物資緊急調運問題-

1、論文的寫作能力大有進步，整體布局較合理，解決問題也較全面，并且都有程序說明，最后還作出了調運路線圖，希望再接再厲！1 .摘要部分應盡量精簡，不超過一頁，注意行距！不要有分析的語句，并確認所使用的字體準確統(tǒng)一！2.是否涉及矩陣，其它格式問題請注意！物資緊急調運問題摘要本文就防洪救災物資調運問題，運用了線性規(guī)劃模型和圖論的相關知識，結合已知數(shù)據(jù) 和現(xiàn)實生活情況，作出了合理的物資調運方案。針對問題一，根據(jù)FLOYD算法加路費權值改進編程求出3個企業(yè)，8個倉庫，2個儲備 庫，共13個關鍵點之間運輸資金最少的各條具體線路，然后建立了線性規(guī)劃模型，利用 MATLAB求解出各個點之間具體的調運量與調運線路。

2、由此知具體調運方案如下：企業(yè)1到 儲備庫 1 （ 360 百件）：24-26 -27 ；企業(yè)2到儲備庫 1 （140 百件）：41 -6 -40 -27 ； 企業(yè)2到儲備庫2 （ 210百件）：41 -6 -4-30 ；倉庫1到儲備庫2 （100百件）： 28 -29 -30 ；倉庫4到儲備庫1 （ 500百件）：31 -42-27 ；倉庫7到儲備庫2 （ 90百 件）：29 -30 ；倉庫8 到儲備庫 2 （ 300 百件）：38 -32-39 -30。針對問題二，在問題一的求解基礎上，以花費總時間最少為目標函數(shù)建立了非線性規(guī)劃 模型，利用MATLAB編程求解出完成調運任務最好用時717小時

3、（30天）。由此知具體車輛 分配方案如下：企業(yè)1到儲備庫1需3輛；企業(yè)2到儲備庫1需2輛；企業(yè)2到儲備庫2需3輛； 倉庫1到儲備庫2需1輛；倉庫4到儲備庫1需4輛；倉庫7到儲備庫2需1輛；倉庫8到儲備庫 2需4輛。針對問題三，在對問題一的求解基礎上，建立了總車數(shù)最少和總運費最少的雙目標規(guī)劃 模型，再通過賦適當?shù)臋嘀祵㈦p目標規(guī)劃模型轉化為單目標的規(guī)劃模型。利用MATLAB編程求 解出了車輛安排的具體方案如下：企業(yè)1到儲備庫1：用車9輛；企業(yè)2到儲備庫1：用車7 輛；企業(yè)2到儲備庫2 :用車7輛；倉庫1到儲備庫2 :用車5輛；倉庫4到儲備庫1：用車 10輛；倉庫7到儲備庫2 :用車3輛；倉庫8到儲

4、備庫2 :用車10輛。共用51輛車，返回時 額外最小花費2554.3元。針對問題四，利用FLOYD算法加時間權值改進編程求解出3個企業(yè)，8個倉庫，2個儲 備庫共13個供貨點到16號點的最短時間行走路線。用MATLAB編程求解出能夠滿足1000百 件物資需求且用時最短的調運量與調運線路。具體方案是：倉庫2到16號點（270百件）： 23-18-16 ；企業(yè) 1 到 16號點（360百件）：24-26-19-18-16 ；倉庫5到 16號點（230 百件）：22 -19-18-16;企業(yè)2到 16號點（140百件）：41-9-15-18-16。在5天之 內最少車輛的限制條件下，為了第一時間滿足16

5、號點物資需求，必須考慮企業(yè)在這幾天中生 產量。最后建立非線性規(guī)劃模型，利用MATLAB編程求解出具體車輛安排計劃及行走線路: 倉庫2到16號點（270百件）：23-18-16， 13輛車；企業(yè)1到16號點（500百件）： 24 -26 -19-18-16， 30 輛車;倉庫5 到 16 號點（230 百件）：22 -19-18-16， 15 輛 車；共58車用來調運，用時5天。關鍵詞：線性規(guī)劃模型 非線性規(guī)劃模型MATLAB編程 Floyd算法問題的重述我國是一個氣候多變的國家，各種自然災害頻頻發(fā)生，其中各流域的洪澇災害尤其嚴重。 為了盡可能的減小國家和人民的損失，各級政府通過氣象預報及歷史經

