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OR-tools求解选址问题
15 2024-10-27
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文章来源:
Python学习杂记
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选址问题是一个关键的研究领域,尤其对于工厂和物流公司而言。它的主要目标是最小化整个网络配送的整体成本。在本例中,我们使用Or-tools工具来解决选址问题。
具体问题描述如下:在一定条件下进行仓库选址并安排日常配送,以实现总成本最低。这些条件包括:
- 七个潜在仓库地点,每个地点都有其日均租金和最大容量。
- 需向100个网点配送,每个仓库到各网点的运输成本各不相同。
- 这100个网点都有特定的需求量。
为了解决此问题,使用了ortools中的pywraplp模块包,该包使用CBC混合整数规划求解器来定义决策变量。在这里,定义了两种变量类型:x为一个二维数组,代表仓库和网点之间的配送关系;y为一个一维数组,表示是否选择某仓库。总共有707个决策变量,每个变量都是0或1的整数。
接下来,作者为这个求解问题设定了多个约束条件:
- 需求约束:每个仓库的最大容量必须满足分配给它的所有网点的需求。
- 仓库与网点对应约束:每个网点只能对应一个仓库。
- 仓库容量约束:仓库的容量必须大于或等于为其供应的总量。
- 数量限制:至少要选择一个仓库。
通过这些约束条件,可以使用Or-tools中的求解器来找到最优的仓库选址方案,以最小化整体成本。
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