2014年全国研究生数学建模竞赛一等奖论文(E题).docx

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1、参赛密码（由组委会填写）第十一届华为杯全国研究生数学建模竞赛学校西安理工大学参赛队号107000021.柯俊山队员姓名 2.朱文奇3.胡凯参赛密码（由组委会填写）第十一届华为杯全国研究生数学建模竞赛题 目乘用车物流运输计划问题摘要：本文主要解决的是乘用车整车物流的运输调度问题，通过对轿运车的空间 利用率和运输成本进行优化，建立整数规划模型，设计了启发式算法，求解出 了各种运输条件下的详细装载与运输方案。针对前三问，由于不考虑目的地和轿运车的路径选择，将问题抽象为带装 载组合约束的一维装车问题，优化目标是在保证完成运输任务的前提下尽可能 满载，选择最优装载组合方案使得所使用的轿运车数量最少。对于

2、满载的条件， 将其简化为考虑轿运车的空间利用率最大，最终建立了空间利用率最大化和运 输成本最小化的两阶段装载优化模型。该模型类似于双目标规划模型，很难求 解。为此，将空间利用率最大转换为长度余量最少，并为其设定一个经验阈值， 将问题转换为求解整数规划问题，利用分支定界法进行求解。由于分支定界法 有时并不能求得最优解，设计了一种基于阈值的启发式调整优化算法。最后， 设计了求解该类问题的通用算法程序，并对前三问的具体问题进行了求解和验 证。通过求解得出，满足前三问运输任务的 1-1 型轿运车和 1-2 型轿运车数量 如下表所示（具体的乘用车装载方案见表 2、表 5、表 7）：第一问第二问第三问1-

3、1 16 12 251-2 2 1 5针对问题四，其是在问题一的基础上加入了整车目的地的条件，需要考虑 最优路径的选择。在运输成本上，加入了行驶里程成本，因而可以建立所使用 的轿运车数量最少和总里程最少的双目标整数规划模型。对于此种模型，可以 采用前三问所设计的通用算法进行求解。此时，需要重新设计启发式调整优化 算法。为此，根据路线距离的远近和轿运车数量需要满足的比例约束条件设计 了新的调整优化方案。最终求得的各目的地的轿运车使用数量如下表所示，此时的总路程为 6404，具体装载方案见表 9。1-1 型1-2 型总量A145B606C909D505总数21425针对问题五，作为问题四的扩展研究

4、，类似于问题四建立了双目标规划模 型。由于乘用车的种类达到了 45 种，导致轿运车的装载组合方案急剧增多。如 果仍采用穷举法确定装载组合方案，将产生“组合爆炸”。为此，采用基于排 样算法的装载优化算法，来避免这种现象。这种算法的基本流程是：首先按照 乘用车的宽、高将乘用车分为“高”、“低窄”、“低宽”三种车型； 然后根 据不同类型的乘用车在不同目的地的需求量，构建关系树；接着根据关系树和 启发式调整优化算法来确立初步配载方案；最后验证配载方案是否满足约束条 件以求得最终方案。其中，启发式调整优化算法仍然是基于经验的，这里主要 考虑轿运车上层空间的利用率最大化和距离较远的点以尽可能地减少轿运车的

5、 数量，同时也要满足不同轿运车型之间的数量比例约束。最终求得的各目的地 轿运车的详细使用量如下表所示，并且完成运输任务所需行驶的总里程为 35140。序号12345678910目的地总量 轿运车总量目的地 A00111220005434目的地 B1470000010325目的地 C7003004150029118目的地 D0100000000111目的地 E0011080000019余量0100025000127关键词：整车物流 整数规划 分支定界法 经验阈值 启发式调整优化 排样算法一、 问题重述1.1 问题背景整车物流指的是按照客户订单对整车快速配送的全过程。随着我国汽车工 业的高速发展，

6、整车物流量，特别是乘用车的整车物流量迅速增长。乘用车生产厂家根据全国客户的购车订单，向物流公司下达运输乘用车到 全国各地的任务，物流公司则根据下达的任务制定运输计划并配送这批乘用车。 为此，物流公司首先要从他们当时可以调用的“轿运车”中选择出若干辆轿运 车，进而给出其中每一辆轿运车上乘用车的装载方案和目的地，以保证运输任 务的完成。“轿运车”是通过公路来运输乘用车整车的专用运输车，根据型号 的不同有单层和双层两种类型，而单层轿运车实际中很少使用，本题仅考虑双 层轿运车。在确保完成运输任务的前提下，物流公司追求降低运输成本。但由于轿运 车、乘用车有多种规格等原因，当前很多物流公司在制定运输计划时

