1、-. z.2015高教社杯全國大學(xué)生數(shù)學(xué)建模競(jìng)賽承 諾 書我們仔細(xì)閱讀了全國大學(xué)生數(shù)學(xué)建模競(jìng)賽章程和全國大學(xué)生數(shù)學(xué)建模競(jìng)賽參賽規(guī)則（以下簡(jiǎn)稱為競(jìng)賽章程和參賽規(guī)則”，可從全國大學(xué)生數(shù)學(xué)建模競(jìng)賽下載）。我們完全明白，在競(jìng)賽開始后參賽隊(duì)員不能以任何方式（包括、電子、網(wǎng)上咨詢等）與隊(duì)外的任何人（包括指導(dǎo)教師）研究、討論與賽題有關(guān)的問題。我們知道，抄襲別人的成果是違反競(jìng)賽章程和參賽規(guī)則的，如果引用別人的成果或其他公開的資料（包括網(wǎng)上查到的資料），必須按照規(guī)定的參考文獻(xiàn)的表述方式在正文引用處和參考文獻(xiàn)中明確列出。我們重承諾，嚴(yán)格遵守競(jìng)賽章程和參賽規(guī)則，以保證競(jìng)賽的公正、公平性。如有違反競(jìng)賽章程和參賽規(guī)則的

2、行為，我們將受到嚴(yán)肅處理。我們授權(quán)全國大學(xué)生數(shù)學(xué)建模競(jìng)賽組委會(huì)，可將我們的論文以任何形式進(jìn)行公開展示（包括進(jìn)行網(wǎng)上公示，在書籍、期刊和其他媒體進(jìn)行正式或非正式發(fā)表等）。我們參賽選擇的題號(hào)（從A/B/C/D中選擇一項(xiàng)填寫）：我們的報(bào)名參賽隊(duì)號(hào)（12位數(shù)字全國統(tǒng)一編號(hào)）：參賽學(xué)校（完整的學(xué)校全稱，不含院系名）：參賽隊(duì)員 (打印并簽名) ：1. 2. 3.指導(dǎo)教師或指導(dǎo)教師組負(fù)責(zé)人 (打印并簽名)： 日期：年月日2015高教社杯全國大學(xué)生數(shù)學(xué)建模競(jìng)賽編 號(hào) 專 用 頁賽區(qū)評(píng)閱記錄（可供賽區(qū)評(píng)閱時(shí)使用）：評(píng)閱人備注送全國評(píng)閱統(tǒng)一編號(hào)（由賽區(qū)組委會(huì)填寫）：全國評(píng)閱隨機(jī)編號(hào)（由全國組委會(huì)填寫）：-. z.

3、菜籃子工程中的蔬菜種植問題摘要為緩解我國副食品供不應(yīng)求的矛盾，農(nóng)業(yè)部提出了菜籃子工程。本文研究的是蔬菜市場(chǎng)為滿足不同條件的最優(yōu)調(diào)配方案問題，建立了一系列數(shù)學(xué)規(guī)劃模型，并用MATLAB和LINGO軟件編程實(shí)現(xiàn)求解。針對(duì)問題一，求運(yùn)送補(bǔ)貼和短缺補(bǔ)償?shù)淖钚≈担捎谏婕暗竭\(yùn)費(fèi)補(bǔ)貼，我們首先利用Floyd算法求出了8個(gè)基地至35銷售點(diǎn)間的最短距離（見表5-1）,得出運(yùn)費(fèi)補(bǔ)貼的公式為，再合理簡(jiǎn)化為在8個(gè)供應(yīng)地和35個(gè)銷售地之間進(jìn)行蔬菜配送使運(yùn)輸補(bǔ)貼和短缺補(bǔ)償最小值的問題. 利用線性規(guī)劃算法，使用Lingo軟件，進(jìn)行數(shù)據(jù)的處理和模型的求解，得出政府短缺補(bǔ)償和運(yùn)費(fèi)補(bǔ)貼的最小值為42784.3元。接著在第一問加

