你能不能把你写的那个七个配送中心的代码再打一遍

时间: 2024-04-14 22:26:34 浏览: 19
当然,下面是将配送中心节点改为七个的示例代码: ```python import gurobipy as gp from gurobipy import GRB # 创建模型 m = gp.Model("TimeWindowOptimization") # 参数 num_nodes = 8 # 节点数量(包括配送中心) num_vehicles = 2 # 车辆数量 time_windows = [(0, 0), (1, 4), (2, 6), (3, 8), (1, 10), (2, 9), (3, 9), (0, 0)] # 节点的时间窗 [(开始时间, 结束时间)] travel_time = [[0, 2, 4, 5, 2, 3, 1, 4], [2, 0, 3, 2, 3, 4, 2, 3], [4, 3, 0, 1, 2, 2, 3, 2], [5, 2, 1, 0, 4, 3, 4, 1], [2, 3, 2, 4, 0, 1, 2, 3], [3, 4, 2, 3, 1, 0, 2, 2], [1, 2, 3, 4, 2, 2, 0, 3], [4, 3, 2, 1, 3, 2, 3, 0]] # 节点之间的行驶时间 # 创建变量 x = {} # 表示是否从节点i到节点j for i in range(num_nodes): for j in range(num_nodes): x[i, j] = m.addVar(vtype=GRB.BINARY, name=f"x[{i},{j}]") # 创建约束:每个节点只能进入一次 for i in range(1, num_nodes-1): m.addConstr(gp.quicksum(x[i, j] for j in range(num_nodes)) == 1) # 创建约束:每个节点只能离开一次 for j in range(1, num_nodes-1): m.addConstr(gp.quicksum(x[i, j] for i in range(num_nodes)) == 1) # 创建约束:时间窗约束 for i in range(num_nodes): m.addConstr(gp.quicksum(x[i, j] for j in range(num_nodes)) <= 1) # 每个节点只能是一条路径的起点 m.addConstr(gp.quicksum(x[j, i] for j in range(num_nodes)) <= 1) # 每个节点只能是一条路径的终点 m.addConstr(gp.quicksum(travel_time[i][j] * x[i, j] for j in range(num_nodes)) <= time_windows[i][1]) # 节点的结束时间不能超过时间窗的结束时间 m.addConstr(gp.quicksum(travel_time[i][j] * x[i, j] for j in range(num_nodes)) >= time_windows[i][0]) # 节点的开始时间不能早于时间窗的开始时间 # 创建约束:每辆车配送完成后回到配送中心 for k in range(num_vehicles): m.addConstr(gp.quicksum(x[i, 0] for i in range(num_nodes)) == 1) # 目标函数:最小化总行驶时间 obj = gp.quicksum(travel_time[i][j] * x[i, j] for i in range(num_nodes) for j in range(num_nodes)) m.setObjective(obj, GRB.MINIMIZE) # 求解模型 m.optimize() # 打印最优路径 print("Optimal Path:") for i in range(num_nodes): for j in range(num_nodes): if x[i, j].x > 0.5: print(f"From node {i} to node {j}") ``` 在上述代码中,我们将配送中心节点改为七个,并相应地调整了时间窗和行驶时间的参数。请注意,这只是一个简单的示例,实际问题中可能需要根据具体情况添加更多的约束和调整参数。

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