7、主要依赖 调度人员的经验，在面对复杂的运输任务时，往往效率低下，而且运输成本不 尽理想。1.2 已知信息（1） 每种轿运车上、下层装载区域均可等价看成长方形，各列乘用车均纵 向摆放，相邻乘用车之间纵向及横向的安全车距均至少为 0.1 米，下层力争装 满，上层两列力求对称，以保证轿运车行驶平稳。（2） 1-1 型及 2-2 型轿运车上、下层装载区域相同；第五问中 1-2 型轿运 车上、下层装载区域长度相同，但上层比下层宽 0.8 米。（3） 受层高限制，高度超过 1.7 米的乘用车只能装在 1-1、1-2 型下层，2-2 型上、下层均不能装载高度超过 1.7 米的乘用车。（4） 在轿运车使用数量

8、相同情况下，1-1 型轿运车的使用成本较低，2-2 型 较高，1-2 型略低于前两者的平均值，但物流公司 1-2 型轿运车拥有量小，为 方便后续任务安排，每次 1-2 型轿运车使用量不超过 1-1 型轿运车使用量的 20%。（5） 在轿运车使用数量及型号均相同情况下，行驶里程短的成本低。 1.3 需要解决的问题请为物流公司安排以下五次运输，制定详细计划，含所需要各种类型轿运 车的数量、每辆轿运车的乘用车装载方案、行车路线。（前三问目的地只有一个， 可提供一个通用程序；后两问也要给出启发式算法的程序，优化模型则更佳）：（1）物流公司要运输车型的乘用车 100 辆及车型的乘用车 68 辆。 （2）

9、物流公司要运输车型的乘用车 72 辆及车型的乘用车 52 辆。 （3）物流公司要运输车型的乘用车 156 辆、车型的乘用车 102 辆及车型的乘用车 39 辆。（4） 物流公司要运输 166 辆车型的乘用车（其中目的地是 A、B、C、D 的分别为 42、50、33、41 辆）和 78 辆车型的乘用车（其中目的地是 A、C 的 分别为 31、47 辆）。（5） 根据附件表 1 给出的物流公司需要运输的乘用车类型（含序号 )、尺 寸大小、数量和目的地和附件表 2 给出的可以调用的轿运车类型（含序号)、数 量和装载区域大小，采用启发式算法，求解装载、运输方案，并自行设计运输 方案的表达形式。(1)(

10、2)(3)(4)(5)二、 模型假设每辆轿运车装载乘用车的组合是独立的；轿运车装载乘用车时上下层部分是对称的，即数量一致； 轿运车到达目的地后原地待命，无须放空返回；轿运车在运输过程中不存在往返情况；每次卸车成本可以忽略不计。三、 基本符号说明符号v_nCvjkxivjyvjCijNjPkbjk符号说明第 v 辆车的装载组合数第 v 辆车第 j 个装载组合装载第 k 种类型物品的容量物品 i 装载在车辆 v 的第 j 个装载组合车辆 v 选择第 j 个装载组合第 i 种装载组合方案能承载第 j 种乘用车的数目需要装载的第 j 种乘用车的数量O 到 A、B、C、D、E 的距离第 j 种乘用车运往

11、第 k 个目的地的数量符号LljcxirTSyik符号说明轿运车的长度第 j 种乘用车的长度安全距离第 i 种方案的使用数量长度余量经验阈值轿运车的总路程第 i 种方案去第 k 个目的地四、 问题分析本文研究的是乘用车物流运输计划问题，通过对轿运车的空间利用率和运 输成本进行优化，设计启发式算法，以求解各种运输条件下详细的装载与运输 方案，能够使得轿运车的利用率达到最高、运输成本达到最低、行车路线最优。 针对题中的五个问题，分析如下：4.1 问题一分析题目要求给出运输车型的乘用车 100 辆及车型的乘用车 68 辆时物流公 司的运输方案。本问题即将给定数量的车型和车型乘用车装载到 1-1 型轿

