产销不平衡运输问题求解方案优化

表上作业法是手工求解产销平衡运输问题的有效方法,产销不平衡的运输问题需通过添加松弛变量转换成平衡运输问题进行求解。松弛变量对应虚拟产地或销地,相应的单位运价为0,不产生运费。运输方案应优先在去除虚拟产地或销地的平衡运输表内确定,减少迭代次数。结合Lingo实例验证该方法有效。

Python在运输问题中的应用研究

文章将深入研究Python Tkinter图形用户界面库和Pulp库在运输问题中的应用情况。首先,我们对运输问题的基本概念和分类进行了详细介绍,以帮助读者理解这一领域的基础知识和核心要点。随后,我们重点探讨了该如何利用Pulp库结合Tkinter图形用户界面库来解决运输问题。通过案例研究的方式,展示了Python Tkinter库在实际运输问题中的灵活应用,并评估了其在处理这些问题时具备的性能和效果。此外,我们还将对Python Tkinter库在解决运输问题中的潜力和未来发展方向进行讨论。

在模糊条件下对多目标运输问题的决策

本文对于经典运输问题(TP)这一类特殊的线性规划问题用一种模糊规划方法来确定多目标运输问题(MOTP)的最优调和解,并定义它的模糊隶属度函数,通过使用一系列的距离函数测量调和解与理想解的贴近度来测试该方法的性能。此外,本文运用实例研究表明,当目标函数和约束条件的数量增加时模糊方法优于交互式算法。

供给总量限定需求区间约束型运输问题--时限费用优化模型与算法

本文目的是为建立与运输问题有关的决策支持系统提供方便。本文建立了供给总量限定需求区间约束型运输问题的对时限与费用两个目标进行优化的多目标规划模型,给出了求解模型的算法,并举例说明了算法的应用。该算法能求得问题的最优解,并具有易于编程实现、收敛性好等优点。数值实验表明该算法有较高的计算效率,可用于求解某些类型的指派问题。

具有上下界主约束条件的运输问题的标准化方法

针对具有上下界产量销量主约束条件的运输问题,提出把需求量分为刚性需求和弹性需求,把产量分为刚性产量和弹性产量,适当引入虚拟产地或虚拟销地,恰当设置单位运价,从而转换为标准形式的产销平衡运输问题。

退化型运输问题的几种求解方法

运输问题作为一个线性规划问题,合理、快速求解对节约物流运输费用有重要的意义.对退化型运输问题,常用的求解方法无法实现解的最优性检验.分别运用Lingo、Excel和Matlab等3种计算机软件,以总运费最低为目标,在不超出供应能力、满足需求的前提下,构建运输方案数学模型,获得运输问题的可行调运方案,求解问题.研究表明,这3种计算机软件均能有效地求解退化型运输问题.

具有模糊信息的多目标运输问题求解

提出一种求解具有模糊信息的多目标运输问题的方法。利用专家意见通过模糊算法集结从各产地到各目的地运送单位物资的模糊综合指标值 ,运用一种对模糊数排序的方法 ,将模糊多目标运输问题转化为单目标的运输问题进行求解。最后给出了一个数值例子。

单回路运输问题的表上作业求解

基于单回路运输问题的数学模型的特征与多点间运输问题有相似之处,提出了单回路运输问题的表上作业求解法;并探讨了该方法的求解适用原则,除了适用大部分多点间运输问题可行解的确定原则法外,还可以和其启发式算法——最近邻点法结合使用.但运用闭回路法优化时易产生子回路,优化方法有待继续探索.

也谈运输问题“悖论”产生的条件

本文分析、归纳了关于运输问题"悖论"的若干讨论;提出产生悖论的一个充要条件;由于该充要条件对于退化情形也适用,从而改进了以往的结果。

改进匈牙利算法求解运输问题

运输问题是一种特殊的线性规划,基于运输问题和指派问题的数学模型特点,本文提出了应用改进后的匈牙利算法进行求解运输问题。改进后的算法,不需要对系数矩阵进行处理,直接进行约化、指派,使过程更加简洁而不影响最优解的求取。文章详细介绍了改进算法的计算过程,最后给出算例进行验证,应用两种方法分别求解,证明了改进算法的可靠性。 。

产销平衡运输问题的表上作业法解法的一个注记

本文给出了用表上作业法求解产销平衡运输问题当出现退化时在相应空格填“0”的更为明确的规则,利用该规则可以避免可能存在的多余计算。本文还给出了用改进后的表上作业法求解指派问题的方法和步骤,该方法与求解指派问题的常用方法“匈牙利法”相比,具有手工计算更为简便的优点。

需求区间型运输问题的求解算法

为了便于建立与需求区间型运输问题有关的决策支持系统,本文给出了一个求解需求区间型运输问题的数值算法,证明了算法的理论依据,并举例说明算法的应用,该算法能求得问题的最优解,并具有易于编程实现、收敛性好等优点,大量数值实验表明该算法有较高的计算效率。

模糊多目标运输问题的结构元解法

为了解决一类具有模糊多目标的运输问题,采用模糊结构元方法,将问题转化为单目标的运输问题再求解。对于具有模糊多目标的运输问题,这些目标被归结为运输问题的模糊成本,利用模糊结构元理论,将多名专家意见通过基于模糊结构元的模糊算法集结为模糊综合指标值,进而将模糊多目标运输问题转化为模糊单目标的运输问题,并利用模糊数的结构元加权排序准则对单目标运输问题进行求解,最后给出了数值例子。该方法对于解决具有模糊多目标的运输问题具有一定的应用前景。

有关平衡运输问题悖论的讨论

讨论运输问题悖论产生的条件,并给出了消除它的办法.

运输问题悖论及其出现的条件

本文提出了运输问题的奇特现象——运输问题悖论 。

扩展运输问题的解法

首先给出了扩展运输问题的模型及其解法,并在此基础上,提出了直接求检验数的方法,并完善了迭代过程的调整方法。

求解线性运输问题的新型进化算法

运输问题自提出后,人们因其在各个领域的广泛应用进行了大量研究。线性运输问题是其核心和基础问题,以它为基础可以扩展为其他更复杂的运输模型。针对实数线性运输问题,提出了一种新型进化算法(newEA),在遗传算法(GA)的基础上引进了差异进化的思想,设计出具有全局搜索能力的重组算子,重组算子能够从理论上保证约束条件的满足。仿真实例显示了该算法的可行性和有效性。

带时间约束的运输问题简便解法

带时间约束的运输问题的传统解法通常是用多目标规划法。多目标规划法虽可解运输问题,但比较繁琐,不便于掌握和实际应用与推广。为了克服这一缺欠,提出新的解法。简便解法利用简单的数学方法把多目标规划法简化为单一目标,简化为传统运输问题模型。此外在此基础上还给出快捷法求解运输问题,使得带时间约束的运输问题的求解更加简捷、更加便于掌握和实际应用与推广。

受时间约束的运输问题的表上作业法

在应急物资保障中 ,受时间约束的运输问题是十分重要的。结合实际情况 ,对受时间约束的运输问题进行了探讨。通过分析 ,对表上作业法进行了改进 ,提出了最小损失闭回路调整法 ,并给出了求解的具体步骤 ,最后用实例进一步说明其应用。

区间数运输问题模型及其模糊目标规划求解方法

本文在对不确定性运输问题研究现状的基础上 ,建立了运输价格、可供应量和需求量均为区间数的运输问题数学模型。根据参数实际的意义和区间数的模糊序关系 ,针对所建模型 ,用模糊目标规划的方法求解 。