多式联运规划问题python➕groubi代码

Question

差不多就是起点a运送到目的地b 途中经过八个节点 形成多式联运网络图 节点之间可选择四种运输方式 代码找不到啊 类似问题的代码都可以 我学一学

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

为了帮助您解决多式联运规划问题，我们可以使用Python语言和Gurobi优化库。首先确保已经安装了gurobipy和networkx库，如果没有，请使用以下命令进行安装：

pip install gurobipy networkx

接下来是一个简单的例子，展示了如何创建一个多式联运网络模型，并求解最小成本路径。在这个例子中，我们将有四个运输方式（1, 2, 3, 4），从起始节点A到目标节点B，通过8个节点形成网络。

首先，我们定义运输成本矩阵、起始节点和目标节点。

import gurobipy as gp
from gurobipy import GRB
import networkx as nx

# 定义运输成本矩阵
cost_matrix = {
    'A': {'B': 0, 'C': 5, 'D': 7, 'E': 9},
    'B': {'C': 6, 'D': 3, 'E': 2, 'F': 1},
    'C': {'D': 4, 'E': 8, 'F': 7, 'G': 3},
    'D': {'E': 1, 'F': 6, 'G': 5, 'H': 2},
    'E': {'F': 4, 'G': 9, 'H': 8},
    'F': {'G': 2, 'H': 3},
    'G': {'H': 6},
    'H': {'B': 10}
}

start_node = 'A'
end_node = 'B'

然后，我们构建网络图并添加运输方式。

# 创建网络图
G = nx.DiGraph()

# 添加节点
for node in cost_matrix.keys():
    G.add_node(node)

# 添加边及运输方式
edge_data = []
for u in G.nodes:
    for v in G.nodes:
        if u != v and (u, v) not in edge_data:
            for mode in range(1, 5):  # 假设四种运输方式
                edge_data.append((u, v, {'mode': mode, 'cost': cost_matrix[u][v]}))
nx.add_weighted_edges_from(G, edge_data)

接下来，我们设置优化模型和变量。

# 初始化Gurobi环境
m = gp.Model('MultimodalTransportation')

# 创建决策变量：x[i,j,k]表示从i到j采用第k种模式的流量
x = {}
for u, v, data in G.edges(data=True):
    for k in range(1, 5):
        x[(u, v, k)] = m.addVar(vtype=GRB.CONTINUOUS, lb=0, ub=None, obj=data['cost'], name=f'x_{u}_{v}_{k}')

# 设置目标函数（总成本）
m.setObjective(gp.quicksum(x[(u, v, k)] * data['cost'] for u, v, data in G.edges(data=True) for k in range(1, 5)), GRB.MINIMIZE)

# 确保每个节点的流入等于流出
for node in G.nodes:
    if node != start_node and node != end_node:
        inflow = m.addConstr(gp.quicksum(x[(u, node, k)] for u, _, _ in G.in_edges(node)) == 
                              gp.quicksum(x[(node, v, k)] for _, v, _ in G.out_edges(node)))

# 确保起始节点的流出等于1，目标节点的流入等于1
m.addConstr(gp.quicksum(x[(start_node, v, k)] for _, v, _ in G.out_edges(start_node)) == 1)
m.addConstr(gp.quicksum(x[(u, end_node, k)] for u, _, _ in G.in_edges(end_node)) == 1)

# 解决问题
m.optimize()

现在，我们可以通过遍历决策变量来获取最佳路径和每条路径的成本。

def print_solution():
    total_cost = m.objVal
    print(f"Total cost: {total_cost}")

    for u, v, k in x:
        if x[(u, v, k)].x > 0:
            print(f"Flow from {u} to {v} using mode {k}: {x[(u, v, k)].x:.2f}")

print_solution()

这个示例提供了一个基本框架，您可以根据实际需求调整运输成本矩阵、运输方式以及约束条件。运行这段代码后，它将输出最低成本的多式联运路径及其总成本。请注意，这只是一个基础示例，实际应用可能需要考虑更多的复杂性，例如时间限制、容量限制等。