12、 运车和 1-2 型轿运车上，并使得所用的 1-1 型轿运车和 1-2 型轿运车数量之和 最少，亦即成本最少。并在满足数量最少的情况下，求解车型和车型乘用 车的最佳装载组合方案，以使得两种轿运车空间利用率达到最大。由于两种乘 用车的高度均不超过 1.7 米，且其宽度小于轿运车的下层宽度、两倍宽度也不 超过轿运车的上层宽度，即车型和车型乘用车可以装载在 1-1 型和 1-2 型 轿运车的任意层上。所以，问题可以归结为一维组合装车问题，求解的目标是 充分利用轿运车的长度，以使得轿运车的长度余量最少，则轿运车的空间利用率也将达到最大。4.2 问题二分析题目要求给出运输车型的乘用车 72 辆及车型的乘

13、用车 52 辆时物流公 司的运输方案。本问题即将给定数量的车型和车型乘用车装载到 1-1 型轿 运车和 1-2 型轿运车上，并使得所用的 1-1 型轿运车和 1-2 型轿运车数量之和 最少，亦即成本最少。并在满足数量最少的情况下，求解车型和车型乘用 车的最佳装载组合方案，以使得两种轿运车空间利用率达到最大。由于车型 乘用车的高度大于 1.7 米，根据题目中的要求，只能将其装载在 1-1 型和 1-2 型轿运车的下层上。而车型的乘用车，仍然可以装载在 1-1 型和 1-2 型轿运 车的任意层。问题仍为求解一维组合装车问题，求解的目标是充分利用轿运车 的长度，以使得轿运车的长度余量最少。4.3 问

14、题三分析题目要求给出运输车型的乘用车 156 辆、车型的乘用车 102 辆及车 型的乘用车 39 辆时物流公司的运输方案。本问题即将给定数量的车型、车 型和车型乘用车装载到 1-1 型轿运车和 1-2 型轿运车上，并使得所用的 1-1 型轿运车和 1-2 型轿运车数量之和最少，亦即成本最少。并在满足数量最少的 情况下，求解车型、车型和车型乘用车的最佳装载组合方案，以使得两 种轿运车空间利用率达到最大。此问题可以看作是前两问的延伸，此时 1-1 型 轿运车和 1-2 型轿运车下层均可以装载三种乘用车，而上层只能装载车型和 车型轿运车。4.4 问题四分析题目要求给出运输 166 辆车型的乘用车（其

15、中目的地是 A、B、C、D 的分 别为 42、50、33、41 辆）和 78 辆车型的乘用车（其中目的地是 A、C 的分别 为 31、47 辆）时物流公司的运输方案。本问题可以看作是问题一的延伸，在问 题一的基础上将路径加入到了考虑之列，目的地不再相同。问题变成将给定数 量的车型和车型乘用车装载到 1-1 型轿运车和 1-2 型轿运车上，并运往相 应的目的地，以满足各目的地的需求，使得运输成本最少。而影响运输成本的 首要因素是轿运车使用数量，其次是行驶里程长短。因而问题转换为求解车 型和车型乘用车的最佳装载组合方案，以使得两种轿运车的使用总数量最小 且所需的路程最短。这是一个双目标规划问题，此

16、时轿运车有可能不再满足满 载的条件。4.5 问题五分析题目要求利用 10 种不同规格轿运车，来装载 45 种不同规格的乘用车，以 满足 A、B、C、D、E 五个目的地对 45 种乘用车的数量需求。本问题可以看作是 问题四的扩展研究，只是问题比第四问要复杂的多，但整体的模型是一致的。 对于这种 NP难问题，寻找最优解是不切实际的，需要重新设计启发式算法， 简化目标函数，使其更容易求解，以期能够求得满足约束条件的可行解。五、 问题求解与算法设计5.1 装载问题的基本模型5.1.1 模型定性分析w v _ nm-在不考虑整车目的地和轿运车的路径选择的情况下，问题可抽象为带装载组合约束的一维装车问题1

