仓库间调拨最优方案代码

由于仓库间调拨问题涉及物流、仓储和运输等多个方面，其最优方案的求解需要考虑多个因素。以下是一种基于线性规划的求解方法：

假设有n个仓库，每个仓库的存货量为S[i]，需要调拨的货物总量为D。仓库间的运输成本为C[i][j]，表示将货物从仓库i运到仓库j的成本。我们需要找到一种调拨方案，使得总运输成本最小。

为了求解这个问题，我们可以建立如下的线性规划模型：

目标函数：minimize ∑∑C[i][j]*X[i][j]，其中X[i][j]表示从仓库i调拨到仓库j的货物量。

约束条件：

1.每个仓库的存货量不能为负数：S[i] - ∑X[i][j] >= 0，i = 1,2,...,n。

2.调拨的货物总量不能超过总存量：∑∑X[i][j] = D。

3.调拨的货物量不能超过某个仓库的存货量：X[i][j] <= S[i]，i = 1,2,...,n；j = 1,2,...,n。

4.调拨的货物量必须为非负整数：X[i][j] >= 0，i = 1,2,...,n；j = 1,2,...,n。

通过求解上述线性规划模型，可以得到最优的调拨方案。

下面是一个Python实现的例子：

import numpy as np
from scipy.optimize import linprog

# 仓库数量
n = 3
# 每个仓库的存货量
S = [100, 200, 150]
# 需要调拨的货物总量
D = 300
# 运输成本矩阵
C = [[0, 2, 3], [2, 0, 4], [3, 4, 0]]

# 目标函数系数
obj = []
for i in range(n):
    for j in range(n):
        obj.append(C[i][j])

# 不等式约束矩阵
A_ub = []
# 不等式约束右侧向量
b_ub = []
# 等式约束矩阵
A_eq = []
# 等式约束右侧向量
b_eq = []

# 每个仓库的存货量不能为负数
for i in range(n):
    row = [0] * (n * n)
    for j in range(n):
        row[i * n + j] = -1
    A_ub.append(row)
    b_ub.append(-S[i])

# 调拨的货物总量不能超过总存量
row = [1] * (n * n)
A_eq.append(row)
b_eq.append(D)

# 调拨的货物量不能超过某个仓库的存货量
for i in range(n):
    for j in range(n):
        row = [0] * (n * n)
        row[i * n + j] = 1
        A_ub.append(row)
        b_ub.append(S[i])

# 调拨的货物量必须为非负整数
bounds = [(0, None)] * (n * n)

# 求解线性规划模型
res = linprog(c=obj, A_ub=A_ub, b_ub=b_ub, A_eq=A_eq, b_eq=b_eq, bounds=bounds)

# 输出结果
print(res)