网络流问题--交通调度【数学规划的应用(含代码)】阿里达摩院MindOpt

本文主要讲述使用MindOpt工具优化交通调度的数学规划问题。
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一、案例场景

交通调度是指对交通资源进行合理的调度和管理，以实现交通系统的高效的运行和流量控制。如何安排调度来帮助提高交通运输的效率、降低成本？一般考虑以下几个因素：
一是网络约束，考虑交通网络中道路的容量、速度限制、道路拥挤等情况。
二是车辆约束，考虑车辆的数量、类型、最大载重量，最大速度等限制条件。
三是车辆路径约束，考虑车辆的行驶路径。
四是车辆容量约束，考虑车辆的容量限制。
五是人员排班，人员安排的一个约束，考虑人员的工作时间、休息时间等条件。
最后是成本约束，在优化调度方案时尽可能降低成本的同时，还要满足一些其他的约束条件。

二、数学规划

交通调度问题也可使用数学规划的方法解决。
数学规划是一种数据优化方法，主要是寻找变量的取值在特定的约束情况下，使决策目标得到一个最大或者最小的决策。数学规划最常见的有线性规划以及整数规划，还有非线性规划。使用数学规划的方法，首先是需确定问题的目标、约束以及变量的取值范围，建立数学模型，然后将数学模型转化为代码进行求解，最后得出的结果就是最优决策。在求解过程中会使用到优化求解器工具，可以帮助计算大规模数学规划问题。

三、网络流问题

交通调度问题在数学规划中属于网络流问题，是指一类基于网络模型的流量分配问题，目标是在网络中分配资源，使网络的流量满足