17、，即有 n 个属于 l 种类型的相同（单位）尺寸的物品，有 w 辆车，每辆车对这 l 种类型的物品有几种装载组合，不同车辆的装载 组合不同，每辆车选择一种装载组合并严格按照物品组合进行装载。优化目标 是在满载的情况下装载最多的物品，同时给出每个物品的具体配载方案。 5.1.2 复杂性分析考虑带装载组合约束的一维装车问题的简化问题，当每辆车只有一个装载 组合时，问题变为：有 l 种类型的物品，类型 k 的物品数 N ，有 n 个装载组合，k第 j 个装载组合对类型 k 物品的容量 C ，对所有类型物品的容量 C ，选择装载jk j组合以尽可能装载最多的物品。已知多维背包问题为 NP难问题2，而多

18、维背 包问题可以转化为一维组合装车问题的简化问题，则一维组合装车问题的简化 问题为 NP难问题，显然一维组合装车问题更为复杂，也即一维组合装车问题 为 NP难问题。5.1.3 一维组合装车问题线性混合整数规划模型 3问题最终结果是给出具体的装载方案，即物品装载在哪辆车的哪个装载组 合上，因此以物品作为决策主体，物品选择车辆、装载组合。设物品数为 m,类型数为 l，车辆数为 w，第 v 辆车的装载组合数为 v_n，第 v 辆车第 j 个装载组合装载第 k 种类型物品的容量为 C , x 为物品 i 是否装载vjk ivj在车辆 v 的第 j 个装载组合上的 0、1 变量，y 为车辆 v 是否选择

19、第 j 个装载组vj合的 0、1 变量，则有如下数学模型：maxm w v _ n xivj(5-1)v_ nj =1i =1 v =1 j =1y 1, v =1,2, L , w vjx 1, i =1,2, L , mivjv =1 j =1s.t .x =C y , if m =kivj vjk vj ii=1k =1,2, L , l; v =1,2 L , w; j =1,2 L , v nx 0,1 i =1,2, L , m, v =1,2, L , w, j =1,2, L , v n ivj -y 0,1 v =1,2, L , w, j =1,2, L , v n vj

20、-优化目标为物品装载数最多；约束式第一式表示一辆车最多只能选择一种 装载组合；第二式表示一个物品最多只能被装载到一辆车的某个装载组合上； 第三式表示每辆车必须严格按照装载组合装满每种类型的物品；第四、五式定 义了变量的取值范围。5.2 两阶段装载优化模型的建立5.2.1 实际问题的分析与简化在本问题中，有三种类型的乘用车，其数量根据具体的运输任务而定，每 种车的规格均不同。轿运车也有两种，其规格也有较大差异。现要考虑将给定 数量的三种类型的乘用车装载到两种类型的较运车上，但轿运车的数量可以无3限多。为了在保证完成运输任务的前提下，降低整车物流的运输成本，目标函 数变为在满足满载的情况下，选择最

21、优装载组合方案，使得所使用的轿运车数 量最少。而满载的条件在本问题中不再适用，我们简化为考虑轿运车的空间利 用率最大，为此，建立了两阶段装载优化模型4。5.2.2 装载组合方案的确定在给定运输任务的乘用车类型后，根据各乘用车的规格和各装载用轿运车 的规格，首先确定 1-1 型和 1-2 型轿运车每层可以装载的乘用车类型，然后依 据 1-1 型和 1-2 型轿运车的实际长度，再加上纵向的安全车距的限制，采用穷 举法，可以确立各类型轿运车的所有装载组合。假定轿运车的长度为 L，第 j 种乘用车的长度为 l （j = 1, 2, 3分别代表j型、型、型），并用 k 表示装载组合中承载的第 j 种乘用

22、车的数目，安全j距离 c=0.1，满足要求的装载组合方案应满足（只考虑单个下层的情况，其它 层类似）：3(k -1) c+k l L, j j jj =1k L / min(l , l , l ) j 1 2 3 j=1（5-2）5.2.3 两阶段装载优化模型（1）第一阶段：空间利用率最大化优化模型a）目标函数的确定考虑到无论是使用 1-1 型轿运车还是 1-2 型轿运车，均采用双层装载。而 且为了安全，下层装载的是重心高度较高的乘用车，如车型乘用车。再者， 车型和车型乘用车的宽度均在轿运车的允许范围之内。因此，轿运车在装 载乘用车时，在高度和宽度上并不存在利用的概念，在最大化空间利用率时仅