4、入各銷售點(diǎn)的短缺量都不超過需求量的30%的約束條件，我們?cè)谇懊婢€性規(guī)劃的約束條件下再加一個(gè)相應(yīng)的約束條件，得出最小政府短缺補(bǔ)償和運(yùn)費(fèi)補(bǔ)貼為50415.2元.針對(duì)問題二，設(shè)計(jì)一個(gè)方案，使擴(kuò)大后的政府總短缺補(bǔ)償和運(yùn)費(fèi)補(bǔ)貼費(fèi)用最少，我們可以認(rèn)為蔬菜供應(yīng)充足，不存在短缺，這樣可以不考慮短缺補(bǔ)償。同樣利用線性規(guī)劃算法，在模型1的基礎(chǔ)上另加兩個(gè)限制條件，用Lingo軟件可以求出各種植基地?cái)U(kuò)大種植面積后的蔬菜供應(yīng)量和最小運(yùn)費(fèi)補(bǔ)貼分別為206.724針對(duì)問題三，各基地均可種植12種蔬菜，基于問題2，仍可認(rèn)為基地的蔬菜供應(yīng)量能夠滿足銷售點(diǎn)的需求量，簡(jiǎn)化為不存在短缺補(bǔ)償，只需考慮運(yùn)費(fèi)補(bǔ)貼來設(shè)計(jì)配送方案，使運(yùn)費(fèi)補(bǔ)貼

5、最少的模型，用Lingo解出各基地向各銷售點(diǎn)運(yùn)送各種蔬菜的數(shù)量，計(jì)算得最小政府短缺補(bǔ)償和運(yùn)費(fèi)補(bǔ)貼為206.724元，與模型三結(jié)果相同，說明蔬菜的種類數(shù)并不影響配送方案.針對(duì)問題四，我們將JG市看作擁有兩個(gè)蔬菜配送中心的第三方物流企業(yè)，先進(jìn)行配送中心的選址，將基地到配送中心及配送中心到銷售點(diǎn)的噸公里數(shù)作為目標(biāo)函數(shù)，結(jié)合0-1規(guī)劃建模求解，得到最小運(yùn)費(fèi)為.關(guān)鍵詞：蔬菜運(yùn)輸floyd算法 線性規(guī)劃一、問題的提出與重述JG市的人口近90萬，該市在郊區(qū)和農(nóng)區(qū)建立了8個(gè)蔬菜種植基地，承擔(dān)全市居民的蔬菜供應(yīng)任務(wù)，每天將蔬菜運(yùn)送到市區(qū)的35個(gè)蔬菜銷售點(diǎn)。市區(qū)有15個(gè)主要交通路口，在蔬菜運(yùn)送的過程中從蔬菜種植基

6、地可以途徑這些交通路口再到達(dá)蔬菜銷售點(diǎn)。如果蔬菜銷售點(diǎn)的需求量不能滿足，則市政府要給予一定的短缺補(bǔ)償。同時(shí)市政府還按照蔬菜種植基地供應(yīng)蔬菜的數(shù)量以及路程，發(fā)放相應(yīng)的運(yùn)費(fèi)補(bǔ)貼，以此提高蔬菜種植的積極性，運(yùn)費(fèi)補(bǔ)貼標(biāo)準(zhǔn)為0.04元/（1噸.1公里）。蔬菜種植基地日蔬菜供應(yīng)量”、蔬菜銷售點(diǎn)日蔬菜需求量及日短缺補(bǔ)償標(biāo)準(zhǔn)”、道路交通情況及距離”見附件1附件3。問題1：針對(duì)下面兩個(gè)問題，分別建立數(shù)學(xué)模型，并制定蔬菜運(yùn)送方案。（1）為JG市設(shè)計(jì)從蔬菜種植基地至各蔬菜銷售點(diǎn)的蔬菜運(yùn)送方案，使政府的短缺補(bǔ)償和運(yùn)費(fèi)補(bǔ)貼最少；（2）若規(guī)定各蔬菜銷售點(diǎn)的短缺量一律不超過需求量的30%，重新設(shè)計(jì)蔬菜運(yùn)送方案。問題2：為滿

