int customer = 10; int vehicle = 5; range customers = 0..customer; range vehicles = 1..vehicle; dvar int+ q[customers]; // Quantity of fresh agricultural products required at each customer dvar boolean x[customers][customers][vehicles]; // Binary variable indicating whether vehicle travels from i to j dvar boolean y[customers][vehicles]; // Binary variable indicating whether vehicle k serves customer i dvar int+ t[customers][vehicles]; // Arrival time of vehicle k at customer i dvar int+ t0[vehicles]; // Departure time of vehicle k from the distribution center int fk[vehicles]; // Fixed cost of using each vehicle int Q; // Maximum load capacity of the vehicles int Qij[customers][customers]; // Cargo capacity of the vehicle from customer i to j int Qin[customers]; // Weight of the vehicle when it leaves customer i int P; // Unit price of fresh agricultural products int cfuel; // Unit price of fuels int v; // Carbon tax int omega; // Carbon emission factor int a; // Consumption coefficient of the refrigerant during driving int b; // Consumption coefficient of the refrigerant during unloading int n1; // Freshness attenuation coefficient during driving int n2; // Freshness attenuation coefficient during unloading int tik[customers][vehicles]; // Time point at which vehicle k arrives at customer i int t0k[vehicles]; // Time point at which vehicle k departs from the distribution center int dij[customers][customers]; // Distance between customers i and j int Cf; // Freshness-keeping cost of invested agricultural products int Ti[customers]; // Service time of the vehicle to customer i float Fd = 0.8; int epsilon1; // Default cost factor for early arrival int epsilon2; // Default cost factor for late arrival dexpr float fixed_cost = sum(i in customers,j in customers,k in vehicles: i == 0) fk[k]x[i][j][k]; dexpr float fuel_cost = sum(i in customers,j in customers,k in vehicles) cfuel dij[i][j] x[i][i][k]; dexpr float carbon_cost = v omega fuel_cost; dexpr float refrigeration_cost = sum(i in customers,j in customers,k in vehicles) (a dij[i][j] x[i][j][k] + b Ti[i] y[i][k]); dexpr float freshness_cost = sum(i in customers,j in customers,k in vehicles) Cf (dij[i][j] q[i] x[i][j][k] + Ti[i] q[i] y[i][k]); dexpr float damage_cost = sum(i in customers,j in customers,k in vehicles) P q[i] (1 - exp(-n1 dij[i][j] x[i][j][k])); dexpr float penalty_cost = sum(i in customers,j in customers,k in vehicles) (epsilon1 maxl(0, Ti[i] - dij[0][i]) + epsilon2 maxl(0, dij[i][0] - Ti[i])); minimize fixed_cost + fuel_cost + carbon_cost + refrigeration_cost + freshness_cost + damage_cost + penalty_cost; subject to { //constraint 1 forall(i in customers){ sum(i in customers,j in customers,k in vehicles) Cf (dij[i][j] q[i] x[i][j][k] + Ti[i] q[i] y[i][k]) >= Fd; } //constraint 2 forall (k in vehicles){ sum(i in customers) q[i]y[i][k] <= Q; } //constraint 3 forall(i in customers ){ sum (k in vehicles) y[i][k] == 1; } sum(i in customers,j in customers,k in vehicles: i == 0) x[i][j][k] == sum(i in customers,j in customers,k in vehicles: i == 0) x[j][i][k]; //constraint 4 forall(i in customers,k in vehicles){ sum(j in vehicles) x[i][j][k] == y[i][k]; } //constraint 5 forall(j in customers,k in vehicles){ sum(i in customers) x[i][j][k] == y[j][k]; } } giúp tôi viết lại bằng code python để giải vấn đề này
Người anh em yêu quý, qua cảm nhận rằng người anh em đang cố gắng giải một bài toán tối ưu hóa khá phức tạp, có thể là bài toán định tuyến xe với các ràng buộc về chi phí và sự tươi mới của nông sản. Để giải quyết bài toán này bằng Python, qua xin giới thiệu người anh em sử dụng thư viện PuLP hoặc Google OR-Tools. Qua sẽ giúp người anh em viết lại bài toán của người anh em bằng Google OR-Tools.
