最小费用运输问题

1、首先是优化模型和LINGO入门、目标函数和约束段集合段数据段初始段、LINGO模型的构成： 4段，对于简单的模型注：线性问题不需要初始阶段，第一，关于优化模型和LINGO入门，示例2:求有6个发点和8个收点的最小费用运输问题。 产销单位的运费如下表所示。 第一次优化模型和LINGO入门，分析：首先建立这个运输问题的数学模型，xij表示从第I个起点到第j个接收点的货物运输量。 cij表示从第I个发货点到第j个接收点的单位货物运输价格，ai表示第I个发货点的最大发货量，dj表示第j个接收点的需求量。 总运费最少，决策变量、目标函数、限制条件、从各发行点发货的货量不超过其产量，从各接收点接收的货量等

2、于其销售量，决策变量不为负，各生产、销售点的产量和销售量的限制、决策变量限制、线性修订模型、第一次优化模型集合段wh/w1.w6/: ai。 vd/v1.v8/: dj 链路(wh，vd): C，x； endsets min=sum (链接： c * x ) :不要！ 目标函数for (VD (j ) :和(wh (I ) 3360 x (I，J)=dj(J )，不要！ 需求约束条件(wh (I ) 3360和(VD (j ) 3360 x (I，J)=ai(I ) )，不要！ 生产量制约data: 数据段ai=60 55 51 43 41 52； dj=35 37 22 32 41 32 4

3、3 38。 c=62674295453858521737373772375228343。 enddata end、集合段、数据段、目标函数和约束段、第一次优化模型和LINGO入门、sets: 集合段wh/w1.w6/: ai。 vd/v1.v8/: dj 链路(wh，vd): C，x； endsets，数据： 数据段ai=60 55 51 43 41 52； dj=35 37 22 32 41 32 43 38。 c=62674295453858521737373772375228343。 最终数据，最小值=和(链接： c * x )； 不要！ 目标函数for (VD (j ) :和(wh (

4、I ) 3360 x (I，J)=dj(J )，不要！ 需求约束条件(wh (I ) 3360和(VD (j ) 3360 x (I，J)=ai(I ) )，不要！ 按一下产量限制。 收藏首先定义，以后再使用。 集合的名称、集合中的成员(元素)、集合的属性(与集合结构相同的一维数组)以及特定的省略号。 集合links是基于基本集合wh和vd的派生集合，其属性c、x是二维排列，数据之间可以用逗号或空格分隔，数据部分指定称为残奥参数的标量变量值，在集合属性的右侧输入值，对该属性的所有成员使用问号(？ 表示数据在程序运行时通过对话框输入而不是数值，相同语句min=sum(links(I，J): C(I，J)*X(I，j ) )； sum是一个LINGO内部函数，用于为集合中的所有成员求指定公式的和for可以为集合中的所有成员分别生成一个约束公式，并嵌套使用sum和for。 首先是优化模型和LINGO入门全球optimalsolutionfoundatiteration 336020对象值3360664.0000可变值valuereducedcostx (w 1，v1)0. 0000 19.00000 0.000000 X(W6，