运输问题算法

79 页的运输问题脚本，内容量大到离谱，脚本写得还挺有条理，尤其适合搞优化算法或者物流建模的朋友。你要是正在用 MATLAB 搞运输模型，那这份脚本拿来改一改，直接能用，省不少事。 运输模型的求解流程写得比较细，像西北角法、最小成本法、MODI 法这些常见算法都有脚本实现，而且变量命名还挺规范的，看起来不会脑壳疼。 文件分成几个模块，有读入数据、初始化、算法主循环，还有结果输出这些，结构清晰，不是那种堆一坨的大杂烩。比如你可以直接用xlsread读取运输矩阵，后面再用逻辑判断分配货物，响应也快。 脚本还考虑了一些边界情况，比如供需不平衡的，补零也写好了，适配性还不错。如果你平时要跑多组数据建模

该代码通过简单的西北角规则解决小规模到大规模的运输问题。用户需要在新的script.m文件中确定工厂数量(m)、目的地数量(n)、供应向量值和需求向量值。接下来，确定x = sparse(m, n)或zeros(m, n)，并编写代码[x] = NWC(s, d, m, n)。 流程：1. 确定工厂数量(m)与目的地数量(n)。2. 输入供应向量(s)和需求向量(d)的值。3. 初始化运输量矩阵x，使用稀疏矩阵(sparse)或零矩阵(zeros)。4. 使用西北角规则(NWC)进行运输分配，直至满足所有供应和需求。

在运筹学中，运输问题是一类经典的优化问题，Vogel法是一种求解运输问题的启发式方法。本篇文章主要介绍如何在MATLAB中实现Vogel法，并重点解决其中最难的部分——闭合回路的编程实现。经过多次调试与测试，本人经过五天的努力，终于成功编写出正确的代码，并通过多组数据验证其准确性和可靠性。希望通过此文，帮助其他同样面临该问题的编程爱好者快速解决问题。

【物流运输控制系统】是一个基于Access数据库的综合信息系统，提高物流运输效率和准确性。在物流行业中，运输管理是关键环节，涵盖订单处理、路线规划、车辆调度和货物追踪等多个方面。该系统包括多个功能模块，以优化物流配送流程。DMUnit.dcu处理与数据库相关的操作，包括订单信息、客户资料和库存状态的读取、写入和更新。ZY110Unit.dcu可能是专注于订单处理的单元，涵盖订单接收、确认、取消和状态跟踪功能。main.dcu作为主程序单元，负责系统启动逻辑和用户界面初始化。ZY210Unit.dcu和ZY220Unit.dcu可能涉及配送计划制定、司机调度和配送路线优化等功能，提高配送效率。J

在信息技术领域，特别是在交通物流中，高效的运输计划至关重要。深入探讨了乘用车物流运算计划的关键技术——矩阵算法的应用。矩阵在计算机科学中被广泛用于解决复杂的优化问题，如路径分析、资源分配和最短路径计算。排列组合概念则被应用于车辆行驶顺序和装载顺序的优化，以满足多种约束条件。MATLAB编程作为一种强大的工具，能够模拟和优化物流计划，通过线性和非线性规划解决方案，实现自动化和高效化。综合Excel的数据处理能力，展示了如何在交通物流中应用这些工具，以降低成本、提高效率、减少环境影响。

CSDN用户佛怒唐莲分享的视频均提供完整可运行的代码，适合初学者使用。主要代码包括：主函数main.m和其他多个调用函数的m文件。适用于Matlab 2019b版本，如果运行遇到问题，可以根据提示进行修改，或者联系博主获取帮助。操作步骤包括将所有文件放入Matlab当前工作目录，打开main.m文件并运行程序，等待程序执行完成并获取结果。如需更多仿真或定制服务，请私信博主或扫描视频中的QQ名片获取更多信息。

商业数学的 PPT 资源你见过不少，但这套讲“利润、折扣、成本、运输”的，真的挺实用，尤其是你要备课、讲实际案例的时候。里面的例子蛮接地气，从进货价推利润、从折扣看销售额，公式讲得清楚，连带着还设计了几个适合出题的思路，比较方便直接套进课堂里。 教材里的利润计算说得比较死板，这份 PPT 用了一堆生活化的商业例子，像什么“降价提前卖完节省仓租”啊、“进货价未知要反推”这种，学生一听就懂，也更有参与感。还能顺带教他们列一次函数方程，一举两得。 还有个运输损耗的例子也蛮经典，比如每吨货物怎么加运输费、按损耗率算出零售价，再推回利润率怎么来的，这部分其实挺适合延伸成综合题的。老师如果想让学生感受下“

迷宫求解问题是计算机算法中的经典应用之一，通过不同的算法可以快速找到迷宫的出口。这篇资源整合了多种算法的实现，挺适合想研究迷宫问题的开发者。比如，使用SARSA算法来解迷宫问题，MATLAB 开发的方式让你快速上手，代码也蛮简洁的。如果你对路径规划感兴趣，还可以看看Matlab的迷宫路径规划合集。讲真，这些算法都是实际中有用的，应用广泛。至于 3D 迷宫的设计，MATLAB的实现方式让你在虚拟世界中也能体验迷宫的乐趣。最关键的是，所有的代码都可以直接下载，省了不少时间！如果你想深入学习迷宫求解，建议从这几个资源入手，实践操作重要。你看，几种算法对比，哪种更适合你的项目，就知道了！

Edmond-Karp 算法是流网络中常用的一个经典算法，最大流问题。它基于 Ford-Fulkerson 方法，通过广度优先搜索（BFS）不断找到增广路径，更新网络流。简单来说，它就是把流量从源点送到汇点的路径一步步加大。对比其他算法，Edmond-Karp 算法实现起来比较直观，适合刚接触流网络算法的同学。不过，由于它的时间复杂度是 O(VE^2)，对于大规模网络性能不太理想。，学习流网络或图论算法时，这个算法值得掌握，理解了它，也能你更好地理解其他更复杂的流算法。嗯，如果你正在准备 ACM 或者做一些图论相关的题目，这个算法肯定得有。

统计分析在煤矿运输企业中扮演重要角色，通过评估生产经营活动成果，总结成功经验，发现问题并提出有效措施，促进管理水平的持续提高。该分析综合考量产量、质量、速度、规模、效率和效益等关键经济指标，揭示了生产的特征和变化规律。煤矿运输企业依据这些分析结果制定运输计划、评估执行情况，为制定政策和决策提供科学依据。