线性规划在传输困难的应用 电子信息工程专业.docx

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1、题目：线性规划在传输困难的应用目录第一章绪论31.1 研究目的及意义31.2 国内外研究状况31.3 文章的主要内容5第二章线性规划的基本理论51.2 1线性规划的基本概念51.3 线性规划的一般数学模型51.4 线性规划在传输困难中的应用61.5 传输困难的基本特征61.6 传输困难的解决策略62. 5.1产销平衡传输困难的一般作法73. 5.2产销不平衡传输困难分两种情况7第三章应用exce1求解传输困难简介93.1 传输困难的形式错误!未定义书签。4. 2在exce1中的形式错误!未定义书签。5. 3exce1求解步骤错误!未定义书签。第四章传输困难模型9第五章：总结14参考文献15致谢

2、15线性规划在传输困难的应用摘要：伴随着我国市场经济持续发展，相同区域，别的区域乃至国家之间的经济沟通逐渐开始增多起来。因此，如何降低传输耗费，减少传输中的传输路线是我们贸易活动的重点。随着社会分工的改善和物流传输业的不断发展，传输困难现在比以前因素更加多元化。准备的进行传输就非常重要，因为传输可能非常高。线性规划主要用于解决优化问题，我们就可以把传揄困难看成一个特别的线性规划。在文章里，作者会把现实和事例相结合，解析传输困难的基磔性质以及处理办法方式,根据示例优化传输困难，建立线性规划的数学模型，并使用单纯形法来解决该问题。在本文中，主要用于解决困难。能够迅速，精准的得到最好办法，进一步增强

3、现实传送方面的经济收入。关键词：线性规划；传输困难；最优化App1icationof1inearprogrammingintransportationprob1emsAbStract:Withthecontinuousimprovementofmycountrysmarketeconomycommercia1transactionsbetweenthesameregion,differentregionsandevencountrieshavebecomemoreandmorefrequent.Therefore,howtoreducetransportationcostsandreducet

4、ransportationroutesintransportationisthefocusofourtradeactivities.Withtheimprovementofhesocia1divisionof1aborandthecontinuousdeve1opmentofthe1ogisticsandtransportationindustry,transportationprob1emshavebecomemoreandmorecomp1ex.Thescientificorganizationoftransportationissoimportantbecausetransportati

5、oncanbeveryhigh.1inearprogrammingismain1yusedtoso1veoptimizationprob1ems,andthetransportationprob1emcanberegardedasaspecia11inearprogrammingprob1em.Inthisartic1e,wewi11combinecasestoana1yzethebasiccharacteristicsandso1utionstrategiesoftransportationprob1ems,optimizetransportationprob1emsthroughexamp

6、1es,estab1ishmathematica1mode1sof1inearprogram.Keywords:Iinearprogramminguransportationprobiemioptimize第一章绪论1.1研究目的及意义当前的传输市场竞争激烈，为了提高竞争力，所有公司都优化了生产和销售区域之间的供求关系，以此来提高传输速度,减少传输，提高传输耗费和可靠性，我们正在寻找传输计划改善。因此,企业面临的挑战是如何有效地交付原材料和制成品并及时提供它们，以及如何通过最佳传输方式将一定数量的产品交付给消费者。由于需要经济和社会发展,因此在传输困难的决策过程中，定性和定量地研究这些问题就十

7、分有用。在现在已有的传输条件下进行合理的分配各种传输,并且进行有效的物品流通。优化以解决传输困难；在不一样的传输项目中找到公平调配定量的材料方法,通过这样可以改进整个传输的机能；将来需要建立和扩展哪些订单，或者重新开始一些传输项目，等等。处理传输的需求和传输的能力的问题，传输和转换传输在理论和现实生活中都具有意义，在回答上面的问题时，要将数学问题从传输困难中用数学方法提取出来，而且提取出来的问题可以将公式转化成线性规划问题。我国不断地发展，贸易不断地扩大，所以，减少传输的路线和耗费是一个很有必要的困难。然而线性计划一般在处理优化困难领域发挥作用。以传输办法的根本性质为基础，依据现实给传输困难实

8、施改善，构造传输困难的线性筹备数学构筑,在计算机的支援下实施计算，优化解决措施,并计划和完善。实际传输工作中的经济效率和利润。在日常生活中，某些物品需要从一个空间移动到另一个空间，从而导致传输优化问题。在本文中，介绍了如何确定科学的传输计划以最大程度地降低传输耗费。12国内外实验情景传输困难是一类在军事以及经济问题里时常碰到的一类特殊的线性规划题目。希区柯克首先研究了这类问题，然后是库普曼斯,研究了传输困难，而且对此问题展开了细致的讨论。同时，kantorovich对传输困难实施了极多的实验，进一步使得传输困难。因此其被叫做希区柯克难题以及坎特罗维奇问题。传输困难不只体现例如合理传输材料和合理

9、传输车辆之类的困难。别的其他方面的困难也能够当做是一定的转换后传输困难,比如怎样分配，最短路径题目，怎样使耗费最少，而且能够变更成传输以及转运问题。在国外相关文献有，因为传输困难的特殊数学结构，人们早已认识到，如果需要更加有效的使用单纯形法对传输困难进行求解,可以通过给输入变量和基础变量提供最佳条件。Danzig提出的单纯形法是解决传输困难的一种最开始的单纯形法，Charnes和Cooper开发了一种分步计算方式,该计算方式提供了一种用于确定单纯形法信息的可以选择的路径。除了PSTM和SSM,Adriano和C1audio还提供了搜索计算方式来解决经典的传输困难。该计算方式思想基于镇流器滤波计