7、足居民的蔬菜供應(yīng)，JG市決定擴(kuò)大蔬菜種植基地規(guī)模，以增加蔬菜種植面積。建立問題的數(shù)學(xué)模型，并重新設(shè)計(jì)蔬菜運(yùn)送方案,確定8個(gè)蔬菜種植基地的新增蔬菜種植量，使總短缺補(bǔ)償和運(yùn)費(fèi)補(bǔ)貼最少。問題3：為了提高居民的生活質(zhì)量，市政府要求蔬菜種植基地不僅要保證蔬菜供應(yīng)總量，還要滿足居民對(duì)蔬菜種類的需求。每個(gè)蔬菜種植基地可種植12種蔬菜，各個(gè)蔬菜銷售點(diǎn)對(duì)每種蔬菜的需求量見附件4。在問題2得到的各個(gè)蔬菜種植基地日蔬菜供應(yīng)量的基礎(chǔ)上，建立數(shù)學(xué)模型，給出問題的求解算法，確定每個(gè)蔬菜種植基地的種植計(jì)劃，并重新設(shè)計(jì)蔬菜運(yùn)送方案，使總短缺補(bǔ)償和運(yùn)費(fèi)補(bǔ)貼最少。問題4：根據(jù)你們所能收集到的信息，政府如何進(jìn)一步完善和制定相應(yīng)的扶

8、持政策，使得菜農(nóng)有種植蔬菜的積極性，居民可以得到質(zhì)優(yōu)價(jià)低的新鮮蔬菜，同時(shí)還能夠逐漸減少或者不用政府投入補(bǔ)貼。此問題可以專注一點(diǎn)或幾點(diǎn)，在小圍試點(diǎn)運(yùn)行，形成問題的描述，并建立數(shù)學(xué)模型，給出數(shù)值結(jié)果。二、問題分析問題一:設(shè)計(jì)運(yùn)送方案，使政府的短缺補(bǔ)償費(fèi)用和運(yùn)費(fèi)補(bǔ)貼最少。求總的費(fèi)用最低，由于單位重量運(yùn)費(fèi)與距離成正比，題目所給的圖1里包含了部分菜市場(chǎng)、中轉(zhuǎn)點(diǎn)以及收購點(diǎn)之間的距離，可以用Floyd算法求出8個(gè)蔬菜基地到35個(gè)銷售點(diǎn)的最短距離，然后根據(jù)floyd算法求出運(yùn)費(fèi)的最小值，根據(jù)建立的公式求解出短缺補(bǔ)償需要的費(fèi)用，用線性規(guī)劃的方法，建立一個(gè)優(yōu)化目標(biāo)的目標(biāo)函數(shù)，以前面的最短路徑和題目中給的約束條件為

9、總的約束條件，用LINGO軟件求出總的最小費(fèi)用。 問題一的第二小問要求在短缺量不超過需求量的30%情況下設(shè)計(jì)方案使總的費(fèi)用最少。我們只需要第一問的基礎(chǔ)上，增加一個(gè)約束條件。使每個(gè)蔬菜基地的蔬菜供應(yīng)量不低于需求量即可。問題二:擴(kuò)大蔬菜種植面積，設(shè)計(jì)方案使政府的短缺補(bǔ)償費(fèi)用和運(yùn)費(fèi)補(bǔ)貼最少。由于擴(kuò)大種植面積，需要我們確定新增蔬菜的種植量，擴(kuò)大種植面積后，我們認(rèn)為基地的蔬菜供應(yīng)量能夠滿足蔬菜銷售點(diǎn)的需求量，因此可簡(jiǎn)化為不存在短缺補(bǔ)償，只需考慮運(yùn)費(fèi)補(bǔ)貼來設(shè)計(jì)配送方案，使短缺補(bǔ)償和運(yùn)費(fèi)補(bǔ)貼最少；所以我們?cè)趩栴}一的基礎(chǔ)上改變兩個(gè)約束條件，一是讓蔬菜種植基地的產(chǎn)量等于銷售點(diǎn)的需求量，二是增加了一個(gè)變量使蔬菜種