6、驗要提前做好防洪物 資的儲備工作。已知該地區(qū)現(xiàn)有3家該物資的生產企業(yè)，8個不同規(guī)模的物資儲存?zhèn)}庫，2個國家級物資 儲備庫，相關數(shù)據(jù)如表1所示，其位置分布和道路情況如圖1所示。經測算該物資的運輸費用 為高等級公路2元/公里百件，普通公路1.2元/公里百件。各企業(yè)、物資倉庫及國家級儲備 庫的物資需要時可以通過公路運輸相互調運。研究下列問題：（1）根據(jù)未來的需求預測，在保證最低庫存量和不超過最大容許庫存量的情況下，還要 重點保證國家級儲備庫的儲存量，試設計給出該物資合理的緊急調運方案，包括調運線路及 調運量。（2）如果用于調運這批防洪救災物資車輛共有18輛，每輛車每次能裝載100件，平均在 高等級公

7、路上時速為80公里/小時，在普通公路上時速為50公里/小時。平均裝與卸一輛車的 物資各需要1小時，一天按24小時計算。按照問題（1）的調運方案，如何來調度車輛，大約 需要多少天能完成調運任務？（3）若時間容許，希望盡量地減少運輸成本，請給出最佳的調運方案，最少需要多少車 輛？大約需要多少天能夠完成調運任務？（4）若在調運中，正好遇到災害使下列路段意外中斷：1621，16 23， 11 25，25 26 和 32 34 。而且16號地區(qū)嚴重受災，急需向16：號地區(qū)調運10萬件救災物資，請給出相應的緊急調 運方案。必要時可動用國家級儲備庫的物資，也可以不考慮庫量的最低限制。如果要求必須 在5天內完

8、成這次調運任務，那么最少需要多少輛車，并給出車輛的調度方案。問題的分析2.1問題（1）的分析該問題是一個大規(guī)模的優(yōu)化調度問題，根據(jù)未來的需求預測，在保證最低庫存量和不超 過最大容許庫存量的情況下，若要重點保證國家級儲備庫的儲存量，在緊急調運的過程中救 災物資必須嚴格滿足其預測需求量，而倉庫的庫存量只需滿足不低于最低庫存量即可。合理 地解決該問題需要考慮兩個原則建立模型，原則一：由于是在非汛期，時間相對充裕，在調 度物資的過程中要求考慮到總運輸費用最小。原則二：緊急調運方案中要重點保證國家級儲 備庫的儲存量，必須達到儲備庫的預測量。按上述的思路建立的規(guī)劃模型，其規(guī)模是比較大 的，這是由于各企業(yè)、

9、物資倉庫及國家級儲備庫的物資可以通過公路運輸相互調運，在求解 過程中會涉及許多變量，求解會有很大的難度。因此，需要合理地簡化模型。事實上，企業(yè)在調度過程中起著供應貨物的角色，若企業(yè)1向企業(yè)2調運100件物資， 企業(yè)2再向倉庫調運100件物資，實質是企業(yè)1通過企業(yè)2的道路向倉庫調運了 100件物資， 而兩企業(yè)之間其實是沒有本質上的調運的，所以不必考慮企業(yè)之間的調運問題；同理若倉庫 1通過向倉庫2調運100件物資，倉庫2再向儲備庫調運100件物資，實質是倉庫1向儲備 庫通過倉庫2調運了 100件物資，而倉庫1,2之間是沒有調運的，這樣可以不必考慮這些倉 庫間的調運；另外由于所有倉庫的現(xiàn)有庫存量全部

10、都能滿足最低需求量，因此可不必考慮企 業(yè)與倉庫間的調運。經過上述的分析，模型最終只考慮企業(yè)及倉庫對儲備庫的調運，形成了 11個供應點，2 個接受點的模型。求解運貨路線時，可根據(jù)求解出的調運量找出供貨點，然后采用FLOYD 算法，并把路費作為路線的權重，求解最優(yōu)調運路線。2.1問題（2）的分析問題（2）在給出確切車輛的條件下，要求結合問題（1）中的模型求解車輛的調度方案。 由于卡車的運貨路線在問題（1）中已找出，因此以完成所有調運任務所需時間最短為目標函 數(shù)建立優(yōu)化模型。其中完成調運任務所需的時間由所有的最優(yōu)路線中，完成調運所需最長的 時間確定。2.3問題（3）的分析解決該問題需要建立運輸成本最

