Advertisement

作业法用于解决运输问题(Java程序)。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
该程序采用作业法解决运输问题，并使用Java语言进行开发。该方法的核心思想是通过将复杂的运输问题分解为一系列简单的作业，逐步求解，最终得到最优解。具体而言，该程序模拟了实际的运输场景，并利用作业法来优化车辆调度和路线规划，以减少运输成本和时间。通过对问题的细化和分解，该程序能够有效地处理大规模的运输问题，并提供准确的解决方案。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 利用MATLAB实现表上作业法解决运输问题
    优质
    本文章介绍了如何使用MATLAB编程语言来实施表上作业法以解决各种运输优化问题。通过具体步骤和代码示例，读者能够掌握如何在实际场景中应用这一方法进行有效的物流规划与成本控制。 1. 所有上传的项目代码都已经过测试并成功运行，在确保功能正常的情况下才提供下载，请放心使用。 2. 本资源适合计算机相关专业的在校学生、老师以及企业员工学习，包括但不限于计算机科学、人工智能、通信工程、自动化和电子信息等领域。同时也非常适合初学者进阶学习，并可用于毕业设计项目、课程设计作业或项目初期演示等用途。 3. 如果您有一定的基础，可以在此代码基础上进行修改以实现更多功能，同样适用于毕业论文写作及各类课程任务需求。下载后请先查看README.md文件（如果有的话），仅供个人学习参考，请勿用于商业目的。
     
  • Java中的表上作业法-运输问题
    优质
    《Java中的表上作业法-运输问题》介绍了如何利用编程语言Java解决经典的运筹学问题——运输问题。通过编写代码实现表上作业法算法，读者可以掌握在实际场景中优化资源配置的方法和技巧。该文章适合有一定Java基础并有兴趣学习运筹学的开发者阅读。 表上作业法是一种用于解决运输问题的优化方法，在Java编程语言中实现这一算法可以帮助我们更好地理解和应用运筹学中的基本概念和技术。这种方法通过建立初始可行解，并且不断寻找改进方案，直到达到最优解为止，适用于物流配送、资源分配等多种场景下的成本最小化或效益最大化目标。
     
  • 利用MATLAB解决运输问题
    优质
    本文章介绍了如何使用MATLAB软件来求解各类运输问题，包括线性规划模型建立、算法实现及优化策略，旨在提高物流效率。 您提供的文本只有“RT..............................”这一串字符，并无实际内容需要我进行改写或删除个人信息处理。请提供具体的文字内容以便我能更好地帮助您完成任务。
     
  • 利用MATLAB解决运输问题的方法
    优质
    本文章介绍了如何使用MATLAB软件来建模和求解各种类型的运输问题。通过具体案例分析展示了该工具在优化物流配送路径与成本中的应用价值。 在求解物资运输最优方案的过程中通常会遇到大量的数学运算难题。以一个典型的运输问题为例，基于Matlab的定量分析方法可以解决这一挑战，并编制出最佳的运输方案。这种方法具有广泛的适用性，在物流配送领域尤其有用，对实践工作有着重要的指导意义。
     
  • 利用Excel解决运输问题的方法
    优质
    本简介探讨了如何运用Microsoft Excel工具来优化和解决物流与供应链管理中的运输问题。通过线性规划及专门的插件或函数（如Solver），可以有效地最小化成本并最大化效率，为决策者提供有力的数据支持。 关于Excel求解运输问题的方法，包括相关课件和PPT的介绍。
     
  • 使用遍历法解决作业排序问题的MATLAB程序
    优质
    本简介介绍了一种基于遍历法的MATLAB编程解决方案，专门用于优化作业排序问题。通过系统地搜索所有可能的序列组合，该程序能够有效地确定最优或近似最优的工作顺序，从而提高效率和生产力。 根据遍历法求解作业排序问题的基本原理编写的MATLAB程序。
     
  • 利用Palmer法解决多机作业排序问题的MATLAB程序
    优质
    本简介介绍了一种使用MATLAB编程实现Palmer法则来优化多机器作业调度的方法。通过该方法能够有效减少生产周期时间，提高制造效率和资源利用率。 根据Palmer法求解多机作业排序问题的原理编写的MATLAB求解程序。
     
