速運國際快遞單號查詢-國際機場三字代碼表-各國家-城市中英文名及三字碼
前面建立的UMpHMP模型是NP-hard問題,目前沒有有效的算法。為了減少計算時間,Ernst和Krishnamoorthy(1998a,1998b)為樞紐網絡建立了三下標的數學模型,大大減少了變量和約束的個數,提高了求解的效率。這個模型不采用流量的比例作為流變量,而直接用流量為流變量,并對匯運、轉運和分運分別設置不同的變量。
令Z4為OD流的匯運流變量,即從始發地機場i到樞紐機場k的流量,Ya是從輪輻機場i運出的轉運流量,X是O-D對(i,j)從樞紐機場l分運到目的地j的流量,再令O是從始發地機場i運出的總流量,N={1,2,…,n}是機場集合,則三下標樞紐網絡優化模型如下;minC[2xCaZx+22aCuYu+22oC,x,O.表示起始于機場i的流量,因此二W,=0;式(3-15)表示共有p個樞紐;式(3-16)~式(3-18)是流量平衡方程,保證所有的O-D流全部由起始機場到目的地機場,其中式(3-16)表示從始發機場i出發,經過分配連接到各樞紐機場的匯運流量之和必須等于O,式(3-17)表示O-D對(i,j)經過各樞組機場l中轉后分運到目的地機場j的流量之和必須等于W,,式(3-18)表示從始發地機場i運出的流量,在樞紐機場k中轉的運進流量必須等于運出流量;式(3-19)表示從始發機場i出發,經航節i→k匯運時,k一定是樞紐城市,式(3-20)表示如果O-D對(i、j)經過機場l中轉分運到目的地機場j,l一定是樞紐;式(3-21)表示流變量是非負變量,式(3-22)要求y;是0-1型變量。這個模型盡管采用了三下標變量,但任一O-D對仍然至多經過匯運、轉運和分運等三個航節完成運輸任務,因此最多兩次中轉。
變量數從四下標的O(n1)個減少為O(n3)個。如果n=100,那么流變量數從1億個減少到100萬個。約束條件數從四下標模型的(2n3+n2+1)減少到三下標模型的(n3+3n2+n+1),當n=100時,四下標模型大約有201萬個,三下標模型大約有103萬個。可見,三下標模型的規模確實下降不少。例3-4在例3-3同樣的條件下,采用三下標模型對樞紐航線網絡進行優化設計。構建三下標模型如下:同樣應用ILOG/CPLEX求解上述模型,得到的結果為:y2=y;=1,即以北京和廣州作為樞紐;最優的總成本是950364元,這與四下標模型得到的結果相同;流變量的解如下:Z2=106,Z2=354,Z2=97,Za=46,Z46=22,Z4s=231,Z2=63,模型中一共有331個約束條件和474個變量。與四下標模型比較可以發現,無論是約束條件數、變量數還是運算時間,三下標模型都小于四下標模型。當問題的規模進一步擴大后,這一點將會更加明顯。
速運國際快遞單號查詢-相關快遞信息(1)
以下把資源提供的保障和服務作業都稱為“服務”,接受服務的對象稱為“顧客”。定義2-1資源同時最多可服務的顧客數稱為資源的靜態容量。
例如,停車場的“服務”是停車,“顧客”是車輛。如果一個停車場有30個停車位,一個停車位同時只能停一輛車,那么該停車場同時最多可停放30輛車,其靜態許多保障設施與服務對象“一對一”的,因此,如果資源數是n,那么其靜態容量是30輛。容量就是n。但也有些資源,一個資源可同時服務多個顧客,或者一個顧客同時占用多個資源。例如,為了保證E類航班出港不延誤,分配了兩輛平臺車同時為其裝卸貨物,而D類航班只需要一輛平臺車。
另外,一輛擺渡車同時裝載了幾十名甚至上百名旅客,一條行李轉盤可以同時服務兩個甚至三個航班的行李。這些都根據以上討論,設有資源數,平均每顧客同時占用資源數為,資源的靜態容不是“一對一”服務的例子。量為G,那么有G=7元式中,是資源利用率,在沒有具體數據時可設為=1。本書后面章節在沒特別指例2-1某停機坪有25個機位,每機位同時只能停靠一架航空器,該停機坪出時,皆取=1。的靜態容量是多少?解此時萬=1,n=25,并取刀=1,因此該停機坪的靜態容量G=25個。
某地服公司有客艙清潔員200人,服務的航班有C、D、E三種類型,分別占60%、10%和30%,分別需要清潔員4人、6人和12人,請問該地服公司的客艙清潔靜態容量是多少?解該題中,資源是客艙清潔員,顧客是航班。設=1,2,3,分別表示航班類型C、D、E;n、p(i=1,2,3)分別表示各類航班所需清潔員人數和各類航班所占比例,那么平均每航班占用清潔員人數為np,=4×0.6+6×0.1+12×0.3=6.6(人)因此,清潔員的靜態容量為200G==30.3(個航班)6.6說明該地服公司同時最多可為30.3個航班提供客艙清潔服務。
速運國際快遞單號查詢-相關快遞信息(2)
國際機場三字代碼表-各國家/城市中英文名及三字碼,國家英文名,各國城市名的三字碼,世界各地城市名的機場代碼.國際空運公司