11、少、調運車輛最少的雙目標規(guī)劃模型。由于問題（1）中 已經求解出了確切的緊急調運路線和調運量，結合題中給出的運輸費用一定，這樣運輸這些 物資所需的運輸費用就是固定的值，而題中要求盡可能的減少運輸費用，這樣就只能盡可能 的減少車輛空載返回的過程中花費的路費。從網上查閱了有關空載卡車的路費收取標準，就 一般卡車而言，高等級公路0.5元/公里，普通公路0.1元/公里。這樣題中要求的雙目標就轉化 成如下原則，一是滿足總的調運車輛最少；二是每條路線中空載的車輛在返回的途中總的花 費路費最低。為了使模型求解的難度降低，我們將雙目標函數(shù)通過加權轉變成單目標，這樣 就簡化了模型。在加權的過程中必須科學的把握權值

12、的大小，因為車量的數(shù)量級與費用的數(shù) 量級不同，因此在賦權值前需要估算兩權值大概相差多大，然后再將兩目標函數(shù)賦權值，并 整合成單目標函數(shù)求解。2.4問題（4）的分析在汛期時，由于災區(qū)受災嚴重，無論在什么情況下，都要以時間為第一目標，即要滿足調 運時所走路線的時間花費最少。在緊急調用期間，不僅不用考慮調用的經濟問題，而且不用考 慮倉庫和儲備庫庫量的最低限制。根據(jù)FLOYD算法，并把路程折合成時間賦權值，由追蹤 法找出從供貨點到受災地點時間最短的路徑。因受災地區(qū)急需10萬件救災物資，這就要求所建立的模型必須滿足兩個基本原則，一是 離受災地區(qū)最近的供貨地點盡可能的向受災地區(qū)運送貨物；二是企業(yè)在運送物資

13、的過程中應 該邊生產，邊運輸，這樣就能確保受災地區(qū)不會發(fā)生缺貨現(xiàn)象。模型（1）建立以運送時間最 短為目標函數(shù)，求解出滿足受災地區(qū)所需的10萬件救災物資的調運路線，即在保證調運時間 最小的前提下，運送10萬件物資由哪幾條路線就可滿足需求。該問題還提出最少需要多少輛車來完成調運任務，要想減少車輛的投入，就必須延長調 運的時間，因為題中要求5天內完成這次調運任務，所以將總調運貨物的時間定為5天。最終 模型（2）以調運的車輛數(shù)最少為目標函數(shù)，求解每條路線的調運量和所需的車輛數(shù)。模型的假設與符號說明3.1模型的假設（1）救災物資在運輸過程中正常，不會出現(xiàn)偶然事故；（2）卡車在一天的時間內均在運貨，沒有休

14、息的時間；（3）卡車在滿載和空載的車速是一樣的；（4）企業(yè)、倉庫和儲備庫均可同時給卡車裝載或卸載貨物，不考慮卡車裝、卸物資的等待 時間；3.2符號說明七 表示從第i個企業(yè)到第j個儲備庫的調運量；J表示從第i個倉庫到第j個儲備庫的調運量；A表示第i個倉庫的最低需求庫存量；B：表示第i個企業(yè)的現(xiàn)有庫存量；G表示第j個儲備庫的最大庫存量；D：表示第j個儲備庫的預測需求量；X表示第j個儲備庫的現(xiàn)有庫存量；r表示第i個倉庫的現(xiàn)有庫存量； id表示從第i個企業(yè)到第j個儲備庫的路費權重；表示從第i個倉庫到第j個儲備庫的路費權重；q表示第i條路線的物資調運量；;表示第i條路線配置的車輛數(shù)； i七表示第i條路線

