表格模型需要注意的是:运输问题有这样一个性质(整数解性质),只要它的供应量和需求量都是整数,任何有可行解的运输问题必然有所有决策变量都是整数的最优解。因此,没有必要加上所有变量都是整数的约束条件。由于运输量经常以卡车、集装箱等为单位,如果卡车不能装满的话,就很不经济了。整数解性质就避免了运输量(运输方案)为小数的麻烦。(以满足小的产量为准)ij=(3)销大于产(供不应求)运输问题2

7、运输问题数学模型和电子表格模型例2某厂按合同规定须于当年每个季度末分别提供10,15,25,20台同一规格的柴油机。已知该厂各季度的生产能力及生产每台柴油机的成本如表所示。如果生产出来的柴油机当季不交货的,每台每积压一个季度需储存、维护等费用1500元。要求在完成合同的情况下,做出使该厂全年生产(包括储存、维护)费用最小的决策。各季度的生产能力及生产每台柴油机的成本季度生产能力(台)单位成本(万元)12342535301010.811.111.011.32运输问题数学模型和电子表格模型解:这是一个生产与储存(库存)

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