2014西南交大数学建模期末大作业

西南交通大学II型和=3\*ROMANIII型5.3.1问题三求解的主要步骤对于本问中需要运输三种不同的乘用车型，且有高度的限制，给求解最优解带来了极大麻烦。我们仍旧采取前两问的解题思想，即1.运载车满载同一种车型，不能满载的采用混合装载；2.采用解除约束然后逐一转移达到约束条件。本问中需要装载A乘用车156辆；B乘用车102辆；C乘用车39辆。先将所有车型装载在1-2型车上，装配方案为装有C型车的上层全部装B型车，剩余的B型车满载一辆车，A型车自行装载在1-2型运载车上。然后先将装A型车未装满的的部分转移至1-1型车，再将装有C型车的1-2型上的所有车转移至1-1型车上，再由一问中的转移方案先转移装有B型车的转移至1-1型车上，再接着转移装有A型车的部分转移至1-1型车上，当达到

y≤20%x时，停止转移。具体转移同前两问，不再赘述。本问暂时未能完成编写程序。通过上述转移得到最优解方案如下：1、5辆1-2型运载车，每辆车都装载了15辆A型车，即上层10辆，下层5辆；2、26辆1-1型运载车，其中9辆车上层装了5辆B型车，下层装了4辆C型车；3、5辆车装了B型车，上、下层各5辆；10辆装了A型车，上、下层各4辆；4、另有一辆车混载，上层装有5辆B型车，下层装有一辆A型车和3辆C型车；5、最后一辆装有2辆B型车。§6模型的评价与推广6.1模型的评价6.1.1模型的优点1、本文采用多目标的整数规划，将两个目标按照合理的安排顺序依次实现，得到的模型具有一定的普适性，得到的答案也很合理。2、在实际操作中易于实现，没有复杂的安排，简单易懂。6.1.2模型的缺点1、当涉及要装载的车辆较少时，会有比较大的误差，但是如果数量越多，那么实际结果更加接近。2、当存在使用2-2型货运车时，模型难以解释完全，具有局限性。6.2模型的改进由于本文使用的简单的多目标整数规划，程序相对简单，可以考虑增加程序的复杂度，能够实现较多的情况。当涉及到的乘用车类型较多，或者货运车的种类较多时，可以考虑使用排样算法。通过划分车位，构建汽车包容关系树确定轿运车装载不同乘用车类型是的最大装载方案，然后基于配比法，在前一阶段的基础上，确定面向订单的优化配载方案。参考文献[1]高立杰，铁路汽车物流配载优化研究，北京交通大学，2012年6月。[2]司守奎，《数学建模算法与应用》，国防科技大学出版社。[3]《运筹学》，清华大学出版社，第三版。[4] MATLAB数值分析与仿真案例,北京：清华大学出版社，2011.[5]陈德良，陈治亚．三维装箱问题的智能启发式算法［J］．中南林业科技大学学报，2009，29(3):134-137．[6]刘嘉敏，马广焜，黄有群．基于组合的三维集装箱装入启发式算法的研究［J］．工程图学学报，2005,2.

附录程序：问题一：B2=3;A2=6;ga1=10;gb1=14;B1=0;A1=0;a2max=5;b2max=6;a1max=4;b1max=5;ma1=mod(ga1,2*a1max);na1=fix(ga1,2*a1max);A1=A1+na1;ga1=ma1;forB2=B2-1:-1:0mb1=mod(gb1+3*b2max,2*b1max);nb1=fix(gb1+3*b2max,2*b1max);gb1=mb1;B1=B1+nb1;y=A2+B2;ifgb1+ga1<9x=A1+B1+1;elseif(gb1+ga1==9)&&(gb1>ga1)x=A1+B1+1;elsex=A1+B1+2;endify<=0.2*xcontinue;endendify<=0.2*xY=y;X=x;elseforA2=A2-1:-1:0ma1=mod(ga1+3*a2max,2*a1max);na1=fix(ga1+3*a2max,2*a1max);A1=A1+na1;ga1=ma1;y=A2+B2;ifgb1+ga1<9x=A1+B1+1;elseif(gb1+ga1==9)&&(gb1>ga1)x=A1+B1+1;elsex=A1+B1+2;endify<=0.2*xcontinue;endendendX;Y;gb1;ga1;问题二：C2=10;gc1=2;gb1=0;B1=0;C1=0;c2max=5;b2max=6;c1max=4;b1max=5;forC2=C2-1:-1:6mc1=mod(gc1+c2max,c1max);nc1=fix(gc1+c2max,c1max);gc1=mc1;C1=C1+nc1;y=C2;x=C1;ify<=0.2*xcontinue;endendify<=0.2*xY=y;X=x;elseforC2=C2-1:-1:0i=i+1mc1=mod(gc1+c2max,c1max);nc1=fix(gc1+c2max,c1max);gc1=mc1;C1=C1+nc1;y=C2;ifi*2*b2max>=C1*b1maxk=i*2*b2max-C1*b1max;nb1=fix(k,2*b1max);mb1=fix(k,2*b1max)ifmb1=0