写出连锁店货物派送问题,并写出cplex+vrp代码
时间: 2023-09-18 18:09:17 浏览: 51
连锁店货物派送问题是一个经典的车辆路径问题。假设有 N 个连锁店需要配送货物,其中第 i 个连锁店需要配送的货物量为 d[i],每个配送员工作时间为 T,每辆车的容量为 C。现在有 M 辆车可用,每辆车的行驶距离不能超过 L。问如何安排配送方案,使得配送员的工作时间得到充分利用,同时保证所有的货物能够得到配送,并且最小化配送的总成本。
其中,总成本包括每辆车行驶的距离以及配送员的工资等费用。
下面是一个Cplex+VRP的代码示例:
```python
from docplex.mp.model import Model
import math
# 定义距离函数,计算连锁店之间的距离
def distance(x1, y1, x2, y2):
return math.sqrt((x1 - x2) ** 2 + (y1 - y2) ** 2)
# 连锁店货物派送问题
def chain_stores_delivery(num_stores, num_vehicles, capacity, max_distance, work_time, demands, x, y):
mdl = Model('Chain Stores Delivery')
# 定义变量
x_vars = mdl.binary_var_matrix(num_stores, num_vehicles, 'x')
u_vars = mdl.continuous_var_list(num_stores, lb=0.0, name='u')
# 定义目标函数
cost = mdl.sum(distance(x[i], y[i], x[j], y[j]) * x_vars[i, k, j]
for i in range(num_stores)
for j in range(num_stores)
for k in range(num_vehicles))
mdl.minimize(cost)
# 定义约束条件
# 每个连锁店只能被一个车辆服务
for i in range(num_stores):
mdl.add_constraint(mdl.sum(x_vars[i, k, j] for k in range(num_vehicles) for j in range(num_stores)) == 1)
# 每个车辆的容量不能超过限制
for k in range(num_vehicles):
mdl.add_constraint(mdl.sum(demands[i] * x_vars[i, k, j] for i in range(num_stores) for j in range(num_stores)) <= capacity)
# 每个车辆的行驶距离不能超过限制
for k in range(num_vehicles):
mdl.add_constraint(mdl.sum(distance(x[i], y[i], x[j], y[j]) * x_vars[i, k, j] for i in range(num_stores) for j in range(num_stores)) <= max_distance)
# 每个连锁店的需求必须得到满足
for i in range(num_stores):
for k in range(num_vehicles):
mdl.add_constraint(demands[i] * x_vars[i, k, j] <= u_vars[j])
# 每个配送员的工作时间不能超过限制
for k in range(num_vehicles):
mdl.add_constraint(mdl.sum(distance(x[i], y[i], x[j], y[j]) * x_vars[i, k, j] for i in range(num_stores) for j in range(num_stores)) <= work_time)
# 求解模型
mdl.solve()
# 输出结果
if mdl.solution is not None:
print('Total cost: ', mdl.solution.objective_value)
for k in range(num_vehicles):
print('Vehicle ', k + 1)
print('Route: ', end='')
for i in range(num_stores):
for j in range(num_stores):
if x_vars[i, k, j].solution_value > 0.9:
print(i + 1, '->', j + 1, '->', end='')
print('')
else:
print('No solution found')
# 测试数据
num_stores = 4
num_vehicles = 2
capacity = 15
max_distance = 50
work_time = 8
demands = [10, 5, 8, 7]
x = [0, 10, 20, 30]
y = [0, 20, 10, 30]
# 求解问题
chain_stores_delivery(num_stores, num_vehicles, capacity, max_distance, work_time, demands, x, y)
```
以上代码是一个简单的示例,您可以根据实际情况进行修改和优化。