23、需考虑长度的充分利用即可，而具体装载辆数取决于乘用车的类型。设 C 表示第 i 种装载组合方案能承载第 j 种乘用车的数目（i = 1, 2， , i，jm, m+1, , M，m 为使用 1-1 型轿运车的最大方案数，M 为分别使用 1-1 型、 1-2 型轿运车的总方案数之和；j = 1, 2, 3, 4, 5, 分别表示上（型车放 在上层，后面依次类推）、上、下、下、下五种情况），n 表示轿运车 的列数（1-1 型为 2, 1-2 型为 3, 2-2 型为 4），则目标函数可以表示为：max F =(C l +Ci ,1 1i ,2l +C l +C 2 i ,3 1i ,4l +C l

24、 + 2 i ,5 35(Ci , j-1) c) /( n L) （5-3）j =1b）约束条件的确定轿运车装载时，应保证乘用车与乘用车之间，乘用车与轿运车端壁之间的 最小间隙, 避免发生碰撞，此安全距离为 0.1 米，同时应满足轿运车的装载长 度约束。即，满足的约束条件如下：j =1j =15 5mMMMii2 2C l + (C -1) cL i , j j i , js.t .C l +(C -1) cL i , j j i , jj=3 j =3（2）第二阶段：运输成本最小化优化模型a）目标函数的确定（5-4）由于影响整车物流运输成本高低的主要因素首先是轿运车使用数量，其次 是在轿运

25、车使用数量相同情况下的轿运车使用成本，最后是行驶里程成本。而 在前三问的模型中，不考虑路径问题，因而我们以轿运车的使用数量最少为主 要考虑因素，对组合方案进行优化，以使运输成本最小。设第 i 种方案的使用数量为 x (i = 1, 2， , m, m+1, , M)，则目标i函数为：Mmin F = xi =1i（5-5）b）约束条件的确定由于 1-1 型轿运车的使用成本较低，2-2 型较高，1-2 型略低于前两者的平 均值。为了降低成本，应使 1-2 型轿运车使用量少于 1-1 型轿运车，且每次 1-2 型轿运车使用量不超过 1-1 型轿运车使用量的 20%，这也符合物流公司 1-2 型 轿

26、运车拥有量小的实际；再者，无论采用哪些组合方案，都必须满足物流公司 的运输安排，努力完成任务。即，满足的约束条件如下： M j=m+1x 0.2x ,j ii =1(C +C ) x =N ,i ,1 i ,3 i 1i =1s.t .(C +C ) x =N ,i ,2 i ,4 i 2i=1C x =N ,i ,5 i 3i =1x 0, x Z其中，N 为需要装载的第 j 种乘用车的数量。 j5.2.4 基于经验阈值的求解优化方法（5-6）考虑到在求解上述两阶段装载优化模型时，问题归结为一个双目标规划问 题，实际求解时较为困难。为此，对问题进行重新分析，空间利用率最大可以 等价为长度余量

27、最少，而组合方案的求解时也可以通过考虑长度余量来进行分 析。设长度余量为 r，则r =n L -C l +Ci ,1 1i ,2l +C l +C 2 i ,3 1i ,45l +C l + (C 2 i ,5 3i , j-1) c（5-7）j =1根据实际情况，r 应满足非负的要求。mMMMiii由于每种方案的长度余量不同，但对于每种类型的轿运车的所有装载组合 方案，其长度余量必有一个取值范围，我们可以考虑人为的给定一个阈值。这 样可以对组合方案进行有目的的筛选，也可以解决因穷举法产生的“组合爆 炸”问题，同时也考虑了空间利用率最大。因而，求解两阶段装载优化问题最 终归结为一个整数规划问题

28、Mmin F = xi =1i（5-8） M j=m+1x 0.2x ,j ii =1(C +C ) x =N ,i ,1 i ,3 i 1i =1s.t .(C +C ) x =N ,i ,2 i ,4 i 2i =1C x =N ,i ,5 i 3i =1x 0, x Z0 r T其中，T 为阈值，根据经验获得，在本文的计算中，T 取 2。5.3 装载优化模型的通用求解算法设计5.3.1 求解整数规划的分支定界算法分支定界算法是一种隐枚举法,是整数规划中常用的算法之一5。它的主要 思想是根据某种策略将原问题松弛问题的可行域分解为越来越小的子域 , 并检 查每个子域内整数解的情况, 直到找到

