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CPLEX用于解决物流配送问题，采用MILP模型。

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简介：
该文章采用LINGO软件进行实现，详细内容请参考博客文章：https://blog..net/Xialiuto/article/details/122769866。通过此方法，显著提升了运行速度。

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  • 利用CPLEX求解物流配送的MILP模型
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    本研究运用CPLEX软件解决现代物流配送中的混合整数线性规划(MILP)问题，旨在优化资源配置和提高配送效率。 使用LINGO实现可以显著提升速度。这种方法在实际应用中的效果非常出色。
     
  • 使用CPLEX解决MILP问题
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    本项目利用IBM ILOG CPLEX优化软件高效求解混合整数线性规划(MILP)问题，旨在探索其在实际复杂场景中的应用与优势。 2020年全国大学生数学建模竞赛B题穿越沙漠问题可以通过建立整数线性规划模型（ILP）来解决，并使用LINGO软件进行求解，从而大幅提升计算速度。关于如何用LINGO实现这一过程的具体方法，请参考相关视频教程。
     
  • 采用混合遗传算法解决物流配送路径问题：
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    本研究运用混合遗传算法优化物流配送路径，旨在提高配送效率与降低成本，为物流行业提供新的解决方案。 从某物流中心用多台配送车辆向多个客户送货，每个客户的地理位置和货物需求量是固定的，每辆配送车的载重量也是确定的，并且它们在一次行程中能够行驶的最大距离也有上限。目标是在满足这些条件的前提下合理规划各辆车的配送路线，以优化特定的目标函数。
     
  • 使用CPLEX解决VRPTW问题
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    本研究探讨了利用CPLEX优化求解器高效处理车辆路径规划中的时间窗口约束（VRPTW）问题的方法，旨在减少配送成本和提升物流效率。 使用CPLEX求解VRPTW问题的代码基于Solomon标准数据集编写，并且已经过详细测试可以直接运行。每段代码都配有详尽注释，以帮助用户更好地理解和利用这段程序。如果有兴趣了解更多相关信息或寻求进一步的帮助，请关注微信公众号：数据魔术师。
     
  • 基于蚁群算法的物流配送VRP问题解决方法
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    本文提出了一种基于蚁群优化算法解决车辆路线规划（VRP）问题的方法，特别针对物流配送场景进行了优化与应用。通过模拟蚂蚁觅食行为中的信息素沉积和跟随机制，该算法有效提高了物流配送路径的效率及合理性，减少了运输成本并提升了服务质量。 在物流配送过程中，配送路径规划对顾客满意度及经营总成本具有重要影响。通过运用蚁群算法优化车辆路线问题（VRP），可以快速找到最佳的车辆配置及其对应的最优配送路径。经过数据分析测试后发现，该算法表现出良好的收敛性，在提供高水平服务的同时显著降低了配送成本。
     
  • 利用MATLAB和YALMIP平台调用CPLEX求解器解决MILP问题（适用于综合能源系统优化）.zip
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    本资源提供基于MATLAB与YALMIP工具箱调用CPLEX求解器，以解决混合整数线性规划(MILP)问题的详细教程和代码示例，特别针对综合能源系统的优化设计。 在运行之前，请确保已经正确安装了求解器。可以通过MATLAB中的YALMIP平台调用CPLEX求解器来解决混合整数线性规划（MILP）问题，这适用于综合能源系统的优化求解。
     
  • 使用CPLEX解决旅行商问题
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    本项目利用IBM ILOG CPLEX优化软件高效求解NP难的旅行商问题(TSP)，通过建模和算法实现寻找最优或近似最优Hamilton回路。 利用商业软件cplex求解旅行商问题 Option Explicit Private Type point x As Double y As Double End Type Private Type save i As Long j As Long s As Double End Type Private points() As point, cost() As Double, saving() As save, n As Long, m As Long Private trip() As String
     
  • 关于物流配送车辆调度问题的模型与算法探究
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    本文针对物流配送中的车辆调度问题，构建了优化模型，并提出相应的求解算法，旨在提高配送效率和降低成本。 物流配送车辆调度问题作为NP难题之一，在客户数量增加的情况下，可选的配送路径方案会以指数级的速度迅速增长。因此，采用启发式算法求解这一问题是当前研究的重要方向。本段落将基于建立的物流配送车辆调度问题数学模型，探讨并应用爬山算法、禁忌搜索算法、模拟退火算法以及遗传算法等现代优化计算方法进行求解。
     
  • 利用MATLAB解决DEA模型问题
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    本项目聚焦于运用MATLAB软件来解决数据包络分析（DEA）模型中的各类优化问题，旨在通过编程实现复杂计算和效率评估。 MATLAB求解DEA模型的程序非常出色，并且具有实际应用价值。
     
  • 使用Matlab解决优化模型问题.
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    本简介探讨了如何利用MATLAB这一强大的数值计算软件来求解各类优化模型问题，包括线性规划、非线性规划等，旨在为工程与科学研究提供高效的解决方案。 实验1：建立不允许缺货的生产销售存储模型。假设生产速率为常数k, 销售速率为常数r，其中 k>r。在一个完整的生产周期T内，起初的一段时间里一边进行生产和销售；随后一段时间仅进行销售而不进行生产。请画出储存量随时间变化的图形，并设定每次生产的准备费用为C0，单位时间内每件产品的存储成本为h。以总费用最小为目标确定最优生产周期。讨论当k和r发生变化时的情况。 实验2：研究最速降线问题，阅读相关文献了解该问题的基本原理及其求解方法。 实验3：通过查阅铅球掷远的相关资料并完善现有模型，建立一个完整的数学模型，并使用Matlab进行求解。