【正文】 o編程求解，可以得到8個種植基地分別向35個銷售點供應(yīng)12種蔬菜的數(shù)量，程序見附錄6對于基地1，向35個銷售點的12種蔬菜供應(yīng)中，結(jié)果表面僅對銷售點114有供應(yīng)量，對其他銷售基地不供應(yīng)，基地1對這四個銷售點12種蔬菜的具體供應(yīng)量如表58所示：表58：基地1對各銷售點12種蔬菜供應(yīng)量（單位：噸） 蔬菜種類銷售點12345678910111241512141對于基地2，向35個銷售點的12種蔬菜供應(yīng)中，結(jié)果表面僅對銷售點111112226有供應(yīng)量，對其他銷售基地不供應(yīng)，基地2對這八個銷售點12種蔬菜的具體供應(yīng)量如表59所示：表59：基地2對各銷售點12種蔬菜供應(yīng)量（單位：噸） 蔬菜種類銷售點12345678910111212131151116211117223252621對于基地3，向35個銷售點的12種蔬菜供應(yīng)中，結(jié)果表面僅對銷售點22228有供應(yīng)量，對其他銷售基地不供應(yīng)，基地3對這四個銷售點12種蔬菜的具體供應(yīng)量如表510所示：表510：基地3對各銷售點12種蔬菜供應(yīng)量（單位：噸） 蔬菜種類銷售點1234567891011122425127281對于基地4，向35個銷售點的12種蔬菜供應(yīng)中，結(jié)果表面僅對銷售點2235有供應(yīng)量，對其他銷售基地不供應(yīng)，基地4對這四個銷售點12種蔬菜的具體供應(yīng)量如表511所示：表511：基地4對各銷售點12種蔬菜供應(yīng)量（單位：噸） 蔬菜種類銷售點123456789101112241293013521對于基地5，向35個銷售點的12種蔬菜供應(yīng)中，結(jié)果表面僅對銷售點33334有供應(yīng)量，對其他銷售基地不供應(yīng)，基地5對這四個銷售點12種蔬菜的具體供應(yīng)量如表512所示：表512：基地5對各銷售點12種蔬菜供應(yīng)量（單位：噸） 蔬菜種類銷售點123456789101112311321331341對于基地6，向35個銷售點的12種蔬菜供應(yīng)中，結(jié)果表面僅對銷售點111222有供應(yīng)量，對其他銷售基地不供應(yīng)，基地6對這十個銷售點12種蔬菜的具體供應(yīng)量如表513所示：表513：基地6對各銷售點12種蔬菜供應(yīng)量（單位：噸） 蔬菜種類銷售點1234567891011127819110111181192012121221對于基地7，向35個銷售點的12種蔬菜供應(yīng)中，結(jié)果表面僅對銷售點7有供應(yīng)量，對其他銷售基地不供應(yīng)，基地7對這三個銷售點12種蔬菜的具體供應(yīng)量如表514所示：表514：基地7對各銷售點12種蔬菜供應(yīng)量（單位：噸） 蔬菜種類銷售點123456789101112112173表515：基地8對各銷售點12種蔬菜供應(yīng)量（單位：噸） 蔬菜種類銷售點12345678910111231621111，發(fā)現(xiàn)與模型3結(jié)果相同，說明蔬菜的種類數(shù)并不影響配送方案，只與菜農(nóng)的種植計劃有關(guān).建立蔬菜配送中心的第三方物流企業(yè)以后，利用帕累托效應(yīng)新法則有助于企業(yè)實現(xiàn)低成本、高銷售額和高盈利的目標[4]. 菜類農(nóng)產(chǎn)品在其配送過程中有以下特點:l、蔬菜類農(nóng)產(chǎn)品的流動方向主要是從農(nóng)村或者城市郊區(qū)到城市；生產(chǎn)點分散,需求點分散；具有易腐性；增值性. 針對蔬菜類農(nóng)產(chǎn)品的這些特點,在對其配送中心進行選址研究的時候,要進行特殊考慮：時效約束與腐爛成本的控制. [5]假設(shè)配送中心與種植基地和銷售地之間的單位運費無差異，可以將種植基地和銷售地到配送中心的距離以及運送蔬菜的數(shù)量所產(chǎn)生的運費和最小作為目標函數(shù)進行選址以確定配送中心的數(shù)目和位置，依經(jīng)驗確立配送中心的數(shù)目為2，位置為58個備選配送中心中任意兩個，進而確定種植基地經(jīng)過配送中心向銷售點運送12種蔬菜的數(shù)量，我們認為配送中心的建立使得就配送中心而言，蔬菜的供應(yīng)量與需求量平衡，同時假設(shè)：若第n(n=1,2,...,58)個點為配送中心，則,否則建立的模型如下： 通過Lingo計算得到如下結(jié)果：配送中心1應(yīng)建立在基地1，配送中心2應(yīng)建立在銷售點31. 程序見附錄7。模型二通過合理的分析，推理出種植面積擴大后種植基地的供應(yīng)量能夠滿足銷售點的需求，因此減少了約束條件和變量，使模型更為簡潔，節(jié)省了求解時間。 模型三涉及的變量較多，維數(shù)較高，求解結(jié)果無法直觀表達。 close all。A1:BF5839。 %對步長的限制,在此選擇30.% A就是連接矩陣，其中對角線為0，表示本身% 有連接關(guān)系的就對應(yīng)線的長度% 沒有連接關(guān)系的就對應(yīng)infs=input(39。輸入終點39。\n 使用floyd算法算出的從第 %d起點到第 %d終點最短路徑長度: %.5f \n39。)。 % 矩陣的第S行path=[]。 % 元素為0的1行n列的矩陣% 最短距離for i=1:n1 % BlueSet has n1 nodes temp=zeros(1,n)。end count=count+1。 for k=1:n if D(k)D(j)+A(j,k) D(k)=D(j)+A(j,k)。endpath=zeros(1,2*n)。while t~=s amp。 t=p。,... 39。path=path(1:count)附錄3：問題一（1）最小短缺補償和運費補貼程序model:sets:jd/1..8/:supply。supply,need,pensation,d=ole(39。39。for(xsd(j):sum(jd(i):x(i,j))=need(j))。endsetsdata:c=。ole(39。for(jd(i):sum(xsd(j):x(i,j))=supply(i))。xsd/1..35/:need,pensation。39。,x)=x。enddatamin=c*sum(links:d*x)+sum(xsd(j):(need(j)sum(jd(i):x(i,j)))*pensation(j))。xsd/1..35/。links3(jd,xsd,sc):x。)。enddatamin=sum(links3(i,j,k):x(i,j,k)*d(i,j)*c)。xsd/1..35/:need。links3(jiedian,jiedian):d。d=ole(39。39。,t_2)=s。enddatamin=sum(links1(i,j):t(i,j)*y(j)*d(i,j))+sum(links2(i,j):s(i,j)*y(j)*d(i,j+8))。for(jd(i):sum(jiedian(j):t(i,j))=total(i))。end26