【正文】 n=N1。 int I0,J0,Imin,Jmin。 int MN1,m,n。 return 0。 cout\n\n\t最高產(chǎn)量:setw(10)sumendl。 else { coutsetw(10)x(i,j)。iM1。 TP(M,N,C,X)。jN。 cout\n============= 數(shù)據(jù)文件 ================\n。jN。 C=new double[sizeof(double)*M*N]。 } infileMN。 (fn)。 (ios_base::fixed,ios_base::floatfield)。 ifstream infile。 int main() { int M, N, i, j。 f = 1: i。直到得到最優(yōu)解。若令λij=dij(ui+vj)(dij為非基變量所在的空格處的運費)，稱λij為空格檢驗數(shù)。表上作業(yè)法原理同于單純形法，首先給出一個初始的調(diào)運方案(實際上是初始基本可行解)，求出各非基變量的檢驗數(shù)去判定當(dāng)前解是否為最優(yōu)解，若不是則進(jìn)行方案調(diào)整(即從一個基本可行解轉(zhuǎn)換成另一個基本可行解)，再判定是否為最優(yōu)解，重復(fù)以上步驟，直到獲得最優(yōu)解為止。j=1,2,…,m),又假設(shè)產(chǎn)銷平衡，即 問如何安排運輸可使總運費最?。? 若用xij(i=1,2,…,m。運籌學(xué)實驗室三、課程設(shè)計時間：第十八周，第十九周四、課程設(shè)計原理與過程（一）運輸問題的內(nèi)容及其解決方法運輸問題是一種應(yīng)用廣泛的網(wǎng)絡(luò)最優(yōu)化模型，該模型的主要目的是為物資調(diào)運、車輛高度選擇最經(jīng)濟的運輸路線?！哆\籌學(xué)與最優(yōu)化方法》運輸問題課程設(shè)計的目的是為了適應(yīng)信息管理與信息系統(tǒng)培養(yǎng)目標(biāo)的要求，使我們學(xué)習(xí)掌握如何應(yīng)用運籌學(xué)中的數(shù)量方法與模型來分析通過計算機來實現(xiàn)研究現(xiàn)代企業(yè)生產(chǎn)與技術(shù)管理以及經(jīng)營管理決策問題。工廠原料運輸問題課程設(shè)計報告一、課程設(shè)計的目的《運籌與最優(yōu)化方法》是信息與計算科學(xué)專業(yè)的一門重要的專業(yè)課程，是一門綜合應(yīng)用課程。課程設(shè)計使我們能成熟的理解和應(yīng)用運籌學(xué)模型，使我們認(rèn)識運籌學(xué)在生產(chǎn)與技術(shù)管理和經(jīng)營管理決策中的作用，領(lǐng)會其基本思想和分析與解決問題的思路。有些問題，如m臺機床加工零件問題、工廠合理布局問題，雖要求與提法不同，經(jīng)適當(dāng)變化也可以使用本模型求得最付佳方案。j=1,2,…,n)表示由Ai運到Bj的運輸量，則平衡運輸問題可寫出以下線性規(guī)劃模型： 約束條件具體問題如下： 三個工廠B1，B2，B3，它們需要同一種原料，數(shù)量分別是72噸、102噸、41噸，另外有三座倉庫AAA3可以供應(yīng)上述原料56噸、82噸、77噸，由于工廠和倉庫位置不同，單位運價不同，具體數(shù)據(jù)如表1。這些步驟在表上進(jìn)行十分方便。可以證明λij就是單純形法中的檢驗數(shù)。（二） 運輸問題課程設(shè)計源程序代碼// include include fstream include iomanip include iostream include cmath using namespace std。 f = 2: j。 double* C。 char fn[80]。 (3)。 if (!infile) { cout文件打開失敗!\n。 M++。 // 把運價, 供應(yīng)量和需求量的數(shù)據(jù)讀入到數(shù)組 c( i, j ) for(i=0。++j) { infilez。 for(i=0。++j) coutsetw(10)c(i,j)。 // 輸出產(chǎn)銷分配方案 cout\n============= 最優(yōu)解 ===================\n。++i) { for(j=0。 sum+=(x(i,j)*c(i,j))。 //我們現(xiàn)在是在求max，max=min free(X)。 } // 記錄閉回路點結(jié)構(gòu) struct PATH { int i,j,f。 struct PATH* CP。 int fi,fj,fc,f。 S=new double[sizeof(double)*(M1)*(N1)]。 // 解初始化 Xij = BIG_NUM for(i=0。++j) x(i,j)=BIG_NUM。 for ( i = 0。 l k。 for ( j = 0。 l k。 if ( Cmin c( i, j ) ) { Cmin = c( i, j )。amp。 } else if(Cmin==BIG_NUM amp。l1++) if(x(cpi(k1),l1)==BIG_NUM) x(cpi(k1),l1)=0。 a( J0 ) = b( I0 )。 x( I0, J0 ) = a( J0 )。 sum = 0。 j N 1。 } cout endl。 i m。 j++ ) v( j ) = BIG_NUM。 i m。amp。 cpj(l)=j。 u(i)BIG_NUM) v(j)=c(i,j)u(i)。 } // 按記錄位置求其余位勢 if(l0) while (true) { ip=0。 j=cpj(k)。amp。 } else if(x(i,j)BIG_NUM amp。amp。 } // end for while // 求檢驗數(shù) for ( i = 0。j++) { s(i,j)=BIG_NUM。im。 I0= i。 k MN1。 k = 0。 fc = 0。 // 避免反向搜索 if(k0) { if(f==0 amp。amp。 cpf(k1)==0) continue。 }