15、配置的車輛數(shù)；g表示第i個供貨點的現(xiàn)有庫存量；T表示第i條路線中一輛車完成裝載、運送、卸貨并返回拉貨地點的周期； i模型的建立（和求解）4.1問題（1）的模型建立與求解4.1.1建立合理的物資緊急調運方案的模型由于是在非汛期，時間相對充裕，因此以總運費最小為目標，建立規(guī)劃模型如下:目標函數(shù)為:min i=1 j=1磯+ i=1 j=1(1.1)(1.2)(1.3)(1.4 )(1.5)(1.6)約束條件為:D X + x + y Aj=1 x 0y； - 0約束條件（1.2）為儲備庫的庫存量至少滿足預測需求量，又不超出最大容許量。約束條件（1.3）為倉庫的物資調運出去后，剩余庫存量不能低于倉庫

16、的最低需求量。約束條件（1.4）為企業(yè)的最大調運量不能超出企業(yè)的現(xiàn)有庫存量。其中目標函數(shù)代表的是總的運費。4.1.2模型的求解對于該模型，本質上是一個線性規(guī)劃的模型。約束條件為線性不等式約束。所以采用MATLAB 編程優(yōu)化工具箱中的相應函數(shù)linprog（）來編寫程序求解，其結果為：共有7條線路參與 調運任務，總調運量為1700百件，具體的安排車次如表1-1所示。（見程序1）表1-1問題一中調運任務安排對象及路線表調運對象及調運量調運路線企業(yè)1到儲備庫1（ 360百件）24 - 26 - 27企業(yè)2到儲備庫1（ 140百件）41 - 6 - 40 - 27企業(yè)2到儲備庫2（ 210百件）41

17、- 6 - 4 - 30倉庫1到儲備庫2（ 100百件）28 - 29 - 30倉庫4到儲備庫1（ 500百件）31 - 42 - 27倉庫7到儲備庫2（ 90百件）29 -30倉庫8到儲備庫2（ 300百件）38 - 32 - 39 - 30從表1-1中可以看出，儲備庫的物資均是由離它較近的倉庫和企業(yè)提供。如倉庫4和企 業(yè)1向儲備庫1調運物資。同時企業(yè)3距離儲備庫1很遠，從經濟效益上來講，企業(yè)3未向 儲備庫1運輸物資。而儲備2的物資主要由距離其較近的給個倉庫如倉庫7,倉庫8來保障。對于倉庫1到儲備庫2（100百件）這條線路，經過了 29號點（倉庫7），說明了倉庫1可能向倉庫7有供給，在由倉庫

18、7向儲備庫2供給，這也很好的符合了我們在問題分析中對 模型簡化的依據(jù)。4.2問題（2）的模型建立與求解4.2.1車輛調度模型的建立在給出確切車輛的條件下，要求結合問題（1）中的模型求解車輛的調度方案，以完成所 有調運任務所需時間最短為目標，建立優(yōu)化模型。目標函數(shù)為約束條件為min | max(n 2) x T jX1T = 2 x (1+ 2)Iw x 0i(2.1)(2.2)(2.3)(2.4)(2.5)約束條件（2.2）為一輛車完成第i條路線的調運量所需最大的運輸車次數(shù)。約束條件（2.3）為第i條路線中一輛車完成裝載、運送、卸貨并返回拉貨地點的周期，其中七、122分別代表車輛行駛過的普通公

19、路和高速公路的距離，V為卡車行駛的速度。約束條件（2.4）為完成所有調運任務所需的車輛總數(shù)不超過給定的車輛數(shù)。5.2.2模型的求解對于該模型，實質上是非線性規(guī)劃模型，在求解該非線性規(guī)劃時，先用MATLAB編程計 算，由于非線性規(guī)劃的求解沒有很成熟的算法，一般算法的求解結果都依賴于相應的初值， 在此用MATLAB求解該非線性規(guī)劃問題，取車輛變量步長為1，取遍實際的區(qū)間進行求解得到 結果。對應問題一中調運方案的調運路線，可知企業(yè)1到儲備庫1需3輛運輸車；企業(yè)2到儲 備庫1需2輛運輸車；企業(yè)2到儲備庫2需3輛運輸車；倉庫1到儲備庫2需1輛運輸車；倉庫4 到儲備庫1需4輛運輸車；倉庫7到儲備庫2需1輛

