勿舍近求远,应勤于思考

解决问题是尽量不要舍近求远。生物在其所处环境中能够生存下来,很重要的一个原因就是它会尽最大可能减少自身的能量消耗。这也是为什么大多数生物一般仅做觅食相关的事情,除此之外都在休息。所以从节省能量消耗的角度来看,在解决某个问题的时候,最好先思考清楚,然后选出当前条件下的“近最优”方案来解决问题。而不是舍近求远,采用绕弯路迂回的方法解决。舍近求远费时费力,是不符合生物生存的法则的。

延伸来看,人想偷懒可能就是基因决定的,毕竟偷懒可以节省能量。与此相矛盾的是,思考是需要消耗大量能量的。那么为什么我们还需要进行“思考”呢?可能是因为思考可以让我们了解过去所作所为有何不足,从而吸取经验;思考让我们明白当下什么事情是最值得做的;思考让我们能够提前规划未来应该做什么;思考让我们能够找到解决某个特定问题的更好办法。表面上看,这些过程都费事费力,但是从长远来看,做好“思考”实际上是在为未来节省能量,而且节省的能量将远大于当前思考所消耗的能量。而且从人类社会整体的角度来看,正是历史上和当前的各位智者的思考与创造,才大大地促进了人类社会的发展,使得我们不再需要每天为“食物”而烦恼,而是有更多的时间和能量去创造更多的价值。近可享受内心向往的“桃花源”,远可探索浩瀚的星辰与大海。

3. 数学建模法 采用整数规划模型对前置仓选址问题进行求解,具体决策变量、目标函数、约束条件如下: 参数 1.( m ):选取前置仓的数量 2.( n ):备选前置仓数量 3.( D ):需求点集合(已用K-means算法进行聚类后) 4.( F_i ):选中的前置仓( i )的建设成本 5.( C ):需求点( j )从前置仓( i )的配送成本 6.( W_j ):需求点( j )的需求量 7.( L_i ):前置仓( i )的人工成本 8.( D_{ij} ):前置仓( i )到需求点( j )的距离 决策变量 [ Xi = \begin{cases} 1, & \text{前置仓 } i \text{ 被选中} \ 0, & \text{前置仓 } i \text{ 未被选中} \end{cases} \quad i=1,2,3\ldots n ] [ Y{ij} = \begin{cases} 1, & \text{需求点 } j \text{ 由前置仓 } i \text{ 配送} \ 0, & \text{需求点 } j \text{ 不由前置仓 } i \text{ 配送} \end{cases} \quad i=1,2,3\ldots n,\ j=1,2,3\ldots d ] 目标函数 [ \text{Min } Z = \sum{i=1}^{n} Fi Xi + \sum{i=1}^{n}\sum{j=1}^{d} \left( C \cdot Wj \cdot D{ij} \right) Y{ij} + \sum{i=1}^{n} Li X_i ] 约束条件 9.前置仓选取约束:( \sum{i=1}^{n} Xi = m ) 10.每个需求点都能够被覆盖到:( \sum{i=1}^{n} Y{ij} = 1,\ \forall j \in D ) 11.配送范围在3公里以内:( Y{ij}=0,\ \forall j \in D,\ \forall i=1,2,3\ldots n ) 且 ( D{ij} \geq 3 ) 12.( Xi \in {0,1},\ Y{ij} \in {0,1} ) 我问老师说“对于我写的这个论文我还是有点问题想要问一下老师,就是昨天提到的生鲜和这个模型的关联度,我的想法是先用了K-means对需求点聚类,能够贴近需求密集区,能够减少配送因为成本舍近求远而导致的时效问题,再接下来模型中覆盖三公里范围,这个是《前置仓管理规范》里面提到的,用这个配送距离的可控性去保证生鲜的时效性,想问一下老师这样去解释能不能行得通[可怜],因为感觉如果再加时间约束可能我可能也求解不出来” 然后老师说“或者把距离也加入约束或目标考虑呢,距离远的话配送也远,新鲜程度低”这个怎么修改这个模型呀
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