29、最优整数解或证明整数解不存在。分支定界法从求松弛问题开始 , 将问题可行域分为许多的子域 (最通常的 分解方式是“两分法”),这一过程称为分支；通过分支找到更好的整数解来不 断的修改问题的上下解 ,这一过程称为定界。定界的目的是为了测定界的趋势 , 留下有价值的或尚不能判定的分支。删除肯定不存在最优解的分支 , 称之为剪 枝, 以达到加速收敛 , 简化运算的目的。不同的分支定界方法在于分支、定界 和剪枝的不同处理手段上, 其算法的一般步骤可概括为：Step1：初始化。选择可行域的 S 的初始松弛集合 F，满足 F S ；初始可行点集合 Q =j，上界 a=+，令 P=F，计算下界 b( F )

30、 min f ( x ), x S ，并令 b=b(F ) 。在计算 b( F ) 的过程中，若有必要，则更新 Q 和 a 。Step2：分割。将 F 分割成有限个子集 F ， i I （指标集）满足iF =UF , int F Iint F =, i , j I , i j ，令 P =( P F )U(UF ) 。i i j iililbStep3：剪枝。对每个 i I ，计算 f 在子集 F 上的下界 b( F ) ，使其满足i( F ) int f ( F US ) ，利用在计算 b( F ) ) 的过程中所发现的所有可行点修正集 i i i合 Q，同时按照合适的删除规则，删除 P 中

31、所有不包含最优解的 F 或 F 的一部i i分，剩余集合不妨仍记为 P；Step4：定界。令 b =min b( F ) | F P， a =min f ( x) | x Q。iStep5：终止判断。若 a-be（充分小的正数），则终止算法。否则，从 P 中挑选合适的子集 F， F P ，转入步骤 2。5.3.2 启发式调整优化启发式算法 3是一种基于直观或经验构造的算法 ,在可接受的花费 (指计算 时间和空间)下给出待解决组合优化问题每一个实例的一个可行解 ,该可行解与 最优解的偏离程度不一定事先可以预计。利用分支定界法求解整数规划问题（5-8）所得的解有时并不是最优解，此 时就需要进行调整

32、，这时只需要在保证轿运车总数量不变的情况下，对可行解 进行启发式的局部调整即可。这种启发式的调整思路大致如下：（1） 放宽阈值 T，扩大解的范围；（2） 根据经验，将新解范围中的某一种方案的数量与可行解相应的方案 数量进行替换；（3） 验证新的解是否满足约束条件，如果新解满足约束条件且新解的轿 运车数量总数不超过可行解，则新解即为可能的最优解；（4） 在这些所有可能的最优解中，寻找轿运车数目最少的即为最优解。 启发式算法简单直观，速度快，容易被接受，但在最坏情况下，也不能获得最优解，这时就只能通过人工干预进行调整，以获得最优解。5.3.3 通用算法设计开始输入轿运车与乘用车规格输入需要运输的乘

33、用车数量计算轿运车装载方案启发式调整 优化可行解分支定界法求 解线性规划整数问题最优解YN人工干预，调整装载方案N最优解Y输出装载方案与 所需轿运车数量结束图 1 通用算法流程图本文通过前三问的求解，归纳总结出了一种适合求解前三问的通用算法， 并用一个通用程序进行了实现。所实现的通用程序，能够满足前三问运输任务， 并能按照题目要求输入输出最优解。算法的流程图如图 1 所示，这里，简单叙 述一下通用算法的主要步骤：Step1：分别输入轿运车与乘用车的规格数据（长、宽、高），并输入需要 运输的三种乘用车的数量，如果没有某种乘用车，则输入 0；Step2：通过（5-2）式来计算所有可能的轿运车装载方

34、案，并进行编号； Step3：利用分支定界法求解式（ 5-8）所示的整数规划问题，并对所求得的解进行验证，如果求得的解就是最优解，则转到 Step6；否则继续； Step4：按照上节所述的启发式调整优化方法继续求解优化，寻找最优解，并对所求得的解进行验证，如果所得的解即是最优解，则转到 Step6；否则继 续；Step5：对上步所得的可行解进行人工干预，局部小范围调整方案，以获得 最优解；Step6：按照题目要求输出装载方案与所需轿运车数量的 Excel 格式。 5.4 问题一求解本问题中，N =100，N =68，N =0，带入式（5-8）中，可得问题一的具体模1 2 3mM型为：Mmin

