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§2 运输问题
特殊的规划问题之一,有特殊的求解方式
C1 问题模型
1)mmm个产地常量a1,…,am,na_1,\dots,a_m,na1,…,am,n个销地销量b1,…,bnb_1,\dots,b_nb1,…,bn,产地 iii 到销地 jjj 运价aija_{ij}aij
- 产销平衡问题:
minz=∑i=1m∑j=1ncijxij{∑i=1mxij=bj,j=1,2,…,n∑j=1nxij=ai,j=1,2,…,nxij≥0\min z = \sum_{i=1}^m \sum_{j=1}^n c_{ij}x_{ij}\\ \begin{cases} \sum_{i=1}^mx_{ij} = b_j, j = 1,2,\dots,n \\ \sum_{j=1}^nx_{ij} = a_i, j = 1,2,\dots,n \\ x_{ij} \ge 0 \end{cases} minz=i=1∑mj=1∑ncijxij⎩⎪⎨⎪⎧∑i=1mxij=bj,j=1,2,…,n∑j=1nxij=ai,j=1,2,…,nxij≥0
- 产销不均衡问题:增加销地bn+1=∑ai−∑bib_{n+1}=\sum a_i-\sum b_ibn+1=∑ai−∑bi,转化为产销平衡问题
minz=∑i=1m∑j=1ncijxij{∑i=1mxij=bj,j=1,2,…,n∑j=1n+1xij=ai,j=1,2,…,n,n+1xij≥0\min z = \sum_{i=1}^m \sum_{j=1}^n c_{ij}x_{ij}\\ \begin{cases} \sum_{i=1}^mx_{ij} = b_j, j = 1,2,\dots,n \\ \sum_{j=1}^{n+1}x_{ij} = a_i, j = 1,2,\dots,n,n+1 \\ x_{ij} \ge 0 \end{cases} minz=i=1∑mj=1∑ncijxij⎩⎪⎨⎪⎧∑i=1mxij=bj,j=1,2,…,n∑j=1n+1xij=ai,j=1,2,…,n,n+1xij≥0
C2 表上作业法
1)确定初始基可行解:应当有m+n-1个基
- 最小元素法:最近供应优先。
- 按运价表中运价依次填充最大可能运量,产大于销,划去一列,产小于销,划去一行
- 可能同时划去一行一列,此时出现退化
- 伏格尔法:计算每一行与每一列中最小运费和次小运费之差。选择运费差最大的一列中的最小运费位置填充。产大于销,划去一列,产小于销,划去一行
2)最优解判别:
-
回路判别法:从任何一个空格出发可以找到一条矩形回路,计算回路上运费交错和作为该空格检验数。最优解不存在负检验数
-
位势法:
引入人工变量xαx_\alphaxα,构成m+nm+nm+n阶初始基矩阵BBB
对偶问题的解为CBB−1=(u1,…,um;v1,…,vn)C_BB^{-1}=(u_1,\dots,u_m;v_1,\dots,v_n)CBB−1=(u1,…,um;v1,…,vn)
基向量PijP_{ij}Pij对应的系数矩阵列向量为ei+em+je_i + e_{m+j}ei+em+j,
基向量检验数为cij−CBB−1Pij=cij−(ui+vj)=0c_{ij} -C_BB^{-1}P_{ij} = c_{ij}-(u_i+v_j) = 0cij−CBB−1Pij=cij−(ui+vj)=0
令u1=0u_1 = 0u1=0,依次可求得所有ui,vju_i,v_jui,vj,即可求得非基向量检验数σij=cij−(ui+vj)\sigma_{ij}= c_{ij}-(u_i+v_j)σij=cij−(ui+vj)
计算所有检验数,若有负检验数,说明不是最优解
3)最优解调整:
- 换入变量:检验数最小者
- 换出变量:换入空格作一闭合回路,回路上具有−1-1−1的空格中数字最小的为换出变量
4)无穷解:存在检验数0
※ 运输问题一定有有界最优解
5)退化:
- 确定初始解时,出现产销均衡,需要在同行或列的任一空格处取一个填0,可以选择运价最小的
- 回路调整时,出现两个带−1-1−1标记且同样的最小值,此时只有一个最小值变为空格,其余最小值处补0