20、運輸車；倉庫8到儲備庫2需4輛運輸車， 共18輛運輸車?？傆脮r717小時，大約30天。（見程序2）4.3問題（3）的模型建立與求解 4.3.1車輛的調運方案模型 若時間容許，希望既要盡量地減少運輸成本，又要求調度較少的車輛，因此以車輛最少、車 輛空載返回運貨地點的路途花費最少這兩個目標函數(shù)，建立如下模型：目標函數(shù)min 20.02 x2 2=1+ 0.98 (0.5 I】+ 0.1 1 2)d r-1V 2=1xiJ（3.1）約束條件（3.2）4.3.2模型的求解 該問題實質上是一個非線性規(guī)劃問題，由MATLAB編程求解結果如下（見程序3）：表3-1問題三中車輛調運任務安排及返程花費表調運對象

21、調運用車（單位：輛）車輛返回途中的花費（單位：元）企業(yè)1到儲備庫19390.00企業(yè)2到儲備庫17452.20企業(yè)2到儲備庫27429.20倉庫1到儲備庫25231.80倉庫4到儲備庫110450.80倉庫7到儲備庫23179.80倉庫8到儲備庫210420.504.4問題（4）的模型建立與求解4.4.1 （1）模型（1）的建立當遇到災害時，受災地區(qū)需要大量的急救物資，這時可把企業(yè)、倉庫以及儲備庫看作供貨點，并且由這13個供貨點向災區(qū)調運物資。假設一個0-1變量尸用來記錄在送往災區(qū)的13 i條最短路中，哪些是必須往災區(qū)運送物資，哪些是沒有必要運送災區(qū)的路線。曰D 0第i條路線沒有運送物資（i

22、= 1,2,3.13）且P =i 11第i條路線運送了物資以運送總時間最短為目標，建立如下模型：目標函數(shù)為min支 P J.；（4.1）i=1（4.2 ）（4.3 ）約束條件為支 P . q 1000i=1Q q 0I i i目標函數(shù)（4.1）為運送救災物資所需的總時間，其中七為第i條路線的時間權重。約束條件（4.2）為總的物資供應量至少滿足災區(qū)的需求量。約束條件（4.3）為每個供貨點的供應量不能超出它的現(xiàn)有庫存量。4.4.1（2）模型（2）的建立以調運的車輛數(shù)最少為目標，建立如下模型：目標函數(shù)為min24 xi i=1(4.4 )約束條件為寸 q + 4. (m + n) 1000i=1（4

23、.5）（4.6）x(4.7 )(4.8)i0 J q, J Qmax t = 5約束條件（4.5）中24 q為模型（1）中初步求解出可滿足災區(qū)供應的四個供貨點，它們 i=1總的供貨量與產量的和滿足災區(qū)的要求。其中m、n分別代表滿足模型（1）要求的企業(yè)1、2 的日產量。約束條件（4.6）為完成第i條路的調運任務所需的時間（單位：天）。約束條件（4.7）為每個供貨點的供應量不能超出它的現(xiàn)有庫存量。約束條件（4.8）為完成所有物資調運的時間最多花費5天。4.4.2（1）模型（1）的求解針對問題四，首先利用FLOYD算法對每段路線加上時間權值改進編程求解出3個企業(yè)， 8個倉庫，2個儲備庫共13個供貨點

24、到16號點的最短時間行走路線。具體方案如表4-1所示。 （見程序4）表4-1問題四（1）所有調運路線、最大調運量及調運時間表調運對象調運路線每趟調運時間（單位：小時）可調運量（百件）企業(yè)1至16號點24-26-19-18-162.5375360企業(yè)2至16號點41-9-15-18-163.1775600企業(yè)3至16號點31-1-2-7-27-26-19-18-166.9125500倉庫1至16號點28-8-15-18-163.1975200倉庫2至16號點23-18-161.8375270倉庫3至16號點35-39-5-6-11-15-18-165.885450倉庫4至16號點31-42-27

25、-26-19-18-165.1775800倉庫5至1622-19-18-162.8175230號點倉庫6至16號點36-3-10-7-27-26-19-18-166.6525280倉庫7至16號點29-4-5-6-11-15-18-164.1725390倉庫8至16號點38-32-39-5-6-11-157.21500儲備庫1至16號點27-26-19-18-163.33752000儲備庫2至16號點30-39-5-6-11-15-18-164.911800再用冒泡法的思想用MATLAB編程求解出13條供貨路線中能夠滿足1000百件物資需求 且用時最短的調運量與調運線路。求解結果為：倉庫2到1

