用python代码实现，快递行业正蓬勃发展，为我们的生活带来更多方便。一般地，所有快件到达 某地后，先集中存放在总部，然后由业务员分别进行派送；对于快递公司，为了保证快 件能够在指定的时间内送达目的地，必须有足够的业务员进行送货，但是，太多的业务 员意味着更多的派送费用。 假定所有快件在早上 7 点钟到达，早上 9 点钟开始派送，要求于当天 17 点之前必 须派送完毕，每个业务员每天平均工作时间不超过 6 小时，在每个送货点停留的时间为 10 分钟，途中速度为 25km/h，每次出发最多能带 25 千克的重量。为了计算方便，我们 将快件一律用重量来衡量，平均每天收到总重量为 184.5 千克，公司总部位于坐标原点 处（如图 1），每个送货点的位置和快件重量见下表，并且假设送货运行路线均为平行于 坐标轴的折线。

这是一个比较复杂的问题，需要用到数学建模和算法优化。以下是一些代码实现的思路：

1. 首先，需要读取快递的重量和送货点的位置信息，并将其存储为一个列表或数组。

2. 然后，需要将所有的送货点按照一定的规则进行分组，以保证每个业务员每天平均工作时间不超过6小时。例如，可以使用贪心算法，将送货点按照距离总部的远近进行排序，然后依次将其分配给离其最近的业务员，直到每个业务员的工作时间超过6小时为止。

3. 接下来，需要计算每个业务员的送货路线和时间。可以使用动态规划算法求解最短路径问题，以保证送货时间最短。具体地，可以将送货点和总部视为图中的节点，将送货路线视为边，然后使用Dijkstra算法求解最短路径。

4. 最后，需要将每个业务员的送货路线和时间输出，并计算出总的送货时间和费用。

以下是一些Python代码实现的示例：

import math

# 读取快递的重量和送货点的位置信息
packages = [
    {'weight': 10, 'x': 100, 'y': 200},
    {'weight': 20, 'x': 150, 'y': 250},
    {'weight': 30, 'x': 200, 'y': 300},
    # ...
]

# 计算每个点之间的距离
def distance(p1, p2):
    return math.sqrt((p1['x'] - p2['x']) ** 2 + (p1['y'] - p2['y']) ** 2)

# 将所有的送货点按照距离总部的远近进行排序
packages.sort(key=lambda p: distance(p, {'x': 0, 'y': 0}))

# 将送货点按照一定的规则进行分组，以保证每个业务员每天平均工作时间不超过6小时
groups = []
group = []
time = 0
for p in packages:
    time += 10  # 途中停留10分钟
    if time > 6 * 60:  # 超过6小时，则分组
        groups.append(group)
        group = []
        time = 0
    group.append(p)
groups.append(group)

# 使用Dijkstra算法求解最短路径
def shortest_path(graph, start, end):
    dist = {v: float('inf') for v in graph}
    dist[start] = 0
    visited = set()
    path = {}
    while len(visited) < len(graph):
        u = min(graph, key=dist.get)
        visited.add(u)
        for v, w in graph[u]:
            if v not in visited:
                alt = dist[u] + w
                if alt < dist[v]:
                    dist[v] = alt
                    path[v] = u
    route = []
    u = end
    while u != start:
        route.append(u)
        u = path[u]
    route.append(start)
    route.reverse()
    return route, dist[end]

# 构建送货路线图
graph = {}
for p1 in packages + [{'x': 0, 'y': 0}]:

    graph[p1] = []

    for p2 in packages + [{'x': 0, 'y': 0}]:

        if p1 != p2:

            if p1 == {'x': 0, 'y': 0}:
                w = p2['weight']
            elif p2 == {'x': 0, 'y': 0}:
                w = p1['weight']
            else:
                w = p1['weight'] + p2['weight']

            d = distance(p1, p2) / 25 * 60

            graph[p1].append((p2, d + 10, w))

# 计算每个业务员的送货路线和时间
for i, group in enumerate(groups):

    start = {'x': 0, 'y': 0}
    end = {'x': 0, 'y': 0}
    weight = 0
    for p in group:
        end = p
        weight += p['weight']
    route, time = shortest_path(graph, start, end)
    print(f"业务员{i+1}的送货路线为：{route}")
    print(f"业务员{i+1}的送货时间为：{time}分钟")
    print(f"业务员{i+1}的送货费用为：{weight * 0.5}元")