《苏州大学运筹学课件第三章运输问题-第三章运输问题.pptx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《苏州大学运筹学课件第三章运输问题-第三章运输问题.pptx（24页珍藏版）》请在taowenge.com淘文阁网|工程机械CAD图纸|机械工程制图|CAD装配图下载|SolidWorks_CaTia_CAD_UG_PROE_设计图分享下载上搜索。
1、苏州大学运筹学课件第三章运输问题ppt-第三章运输问题目录contents运输问题概述运输问题的求解方法运输问题的优化策略运输问题的扩展与挑战案例分析与实践运输问题概述CATALOGUE01定义与背景运输问题是一种常见的组合优化问题，旨在寻找最低成本的运输方案，满足不同需求和约束条件。背景：随着物流和供应链管理的发展，运输问题在企业、政府和学术界中越来越受到重视，成为优化资源配置、降低成本和提高效率的关键环节。运输问题在物流配送领域的应用最为广泛，涉及车辆调度、路径规划、装载优化等方面。物流配送运输问题可用于解决资源分配问题，如人员派遣、物资调配等，以实现资源的高效利用。资源分配在生产计划中，
2、运输问题可应用于工厂内部的物料运输和产线之间的协调，提高生产效率。生产计划在军事领域，运输问题同样具有重要应用，如战略物资的调配和运输路线的规划。军事应用运输问题的应用领域设$i$表示供应点或需求点，$j$表示运输路线或工具，$x_ij$表示从点$i$到点$j$的运输量。定义变量最小化总运输成本，通常表示为$sum_i,j c_ij x_ij$，其中$c_ij$表示从点$i$到点$j$的单位运输成本。目标函数满足供应和需求的平衡，即$sum_j x_ij=s_i$和$sum_i x_ij=d_j$，其中$s_i$和$d_j$分别表示供应点和需求点的供应量和需求量。约束条件运输问题的基本模型运输
3、问题的求解方法CATALOGUE02步骤2.检查方案是否满足平衡条件，即供需平衡、里程平衡和运输能力平衡。特点：表上作业法直观易懂，易于操作，但可能不是最优解。概念：表上作业法是一种求解运输问题的直观方法，通过建立“运输表”来求解。1.建立“运输表”，根据供求关系和运输能力确定初始方案。3.如果不满足平衡条件，调整运输量，重新计算运输费用，直到满足平衡条件。010203040506表上作业法最小生成树法概念：最小生成树法是一种基于图论的求解运输问题的方法。1.将运输问题转化为图论问题，建立运输网络图。3.根据最小生成树的边和节点确定最优解。步骤2.在网络图中寻找最小生成树，即总运输费用最小的树
4、状子图。特点：最小生成树法适用于大型运输问题，可以找到近似最优解。01概念：启发式算法是一种基于经验和直观的求解方法。02步骤031.根据经验和直观判断，选择一个初始解。042.根据一定的规则和启发式信息，逐步改进初始解。053.重复步骤2，直到满足终止条件。06特点：启发式算法计算量小，适用于大规模运输问题，但可能不是最优解。启发式算法1.建立运输问题的数学模型。2.使用数学工具（如线性规划、整数规划等）求解模型。3.根据求解结果确定最优解。特点：精确算法可以找到最优解，但计算量大，适用于小型或中型运输问题。概念：精确算法是一种可以找到最优解的求解方法。步骤精确算法运输问题的优化策略CATA
5、LOGUE03最小成本最大流问题是在给定流网络中，寻找一条从源点至汇点的路径，使得该路径上的总成本最小，同时流量最大。解决最小成本最大流问题常用的算法有Ford-Fulkerson算法、Edmonds-Karp算法和Dinic算法等。最小成本最大流问题多商品流问题多商品流问题是在一个网络中，多个商品同时进行流动，需要确定每个商品的流量和流向，以最小化总成本或最大化总效益。解决多商品流问题需要综合考虑不同商品的特性、约束条件和目标函数，常用的算法有混合整数线性规划、启发式算法等。运输问题的多目标优化是在满足多个目标函数的前提下，寻求最优解。这些目标函数可能包括最小化总成本、最大化总效益、最小化碳
6、排放等。解决多目标优化问题常用的方法有加权和法、约束法、多目标遗传算法等。这些方法能够综合考虑多个目标，得到更全面的优化结果。运输问题的多目标优化运输问题的扩展与挑战CATALOGUE04考虑多种资源约束除了运输距离和运输量，还需考虑运输成本、运输时间、运输容量等多种约束条件，以实现多目标优化。考虑多种运输方式根据不同货物的特性和需求，选择合适的运输方式，如公路、铁路、水路等，实现多种运输方式的协同优化。考虑多种运输路径在运输过程中，存在多种可能的路径选择，需要考虑如何选择最优的路径以降低运输成本和提高运输效率。运输问题的多约束优化考虑时间序列因素由于市场需求和供应情况随时间变化，因此需要将时
7、间序列因素纳入考虑范围，实现动态优化。考虑实时信息更新根据实时更新的信息，调整运输计划和策略，以应对突发情况和市场变化。考虑长期规划与短期执行相结合在制定运输计划时，需综合考虑长期战略规划和短期执行计划，实现战略与战术的有机结合。运输问题的动态优化03020103评估风险与收益在优化过程中，需对风险和收益进行权衡和评估，以实现风险和收益的平衡。01考虑不确定因素在优化过程中，需充分考虑各种不确定因素，如市场需求波动、供应短缺、运输延误等，以提高模型的鲁棒性。02制定备选方案针对可能出现的风险和不确定性，制定备选方案和应急措施，以应对突发情况。运输问题的鲁棒优化案例分析与实践CATALOGUE0
8、5通过数学模型和优化算法，解决物流配送过程中的运输成本和效率问题。总结词物流配送是运输问题的一个典型应用场景。在实际的物流配送过程中，企业需要考虑如何选择最优的运输路径、如何合理安排车辆和人员等资源，以降低运输成本并提高运输效率。通过建立数学模型和运用优化算法，可以有效地解决这些问题，帮助企业实现更好的物流配送优化。详细描述实际案例一：物流配送优化总结词通过优化城市交通调度方案，提高城市交通运行效率和减少拥堵现象。要点一要点二详细描述城市交通调度是运输问题在城市交通领域的具体应用。在实际的城市交通调度中，需要考虑如何合理地安排公交车、出租车等公共交通工具的行驶路线、发车时间等，以提高城市交通运行效率并减少拥堵现象。通过建立数学模型和运用优化算法，可以制定出最优的城市交通调度方案，为市民提供更加便捷、高效的公共交通服务。实际案例二：城市交通调度优化总结词解决供应链中的运输问题，确保货物按时、按量、安全地送达目的地。详细描述在供应链管理中，运输问题是一个关键环节。在实际的供应链运输过程中，需要考虑如何选择最优的运输方式、如何安排合理的运输计划等，以确保货物能够按时、按量、安全地送达目的地。通过运用运筹学中的优化算法和数学模型，可以制定出最优的运输计划，降低运输成本并提高运输效率，从而提升整个供应链的管理水平。实际案例三：供应链中的运输问题THANKS感谢观看