26、6號點運送270百件物資，運送路 線為：23 - 18 - 16 ；企業(yè)1到16號點運送360百件物資，運送路線為： 24 - 26 - 19 - 18 - 16 ；倉庫5到16號點運送230百件物資，運送路線為： 22 - 19 - 18 - 16 ;企業(yè)2到16號點運送140百件物資，運送路線為： 41-9-15-18-16。具體方案如表4-2所示。（見程序5）表4-2問題四（1）調運任務安排及路線表調運量調運路線倉庫2到16號點運送270百件物資23-18-16企業(yè)1到16號點運送360百件物資24 -26 -19-18-16倉庫5到16號點運送230百件物資22 -19-18-16企業(yè)

27、2到16號點運送140百件物資41-9-15-18-164.4.2（2）模型（2）的求解針對問題四中的第二個小問建立的模型，實質上模型（1）是確定哪幾條路線就可初步滿 足災區(qū)的物資需求，而模型（2）考慮了企業(yè)的日生產量并結合了各供貨點的調運問題，解決 了車輛的調度方案。與第二個問題類似，利用MATLAB編程，將每條線路的車輛數(shù)從1輛取步長為1，遍歷到最大車輛數(shù)，求解出每條線路具體車輛安排計劃及行走線路：倉庫2到16號點運輸270百件物資，運輸路線為：23-18-16，需13輛車；企業(yè)1到16號點運輸500百件物資，運輸 路線為：24-26-19-18-16，需30輛車；倉庫5到16號點運輸23

28、0百件物資，運輸路 線為：22-19-18-16 ,需15輛車。由于考慮了企業(yè)的每日生產量，所以在編程求解過后， 企業(yè)2到16號點這條線路被取消了。總計用58輛運輸車調運，用時5天。具體方案如表4-3 所示。（見程序6）表4-3問題四（2）車輛安排及行走路線表調運量調運路線車輛數(shù)倉庫2到16號點運輸270百件物資23-18-1613企業(yè)1到16號點運輸500百件物資24 -26 -19-18-1630倉庫5到16號點運輸230百件物資22 -19-18-1615模型的優(yōu)缺點對于整個問題，模型能夠很好的體現(xiàn)出對國家級重點倉庫需求量的重視。在非受災期間， 由于時間不是第一位的，文章能夠巧妙地以經濟

29、為目標建立模型并同時滿足各個倉庫的基本 需求，而且重點保障了儲備庫的需求。但此模型不足的是，在緊急調運中，由于適當考慮了 調運過程的緊迫性，模型只考慮了滿足國家級倉庫的預測需求，而其他倉庫只考慮了滿足其 最小需求量，并未達到他們各自的預測需求。這樣模型很難兼顧到所有的倉庫需求。另外， 在第一問題中，沒有考慮時間，所以并沒有考慮每個企業(yè)的日產量，這和實際還是有所出入 的。在第三問中，由于要將雙目標規(guī)劃模型轉變?yōu)閱文繕艘?guī)劃模型，利用權值轉化，在確定 權值大小時也不免有些主觀因素。模型的推廣與改進方向6.1模型擴展方向本文采用了線性、非線性規(guī)劃的方法，從實際問情況出發(fā)，針對不同情況下的要求和不同 側

30、重點建立了不同的模型，按問題順序層層深入思考，讓結果更合理。此外，模型的實用性 較強、速度快，可以對突發(fā)事件作出及時的調整。同時，利用FLOYD算法，可以將節(jié)點數(shù)推 廣，解決節(jié)點數(shù)更多的同類模型。6.2模型的改進模型的改進，在本文中我們假設了車輛在滿載和空載時的速度相同，而在實際過程中速 度是不可能相同的。根據(jù)兩者速度的比值對交通網絡圖中的路程數(shù)據(jù)作相應的處理，然后在 按同樣的模型求解，可以得到更好的實際調運方案。同時，由于車輛在運輸過程之中，不免 發(fā)生一些事故和問題，在模型的建立之中我們也可以將風險度的評估考慮在內，在滿足風險 度最小，經濟效益最好的情況下求解模型，這樣對實際的知道意義更大。

