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摘 要: 本论文主要探讨线性规划在运输问题中的应用，详细地介绍了什么是线性规划，分析了运输问题的解决策略以及其基本特征，并通过实例对运输问题进行了优化分析，建立相应的线性规划的数学模型．并借助计算机，应用excel求解，从而快速准确得到最优方案，为运输问题的决策提供了可靠的理论和实践指导，节约成本，提高了实际运输工作中经济效益．10302
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关键词: 线性规划；运输问题；excel
Linear Programming in the Application of the Transportation Problem
Abstract: This paper mainly discusses the application of linear programming in transportation. Combining with the case, analysis the basic characteristics of transportation problem and solving strategy, and through the instance analysis of transportation problem is optimized, so that linear programming mathematical model is established. The solution can be obtained with the aid of computer. In this article, the problem is solved by the application of excel which can quickly and accurately get optimal solution. In addition, it also improves the economic efficiency in the actual transportation work.
Key words: Linear Programming; Transportation Problem; Excel
目 录
摘 要 1
引言 2
1. 线性规划的基本理论 3
1.1线性规划的基本概念 3
1.2线性规划的一般数学模型 3
2．线性规划在运输问题中的应用 4
2.1 运输问题的基本特征 4
2.2 运输问题的解决策略 5
3.应用EXCEL求解运输问题 6
3.1 运输问题的形式 6
3.2在EXCEL中的形式 7
3.3 EXCEL求解步骤 7
4. 运输问题实例 7
结束语 13
参考文献 14
致 谢 15
线性规划在运输问题中的应用引言
线性规划是运筹学的一个基本分支，由于其应用越来越广泛，所以其作用也被越来越多的人所重视．线性规划从诞生到现在已经有几十年的历史了，但逐渐普及计算机后，它在科学研究、军事行动、商业活动等各个方面逐渐的渗透，无法估量它为社会节省的财富和创造的价值近几年，物流产业在我国迅速发展，已经形成物流热．在实际管理物流产业的活动中，线性规划问题大量的存在着，物资的合理调运就是其中一个比较重要的问题. 一般来说，在求物资调运的最优方案时，首先得确立目标函数，且在满足各种资源限制的条件下，找到一个运输方案使运输总费用最小，这就是运输问题．当今社会的分工越来越细化了，随着物流和运输业的不断发展，运输问题也将会变得越来越复杂，运输量有时相当巨大，所以在运输中科学的组织就显得十分重要．
在这之前，学者们也对这个方面做了研究，提出了许多重要有用的理论．例如在参考文献[1]和文献[2]主要研究的是线性规划的定义及运输问题的数学模型．文献[4]和文献[5]主要研究的是运输问题用excel的解题方法及步骤．文献[8]主要研究的是运输问题的基本特征及解题策略．文献[6]和文献[10]给出了线性规划在运输问题中的应用的一个实例．
本文在所学知识和参考文献的基础上，将运输问题从供给量、需求量和单位运价方面考虑对总运费的影响．像政府的政策、中转的运输、价格的折扣、交通的限制等一些经济因素均为考虑．并采用了excel求解最优方案，迅速地得到了准确的最优解．
1.线性规划的基本理论
1.1线性规划的基本概念
线性规划是运筹学中的一个重要的分支，它的研究比较早，且发展较为迅速，方法已经逐渐成熟，应用比较广泛．它是一种数学方法，可以辅助人们进行科学管理．在一些经济活动中，如经济管理、交通运输、工农业生产，提高经济效益是人们不可缺少的要求，合理的安排人力、物力、资源尤为重要，使经济效果达到最好．一般地，求目标函数在线性约束条件下的最大值或最小值问题，统称为线性规划问题（LP）．满足线性约束条件的解叫做可行解，由所有可行解组成的集合叫做可行域．决策变量、约束条件、目标函数是线性规划的三要素．（1）列出约束条件及目标函数；（2）画出约束条件所表示的可行域；（3）在可行域内求出最优解及最优值．