物流网络优化python代码

物流网络优化通常涉及运输路线规划、货物分配和配送中心调度等问题，可以使用Python编写算法来解决。Python有许多强大的库，如 pulp（用于线性和整数优化）、networkx（处理图数据结构）和ortools（Google的优化工具包），可以辅助构建模型。

以下是一个简单的例子，使用pulp库来实现基本的车辆路径优化：

import pulp

# 定义变量
prob = pulp.LpProblem("Logistics Network Optimization", pulp.LpMinimize)
distance_matrix = [[0, 10, 20], [10, 0, 30], [20, 30, 0]]  # 距离矩阵
demands = [50, 40, 60]  # 各节点需求量
vehicle_capacity = 100  # 车辆装载能力

# 创建决策变量
routes = pulp.LpVariable.dicts("Route", range(len(distance_matrix)), lowBound=0, cat='Integer')

# 建立目标函数（最小化总距离）
objective = sum(distance_matrix[i][j] * routes[j] for i in range(len(distance_matrix)) for j in routes.keys())
prob += objective

# 确保满足所有需求且不超过车辆容量
for i in range(len(distance_matrix)):
    prob += pulp.lpSum(routes[j] for j in routes if distance_matrix[i][j] != 0) >= demands[i]
    prob += pulp.lpSum(routes[j] for j in routes if distance_matrix[j][i] != 0 and i != j) <= vehicle_capacity

# 解决问题
prob.solve()
print("最优解:")
for v in routes:
    print(f"节点 {v}: {routes[v].varValue}")