JerryZhang1111的博客

接上一篇问题假设有一个单配送中心以及10个客户节点构成的配送系统，在满足载重约束的情况下，计算最少的车辆数和最短的总路径长度，如果用节约里程法进行求解，其算法思想解析如下：1、首先将10个点分别和配送中心连线构成一个环路，计算从配送中心出发到达该点并回到配送中心的总里程。2、然后，从任意点开始，做节点的合并，即将相邻的两个点的两条子路径合并成一条子路径，合并后的环路的总里程一定比原来两条子路径的总里程之和要少，计算减少的里程数。其实也就是得到10个点中任意两个点合并成一条子路径后的节约里程表。3、

节约里程法—单配送中心CVRP求解一、算法思想节约里程法，顾名思义，是根据里程的节约值的大小来规划线路的。假设有一个单配送中心以及10个客户节点构成的配送系统，在满足载重约束的情况下，计算最少的车辆数和最短的总路径长度，如果用节约里程法进行求解，其算法思想解析如下：1、首先将10个点分别和配送中心连线构成一个环路，计算从配送中心出发到达该点并回到配送中心的总里程。2、然后，从任意点开始，做节点的合并，即将相邻的两个点的两条子路径合并成一条子路径，合并后的环路的总里程一定比原来两条子路径的总里程之和要

CVRP指载重量有限的车辆运输问题，从起点出发，到n个点获取物资，然后运回起点，要求运输路径总和最短。导入需要的包import cpleximport docplexfrom docplex.mp.model import Modelimport numpy as nprnd = np.randomrnd.seed(0)import matplotlib.pyplot as plt问题规模n = 10 # 10个装载点Q = 15 # 15个运输点的各自编号N =

利用cplex包中的模型求解案例# max 3 * x1 + 5 * x2 + 4 * x3# s.t.# 2 * x1 + 3 * x2 <= 1500# 2 * x2 + 4 * x3 <= 800# 3 * x1 + 2 * x2 + 5 * x3 <= 2000# x1, x2, x3 >= 0导入模型from docplex.mp.model import Modelmodel = Model() #创建模型var_list = [i for

python环境下cplex安装发现了一个简单的方法，直接使用 Anaconda 安装 cplex 包，因为 cplex 把自己最新的 python 包都发到 Anaconda 云里面了。（1）打开 dos 命令行窗口，输入：conda install -c IBMDecisionOptimization docplex cplex或者用 pip 安装：pip install cplex就能直接将 cplex 的库安装好（2） 在 ipython 里面输入 import cplex若加载