线性规划算法算出最小化总出行时间

线性规划算法可以用来解决规划城市交通中的最小化总出行时间问题。以下是使用线性规划算法求解该问题的步骤：

1. 建立数学模型

假设有n个交通区域，每个区域之间都有一定的通行量和通行方式。我们可以将每个区域之间的距离、通行量、速度等因素作为变量，将道路或公共交通线路的建设作为约束条件，然后通过最小化总出行时间作为目标函数来建立线性规划模型。具体地，假设xij表示从区域i到区域j的交通量，vij表示从区域i到区域j的交通速度，dij表示从区域i到区域j的距离，tij表示从区域i到区域j的时间，则可以建立如下的线性规划模型：

min ΣΣ(tij * xij)
s.t. Σxij = Ai (i=1,2,...,n) // 每个区域的总交通量等于该区域的通行量
Σxij = Bi (j=1,2,...,n) // 每个区域的总交通量等于该区域的通行量
xij ≥ 0 (i,j=1,2,...,n) // 交通量必须大于等于0

2. 求解模型

使用线性规划算法，通过最小化总出行时间的目标函数来确定最优方案。具体地，可以使用单纯形法、内点法等算法来求解线性规划模型，得到最小化总出行时间的交通规划方案。

3. 评估和优化方案

通过模拟仿真、实验等方式评估方案的可行性和效果，并根据评估结果对方案进行调整和优化。可以通过调整交通规划中每个区域的通行量、速度等因素来优化方案，进一步降低总出行时间。

4. 实施方案

将优化后的交通规划方案付诸实施，并对其进行监测和评估，不断进行优化和改进。

希望这个简单的数学建模能够对您有所帮助！