模型求解: 在上面的模型中,我们可以看到这里的决策变量为an,Pn,约束条件是线性的, 而目标函数却是非线性的,故无法用单纯型算法实现 我们利用动态规划算法编程实现,算法流程图见附录I。 计算结果如下 共需要15辆卡车,最小的总运量为92236.8(吨公里) 分布路线图如下: 1(2 4+2(81) 2(85) 3 1(14 1(15) 装场Ⅱ 倒装场 图中+表示铲位 o表示卸点 第6页共20页第 6 页 共 20 页 模型求解： 在上面的模型中，我们可以看到这里的决策变量为 ij a , ij p ，约束条件是线性的， 而目标函数却是非线性的，故无法用单纯型算法实现。 我们利用动态规划算法编程实现，算法流程图见附录 I。 计算结果如下： 一共需要 15 辆卡车，最小的总运量为 92236.8（吨公里） 分布路线图如下： 路线上标示的括号前的数字表示在该路线上承载运输工作的车辆数，括号中 的数字表示该路线上所发卡车所需承载的总趟数。 铲点冲突率： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 19.1% 9.8% 20.1% 0 26.9% 0 0 0 20.8% 13.9% 铲点平均冲突率：15.8% 卸点冲突率： 1 2 3 4 5 0.5% 14.6% 11.2% 28.5% 2.6% 一班次的含铁量 矿石漏 30.46% 倒装场 1 30.47% 倒装场 2 29.62%