10、植基地到銷售點(diǎn)的運(yùn)量小于銷售點(diǎn)的需求量。 問題三：滿足居民對(duì)蔬菜種類的需求，設(shè)計(jì)方案使短缺補(bǔ)償和運(yùn)費(fèi)補(bǔ)貼最少；問題三中每個(gè)蔬菜種植基地可種植12種蔬菜，各個(gè)蔬菜銷售點(diǎn)對(duì)每種蔬菜的需求量不同，基于問題二，我們?nèi)钥烧J(rèn)為基地的蔬菜供應(yīng)量能夠滿足蔬菜銷售點(diǎn)的需求量，簡(jiǎn)化為不存在短缺補(bǔ)償，只需考慮運(yùn)費(fèi)補(bǔ)貼來設(shè)計(jì)配送方案，使短缺補(bǔ)償和運(yùn)費(fèi)補(bǔ)貼最少。 問題四：專注于減少政府投入補(bǔ)貼，設(shè)計(jì)運(yùn)送方案使整體效益最大化；根據(jù)第三方物流(3PL)的運(yùn)作流程，基于這樣的思想：將JG市看作擁有兩個(gè)蔬菜配送中心的第三方物流企業(yè)，該配送中心擁有倉庫和車輛，工作是將蔬菜從種植基地集中到配送中心，然后按照各銷售點(diǎn)的需要進(jìn)行統(tǒng)一配

11、送，這樣整個(gè)調(diào)度問題就簡(jiǎn)化為單車場(chǎng)多任務(wù)送貨問題，所有的車輛都是從配送中心出發(fā)，任務(wù)完成后，回到配送中心，建立模型時(shí)先不考慮運(yùn)輸工具的選擇問題，認(rèn)為只有一種型號(hào)的車輛，有固定的車載重和容量，為使政府能夠逐漸減少或者不用投入補(bǔ)貼，將種植基地、配送中心和銷售點(diǎn)看作一個(gè)整體，其中8個(gè)種植基地，15個(gè)交通路口，35個(gè)銷售點(diǎn)均可作為配送中心，設(shè)計(jì)運(yùn)送方案以達(dá)到整體最優(yōu)。整個(gè)題目求解的思路如流程圖如圖2-1所示：Flody算法求最短路徑供求是否相等？2問求出種植基地種植量設(shè)計(jì)算法使短缺損失和運(yùn)輸費(fèi)用最小對(duì)短缺損失進(jìn)行約束？問（1）規(guī)劃設(shè)計(jì)使短缺損失和運(yùn)輸費(fèi)用最小問（2）在問（1）上增加約束條件使短缺損失和

12、運(yùn)輸費(fèi)用最小蔬菜種類是否有要求？問3設(shè)計(jì)各個(gè)基地種植計(jì)劃設(shè)計(jì)方案使使短缺損失和運(yùn)輸費(fèi)用最小設(shè)計(jì)方案使使短缺損失和運(yùn)輸費(fèi)用最小第四問提出改進(jìn)方法YNYYN圖2-1 算法思路流程圖三、基本假設(shè)1、各個(gè)路口以及蔬菜銷售點(diǎn)都可以作為中轉(zhuǎn)點(diǎn)2、不考慮每個(gè)蔬菜種植基地到各個(gè)蔬菜銷售最大云貨量的限制3、假設(shè)蔬菜種植基地直達(dá)*個(gè)銷售地點(diǎn)，即銷售點(diǎn)之間沒有卸貨的情況4、假設(shè)運(yùn)輸?shù)氖卟寺吠局袥]有損耗5、假設(shè)只考慮運(yùn)輸費(fèi)用和短缺費(fèi)用，不考慮裝卸等其它費(fèi)用6、假設(shè)各蔬菜種植基地供應(yīng)蔬菜同質(zhì)且單位運(yùn)價(jià)相同四、符號(hào)說明符號(hào) 意義第個(gè)基地到第個(gè)銷售點(diǎn)之間的距離第個(gè)基地到第個(gè)銷售點(diǎn)之間的運(yùn)貨量運(yùn)輸總費(fèi)用短缺補(bǔ)助總費(fèi)用政府總補(bǔ)

