使用LINGO软件解决物流派车优化问题

"本文介绍了如何利用LINGO软件进行物流派车规划，该规划基于一维背包模型，采用启发式方法寻求近优解。内容涉及LINGO软件的特性、窗口介绍，以及在数学建模中的应用。此外，还提供了LINGO求解二次规划问题的示例和程序语言、关键字及函数的解释。" 在物流派车规划中，我们面临的是一个组合优化问题，具体表现为一维背包模型。这个模型旨在通过启发式方法找到快速算法的近优解，以确定在一条路线上卡车可以运行的最多次数，并以此为基础分配任务给各路线，使总的出动卡车数达到最少。在这一过程中，将各路线所需的卡车数分为整数部分和小数部分，通过联合处理这些小数，以合成最少的整数卡车数。若某派车方案恰好满足所有需求且派出的车辆数最少，那么它就是该规划意义下的近优解，但不一定是全局最优解，因为总公里数可能不是最小。 LINGO软件是由美国芝加哥大学的Linus Schrage教授开发的，专门用于求解最优化问题，包括线性规划、非线性规划、二次规划等多种模型。其特点是具有交互性，且对程序的编写顺序不敏感，能够自动识别目标函数和约束条件。在LINGO程序中，可以使用“MODEL”和“END”定义模型的开始和结束，而“MAX”表示目标最大化。此外，变量默认为非负，可通过@BIN、@GIN、@FREE、@BND等函数来限定变量的取值范围。 以一个二次规划问题为例，我们可以直接在LINGO的模型窗口中输入程序，定义目标函数和约束条件，然后由LINGO求解。 LingO还支持集合、数据段的定义，以及各种数学和文件操作函数，方便在数学建模中构建复杂的模型。 在物流行业中，为了最大化卡车利用率，可能会出现一辆卡车服务于多条路线的情况，分为有共同铲位或卸点的联合派车和不同铲位且不同卸点之间的联合派车两种形式。这种联合派车策略在LINGO中可以通过建模和优化技术来实现，从而帮助决策者制定更有效的物流策略。