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多仓库选址-MIP问题建模及求解

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Python学习杂记
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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。
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