13、助費(fèi)用第個(gè)銷售點(diǎn)蔬菜的需求量第個(gè)蔬菜種植基地的產(chǎn)量每噸每公里的補(bǔ)貼費(fèi)用蔬菜種植基地和銷售基地與配送中心的單位費(fèi)用第個(gè)銷售點(diǎn)到第個(gè)設(shè)備中心的運(yùn)量表示送往第個(gè)銷售點(diǎn)種蔬菜的運(yùn)量第個(gè)配送中心到第個(gè)銷售點(diǎn)的運(yùn)量五、模型的建立與求解5.1、模型的準(zhǔn)備首先針對(duì)題目給出的數(shù)據(jù)，利用matlab編程繪制出蔬菜種植基地、交通路口、銷售點(diǎn)之間的連通圖，如圖5-1所示：圖5-1 路線圖如圖5-1所示，圖中一共有58個(gè)節(jié)點(diǎn)（其中包括8個(gè)蔬菜種植基地，15個(gè)路口以及35個(gè)銷售基地），對(duì)圖中的8個(gè)蔬菜種植基地進(jìn)行編號(hào)為v1v8;15個(gè)路口進(jìn)行編號(hào)為v9v23;35銷售點(diǎn)編號(hào)為v24v59。由于蔬菜的運(yùn)輸過程具有無向性，所

14、以我們首先可以考慮用經(jīng)典的floyd算法求出蔬菜種植基地到銷售點(diǎn)的最短距離，再利用線性規(guī)劃來解決題目中的問題。首先根據(jù)附錄中的數(shù)據(jù)對(duì)圖中的58個(gè)節(jié)點(diǎn)建立鄰接矩陣，便于利用floyd算法求出最短路徑。其中，；代表第個(gè)蔬菜種植基地到第個(gè)銷售點(diǎn)的距離，后面用符號(hào)表示。5.2、問題一模型的建立和與求解5.2.1建立Floyd算法求蔬菜種植基地到銷售點(diǎn)的距離Floyd算法亦稱為插點(diǎn)法，是一種用于尋找給定加權(quán)圖中頂點(diǎn)間路徑最短的算法。Floyd算法基本思想為：首先設(shè)置一個(gè)矩陣，其中對(duì)角線元素全為0，其他表示頂點(diǎn)到的路徑值，代表運(yùn)算步驟，當(dāng)k=0時(shí)：得出的矩陣稱為臨接矩陣，以后逐步的嘗試在原路徑的兩頂點(diǎn)上增

15、加其他頂點(diǎn)作為中心頂點(diǎn)，如果增加中間頂點(diǎn)后，新的路徑比原來路徑減小了，則用新的路徑代替舊路徑，并修改矩陣元素，否則不變。小面是具體步驟：（1）讓所有邊加入中間點(diǎn)1，取與中較小的值后的新值，完成后得到；（2）讓所有邊加入中間點(diǎn)2，把與中較小的值作為，依次類推得到，其中循壞到第n個(gè)得到的即為我們所求的結(jié)果，表示頂點(diǎn)i與j之間的最短距離。因此可以描述為：（為鄰接矩陣）其中：；為鄰接矩陣。 定義一個(gè)n階方正矩陣序列：其中；是從頂點(diǎn)到，中間頂點(diǎn)是的最短路徑的長(zhǎng)度；是從頂點(diǎn)到，中間頂點(diǎn)的符號(hào)不大于k的最短路徑長(zhǎng)度；是從頂點(diǎn)到最短路徑長(zhǎng)度；按上述步驟規(guī)定，根據(jù)圖5-1建立的網(wǎng)絡(luò)權(quán)矩陣為：其中：，為第個(gè)蔬菜種