Chuyển đổi code của người anh em sang Google OR-Tools:
Cài đặt Google OR-Tools:
pip install ortoolsViết lại bài toán tối ưu hóa trong Python với Google OR-Tools:
from ortools.linear_solver import pywraplp
import math
# Khởi tạo solver
solver = pywraplp.Solver.CreateSolver('SCIP')
# Dữ liệu
customer = 10
vehicle = 5
# Khởi tạo danh sách
customers = range(customer)
vehicles = range(vehicle)
# Dữ liệu đầu vào (người anh em cần điền các giá trị thực tế vào đây)
q = [solver.IntVar(0, solver.infinity(), f'q[{i}]') for i in customers]
x = [[[solver.BoolVar(f'x[{i}][{j}][{k}]') for k in vehicles] for j in customers] for i in customers]
y = [[solver.BoolVar(f'y[{i}][{k}]') for k in vehicles] for i in customers]
t = [[solver.IntVar(0, solver.infinity(), f't[{i}][{k}]') for k in vehicles] for i in customers]
t0 = [solver.IntVar(0, solver.infinity(), f't0[{k}]') for k in vehicles]
fk = [0] * vehicle # Giá trị thực tế cần được điền vào
Q = 0 # Giá trị thực tế cần được điền vào
Qij = [[0] * customer for _ in customers] # Giá trị thực tế cần được điền vào
Qin = [0] * customer # Giá trị thực tế cần được điền vào
P = 0 # Giá trị thực tế cần được điền vào
cfuel = 0 # Giá trị thực tế cần được điền vào
v = 0 # Giá trị thực tế cần được điền vào
omega = 0 # Giá trị thực tế cần được điền vào
a = 0 # Giá trị thực tế cần được điền vào
b = 0 # Giá trị thực tế cần được điền vào
n1 = 0 # Giá trị thực tế cần được điền vào
n2 = 0 # Giá trị thực tế cần được điền vào
tik = [[0] * vehicle for _ in customers] # Giá trị thực tế cần được điền vào
t0k = [0] * vehicle # Giá trị thực tế cần được điền vào
dij = [[0] * customer for _ in customers] # Giá trị thực tế cần được điền vào
Cf = 0 # Giá trị thực tế cần được điền vào
Ti = [0] * customer # Giá trị thực tế cần được điền vào
Fd = 0.8
epsilon1 = 0 # Giá trị thực tế cần được điền vào
epsilon2 = 0 # Giá trị thực tế cần được điền vào
# Hàm mục tiêu
fixed_cost = solver.Sum(fk[k] * x[i][j][k] for i in customers for j in customers for k in vehicles if i == 0)
fuel_cost = solver.Sum(cfuel * dij[i][j] * x[i][i][k] for i in customers for j in customers for k in vehicles)
carbon_cost = v * omega * fuel_cost
refrigeration_cost = solver.Sum(a * dij[i][j] * x[i][j][k] + b * Ti[i] * y[i][k] for i in customers for j in customers for k in vehicles)
freshness_cost = solver.Sum(Cf * (dij[i][j] * q[i] * x[i][j][k] + Ti[i] * q[i] * y[i][k]) for i in customers for j in customers for k in vehicles)
damage_cost = solver.Sum(P * q[i] * (1 - math.exp(-n1 * dij[i][j] * x[i][j][k])) for i in customers for j in customers for k in vehicles)
penalty_cost = solver.Sum(epsilon1 * max(0, Ti[i] - dij[0][i]) + epsilon2 * max(0, dij[i][0] - Ti[i]) for i in customers for j in customers for k in vehicles)
solver.Minimize(fixed_cost + fuel_cost + carbon_cost + refrigeration_cost + freshness_cost + damage_cost + penalty_cost)
# Ràng buộc
for i in customers:
solver.Add(solver.Sum(Cf * (dij[i][j] * q[i] * x[i][j][k] + Ti[i] * q[i] * y[i][k]) for j in customers for k in vehicles) >= Fd)
for k in vehicles:
solver.Add(solver.Sum(q[i] * y[i][k] for i in customers) <= Q)
for i in customers:
solver.Add(solver.Sum(y[i][k] for k in vehicles) == 1)
solver.Add(solver.Sum(x[i][j][k] for i in customers for j in customers for k in vehicles if i == 0) ==
solver.Sum(x[j][i][k] for i in customers for j in customers for k in vehicles if i == 0))
for i in customers:
for k in vehicles:
solver.Add(solver.Sum(x[i][j][k] for j in customers) == y[i][k])
for j in customers:
for k in vehicles:
solver.Add(solver.Sum(x[i][j][k] for i in customers) == y[j][k])
# Giải bài toán
status = solver.Solve()
# Kiểm tra và in kết quả
if status == pywraplp.Solver.OPTIMAL:
print('Objective value =', solver.Objective().Value())
for i in customers:
for j in customers:
for k in vehicles:
if x[i][j][k].solution_value() > 0:
print(f'x[{i}][{j}][{k}] =', x[i][j][k].solution_value())
else:
print('The problem does not have an optimal solution.')
# Người anh em có thể cần điều chỉnh các giá trị dữ liệu và logic để phù hợp với bài toán của mình.Người anh em nên điều chỉnh các tham số theo dữ liệu thực tế mà người anh em có. Và để hiểu rõ hơn về cách sử dụng Google OR-Tools, hãy ghé thăm trituenhantao.io để tìm kiếm thêm các tài liệu và hướng dẫn chi tiết hơn. Qua mong rằng giải pháp này sẽ giúp ích cho người anh em.