选址问题中的creat函数例子

以下是一个选址问题中的 create 函数的例子：

def create_facility_location_model(num_facilities, num_clients, facility_coords, client_coords, distance_matrix, facility_capacity, client_demand):
    # 创建模型
    model = Model()

    # 创建变量
    facility_vars = []
    client_vars = []
    for i in range(num_facilities):
        facility_vars.append(model.addVar(vtype=GRB.BINARY, name='facility%d' % i))
    for i in range(num_clients):
        client_vars.append(model.addVar(vtype=GRB.BINARY, name='client%d' % i))

    # 创建约束条件
    for i in range(num_facilities):
        model.addConstr(quicksum(client_vars[j] for j in range(num_clients) if distance_matrix[i][j] <= MAX_DISTANCE) <= facility_capacity[i] * facility_vars[i])

    for j in range(num_clients):
        model.addConstr(quicksum(facility_vars[i] for i in range(num_facilities) if distance_matrix[i][j] <= MAX_DISTANCE) == 1)
        model.addConstr(client_vars[j] <= quicksum(facility_vars[i] for i in range(num_facilities) if distance_matrix[i][j] <= MAX_DISTANCE))

    # 创建目标函数
    obj = quicksum(facility_vars[i] * FACILITY_COST for i in range(num_facilities))
    for j in range(num_clients):
        obj += quicksum(client_vars[j] * (distance_matrix[i][j] * TRANSPORTATION_COST + client_demand[j] * DEMAND_COST) for i in range(num_facilities) if distance_matrix[i][j] <= MAX_DISTANCE)
    model.setObjective(obj, GRB.MINIMIZE)

    # 返回模型
    return model

在这个例子中，create_facility_location_model 函数用于创建一个选址问题模型。其中，输入参数包括设施数量、客户端数量、设施和客户端的坐标、距离矩阵、设施容量和客户端需求等信息。函数的输出是一个 Gurobi 模型对象，可以用于后续的求解。

在函数中，首先创建了模型和变量，然后创建了一些约束条件，包括设施容量约束、客户端服务约束和设施选取约束等。最后，创建了目标函数，其中包括设施成本和运输成本等成本指标。这个模型可以用于求解选址问题，以找到最优的设施和客户端的配置方案。