需求與供應變化運輸問題最小總費用上界的智能優(yōu)化算法.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、從多源點到多目的地的最小總費用運輸問題研究在實際生活中扮演著重要的角色，求解需求與供應固定時的最小總費用問題是運輸問題研究的主要對象。自運輸問題提出后的相當一段時間里，研究人員對求解需求與供應固定時的最小總費用問題給了相當大的關注。然而由于某些原因，一段時間內(nèi)每個產(chǎn)品的供應與需求數(shù)量可能有所不同，這種變化也會使最小總運輸費用在一定范圍內(nèi)變化。為了做出合適的決策，有關各方可能對這種因供應與需求在一定范圍內(nèi)變化引起最小總運輸費用也發(fā)生變化的

2、情況更感興趣。然而，即使是供應與需求量在一定的范圍內(nèi)變化，但需求與供應量的可能選擇還是會隨著供應商與需求商的增多而呈現(xiàn)出急劇式的增加。
　　雖然學者Liu(2003)建立了需求與供應變化運輸問題(Transportation Problem withVaryingDemand andSupply，TPVDS)最小總費用界限的數(shù)學模型，還給出了求解該模型的方法，但求TPVDS最小總費用上界卻是一個NP困難問題。后來 Juman和Ho

3、que（2014）證明了Liu(2003)的方法并不能找到TPVDS最小總費用的準確上界，并開發(fā)出求解該問題的啟發(fā)式算法。然而，我們在求某些稍大規(guī)模TP VDS最小總費用上界時發(fā)現(xiàn)，該啟發(fā)式算法也找不到準確上界。這里，我們在Liu(2003)、Juman和Hoque（2014）的研究基礎上，提出了一種智能優(yōu)化算法TP VDS-A，并證明了如果供應商的供應下界之和不小于需求商需求上界之和，則算法TPVDS-A可以在一個多項式時間內(nèi)找到TP

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