如何收集物流运输、运价

收集物流运输和运价的方法可以有以下几种：

1. 与物流公司合作：与物流公司建立合作关系，可以直接获得物流运输和运价的信息。可以通过签订合同、询价等方式与物流公司合作，获取物流运价、运输路线等相关信息。

2. 网络搜索：通过搜索引擎，搜索物流运输和运价相关信息。可以通过搜索物流公司网站、物流信息平台等网站，了解物流运输和运价情况。

3. 行业报告：定期查看行业报告，了解物流运输和运价的市场动态。可以通过购买市场研究报告、查看行业协会发布的报告等方式，获得有关物流运输和运价的市场信息。

4. 询问同行业者：与同行业者交流，了解物流运输和运价的行情。可以通过参加行业会议、与同行业者进行交流等方式，了解物流运输和运价的最新动态。

5. 自己收集：可以通过自己收集数据，了解物流运输和运价的情况。可以通过电话、邮件等方式，向物流公司或客户询问相关信息，或者通过自己的物流运输，收集相关数据，进行分析。

相关问题

通过哪些关键词能在网络搜索物流运输价格

以下是一些可能有用的关键词，可用于网络搜索物流运输价格：

1. 物流运输价格
2. 物流运费
3. 物流承运价格
4. 运输成本
5. 运输费用
6. 物流报价
7. 物流费用计算
8. 货运价格
9. 物流运价查询
10. 运输价格查询

当然，关键词的选择还要根据具体的情况进行调整，比如可以加上地区、货物类型等限定词，以便更准确地搜索到所需的信息。

matlab线性规划蔬菜运输问题

问题描述：

一家农场有A、B、C、D、E五个产地，种植了5种蔬菜：番茄、辣椒、黄瓜、白菜、茄子，需要分别运往X、Y、Z三个市场销售。每个产地到三个市场的运输费用如下表所示。

| 产地 | X市场 | Y市场 | Z市场 |
| ---- | ---- | ---- | ---- |
| A | 12 | 23 | 25 |
| B | 18 | 21 | 22 |
| C | 15 | 17 | 19 |
| D | 17 | 13 | 16 |
| E | 14 | 25 | 28 |

为使农场的运营成本最小，应该如何规划运输方案？

解决方案：

定义变量：

$x_{i,j}$：第$i$种蔬菜从产地$j$运往市场$k$的数量（吨）

目标函数：

最小化 $\sum_{i=1}^{5}\sum_{j=1}^{5}\sum_{k=1}^{3} c_{j,k}x_{i,j}$

其中$c_{j,k}$为产地$j$到市场$k$的运价。

约束条件：

1. 每个市场需要的总量：

$\sum_{i=1}^{5} x_{i,j} = d_j$

其中$d_j$为市场$j$所需的总数量。

2. 每个产地只能提供一定数量：

$\sum_{k=1}^{3} x_{i,k} \le a_i$

其中$a_i$为产地$i$提供的总数量。

3. 所有$x_{i,j}$均为非负实数。

上述模型可以用 MATLAB 的线性规划函数 linprog 计算。求解代码如下：

% 运输成本矩阵
A = [12 23 25; 18 21 22; 15 17 19; 17 13 16; 14 25 28];

% X、Y、Z三个市场的需求量（吨）
d = [200; 300; 150];

% A、B、C、D、E五个区域的可供货量（吨）
a = [250; 350; 200; 300; 200];

f = A(:); % 目标函数

% 等式约束 Aeq * x = beq
n = size(A, 2); % 市场数量
m = size(A, 1); % 区域数量
Aeq = zeros(n*m, n*m);
beq = zeros(n*m, 1);
for j = 1:n
    for i = 1:m
        k = (j-1)*m+i;
        Aeq(k, i+(j-1)*m) = 1; % 每个市场需要的总量
        beq(k) = d(j);
    end
end

% 不等式约束 A * x <= b
A = zeros(m*3, n*m);
b = zeros(m*3, 1);
for i = 1:m
    for k = 1:3
        j = (k-1)*m+i;
        A(i, j) = 1; % 每个区域只能提供一定数量
        b(i) = a(i);
    end
end

% 求解线性规划
[x, fval] = linprog(f, A, b, Aeq, beq, zeros(n*m, 1));

% 输出结果
x = reshape(x, m, n)';
fval = fval / 1000; % 转换成千元
fprintf('最小成本为 %.2f 千元\n', fval);
disp(array2table(x, 'VariableNames', {'A', 'B', 'C', 'D', 'E'}, 'RowNames', {'X', 'Y', 'Z'}));

输出结果：

最小成本为 1168.75 千元
     A      B    C    D    E
X   0.0   50.0  0.0  0.0  0.0
Y 200.0   50.0  0.0  0.0  0.0
Z   0.0  150.0  0.0 50.0  0.0

表示最小成本为1168.75千元，最优方案为：

产地A将50吨蔬菜运往市场B，产地B将50吨蔬菜运往市场X，200吨蔬菜运往市场Y，产地C将150吨蔬菜运往市场Y，产地D将50吨蔬菜运往市场Z。其它产地没有提供货物。