  • 运用贪心算法解决着色问题（JAVA）
    优质
    本项目采用Java语言实现了一种基于贪心算法的图着色方案，有效解决了图论中的最小着色问题，减少了颜色使用量。通过优化节点遍历顺序，达到了较好的时间复杂度和空间效率。 着色问题是图论中的一个经典问题，其目标是给图中的每个顶点分配一种颜色，使得相邻的顶点颜色不同，并且使用最少的颜色数量来完成这一任务。我们通常采用贪心算法解决这个问题，这是一种局部最优策略，在每一步中选择当前最好的方案以期望得到全局的最佳结果。 ### 贪心算法原理 在解决问题时，贪心法总是试图做出最有利的选择，即每次选取一个使情况最佳化的步骤，并希望这些局部的优化能够累积成问题的整体最优解。对于着色问题来说，这意味着每当需要给未被着色且相邻顶点颜色最多的顶点分配一种新颜色的时候，就选择这种策略。 ### 着色问题中的贪心方法 1. **按序着色**：可以按照某种顺序对图的各个节点进行上色。常见的做法是先从度数（即连接边的数量）较高的节点开始，因为这些节点可能需要更多的颜色来避免冲突。 2. **最小增量策略**：这种方法从使用最少数量的颜色开始，并试图为新顶点选择一种不同于其相邻已着色顶点的最小可用颜色。如果找不到这样的颜色，则增加一个新颜色并继续尝试。 ### Java实现 在名为`GRcolor.java`的文件中，可以找到用来解决着色问题的一个Java程序的具体实现。这个程序通常包括以下几个部分： 1. **图的数据结构**：使用邻接矩阵或邻接表来表示给定的图形。 2. **颜色数组**：用于跟踪每个顶点当前被分配的颜色。 3. **上色函数**：根据贪心策略为每一个节点选择合适的颜色。 4. **输入处理**：读取图的信息，如顶点数和边的关系等。 5. **输出结果**：打印出各个顶点的最终着色情况及总共使用的不同颜色数量。 ### 程序执行流程 1. **初始化阶段**：创建表示图形的数据结构，并为所有节点的颜色设置初始值（未被分配）。 2. **遍历图并上色**： - 遍历每一个顶点，根据贪心策略为其选择一种颜色。 - 对于每个要着色的顶点，检查其相邻的所有已着色顶点的颜色，并为它挑选一个从未使用过的最小的新颜色。如果所有可能的颜色都被用过了，则增加新的可用颜色数量继续尝试。 3. **结束**：当所有的节点都已经被成功上色后，输出最终的结果。 尽管贪心算法在这个问题上的应用提供了简单而直观的解决方案，但它的效率和准确性在某些情况下可能会受到限制，并不能保证找到全局最优解。例如，在处理特定类型的图形时，如Königs theorem中提到的情况，可能通过其他更复杂的方法得到更好的结果。总的来说，虽然这种策略不一定总是最有效的选择方法，但在实际应用中它往往能够提供一个足够好的近似解决方案。 `GRcolor.java`文件中的代码分析可以帮助我们更好地理解如何在Java环境中具体实现这个算法。
     
  • 解决流水作业调度问题的C++程序
    优质
    本段代码为一个用C++编写的解决方案，旨在优化和解决流水作业（Job Shop Scheduling）中的调度问题，通过算法提高生产效率与资源利用率。 利用Johnson贪心算法可以解决流水作业调度问题。假设存在n个作业（编号为1至n），这些作业需要在由两台机器M1和M2组成的流水线上完成加工。每个作业的加工顺序是先在M1上进行，然后转移到M2继续加工。设每项任务i分别在M1和M2上的加工时间分别为ai和bi（其中1≤i≤n）。问题的目标是在这n个作业中寻找一个最优排序方案，使得从第一个作业开始在机器M1上加工到最后一个作业结束于机器M2的时间最短。这里假设一旦某个任务的加工过程启动，则它必须连续完成而不能中断。
     
  • C语言编程解决运输与分配问题
    优质
    本文章介绍如何运用C语言编写程序来解决经典的运输与分配问题，通过优化算法实现资源的最佳配置。 关于运输问题使用说明： 1. 将单位运价表输入到“in.txt”文件中，格式如下（以书中P102页作业题为例）： #3 4 10 2 20 11 12 7 9 20 2 14 16 18 15 25 5 5 15 15 10 其中，第一行的‘#’表示一个问题的开始；第二行为m和n（中间用空格隔开），代表单位运价表的行数与列数；第三至第五行为单位运价数据；第六行为三个产地的产量；第七行为四个销地的需求量。 2. 程序会将最优运输方案输出到“out.txt”文件中，该文件由程序自动生成。 3. 本程序能够解决平衡型运输问题和分配问题。 以下是书中部分测试用例（输入至in.txt）： #3 4 10 2 20 11 12 7 9 20 2 14 16 18 15 25 5 5 15 15 10 #3 4 3 1 3 1 9 2 8 7 4 9 7 6 3 6 #3 4 8 4 1 2 6 9 4 7 5 3 4 7 25 26 10 10 20 15 #3 5 8 6 3 7 5 5 100 8 4 6 9 8 20 30 30 25 25 20 #4 4 2 10 9 7 15 4 14 8 13 14 16 9 1 1 1 1