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案，使载重大的车吨的车，运送离仓库较近的需求地的物资，使这几个需求地的物资总和尽量接近于吨。
载重越小的车，运往的需求地离仓库越远。
因为大车的运营成本最高。
大车载重多，因而每公里的运输费用最高。
思路图三基本假设结合本题的实际，为了确保模型求解的准确性和合理性，我们排除了些位置因素的干扰，提出以下几点假设问题的假设每辆车载重不同时速度均相等。
忽略运输车加速和制动的速度变化及时间的影响。
不考虑汽车在红绿灯，堵车，恶劣天气状况时的延误时间。
每辆车派出的人工成本，装卸货等固定成本忽略不计。
供应物资的公司能够提供足够多的车辆。
假设不考虑其他因素，第个需求点的运费与第个需求点的需求量及仓库到第个需求点的位置均成正比。
问题二的假设本题求解最小费用不考虑实际情况中三种载重不同的运输车的固定成本的差异。
不考虑三种载重不同的运输车速度的不同。
本文引用的数据资料均真实可靠。
四最短路径。
主要特点是以起始点为中心向外层层扩展，直到扩展到终点为止。
算法能得出最短路径的最优解。
算法描述这里描述的是从节点开始到各点的算法，其中表示，其中均为题中所给的第个需求点的横纵坐标。
五模型的建立与求解问题的求解模型概述算法算法是典型最短路算法，用于计算个节点到其他所有节点的需求量乘位置后需求点的合成坐标变量需求点和需求点之间的费用第辆车的总运输费用注当地与地连通时当地与地不连通时注二符号说明为了便于问题的求解，我们给出以下符号说明其他未说明的符号在文中第次出现时会做详细的说明。
符号意义第辆车需求点，需求点和需求点之间的距离需求点的物资需求量需求量及仓库到第个需求点的位置均成正比。
问题二的假设本题求解最小费用不考虑实际情况中三种载重不同的运输车的固定成本的差异。
不考虑三种载重不同的运输车速度的不同。
本文引用的数据资料均真实可靠。
四间的影响。
不考虑汽车在红绿灯，堵车，恶劣天气状况时的延误时间。
每辆车派出的人工成本，装卸货等固定成本忽略不计。
供应物资的公司能够提供足够多的车辆。
假设不考虑其他因素，第个需求点的运费与第个需求点的最高。
思路图三基本假设结合本题的实际，为了确保模型求解的准确性和合理性，我们排除了些位置因素的干扰，提出以下几点假设问题的假设每辆车载重不同时速度均相等。
忽略运输车加速和制动的速度变化及时化调度方案，使载重大的车吨的车，运送离仓库较近的需求地的物资，使这几个需求地的物资总和尽量接近于吨。
载重越小的车，运往的需求地离仓库越远。
因为大车的运营成本最高。
大车载重多，因而每公里的运输费用即空载返回，车沿着最短路线，继续运送物资。
即在此种方案下，每个需求点只有辆车来运送物资。
问题二的分析在第问已求出最短路的前提下，第二问中提供了三种载重不同的运输车。
即在这种条件下，能够继续优。
即在此过程中，假设有辆超级大车，载重了个需求点的全部物资，每到个需求点，就卸下部分物资，直至最后个需求点。
第二种方案假设每辆运输车不定满载，车在运送完最短路上指定的几个需求点后，在运到第个运输点时，将吨货全部卸完，此时运输到地的物资小于地的需求量，则车返回，车继续往地送货，满足地的需求量后继续前进，按此种运输方式运输往各个需求地的需求量，直至第个需求点际物资调度过程中，派出辆车的固定费用远高于辆车的行驶费用，因此调度的车辆尽可能少也是优化车辆调度的个重要考虑因素。
本文在此提供两种方案。
第种方案假设每辆运输车满载，即载重均为吨，假设运输车返去总化整为零，调度车辆，分配每辆车运输线路根据本文前部分的求解，能求出从仓库到个需求点的最短物资调度线路，则调度车辆要考虑的因素是使总运费最小及使用的车辆尽量少。
因为在实需求点到仓库的最短路径，就可求出整个运输车运送物资与返回全过程的最小费用。
返即在运输车往返需求点的全过程中的最小费用为和地理位置合成个新量仓库，到各个需求点的最短路径即为总运输费用最小的路径。
求总最小运输费用在运输车从各个需求点回到仓库的过程中，由于最短路已经确定，因而返回时按每条运输路线上终止通，则为。
在运输车运往个需求点的过程中，总运输最小费用去为，去针对地，根据实际情况，其运输费用与该地的需求量及地到地的距离均成正比，故将地的需求量费仍是最小即若每两地之间的运输费用都是最小的，那么将所有联通的两个需求地的运费求和仍是最少的运费。
即假设为地和地的最小运输费用，为变量，即两地与若联通，则为，若两地不连通费仍是最小即若每两地之间的运输费用都是最小的，那么将所有联通的两个需求地的运费求和仍是最少的运费。
即假设为地和地的最小运输费用，为变量，即两地与若联通，则为，若两地不连通，则为。
