欢迎来到多仓库选址-MIP问题建模及求解
发布于 2024-10-27
1155
版权声明
我们非常重视原创文章，为尊重知识产权并避免潜在的版权问题，我们在此提供文章的摘要供您初步了解。如果您想要查阅更为详尽的内容，访问作者的公众号页面获取完整文章。
查看原文：多仓库选址-MIP问题建模及求解
文章来源：
Python学习杂记
扫码关注公众号
扫码阅读
手机扫码阅读
物流公司在选址时面临着确定仓库位置及网点分配至哪个仓库的问题。文章通过建立混合整数规划模型（MIP），解决了一个包含15个配送网点和3个备选配送中心的离散选址问题，这种模型在多个领域都有广泛应用。
为了解决这个问题，文章使用了pulp库。在本例中，由于选址问题规模较小，不需要第三方求解器；但对于大规模问题，建议使用gurobi、cplex或scip等求解器。传入数据包括15个需配送的网点，3个备选配送选址点以及每个选址点到网点的运输成本和每个选址点的日均成本。
决策变量分为两类，第一类是3个0-1变量用于表示是否选择某个选址点，第二类是45个0-1变量用于表示网点被分配至哪个选址点。目标函数是最小化仓库成本与运输成本之和。约束条件包括每个网点仅被分配到一个选址点，至少选择一个仓库，以及仓库是否选择与网点分配之间的关联。
在模型求解后，可以打印出所选择的选址点，网点的分配情况以及总成本。这个模型可以扩展到包含更多网点和选址点的复杂问题，尽管模型会变得更加复杂，但建模逻辑保持不变，大规模问题的解决则依赖于高效的求解器或启发式算法。
Python学习杂记
查看原文：多仓库选址-MIP问题建模及求解
文章来源：
Python学习杂记
扫码关注公众号
相关推荐
还在用多套工具管项目？
一个平台搞定产品、项目、质量与效能，告别整合之苦，实现全流程闭环。
查看方案
Python学习杂记的其他文章
Python统计分析常用的30个经典操作
本文将介绍30种使用Python对列表数据进行统计分析的经典操作，包括计算平均值、中位数、众数、方差、移动平均等。
Pandas的30个高频函数使用介绍
Pandas是Python中用于数据分析的一个强大的库，它提供了许多功能丰富的函数。本文介绍其中高频使用的30个函数。
Python设置excel默认属性信息（作者、标题等）
我们会经常从excel导入数据至python，然后进行数据处理、数据分析、建模等工作，最终会输出excel生成结果文件。
Chatgpt、Claude、文心一言、通义千问、讯飞星火高考作文大PK
这几天高考，想试试用不同AI工具来写高考作文。\x0d\x0a以上海卷高考作文题目为例。
学习Python几个常用的网站
今天给大家总结学习Python的几个常用的网站。
加入社区微信群
与行业大咖零距离交流学习
PMO实践白皮书
白皮书上线
白皮书上线
-
联系我们
电话：4006 8899 23 邮箱：beining@chandao.com -
融实践库
关于我们 加入我们立即学习
微信号：rongpmcom
-
微信公众号
-
微信视频号
-
社区微信群