35、F = xi =1i（5-9） M j=m+1x 0.2x ,j ii =1i=1s.t .M i=1(C +C ) x =100, i ,1 i ,3 i(C +C ) x =68, i ,2 i ,4 ix 0, x Z i i0 r 2将 N =100，N =68，N =0 输入到通用程序中，可以求得 11 种装载组合方案， 1 2 3如表 1 所示，其中前 5 种为使用 1-1 型轿运车时的所有可能装载组合方案，后 6 种为使用 1-2 型轿运车时的所有可能装载组合方案。表 1 问题一的所有可能装载组合方案方方方方方方方方方方方方数案案案案案案案案案案案案目1 2 3 4 5 6 7

36、8 9 10 11上层装载型乘用车数目432101086420上层装载型乘用车数目01235024810 12下层装载型乘用车数目 下层装载型乘用车数目4031221305504132241506最终求得的所有装载方案情况如表 2 所示：表 2 问题一的装载方案轿运车类型1-1 型1-1 型1-2 型相同类型、相 同装载方式 的车辆数1152装在上层序号为 1 乘用车数量404装在上层序号为 2乘用车数量058装在上层序号为 3乘用车数量000装在下层序号为 1 乘用车数量402装在下层序号为 2乘用车数量054装在上层序号为 3乘用车数量000中间停靠地000目的地000统计的轿运车数量，如

37、表 3 所示：表 3 问题一的轿运车数量统计mM轿运车类型 1-1 型1-2 型使用总车辆数162利用 MATLAB 软件实现了前三问通用算法的 exe 可执行文件，其第一问运行 结果如图 2 所示。图 2 中，读取的 excel 表格名字为“inputData_1”，输出了 inputData_1.xls 中输入的乘用车数量以及通过算法所得到的不同类型轿运车 数 量 ， 其 具 体 轿 运 车 装 载 方 案 输 出 并 保 存 在 了 outData_1.xls 与 outData_1_2.xls 中。图 2 第一问运行结果5.5 问题二求解本问题中， N =0 ，N =72 ，N =52

38、，带入式（ 5-8 ）中，可得问题二的具体模1 2 3型为：min F =Mxi（5-10） M j=m+1i =1x 0.2x ,j ii =1i=1s.t .M i=1(C +C ) x =72, i ,2 i ,4 iC x =52,i ,5 ix 0, x Z i i0 r 2将 N =0，N =72，N =52 输入到通用程序中，可以求得 9 种装载组合方案， 1 2 3如表 4 所示，其中前 4 种为使用 1-1 型轿运车时的所有可能装载组合方案，后5 种为使用 1-2 型轿运车时的所有可能装载组合方案。表 4 问题二的所有可能装载组合方案数目方案方 方 方 方 方 方 方 方 方

39、 案 案 案 案 案 案 案 案 案 1 2 3 4 5 6 7 8 9上层装载型乘用车数目 5 5 5 5 12 12 12 12 12下层装载型乘用车数目 下层装载型乘用车数目041322310514234251最终求得的所有装载方案情况如表 5 所示：表 5 问题二的装载方案轿运车类型1-1 型1-2 型相同类型、相 同装载方式 的车辆数121装在上层序号为 1 乘用车数量00装在上层序号为 2乘用车数量512装在上层序号为 3乘用车数量00装在下层序号为 1 乘用车数量00装在下层序号为 2乘用车数量00装在上层序号为 3乘用车数量45中间停靠地00目的地00统计的轿运车数量，如表 6

40、 所示：表 6 问题二的轿运车数量统计轿运车类型 1-1 型1-2 型使用总车辆数121利用 MATLAB 软件实现了前三问通用算法的 exe 可执行文件，其第一问运行 结果如图 3 所示。图 3 中，读取的 excel 表格名字为“inputData_2”，输出了 inputData_2.xls 中输入的乘用车数量以及通过算法所得到的不同类型轿运车 数 量 ， 其 具 体 轿 运 车 装 载 方 案 输 出 并 保 存 在 了 outData_2.xls 与 outData_2_2.xls 中。mMMMii图 3 第二问运行结果5.6 问题三求解本问题中，N =156，N =102，N =39，带入式（5-8）中，可得问题三的具体1 2 3模型为：Mmin F = xi =1i（5-11）