【正文】 for(jiedian:bin(y))。for(xsd(j):sum(jiedian(i):s(i,j))=need(j))。for(jiedian(i):sum(xsd(j):s(i,j))=sum(jd(k):t(k,i)))。for(jiedian(j):sum(jd(i):t(i,j))=sum(jd(i):t(i,j)*y(j)))。,y)=y。ole(39。39。,t_1)=t。ole(39。39。)。endsetsdata:total,need=ole(39。links2(jiedian,xsd):s。jiedian/1..58/:y。end附錄7：model:sets:jd/1..8/:total。for(jd(i):sum(xsd(j):sum(sc(k):x(i,j,k)))=total(i))。)=x。text(39。39。endsetsdata:c=。links2(xsd,sc):demand。sc/1..12/。end附錄6：各基地對各銷售點12種蔬菜供應量程序model:sets:jd/1..8/:total。for(jd(i):sum(xsd(j):x(i,j))=supply(i)+increase(i))。,increase)=increase。ole(39。39。)。supply,need,pensation,d=ole(39。links(jd,xsd):d,x。end附錄5：問題二最小短缺補償和運費補貼求解程序model:sets:jd/1..8/:supply,increase。for(xsd(j):sum(jd(i):x(i,j))=need(j))。enddatamin=c*sum(links:d*x)+sum(xsd(j):(need(j)sum(jd(i):x(i,j)))*pensation(j))。39。)。supply,need,pensation,d=ole(39。links(jd,xsd):d,x。end附錄4：問題一（2）最小短缺補償和運費補貼程序model:sets:jd/1..8/:supply。for(jd(i):sum(xsd(j):x(i,j))=supply(i))。,x)=x。ole(39。39。endsetsdata:c=。xsd/1..35/:need,pensation。endpath(1)=s。Please redefine path preallocation parameter.39。The path preallocation length is too short.39。 count=count+1。 path=[p path(1:count)]。amp。 count=1。 % path preallocationt=e。% the shortest distance pathif parent(e)==0 return。 parent(k)=j。 visit(j)=0。 end [value,index]=min(temp)。 else temp=[temp(1:count) inf]。 count=0。 % source node is unvisibleparent=zeros(1,n)。 % 路徑visit=ones(1,n)。 % 矩陣行數(shù)D=A(s,:)。disp(path)。\n 經(jīng)過的路徑 以編號顯示: \n39。,s,e,distance)。fprintf(39。)。% 起點（點的序號）e=input(39。輸入起點39。A(find(A30))=inf。)。,2,39。% % 載入設置數(shù)據(jù)lines = xlsread(39。 clear。模型四選址問題只考慮了一定范圍和一般情況下的選址模型 ，并未考慮蔬菜的時效性和送貨頻率以及配送中心建立的相關成本問題；本文雖然考慮到帕累托效應，但沒有進一步提出供應鏈上的利潤分配問題；運用的算法程序相對簡單，結果的精確性有限；本模型建立的第三方配送中心，僅考慮了為超市提供配送服務的情況，但在實際操作中，配送中心還可以依托自身的實力和資源，拓展業(yè)務范圍，進一步降低相關成本；此外，采用這種模型只能得到局部最優(yōu)解。模型的優(yōu)點模型一考慮的約束條件相對簡單，沒有考慮是否存在中轉地等問題，不能準確的反映實際情況. 模型在簡化過程中，忽略了實際中可能存在短缺量的問題，并且沒有進一步考慮供求平衡的問題，因此可能會降低模型的準確性。 模型三仍為線性規(guī)劃模型，簡單明了，易于理解，采用三維數(shù)組模式，程序的運行效率較高。六、模型的評價模型的優(yōu)點模型一能與實際緊密聯(lián)系，結合實際情況對問題進行求解，使得模型具有很好的通用性和推廣性；即使增加對短缺量的約束條件，模型一也符合實際情況，簡潔性和靈敏性較高。各配送中心收購各種植基地蔬菜數(shù)量如下：配送中心1收購基地1蔬菜40噸，收購基地7蔬菜25噸，收購基地8蔬菜28噸；配送中心2收購基地3蔬菜30噸，收購基地4蔬菜38噸，. 具體如表516所示：表516 各種植基地配送分配表 基地配送中心 12345678140252823038各配送中心向各銷售點分配的蔬菜數(shù)量如下：配送中心1向銷售點 ，向銷售點 ，向銷售點11運送 ?；?向銷售點3運送12噸,向銷售點6運送11噸,向銷售點11運送5噸。,向銷售點9運送10噸,向銷售點18運送9噸,向銷售點20運送10噸,。基地4向銷售點24運送8噸,向銷售點30運送9噸,。因此，中的3個數(shù)據(jù)將會改變，改變結果如下：確定了擴大種植規(guī)模后各基地送往各銷售點的蔬菜量如表56所示：表56 擴大種植規(guī)模后各基地送往各銷售點的蔬菜量 基地基地1基地2基地3基地4基地5基地6基地7基地8銷售點銷售點1　　　　　　　銷售點2　　　　　　　銷售點3　　　　　　　12銷售點4　　　　　　　銷售點513　　　　　　　銷售點6　　　　　　　11銷售點7　　　　　　銷售點8　　　　　　　銷售點9　　　　　10　　銷售點10　　　　　　5銷售點11　　　　　　　銷售點12　　　　　　銷售點13　　　　　　　銷售點1412　　　　　　　銷售點15　　　　　　　銷售點16　　　　　　　銷售點17　　　　　　　銷售點18　　　　　9　　銷售點19　　　　　　　銷售點20　　　　　10　　銷售點21　　　　　　　銷售點22　　　　　　　銷售點23　　　　　　　銷售點24　　8　　　　銷售點25　　　　　　銷售點26　　　　　　　　銷售點27　　　　　　　銷售點28　　　　　　　銷售點29　　　　　　　　銷售點30　　　　　　　銷售點31　　　9　　　銷售點32　　　　8　　　銷售點33　　　　　　　銷售點34　　　　　　　銷售點35　　　　　　　具體運送方案如下：，向銷售點5運送13噸，向銷售點14運送12噸；，,。表示第個種植基地增加的種植量。、問題二模型的建立與求解為了滿足居民的蔬菜供應，擴大種植面積，一要滿足蔬菜基地供應充足，二要使總的費用最低，這里我們假設基地供應量能夠滿足銷售點的需求量，即：因此這里不存在供應短缺問題，就不考慮短缺補償，只考慮運輸費用，所以我們所建的模型在問題1模型的基礎上修改了了2個限制條件，即得到線性規(guī)劃模型：其中，；為第個蔬菜種植基地的產(chǎn)量。同樣利用LINGO編程求解問題（2）的程序見附錄4，求解結果如表54所示：表54 各基地運送各銷售點的蔬菜數(shù)量 基地基地1基地2基地3基地4基地5基地6基地7基地8銷售點