在运输车运往个需求点的过程中，总运输最小费用去为，去针对地，根据实际情况，其运输费用与该地的需求量及地到地的距离均成正比，故将地的需求量和地理位置合成个新量仓库，到各个需求点的最短路径即为总运输费用最小的路径。
求总最小运输费用在运输车从各个需求点回到仓库的过程中，由于最短路已经确定，因而返回时按每条运输路线上终止需求点到仓库的最短路径，就可求出整个运输车运送物资与返回全过程的最小费用。
返即在运输车往返需求点的全过程中的最小费用为返去总化整为零，调度车辆，分配每辆车运输线路根据本文前部分的求解，能求出从仓库到个需求点的最短物资调度线路，则调度车辆要考虑的因素是使总运费最小及使用的车辆尽量少。
因为在实际物资调度过程中，派出辆车的固定费用远高于辆车的行驶费用，因此调度的车辆尽可能少也是优化车辆调度的个重要考虑因素。
本文在此提供两种方案。
第种方案假设每辆运输车满载，即载重均为吨，假设运输车在运到第个运输点时，将吨货全部卸完，此时运输到地的物资小于地的需求量，则车返回，车继续往地送货，满足地的需求量后继续前进，按此种运输方式运输往各个需求地的需求量，直至第个需求点。
即在此过程中，假设有辆超级大车，载重了个需求点的全部物资，每到个需求点，就卸下部分物资，直至最后个需求点。
第二种方案假设每辆运输车不定满载，车在运送完最短路上指定的几个需求点后，即空载返回，车沿着最短路线，继续运送物资。
即在此种方案下，每个需求点只有辆车来运送物资。
问题二的分析在第问已求出最短路的前提下，第二问中提供了三种载重不同的运输车。
即在这种条件下，能够继续优化调度方案，使载重大的车吨的车，运送离仓库较近的需求地的物资，使这几个需求地的物资总和尽量接近于吨。
载重越小的车，运往的需求地离仓库越远。
因为大车的运营成本最高。
大车载重多，因而每公里的运输费用最高。
思路图三基本假设结合本题的实际，为了确保模型求解的准确性和合理性，我们排除了些位置因素的干扰，提出以下几点假设问题的假设每辆车载重不同时速度均相等。
忽略运输车加速和制动的速度变化及时间的影响。
不考虑汽车在红绿灯，堵车，恶劣天气状况时的延误时间。
每辆车派出的人工成本，装卸货等固定成本忽略不计。
供应物资的公司能够提供足够多的车辆。
假设不考虑其他因素，第个需求点的运费与第个需求点的需求量及仓库到第个需求点的位置均成正比。
问题二的假设本题求解最小费用不考虑实际情况中三种载重不同的运输车的固定成本的差异。
不考虑三种载重不同的运输车速度的不同。
本文引用的数据资料均真实可靠。
四符号说明为了便于问题的求解，我们给出以下符号说明其他未说明的符号在文中第次出现时会做详细的说明。
符号意义第辆车需求点，需求点和需求点之间的距离需求点的物资需求量需求量乘位置后需求点的合成坐标变量需求点和需求点之间的费用第辆车的总运输费用注当地与地连通时当地与地不连通时注二，其中均为题中所给的第个需求点的横纵坐标。
五模型的建立与求解问题的求解模型概述算法算法是典型最短路算法，用于计算个节点到其他所有节点的最短路径。
主要特点是以起始点为中心向外层层扩展，直到扩展到终点为止。
算法能得出最短路径的最优解。
算法描述这里描述的是从节点开始到各点的算法，其中表示的边的权值，即为最短路径值置集合，数组，，之间存在边无穷大之间不存在边在中，令，属于，令，若为空集则算法结束，否则转对全部属于，如果存在边，那么转算法思想为设，是个带权有向图，把图中顶点集合分成两组，第组为已求出最短路径的顶点集合用表示，初始时中只有个源点，以后每求得条最短路径，就将加入到集合中，直到全部顶点都加入到中，算法就结束了，第二组为其余未确定最短路径的顶点集合用表示，按程数车次车型调配路线装载吨数里程数吨对于该方案我们派出去七辆车，分别开往，这七个站点。
第条路线有吨的车车载重为吨，其行程为，返回时行驶了，停留了分钟，共用时约为小时花费为第二条路线有吨的车车载重为吨，其行程为，返回时行驶了，停留了分钟，共用时约为小时花费为第三条路线有吨的车车载重为吨，其行程为，返回时行驶了，停留了分钟，共用时约为小时花费为第四条路线有吨的车车载重为吨，其行程为，返回时行驶了，停留了分钟，共用时约为小时花费为第五条路线有吨的车车载重为吨，其行程为，返回时行驶了，停留了分钟，共用时约为小时花费为第六条路线有吨的车车载重为吨，其行程为，返回时行驶了，停留了分钟，共用时约为小时花费为第七条路线有吨的车车载重为吨，其行程为，返回时行驶了，停留了分钟，共用时约为小时花费为第八条路线有吨的车路线七的车车载重为吨，其行程为，返回时行驶了，停留了分钟，共用时约为小时花费为综上对第到第八条路线有
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