2014年研究生数学建模E题三等奖.doc

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1、参赛密码(由组委会填写)第十一届华为杯全国研究生数学建模竞赛学校云南农业大学参赛队号10676001队员姓名1.王良泽南2.冯宵3.王淑文-30-参赛密码(由组委会填写)第十一届华为杯全国研究生数学建模竞赛题目乘用车物流运输计划问题研究摘要:本文建立最优化模型,用于解决乘用车物流运输计划问题。用线性加权法求解多目标优化模型,用两阶段启发式算法将复杂实际问题简化为最优化问题。我们分两步优化:先优化最优装载方案,再优化最优运输路线,最终实现成本最优。结果表明:能够较好的为实际问题提供解决方案。对于问题一、二、三:我们对1-1型和1-2型轿运车分别给出一种装载方案,结合实

2、际情况:1.轿运车尽量装满2.不超出轿运车容量,3.使轿运车数量最少,要考虑4个因素,考虑因素1:1-2型轿运车运输的平稳,上层的乘用车应对称摆放;因素2:1-2型轿运车数量不超过1-2型轿运车数量的20%;因素3:每辆轿运车可以装载乘用车的最大数量在6到27辆之间;因素4:所求的为各种类型的车辆数应为0或正整数。最终得出模型一:装载方案的优化模型,并计算得出结果,符合实际情况。对于问题四:在问题一、二、三的基础上,可以得出最优装载方案,得到装载方案,所需解决的是轿运车行驶路线的问题,首先可以很容易的从路线图中找出O点到A、B、C、D的最短路线,要求所有轿运车都走最

3、短路线,用轿运车经过各点次数来确定总路线,要使总路线最短需要考虑3个因素,考虑因素1:轿运车可能会途径某地但是不卸货;因素2:D点是必经之路来限制通过后次数;因素3:根据实际路线图确定通过次数范围;因素4:所求的通过次数应为0或正整数。最终得出模型二:运输路线的优化模型,并计算得出结果,并根据计算结果得出总路程最短的运输路线,符合实际要求。-30-对于问题五:要解决复杂的实际问题,考虑实际限制因素太多,无法得出最优化模型,采用两阶段启发式算法,将实际情况的多个限制因素缩减为可以优化的几个因素,把较多乘用车和轿运车类型,重新分类,分成乘用车5大类,轿运车3大类,在问题

4、一、二、三、四的基础上,根据实际情况以模型一的思想为基础,加入限制轿运车使用数量的约束条件建立模型三,以模型二的思想建立模型四,最终得出计算结果和运输路线,尽可能的达到了实际需求的最优效果。关键词:最优化模型线性加权法启发式算法运输-30-1.问题重述整车物流指的是按照客户订单对整车快速配送的全过程。随着我国汽车工业的高速发展,整车物流量,特别是乘用车的整车物流量迅速增长。乘用车生产厂家根据全国客户的购车订单,向物流公司下达运输乘用车到全国各地的任务,物流公司则根据下达的任务制定运输计划并配送这批乘用车。为此,物流公司首先要从他们当时可以调用的“轿运车”中选择出若干

5、辆轿运车,进而给出其中每一辆轿运车上乘用车的装载方案和目的地,以保证运输任务的完成。“轿运车”是通过公路来运输乘用车整车的专用运输车,根据型号的不同有单层和双层两种类型,由于单层轿运车实际中很少使用,本题仅考虑双层轿运车。双层轿运车又分为三种子型:上下层各装载1列乘用车,故记为1-1型;下、上层分别装载1、2列,记为1-2型;上、下层各装载2列,记为2-2型,每辆轿运车可以装载乘用车的最大数量在6到27辆之间。在确保完成运输任务的前提下,物流公司追求降低运输成本。但由于轿运车、乘用车有多种规格等原因,当前很多物流公司在制定运输计划时主要依赖调度人员的经验,在面对复杂

6、的运输任务时,往往效率低下,而且运输成本不尽理想。装载具体要求每种轿运车上、下层装载区域均可等价看成长方形,各列乘用车均纵向摆放,相邻乘用车之间纵向及横向的安全车距均至少为0.1米,下层力争装满,上层两列力求对称,以保证轿运车行驶平稳。受层高限制,高度超过1.7米的乘用车只能装在1-1、1-2型下层。轿运车、乘用车规格如下:表1乘用车规格乘用车型号长度(米)宽度(米)高度(米)Ⅰ4.611.71.51Ⅱ3.6151.6051.394Ⅲ4.631.7851.77表2轿运车规格轿运车类型上下层长度(米)上层宽度(米)下层宽度(米)1-1192.72.71-224.33.

7、52.7整车物流的运输成本计算较为繁杂,这里简化为:影响成本高低的首先是轿运车使用数量;其次,在轿运车使用数量相同情况下,1-1型轿运车的使用成本较低,2-2型较高,1-2型略低于前两者的平均值,但物流公司1-2型轿运车拥有量小,为方便后续任务安排,每次1-2型轿运车使用量不超过1-1型轿运车使用量的20%;再次,在轿运车使用数量及型号均相同情况下,行驶里程短的成本低,注意因为该物流公司是全国性公司,在各地均会有整车物流业务,所以轿运车到达目的地后原地待命,无须放空返回。最后每次卸车成本几乎可以忽略。需要解决的问题为物流公司安排以下五次运输,制定详细计划,含所需

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