运输问题研究：单目标与多目标优化策略

"这篇论文是关于单目标和多目标运输问题的文献调查，主要探讨了在国际可持续计算科学、技术和管理会议（SUSCOM-2019）上提出的各种解决方法。作者Ruchi Gupta和Komal来自Manav Rachna University，他们在论文中深入分析了运输问题在不同学科如运筹学、经济学和计算机科学中的应用，并通过数学模型、算法和图形展示了如何优化运输系统的效率。" 在当前时代，交通运输对国家的经济繁荣和文明进步起着至关重要的作用，它促进了人与人之间的交易交流。然而，为了建立一个高效运作的运输系统，解决货物分配过程中产生的问题成为了一个关键任务。这个问题吸引了众多研究人员的关注，他们通过数学模型、算法设计和数值求解技术来寻找解决方案。 运输问题通常涉及到多个参数的优化，包括但不限于运输成本、实现的利润以及总的运输时间。单目标运输问题关注的是优化一个特定的目标，例如最小化运输成本或最大化利润。而在多目标运输问题中，研究者需要同时考虑两个或多个相互冲突的目标，如成本和时间的平衡，这需要使用多目标优化技术来找到帕累托最优解。 论文涵盖了可行性解决方案、资源分配、优化策略以及约束条件等核心概念。可行性解决方案是指满足所有限制条件的可行运输计划；资源分配则是指如何有效地将货物从供应地分配到需求地；优化策略涉及如何通过算法或模型改进运输效率；而约束条件通常包括物理限制（如运输容量）、时间和经济限制。 关键词如“可行解”强调了在解决运输问题时，必须找到满足所有约束条件的方案；“分配”反映了货物从源头到目的地的合理配置；“优化”是指提高整个运输过程的效率；“约束”是影响决策的条件，需要在设计解决方案时加以考虑；“多目标问题”则突出了在运输问题中寻求多个目标的最佳平衡。 通过这项文献调查，读者可以了解到运输问题的研究现状和未来可能的发展方向，为相关领域的研究者提供了一个综合的参考框架，以便于他们在实际问题中应用和改进现有的运输优化方法。