运输问题的调整量怎么算_运输问题调整量的确定

关于路基土方计量中的超运问题

       工程定额中明确指出，土方运输的计量单位是立方米公里（M3*KM）。在计算超距离运输费用时，需要考虑实际运输量与单价。具体计算方法为：总土方量乘以单位公里的土方单价加上超出1公里部分的长度与超距单价的乘积。其中，超距部分的长度等于总长度减去基本运输距离1公里。

       以一个具体的工程为例，假设某工程需要运输立方米的土方，运输距离为5公里。按照定额，基价为每立方米每公里元。若超出1公里，超出部分每公里按元计价。首先计算基本运输费用，立方米乘以元/立方米公里等于元。接着计算超出部分的费用，超出距离为4公里，即5公里减去基本的1公里，超出部分的费用为4公里乘以元/立方米公里，等于元。因此，总的运输费用为元加上元，即元。

       在实际操作中，为了确保准确无误地计算出超运费用，施工方需要精确测量运输距离，并且在合同中明确超距单价。这样可以避免因计算错误而导致的成本增加或减少。同时，合理规划运输路线，尽量减少超运情况的发生，也有助于降低工程成本。

       值得注意的是，不同的工程项目可能有不同的具体规定，因此在执行时还需参照具体合同和当地定额标准。此外，随着技术的进步和管理方式的改进，土方运输的效率和成本也在不断优化。

       综上所述，正确理解和应用土方运输的计量方法对于控制工程成本和提高工作效率具有重要意义。施工方应严格遵守相关规定，并结合实际情况进行合理规划，以实现经济效益最大化。

运筹说 第期 | 运输问题硬核知识点梳理—表上作业法求解运输问题

       本文将深入探讨运输问题的解决方法——表上作业法。在前一期内容中，我们学习了运输问题的数学模型与特点。接下来，我们将重点介绍表上作业法，以求解运输问题的高效策略。

       ### 初始调运方案

       #### 1. **西北角法**

       此法操作简便，迅速找到一个初始基可行解，但存在解效不佳的情况。通过观察西北角单元格开始，逐步填充调运方案。

       #### 2. **最小元素法**

       以最低运费为原则，优先运输，试图降低整体运输成本。步骤包括寻找最小运费并相应调整调运方案。

       #### 3. **沃格尔法**

       计算各供应点与销售点间的罚数，优先考虑罚数最小的单元格进行调运，从而优化初始方案。这种方法在大规模运输问题中表现出色。

       ### 最优性检验

       #### 1. **闭回路法**

       通过寻找闭回路并计算检验数来判断解的最优性，适用于复杂问题，但计算繁琐。

       #### 2. **位势法**（对偶变量法）

       通过简便的对偶变量计算，快速判定解的最优性，尤其在大规模问题中更具优势。

       ### 表上作业调整

       #### 1. **调整策略**

       根据检验数进行调运方案的优化，确保最终方案为最优。

       #### 2. **实际应用**

       实际问题中，灵活运用表上作业法，解决运输问题。

       ### 运输问题总结

       通过学习表上作业法，我们掌握了求解运输问题的高效方法，包括初始调运方案的确定和最优性的检验。实践应用中，灵活运用这些策略，可以有效解决各类运输问题。下期，我们将进一步探讨运输问题，敬请关注。

这道运输问题的产销不平衡问题怎么解的，为什么A1提供给B4 1？

       我也不是很懂这题目，也不知道最小元素法。应该是有N种方案的。

       我的理解是：

       产地A1产量5，A2是6，A3是8，5+6+8=

       销地B1销量4，B2是8，B3是6，B4是1，4+8+6+1=

       本来产销应该是平衡的，问题是，初始方案不合理，导致B4有市无货，B1、B2、B3均超产能发货，又卖不掉，三方都累，还造成资源的浪费，所以需要调整，合理化。

       A1是5，正好可以分拆4和1，这两个都是市场需要的数字，如果让我调的话，我可能会更倾向A1→B1（4），A1→B4（1），A2→B3（6），A3→B2（8）

       当然，实际运作还需要考虑不同地区的路程远近，运费高低。

线性规划问题的最小运输量怎么确定？

       假设载重2吨货车的一次往返费用为a元, 载重3吨货车的一次往返费用为b元, 使用载重2吨货车x次, 使用载重3吨货车y次, 运送次数期望范围区间为[c, d]. 据已知情况可得如下公式:

       目标函数最小运费: f(x,y)_min = ax + by

       限制条件方程组为: 

       c <= x + y <= d

       b > a

       2x + 3y <=

       x, y ∈ N*

       上述方程联立. 这样即可求得一组或多组优化解[x, y].

       下图列出所有的组合:

扩展阅读:

       线性规划（Linear programming,简称LP）是运筹学中研究较早、发展较快、应用广泛、方法较成熟的一个重要分支，它是辅助人们进行科学管理的一种数学方法。研究线性约束条件下线性目标函数的极值问题的数学理论和方法。英文缩写LP。它是运筹学的一个重要分支，广泛应用于军事作战、经济分析、经营管理和工程技术等方面。为合理地利用有限的人力、物力、财力等资源作出的最优决策，提供科学的依据。

参考资料: 百度百科 - 线性规划

运输问题方案调整的方法

       运输问题方案调整的方法主要包括表上作业法、图上作业法和智能化方法。

       首先，表上作业法是求解运输问题的一种简便而有效的方法。这种方法的核心在于通过表格的形式来展现运输问题的各个要素，如供应量、需求量和单位运价等。通过一系列的计算和调整步骤，如确定初始基可行解、求解检验数以及进行闭回路调整等，可以逐步优化运输方案，直至找到最优解。这种方法直观易懂，适用于规模较小的运输问题。

       其次，图上作业法也是一种常用的运输问题求解方法。与表上作业法不同，图上作业法通过绘制交通网络图来直观地展现运输路径和流量。在这种方法中，各种运输节点和线路被清晰地标注在图上，便于分析和调整。通过图上作业法，可以更加直观地识别出运输过程中的瓶颈和浪费环节，从而有针对性地进行优化。例如，在复杂的物流网络中，图上作业法可以帮助决策者快速找到最优的运输路径和流量分配方案。

       最后，随着科技的发展，智能化方法在运输问题方案调整中的应用越来越广泛。这些方法包括线性规划、启发式算法和人工智能等。智能化方法能够处理大规模的运输问题，并且在求解速度和精度方面具有显著优势。例如，线性规划可以通过建立数学模型来精确地描述运输问题，并通过求解器快速找到最优解。启发式算法则可以在可接受的时间内找到近似最优解，适用于对求解时间有严格要求的情况。而人工智能方法则可以通过学习和优化历史数据来自动调整运输方案，实现运输过程的智能化和自动化。

       总的来说，运输问题方案调整的方法多种多样，应根据具体问题的特点和需求来选择合适的方法。在实际应用中，这些方法可以相互补充和结合，以达到更好的优化效果。随着技术的不断进步和创新，未来还将有更多高效、智能的运输问题解决方案出现。