31、另外，在考慮車輛運輸時，我們考慮的是車輛沒有等待裝載的時間，即是車輛到位后就 可裝載，這與實際也是有所出入的，我們可以在模型之中設置車輛數(shù)與等待數(shù)之間的函數(shù)關 系式，這樣更加貼合實際。由于為了突出儲備庫的重要性，我們針對其他的一般倉庫，只考慮了滿足最低需求量即 可，在實際問題中，如果時間允許，能夠最大滿足預測需求量是最好的，所以模型在改進是 可以追訴考慮預測需求量的求解方法。7.附錄程序(1)：調運任務安排對象及路線C=120 321.6 157.6 177.6 288 210 227.2 146.4 198 342 288 210 110.4 152.4 204 400.8 224.4 29

32、6.4 216 74.4 252 174 ;A=zeros(15,22);A(1,1)=1; A(1,3)=1; A(1,5)=1; A(1,7)=1; A(1,9)=1; A(1,11)=1; A(1,13)=1; A(1,15)=1; A(1,17)=1;A(1,19)=1; A(1,21)=1; A(2,1)=-1; A(2,3)=-1; A(2,5)=-1; A(2,7)=-1; A(2,9)=-1; A(2,11)=-1;A(2,13)=-1; A(2,15)=-1; A(2,17)=-1; A(2,19)=-1; A(2,21)=-1; A(3,2)=1; A(3,4)=1; A(

33、3,6)=1;A(3,8)=1; A(3,10)=1; A(3,12)=1; A(3,14)=1; A(3,16)=1; A(3,18)=1; A(3,20)=1; A(3,22)=1; A(4,2)=-1;A(4,4)=-1; A(4,6)=-1; A(4,8)=-1; A(4,10)=-1; A(4,12)=-1; A(4,14)=-1; A(4,16)=-1; A(4,18)=-1;A(4,20)=-1; A(4,22)=-1; A(5,7)=1; A(5,8)=1; A(6,9)=1; A(6,10)=1; A(7,11)=1; A(7,12)=1; A(8,13)=1;A(8,14)

34、=1; A(9,15)=1; A(9,16)=1; A(10,17)=1; A(10,18)=1; A(11,19)=1; A(11,20)=1; A(12,21)=1;A(12,22)=1; A(13,1)=1; A(13,2)=1; A(14,3)=1; A(14,4)=1; A(15,5)=1; A(15,6)=1; b=2000;-1000;1200;-700;100;70;250;500;130;80;90;300;360;600;500;Aeq=;beq=;vlb=zeros(22,1);vub=;x,fval=linprog(C,A,b,Aeq,beq,vlb,vub)程序(2)

35、：車輛調度方案function y= M( a,b,c,d,e,f,g )t=a;if btt=b;endif ctt=c;endif dtt=d;endif ett=e;endif ftt=f;endif gtt=g;endy=t;%t=inf;for a=1:12for b=1:12for c=1:12for d=1:12for e=1:12for f=1:12for g=1:12if a+b+c+d+e+f+g=18ta=(ceil(360/a)-0.5)*2*(1+100/50);tb=(ceil(140/b)-0.5)*2*(1+78/50+32/80);tc=(ceil(210/c

36、)-0.5)*2*(1+148/50);td=(ceil(100/d)-0.5)*2*(1+122/50);te=(ceil(500/e)-0.5)*2*(1+92/50);tf=(ceil(90/f)-0.5)*2*(1+62/50);tg=(ceil(300/g)-0.5)*2*(1+145/50);m=M(ta,tb,tc,td,te,tf,tg);if mt t=m;x1=a;x2=b;x3=c;x4=d;x5=e;x6=f;x7=g;endendendendendendendendendx1x2x3x4x5x6x7t程序(3)：車輛調運任務安排及返程花費money=inf;k=0;for a=1:12for b=1:12for c=1:12for d=1:12for e=1:12for f=1:12for g=1:12ma=(ceil(360/a)-1)*100*0.1;mb=(ceil(140/b)-1)*(78*0.1+32*0.5);mc=(ceil(210/c)-1)*0.1*148;md=(ceil(100/d)-1)*0.1*122;me=