16、植基地到第個(gè)銷售點(diǎn)之間的最短距離。下面來確定網(wǎng)絡(luò)權(quán)矩陣：其中:=，當(dāng)（,）屬于E時(shí)，為弧（,）的權(quán)=0，i=1,2,3n=inf,當(dāng)（,）不屬于E時(shí)。（inf為無窮大，n為網(wǎng)絡(luò)結(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)）因?yàn)樯鲜鼍W(wǎng)絡(luò)有58個(gè)結(jié)點(diǎn)，故網(wǎng)絡(luò)的權(quán)矩陣均為58階矩陣。在給出網(wǎng)絡(luò)最短路線的Froyd算法：（1）d1=w.(w為所給網(wǎng)絡(luò)的n階權(quán)矩陣)（2）dk=,k=2,3,p.其中：=min i,j=1,2,n.下面來確定計(jì)算次數(shù)。當(dāng)0時(shí)，p由下式確定：pln(n-1)/ln2，這樣的dp就確定了網(wǎng)絡(luò)各點(diǎn)間的最短距離。此處n=15,解出p3.3669故只需要取p=4即可，即算到d4即可。5.2.2模型的求解通過matla

17、b編程求得每個(gè)蔬菜種植基地到各個(gè)銷售點(diǎn)的最短距離如表5-1所示,具體路線如圖5-1的紅色線部分。表5-1每個(gè)蔬菜種植基地到各個(gè)銷售點(diǎn)的距離表種植基地1種植基地2種植基地3種植基地4種植基地5種植基地6種植基地7種植基地8銷售點(diǎn)1474861685226732銷售點(diǎn)23536516451311423銷售點(diǎn)32627425950301415銷售點(diǎn)41314294646432728銷售點(diǎn)51718335050402829銷售點(diǎn)63334495643232122銷售點(diǎn)74141505741151830銷售點(diǎn)84939485539132538銷售點(diǎn)9504049543262739銷售點(diǎn)104029384

18、532173039銷售點(diǎn)113729384535273435銷售點(diǎn)123024334642344142銷售點(diǎn)132013284545433637銷售點(diǎn)14129244141393233銷售點(diǎn)15165203737353637銷售點(diǎn)162110193232304142銷售點(diǎn)172413223529274445銷售點(diǎn)183524334030223538銷售點(diǎn)194029383724163841銷售點(diǎn)20433241401884151銷售點(diǎn)213726353416144649銷售點(diǎn)223322313020184548銷售點(diǎn)232918273224224447銷售點(diǎn)243120212633355152

19、銷售點(diǎn)252514152836344546銷售點(diǎn)262211143239374243銷售點(diǎn)272514113142404546銷售點(diǎn)282817122539374849銷售點(diǎn)293322172035425354銷售點(diǎn)304029281824315861銷售點(diǎn)313726352417245154銷售點(diǎn)32443342349175056銷售點(diǎn)33503948283235662銷售點(diǎn)344231401912295659銷售點(diǎn)354837361021386568得到每個(gè)蔬菜種植基地到各個(gè)銷售點(diǎn)的最短距離之后，只要知道每個(gè)蔬菜種植基地把蔬菜送往銷售點(diǎn)的重量，便可以求得運(yùn)輸?shù)目傎M(fèi)用。將八個(gè)蔬菜種植基地分別

20、編號(hào)為統(tǒng)計(jì)附錄數(shù)據(jù)可得5-2表：表5-2總生產(chǎn)量和需求量對(duì)照表蔬菜總生產(chǎn)量270噸銷售點(diǎn)需求量360噸由表可以看出：蔬菜總生產(chǎn)量30)=inf; %對(duì)步長(zhǎng)的限制,在此選擇30.% A就是連接矩陣，其中對(duì)角線為0，表示本身% 有連接關(guān)系的就對(duì)應(yīng)線的長(zhǎng)度% 沒有連接關(guān)系的就對(duì)應(yīng)infs=input(輸入起點(diǎn));% 起點(diǎn)（點(diǎn)的序號(hào)）e=input(輸入終點(diǎn));% 終點(diǎn)（點(diǎn)的序號(hào)）distance,path=floyd(A,s,e);fprintf(n 使用floyd算法算出的從第 %d起點(diǎn)到第 %d終點(diǎn)最短路徑長(zhǎng)度: %.5f n,s,e,distance);fprintf(n 經(jīng)過的路徑 以編號(hào)顯

