" 炼油厂 公里数 加油站" 炼油厂A "炼油厂A到岸价（元/t）"炼油厂B "炼油厂B到岸价（元/t）"炼油厂C "炼油厂C到岸价（元/t）"炼油厂D "炼油厂D到岸价（元/t）"炼油厂E "炼油厂E到岸价（元/t）"炼油厂F "炼油厂F到岸价（元/t）" 加油站1（南）站 480 3988 360 4090 760 3853 410 3935 760 4097 680 3789 加油站1（北）站 加油站2（东）站 370 3918 260 4010 650 3797 290 3854 650 4018 570 3737 加油站2（西）站 加油站3（南）站 320 3881 193 3974 600 3746 230 3817 600 3982 520 3690 加油站3（北）站 运费构成因素：运费和每车过磅净重（t）、距离（km）成正相关，到岸价已经包含原油卖价、运输及装载费用和路程费用。车辆以每车20t原油计算。 以加油站1-3及炼油厂A-F的数据往来，写出LinGo代码，实现加油站最优采购策略。

要使用LINGO软件实现加油站的最优采购策略，我们需要考虑几个关键因素：加油站与炼油厂之间的距离、炼油厂的到岸价、运费构成因素以及每车原油的净重。以下是一个基于提供信息的LINGO代码示例，用于计算加油站的最优采购策略。

! 定义变量；
SETS:
	Refineries /A-F/: Cost, Distance;
	GasStations /1-3/: Demand, TotalCost;
LINKS(GasStations, Refineries): SupplyCost, SupplyAmount;

! 炼油厂到岸价；
DATA:
Cost = 3988 3918 3881,
       4090 4010 3974,
       3853 3797 3746,
       3935 3854 3817,
       4097 4018 3982,
       3789 3737 3690;

! 距离（加油站到炼油厂）；
Distance = 480 370 320,
            0 0 0,
            760 650 600,
            410 290 230,
            760 650 600,
            680 570 520;

! 每车原油净重（t）；
Capacity = 20;

! 目标函数：最小化总成本；
MIN = @SUM(LINKS(GasStations, Refineries): SupplyCost * SupplyAmount);

! 约束条件；
! 每个加油站的原油需求量；
@FOR(GasStations(I):
    @SUM(LINKS(I, Refineries): SupplyAmount) = Demand(I);
);

! 每个炼油厂的供应量；
@FOR(Refineries(J):
    @SUM(LINKS(GasStations, J): SupplyAmount) <= Capacity * 10;  ! 假设有10辆车可用
);

! 运费与距离成正比；
@FOR(LINKS(GasStations, Refineries):
    SupplyCost = Cost(J) + Distance(I, J) * Capacity;
);

! 求解；
END

请注意，这个代码是一个简化的示例，它没有考虑所有可能的约束和实际情况。在实际应用中，您可能需要根据具体问题调整模型，包括但不限于：

• 每个加油站的具体需求量（Demand）；
• 每辆车的实际可用数量；
• 可能存在的其他运输成本和费用；
• 炼油厂的供应限制。

此外，您可能还需要收集更多数据，比如每个加油站的具体需求量，以及考虑市场价格波动等因素。在编写LINGO代码时，确保所有数据都是准确无误的，并且已经根据实际情况进行了适当的调整。14