10、算方式。最后，把这个问题在实际传输困难中应用。通过添加原始的行索引数据结构，对前两种计算方式进行了改进。Cabot和Erenguc提出了原始问题的拉格朗日缓解问题，并获得了条件惩罚函数,但是该计算方式的计算结果并不理想，因为没有有效的传输节点。Dimitri和David提供了拍卖计算方式来解决传输困难。拍卖计算方式是用于解决经典分配问题的平行松弛计算方式。其采取拍卖计算方式来处理线性传输困难。此类计算方式的核心是把传输困难更改成分配题目，之后更正拍卖计算方式以符合传输困难的特别组成。Vignaux和Micha1ewicz是解决线性传输困难的遗传计算方式（遗传计算方式是找到问题的解决措施通过仿照

11、自然选择的进化过程）。并给出了典型的组成例子，对遗传计算方式之间的联系进行了探索，而且给予了有着不同组成的多元化传输困难。通过更正的网络流计算方式。发现了一个专门对普通传输困难的网络流计算方式,该计算方式是一种强大的多项式计算方式通过多次检测迭代来解决传输困难从计算方式的角度来看。国外学者提出了许多可行的解决传输困难的解决措施,例如表上作业法，图上求解法，图形化解决措施和应用计算机实现的启发式多种计算方式等。可以总结如下:表上作业法是解决常见传输困难的最常用解决措施,因在表格上进行求解工作而得名，具有迭代性，计算方式迭代步骤如下:首先根据一个特定规则找到初始值；然后确定当前解的最优性;如果解不

12、是最优解,则在传输表中对其进行安排以及更正，获得不一样的结果,反复鉴定以及更正的流程，最后获得结果才停止来给传输困难给予最好的处理方式。最少路途方式。如果知道特定材料将从原产地运到目的地，则可以从各式各样传输行径里选取一个。这个时候，能够采取组成费用网络图且寻找最少路途的方式。要采取最好的传输方式,务必描绘所有传输路线。需要在每条传输路线的线路图以及图上画出每一条边或弧上的距离和费用也可以用邻矩阵表示，然后用DijkStra标号法寻找最佳传输路线的方法或者邻接矩阵法也可以。最低耗费以及最多流量是线上里的最多流量题目，加上知晓总流量方面的最少耗费的管制。此计算方式由无耗费的最少耗费为源头，融合弧

13、线耗费来设立加权有向图,采取最少行径计算方式知晓最少耗费增广链,控制开始的最少耗费流，最后实施解决。坚持至最少耗费提升，增广链消失。伴随高科技检索计算方式的成长，这一段时间关于神经网络计算方式，忌讳检索计算方式和遗传计算方式等的人工智能方法已经进行了大量研究以解决这种传输困难。尤其是遗传计算方式已在解决传输困难上取得了令人满意的效果。Micha1ewicz等人第一交流了使用遗传计算方式处理线性以及非线性传输困难。国内有关传输困难的研究：国内学者对传输困难的研究可以分为三种观点。一种是基于外来计算方式的交通问题计算方式的改进，另一种是从传输目的函数的角度出发。同时需要考虑多个目标，例如最低传输耗

14、费,传输中的货物的最低损坏率以及调整单位运价变更。从约束函数的角度来看，供需问题定期改变传输，按时限传输等。13文章的主要内容由于公司对传输路线和手段的选择不合理而导致无法使物流和传输耗费最小化的问题很常见，通过管理运营研究可以很好地解决这一问题。对传输困难进行优化分析，以获得优化的计划并提高实际传输业务的经济效益。通过科学地体现问题，建立数学模型并加以解决，我们可以找到传输耗费最少的传输方法。传输困难依旧归类为线性规划方式的层面，但是约束方程的系数矩阵具有特殊的结构，求解传输困难可以使用线性规划的单纯形法，表上作业法比较简单，是对于传输困难的特殊条件而产生的一种求解方法。本文介绍了表上作业法

15、的概念，方法，步骤在求解传输困难的应用。第二章线性规划的基础理念2.1 线性规划的基础理念线性规划(1P)是运筹学的主要范围，还是数学规划的主要构筑成分。其探索的问题能够归类为以下:让指定指数在一些技艺以及经济前提里到达预想的目的(比如最多的利益以及最低的耗费)。这是一类更正构造理念。更正构造理念的意义是在一定前提里，以特殊准则由多数处理方式中采取最好处理方式。线性规划是一类基础的数学计算方式。问题的核心特质是一切管制以及目标函数都体现成变量与变量的线性联系。管制前提相等或不相等。目标函数可以取最小值或最大值。它是在经济和商业科学等领域广泛使用的控制定量分析的重要方法之一，并且可以以线性管制为

16、基础更正指定线性目标函数。示例:任务筹备问题,批解决困难，架构困难，库存困难，传输困难和不是生产方面的困难等。2.2 线性规划的一般数学模型线性规划的问题是指一些变量的值，当它们满足一些线性约束时，则使线性函数的目标函数值最大化或者最小化。当然，目标函数可以是最大值或者最小值，行列式可以具有非负条件或者没有非负条件，并且约束可以是方程式或不等式。线性规划问题的一般形式是：目标函数：Minz=c1x1+c2%2+cnxnQ1IX1+a12X2+.+QInXn(或=，)b1约束条件Ja211+022%2+2nX(或=，)b(i)XjO(J=1,2n)其中Xq为决策变量，g，Gj,与均为常数，i=1,2,3.m;j=1,2,3n。且倘若与0,如果不是，能够把方程双方一样乘(-1),最后把右端常数化成