我在线性程序方面遇到了一些麻烦,我已经解决并使用 Excel,但现在我想在 R/Python 中执行它,因为我已经达到了 Excel 和求解器的限制。因此,我就这个特定主题寻求帮助。
我通过改变 lp.assign 函数尝试使用 lPsovle 包,但我无法想出解决方案。
问题如下:
假设我是商品的交付者。
我有不同的仓库,服务于不同的区域。这些地区必须满足他们的需求。
另一方面,我的仓库的处理和交付能力受到限制。
一个站点可以服务多个区域,但一个区域只能由一个站点服务。
我有仓库和区域之间连接的距离/成本矩阵以及该区域的需求。
该解决方案的目标应该是以尽可能最小的努力为这些区域提供服务。
假设成本/距离矩阵如下所示:
assign.costs <- matrix (c(2, 7, 7, 2, 7, 7, 3, 2, 7, 2, 8, 10, 1, 9, 8, 2,7,8,9,10), 4, 10)
因此,这创建了我的矩阵,其中第一行/标题中包含客户/区域,第一列/行名称中包含仓库。
现在地区/客户的需求是:
assign.demand <- matrix (c(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10), 1, 10)
容量限制,存款可以提供的金额是:
assign.capacity <- matrix (c(15,15,15,15), 4, 1)
所以现在我希望通过 lp 来解决这个问题,以生成分配,根据这些限制,哪个区域应该由哪个仓库提供服务。
结果应该是这样的:
assign.solution <- matrix (c(1,0,0,0 ,0,1,0,0, 1,0,0,0, 1,0,0,0 ,0,0,0,1), 4, 10)
至于限制,这意味着每一列最多只能有一个。
我尝试使用 lpSolve 中的 lpsolve 和 lp.assign 函数,但我不知道如何实现我所拥有的确切类型的限制,并且我已经尝试更改 lp.assign 函数,但没有成功。
如果有帮助的话,我还可以制定 lp 的方程。
谢谢大家的帮助,我现在真的很困难:D
BR