目标为配送次数最少,具体公式为min∑_(C=1)^C▒T_C。其中c是第几个节拍的意思,tc是0-1 变量,当其取值为0 表示在第C个节拍不出发配送,取值为1时表示在这个节拍出发配送。有6个节拍,求解在那些节拍进行配送。设计

根据题目描述，我们需要求解在哪些节拍进行配送，使得配送次数最少。可以将问题转化为一个0/1规划问题，即将每个节拍的配送情况表示为0或1，将目标函数表示为所有节拍的配送情况之和，然后通过优化算法求解。

具体的，我们可以将问题表示为以下的线性规划问题：

minimize ∑_(C=1)^C▒T_C

subject to:

1. 对于每个客户i，其所需的物品必须在其要求的时间之前配送：

∑_(C=1)^C▒t_i,c*d_i ≤ T_C

2. 每个客户i只能被配送一次：

∑_(C=1)^C▒t_i,c ≤ 1

3. 每个节拍只能配送一次：

∑_(i=1)^n▒t_i,c ≤ 1

4. 所有的t_i,c都是0或1。

其中，t_i,c表示在第c个节拍是否配送给客户i，d_i表示客户i所需物品的数量，T_C表示第C个节拍时完成的配送数量。

这是一个标准的0/1规划问题，可以使用求解器或优化算法求解。求解出的结果即为在哪些节拍进行配送可以使得配送次数最少。

相关问题

目标为配送次数最少，具体公式为min∑_(C=1)^C▒T_C。其中c是第几个节拍的意思，tc是0-1 变量，当其取值为0 表示在第C个节拍不出发配送，取值为1时表示在这个节拍出发配送。有6个节拍，求解在那些节拍进行配送。设计目标函数的matlab代码。

以下是一个使用整数规划方法求解的Matlab代码，可以得到精确解：

C = 6; % 节拍数

% 定义整数规划模型
model.obj = ones(C, 1);
model.modelsense = 'min';
model.lb = zeros(C, 1);
model.ub = ones(C, 1);
model.vtype = repmat('B', C, 1);
model.A = sparse([1 1 0 0 0 0; 0 1 1 0 0 0; 0 0 1 1 0 0; 0 0 0 1 1 0; 0 0 0 0 1 1]);
model.rhs = [1; 1; 1; 1; 1];
model.sense = repmat('=', 5, 1);

% 使用Gurobi求解整数规划模型
result = gurobi(model);

% 输出结果
disp(['最小配送次数为：' num2str(result.objval)]);
disp('在以下节拍进行配送：');
disp(find(result.x > 0.5));

这段代码中，首先定义了节拍数C。然后定义整数规划模型，包括目标函数、变量类型、约束条件等。使用Gurobi求解整数规划模型，得到最小化配送次数的结果。输出结果显示最小配送次数和在哪些节拍进行配送。

gurobi怎么表示min⁡∑_(i=1)^2▒〖∑_(j=1)^18▒∑_(k=1)^70▒〖c_ij x_ijk 〗 〗

可以使用Gurobi的Python接口来表示这个优化问题。代码如下：

import gurobipy as gp

# 创建模型
model = gp.Model()

# 创建变量
x = {}
for i in range(1, 3):
    for j in range(1, 19):
        for k in range(1, 71):
            x[i, j, k] = model.addVar(vtype=gp.GRB.CONTINUOUS, name=f'x_{i}_{j}_{k}')

# 创建目标函数
model.setObjective(gp.quicksum(c[i-1][j-1]*x[i, j, k] for i in range(1, 3) for j in range(1, 19) for k in range(1, 71)), gp.GRB.MINIMIZE)

# 添加约束条件
# ...

# 求解模型
model.optimize()

其中，`c`是一个二维列表，表示$c_{ij}$的值。在目标函数中，使用了`gp.quicksum`函数来计算$\sum_{i=1}^2 \sum_{j=1}^{18} \sum_{k=1}^{70} c_{ij} x_{ijk}$的值。