청도 맥주 Wuwei 회사

농산물 운송 계획 모델링 논문

문제의 조건과 요구 사항에 따라 이 문서에서는 문제를 완전히 해결하기 위해 다변수 선형 계획 모델인 모델을 설정합니다.

이윤 목표 함수는 가산이 가능하고 농산물 공급이 부족해 모든 농산물을 팔 수 있어 총 매출이 변하지 않는다. 따라서 최소 운송 비용 알고리즘은 기지의 최대 이익 문제를 해결하는 데 직접 적용될 수 있습니다.

모델링 프로세스는 1 의 8 개 부분으로 나뉩니다. 문제의 재 작성 모델 가정; 기호 및 텍스트 설명; 4. 문제 분석 5. 모델의 수립; 모델을 해결하십시오. 7. 모델 결과 분석 8. 모델 평가 및 추가 논의

모델링에서 농산물의 신선함도 운송 비용 이외의 비용도 고려하지 않았다.

농산물 운송 계획을 제정하는 것은 8 종의 채소를 6 개 시장에 판매할 계획을 세우는 것이다.

선형 계획 모델에서 이익 = 총 판매-총 운송비입니다. 총 매출은 변하지 않으므로 총 운송 비용만 고려됩니다. 이 모델의 목표 함수는 다변량 선형이기 때문에 얻은 이익 = 총 판매-총 운송료 = 1505885 원입니다.

이 문서에서는 광범위한 적용 가능성을 가진 모델의 일부 결과를 분석했습니다.

마지막으로, 이 문제에 대해 심도 있게 토론했다.

키워드: 운송 시나리오 모델, 가정, 문제 분석 모델, 결과 분석 모델, 평가 및 토론

1. 문제의 재 작성

직접 화제

2. 모델 가정

(1) 농산물 운송 계획을 세울 때 데이터는 1 단위, 즉 톤까지 정확하다. 이 가설은 이론적으로 더 정확한 결과를 보증한다.

(2) 운송 중 채소에 대한 피해는 고려하지 않는다.

(3) 채소 운송 과정에서 운임 외에 다른 비용을 고려할 필요가 없다.

3. 기호 및 텍스트 설명

Y 는 기지에서 채소를 팔아 얻은 이익을 나타냅니다.

I= 1, 2 ..., 8, 여기서 1 은 배추, 2 는 감자, 3 은 토마토, 4 는 콩, 5 는 오이, 6 은 호박, 7 은 가지, 8 은 호박을 나타냅니다.

J= 1, 2, ..., 6 여기서 1 은 시장 a 를, 2 는 시장 b 를, 3 은 시장 c 를, 4 는 시장 d 를, 5 는 시장 e 를, 6 은 시장 f 를 나타냅니다.

야채 I (I = 1, 2,8) 가 j (j = 1, 2,6) 시장으로 운송되는 총량을 나타냅니다.

4. 문제 분석

농산물 운송 계획을 세우는 것은 8 중 채소를 6 개 시장에 판매할 계획을 세우는 것이다. 목표는 최대 이윤을 얻는 것이다. 제목에 주어진 수치로 볼 때 채소의 수요는 공급이 부족한 것이 분명하다. 그래서 기지의 채소는 모두 팔 수 있고 모두 이윤이 있기 때문에 기지의 총수입은 채소가 모두 판매된 후의 수입이며, 운송 계획과는 무관하다. 따라서 이윤을 극대화하려면 농산물의 운송 계획을 조정해야 한다. 또 표에서 볼 수 있듯이 농산물 공급이 부족해 운송 방안은 기지 공급과 시장 수요에 의해 제한된다.

선형 계획 모델을 사용합니다.

5. 모델 생성

기본 모델

의사 결정 변수: 클래스 I 농산물을 제 J 시장으로 운송하는 총량은 다음과 같습니다.

목표 함수: 이익을 y 위안으로 설정합니다. 제목에서 얻다

Maxy = 400x11+400x12+400x13+400x/kloc

제약 조건:

각종 농산물의 원료 공급 총량은 공급량을 초과해서는 안 되고, 공급이 수요를 초과해서는 안 되므로, 공급된 농산물은 모두 팔 수 있다.

X11+x12+x13+x14+x

X21+x22+x23+x24+x25+x26 = 594

X31+x32+x33+x34+x35+x36 = 600

X41+x42+x43+x44+x45+x46 = 356

X51+x52+x53+x54+x55+x56 = 423

X61+x62+x63+x64+x65+x66 = 890

X71+x72+x73+x74+x75+x76 = 600

X81+x82+x83+x84+x85+x86 = 500

시장 수요 각종 농산물이 각 시장으로 운송되는 수량은 해당 시장의 해당 농산물에 대한 수요를 초과해서는 안 된다.

X11< = 160; X12 < = 130; X13 < =200; X14 < = 150; X15 < = 140; X16 < = 180;

X21< =60; X22<= 180; X23<= 160; X24<= 100; X25 & lt=20; X26<= 130;

X31< = 100; X32<= 140; X33 & lt=200; X34 & lt=60; X35 & lt=80; X36 & lt=90;

X41< =70; X42 & lt=90; X43<= 140; X44<= 100; X45 & lt=40; X46 & lt=80;

X51< =50; X52<= 100; X53<= 130; X54 & lt=90; X55 & lt=90; X56 & lt=70;

X61< =200; X62 & lt=2 10; X63<= 130; X64<= 100; X65 & lt=240; X66<= 150;

X71< = 120; X72<= 150; X73 & lt=90; X74<= 150; X75<= 100; X76 & lt=90;

X81< =60; X82 & lt=90; X83<= 150; X84<= 140; X85<= 100; X86 & lt=80 입니다.

음수가 아닌 구속조건은 음수가 될 수 없습니다. 즉 > =0 입니다.

6. 모델 해석

6. 1 알고리즘 사상

이 문제는 선형 프로그래밍을 통해 이루어졌는데, 알고리즘은 비교적 간단하고 명료하다. 농산물의 총 판매 수입에서 총 운송 비용을 뺀 것이 이윤과 같다는 것을 찾아내 선형 계획으로 최적의 해법을 얻었다.

6.2 모델 솔루션

일정 4 에 따르면 운송 프로그램은 다음과 같습니다.

각 시장으로 운송되는 총 금액 (단위; 톤)

스스로 정리하여 실습의 내용을 작성하다.