有九个需求点,一个车去送。移动路径已知。 目标:配送次数最少:c是第几个节拍,tc是0-1 变量,0 不出发,1 出发。 约束条件为:使用量:出发节拍的时间差与消耗速率的乘积,一个节拍是36min,各需求点的消耗速率为每

很抱歉，我刚才发现我的回答有误，以下是更正后的回答：

针对这个问题，我们可以设计一个贪心算法来求解。

首先，按照移动路径上各需求点的顺序，依次将需求点配送给客户。如果当前车辆的容量无法满足当前需求点的需求，则需要返回仓库进行补给，然后再回到当前需求点进行配送。

在配送过程中，可以记录每个需求点的开始配送时间和结束配送时间，以及车辆的当前容量等信息。根据出发节拍的时间差与消耗速率的乘积，可以计算出使用量，并将其与容量限制进行比较，以确定是否需要返回仓库进行补给。

最终，按照配送次数进行排序，输出配送次数最少的方案。

需要注意的是，这个贪心算法并不能保证得到全局最优解，但可以得到一个较优解，并且具有较高的效率。如果需要得到全局最优解，可以使用动态规划等算法来求解。

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有九个需求点，一个车去送。移动路径已知。 目标:配送次数最少:c是第几个节拍，tc是0-1 变量，0 不出发，1 出发。 约束条件为：使用量：出发节拍的时间差与消耗速率的乘积，一个节拍是36min，各需求点的消耗速率为每个节拍128,128,120,128,108,120,128,108,108；车到达之前需求点的剩余物料数量不低于最小数量10；车到达之后所有的数量之和不超过需求点能容纳最大的数。对该目标函数进行定义。

目标函数可以定义为：

minimize: c

subject to:

tc1 <= c (车出发时间不早于第一个需求点的出发时间)
tc2 <= tc1 + 4 (车到达第一个需求点的时间)
tc3 <= tc2 + 3 (车到达第二个需求点的时间)
tc4 <= tc3 + 4 (车到达第三个需求点的时间)
tc5 <= tc4 + 3 (车到达第四个需求点的时间)
tc6 <= tc5 + 4 (车到达第五个需求点的时间)
tc7 <= tc6 + 3 (车到达第六个需求点的时间)
tc8 <= tc7 + 4 (车到达第七个需求点的时间)
tc9 <= tc8 + 3 (车到达第八个需求点的时间)
tc9 + 4 <= c (车到达第九个需求点的时间)

128*tc1 + 128*(tc2-tc1) + 120*(tc3-tc2) + 128*(tc4-tc3) + 108*(tc5-tc4) + 120*(tc6-tc5) + 128*(tc7-tc6) + 108*(tc8-tc7) + 108*(tc9-tc8) <= 360 (车的物料使用量不超过1辆车的容量)

10 <= 100 - 128*(tc2-tc1) (第一个需求点的剩余物料不低于最小数量10)
10 <= 100 - 128*(tc4-tc3) (第二个需求点的剩余物料不低于最小数量10)
10 <= 100 - 120*(tc6-tc5) (第三个需求点的剩余物料不低于最小数量10)
10 <= 100 - 128*(tc7-tc6) (第四个需求点的剩余物料不低于最小数量10)
10 <= 100 - 108*(tc8-tc7) (第五个需求点的剩余物料不低于最小数量10)
10 <= 100 - 120*(tc9-tc8) (第六个需求点的剩余物料不低于最小数量10)

100 >= 128*(tc2-tc1) + 100 - 128*(tc4-tc3) + 100 - 120*(tc6-tc5) + 100 - 128*(tc7-tc6) + 100 - 108*(tc8-tc7) + 100 - 120*(tc9-tc8) (所有需求点的物料总量不超过需求点能容纳的最大数)

其中，tc1到tc9为0-1变量，表示车在每个时间点是否出发，c为车到达第九个需求点的时间，即最终的配送完成时间。目标函数为最小化配送次数，即车的出发次数。约束条件分别为车的物料使用量不超过车的容量，每个需求点的剩余物料数量不低于最小数量10，所有需求点的物料总量不超过需求点能容纳的最大数。

有九个需求点，一个车去送。移动路径已知，沿着1、2、3、4、5、6、7、8、9需求点的顺序去送。 目标:配送次数最少:c是第几个节拍，tc是0-1 变量，0 不出发，1 出发。 约束条件为：使用量：出发节拍的时间差与消耗速率的乘积，一个节拍是36min，各需求点的消耗速率为每个节拍128,128,120,128,108,120,128,108,108；车到达之前需求点的剩余物料数量不低于各点要求最小数量10，10,10,10,10,10,10,10,10；车到达之后所有的数量之和不超过需求点能容纳最大的数

目标函数可以定义为：

minimize: c

subject to:

tc1 <= c (车出发时间不早于第一个需求点的出发时间)
tc2 <= tc1 + 4 (车到达第一个需求点的时间)
tc3 <= tc2 + 3 (车到达第二个需求点的时间)
tc4 <= tc3 + 4 (车到达第三个需求点的时间)
tc5 <= tc4 + 3 (车到达第四个需求点的时间)
tc6 <= tc5 + 4 (车到达第五个需求点的时间)
tc7 <= tc6 + 3 (车到达第六个需求点的时间)
tc8 <= tc7 + 4 (车到达第七个需求点的时间)
tc9 <= tc8 + 3 (车到达第八个需求点的时间)
tc9 + 4 <= c (车到达第九个需求点的时间)

128*tc1 + 128*(tc2-tc1) + 120*(tc3-tc2) + 128*(tc4-tc3) + 108*(tc5-tc4) + 120*(tc6-tc5) + 128*(tc7-tc6) + 108*(tc8-tc7) + 108*(tc9-tc8) <= 360 (车的物料使用量不超过1辆车的容量)

10 <= 100 - 128*(tc2-tc1) (第一个需求点的剩余物料不低于最小数量10)
10 <= 100 - 128*(tc3-tc2) (第二个需求点的剩余物料不低于最小数量10)
10 <= 100 - 120*(tc4-tc3) (第三个需求点的剩余物料不低于最小数量10)
10 <= 100 - 128*(tc5-tc4) (第四个需求点的剩余物料不低于最小数量10)
10 <= 100 - 108*(tc6-tc5) (第五个需求点的剩余物料不低于最小数量10)
10 <= 100 - 120*(tc7-tc6) (第六个需求点的剩余物料不低于最小数量10)
10 <= 100 - 128*(tc8-tc7) (第七个需求点的剩余物料不低于最小数量10)
10 <= 100 - 108*(tc9-tc8) (第八个需求点的剩余物料不低于最小数量10)
10 <= 100 - 108*(tc9-tc8) (第九个需求点的剩余物料不低于最小数量10)

100 >= 128*(tc2-tc1) + 100 - 128*(tc3-tc2) + 100 - 120*(tc4-tc3) + 100 - 128*(tc5-tc4) + 100 - 108*(tc6-tc5) + 100 - 120*(tc7-tc6) + 100 - 128*(tc8-tc7) + 100 - 108*(tc9-tc8) (所有需求点的物料总量不超过需求点能容纳的最大数)

其中，tc1到tc9为0-1变量，表示车在每个时间点是否出发，c为车到达第九个需求点的时间，即最终的配送完成时间。目标函数为最小化配送次数，即车的出发次数。约束条件分别为车的物料使用量不超过车的容量，每个需求点的剩余物料数量不低于最小数量10，所有需求点的物料总量不超过需求点能容纳的最大数。由于移动路径已知，可以直接按照需求点的顺序进行配送。