2024年1月9日发(作者：)

2021年数学建模高教杯b题代码

一、概述

随着信息技术的迅猛发展，数学建模在科学研究、工程技术和经济管理中扮演着越来越重要的角色。数学建模竞赛不仅可以锻炼学生的动手能力和解决问题的能力，而且可以激发学生对数学的兴趣，提高其实际应用数学的能力。2021年的数学建模高教杯b题涉及到了某公司的运输管理问题，在这篇文章中，我们将探讨我们的解决方案和相应的代码实现。

二、问题描述

本题要求建立一个适用于该公司的运输问题模型，通过模型来解决以下问题：对给定的两个仓库和若干个客户，求出使总运输成本最小的客户配送方案。具体要求如下：

1. 考虑仓库和客户之间的运输成本（包括运输距离和货物数量）；

2. 考虑每个客户的需求量和每个仓库的储货量；

3. 确定每个客户的配送方案，使得总运输成本最小。

三、模型建立

针对以上问题描述，我们建立了如下数学模型：

1. 定义决策变量

设xij表示从仓库i到客户j的货物量，其中i=1,2，j=1,2,...,n。

2. 目标函数

最小化总运输成本，即

min Σi Σj (cij*xij)

其中cij表示仓库i到客户j的运输成本。

3. 约束条件

(1) 每个客户的需求量不超过其供应量，即

Σi xij <= di, j=1,2,...,n

(2) 每个仓库的储货量不超出其容量，即

Σj xij <= ci, i=1,2

(3) 货物量非负，即

xij >= 0, i=1,2，j=1,2,...,n

四、代码实现

我们使用Python语言进行代码实现，利用PuLP库对模型进行建模和求解。

1. 导入PuLP库

import pulp

2. 定义问题

prob = lem("Transportation Problem",

mize)

3. 定义决策变量

x11 = able('x11', lowBound=0, cat='Continuous')

x12 = able('x12', lowBound=0, cat='Continuous')

...

x21 = able('x21', lowBound=0, cat='Continuous')

x22 = able('x22', lowBound=0, cat='Continuous')

4. 定义目标函数

prob += c11 * x11 + c12 * x12 + ... + c21 * x21 + c22 * x22

5. 定义约束条件

prob += x11 + x21 <= d1

prob += x12 + x22 <= d2

prob += x11 + x12 <= c1

prob += x21 + x22 <= c2

6. 求解问题

()

五、结果分析

经过代码实现并求解得到结果后，我们对结果进行了分析并进行了相应的优化。根据实际情况，我们对代码进行了调整，使得最终的配送方案更加符合实际情况，同时使总运输成本得到最小化。

六、总结

通过本次数学建模高教杯b题的解答，我们不仅加深了对数学建模相关知识的理解，而且提高了对实际问题的建模和解决能力。希望通过我们的努力，可以为相关领域的研究和实际应用提供一些有益的思路和方法。

以上就是我们对2021年数学建模高教杯b题的代码实现过程和相应结果的分析，希朿对相关领域的学习和研究有所帮助。谢谢阅读！