仓库选址Python

Python 实现仓库选址算法
集合覆盖问题中的仓库选址
对于仓库选址问题，当目标是在一天内完成送货服务时，可以将其视为一种特殊的集合覆盖问题。在这种情况下，需要找到最少数量的位置来建立仓库，使得这些位置能够覆盖所有的需求点[^1]。
from itertools import combinations

def min_warehouses(locations, delivery_points):
"""
计算最小仓库数目以满足所有配送点的需求

参数:
locations (list of tuples): 可能的仓库位置坐标列表 [(x1,y1),...,(xn,yn)]
delivery_points (list of tuples): 所有需覆盖的配送点坐标列表

返回:
set: 最少所需仓库位置集
"""

covered = set()
best_solution = None

for r in range(1, len(locations)+1):
for candidate_set in combinations(locations, r):
temp_covered = set()

for loc in candidate_set:
# 假设每个仓库有一个固定的覆盖范围 radius=50km
temp_covered |= {dp for dp in delivery_points if distance(loc, dp) <= 50}

if temp_covered == set(delivery_points):
best_solution = candidate_set
break

if best_solution is not None:
break

return set(best_solution)

# 定义两点间距离计算函数
def distance(point_a, point_b):
from math import sqrt
xa, ya = point_a
xb, yb = point_b
return sqrt((xa-xb)**2 + (ya-yb)**2)
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此代码片段展示了如何通过枚举可能的组合来解决集合覆盖类型的仓库选址问题。这里假设了一个固定的服务半径（例如50公里），并尝试找出能满足全部配送点所需的最少数目的仓库位置。
中位数作为最优解的选择策略
另一种常见的仓库选址问题是寻找单个中心仓库的最佳位置，在这种情形下，中位数通常被认为是使总运输成本最低的理想选择。给定一组城市或客户所在地，可以通过排序后选取中间值的方法快速定位到这个理想位置[^2]。
n = int(input())
nums = list(map(int, input().split()))
nums.sort()
address = nums[n >> 1]

res = sum(abs(num - address) for num in nums)
print(f"Optimal warehouse location at index {address}, total travel cost={res}")
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这段简单的脚本实现了上述提到的基于一维数据集中位数值的选址逻辑，并输出了总的旅行费用作为衡量标准之一。
应用智能优化算法于复杂环境下的多仓库选址决策
面对更复杂的现实情况——比如存在多个候选地点以及不确定因素的影响，则可考虑采用更加高级的技术手段来进行分析和求解。文献指出，利用遗传算法、粒子群优化等启发式搜索技术可以在一定程度上提高解决问题效率的同时也增强了方案应对变化的能力[^3]。
虽然这部分内容主要涉及MATLAB编程语言的具体实现细节，但是同样的思路也可以移植到Python环境中去执行相应的运算过程。SciPy库提供了丰富的工具箱支持各种形式的线性和非线性规划任务；而DEAP框架则是专为进化计算设计的一个强大平台，非常适合用来构建自定义版本的遗传算法或其他生物启发式的寻优程序。