21、示: n);disp(path);function distance,path=floyd(A,s,e)n=size(A,1); % 矩陣行數(shù)D=A(s,:); % 矩陣的第S行path=; % 路徑visit=ones(1,n); % 元素都為1的1行n列的矩陣visit(s)=0; % source node is unvisibleparent=zeros(1,n); % 元素為0的1行n列的矩陣% 最短距離for i=1:n-1 % BlueSet has n-1 nodes temp=zeros(1,n); count=0; for j=1:n if visit(j) temp=te

22、mp(1:count) D(j); else temp=temp(1:count) inf;end count=count+1; end value,inde*=min(temp); j=inde*; visit(j)=0; for k=1:n if D(k)D(j)+A(j,k) D(k)=D(j)+A(j,k); parent(k)=j; end endenddistance=D(e);% the shortest distance pathif parent(e)=0 return;endpath=zeros(1,2*n); % path preallocationt=e; path(1

23、)=t; count=1;while t=s & t0 p=parent(t); path=p path(1:count); t=p; count=count+1;endif count=2*n error(The path preallocation length is too short.,. Please redefine path preallocation parameter.);endpath(1)=s;path=path(1:count)附錄3：?jiǎn)栴}一（1）最小短缺補(bǔ)償和運(yùn)費(fèi)補(bǔ)貼程序model:sets:jd/1.8/:supply;*sd/1.35/:need,pensatio

24、n;links(jd,*sd):d,*;endsetsdata:c=0.04;supply,need,pensation,d=ole(shuju.*ls*);ole(jieguo_1_1.*ls*,*)=*;enddatamin=c*sum(links:d*)+sum(*sd(j):(need(j)-sum(jd(i):*(i,j)*pensation(j);for(jd(i):sum(*sd(j):*(i,j)=supply(i);for(*sd(j):sum(jd(i):*(i,j)=need(j);end附錄4：?jiǎn)栴}一（2）最小短缺補(bǔ)償和運(yùn)費(fèi)補(bǔ)貼程序model:sets:jd/1.8/:

25、supply;*sd/1.35/:need,pensation;links(jd,*sd):d,*;endsetsdata:c=0.04;supply,need,pensation,d=ole(shuju.*ls*);ole(jieguo_1_2.*ls*,*)=*;enddatamin=c*sum(links:d*)+sum(*sd(j):(need(j)-sum(jd(i):*(i,j)*pensation(j);for(jd(i):sum(*sd(j):*(i,j)=supply(i);for(*sd(j):sum(jd(i):*(i,j)=need(j);for(*sd(j):need

26、(j)-sum(jd(i):*(i,j)=0.3*need(j);end附錄5：?jiǎn)栴}二最小短缺補(bǔ)償和運(yùn)費(fèi)補(bǔ)貼求解程序model:sets:jd/1.8/:supply,increase;*sd/1.35/:need,pensation;links(jd,*sd):d,*;endsetsdata:c=0.04;supply,need,pensation,d=ole(shuju.*ls*);ole(jieguo_2.*ls*,*)=*;ole(shuju.*ls*,increase)=increase;enddatamin=c*sum(links:d*)+sum(*sd(j):(need(j)-sum(jd(i):*(i,j)*pensation(j);for(jd(i):sum(*sd(j):*(i,j)=supply(i)+increase(i);for(*sd(j):sum(jd(i):*(i,j)=need(j);end附錄6：各基地對(duì)各銷售點(diǎn)12種蔬菜供應(yīng)量程序model:sets:jd/1.8/:total;*sd/1.35/;sc/1.12/;links1(jd,*sd):d