用python代码实现以上问题

时间: 2023-08-10 21:31:03 浏览: 41
由于该问题的复杂度较高,需要进行大量的数学建模和算法设计。在这里,我提供一个简单的 Python 代码,展示如何使用贪心算法解决该问题。这里我们假设所有快递的派送地址在第一象限内。 ```python import math # 计算两个点之间的距离 def distance(x1, y1, x2, y2): return math.sqrt((x1 - x2) ** 2 + (y1 - y2) ** 2) # 贪心算法确定业务员的派送顺序 def find_delivery_order(delivery_list, start_x, start_y): delivery_order = [] while delivery_list: min_distance = float('inf') min_index = -1 for i in range(len(delivery_list)): x, y, weight = delivery_list[i] d = distance(start_x, start_y, x, y) if d < min_distance: min_distance = d min_index = i delivery_order.append(delivery_list[min_index]) start_x, start_y, _ = delivery_list.pop(min_index) return delivery_order # 计算每个业务员的路程 def calculate_distance(delivery_order): total_distance = 0 for i in range(len(delivery_order) - 1): x1, y1, _ = delivery_order[i] x2, y2, _ = delivery_order[i+1] total_distance += distance(x1, y1, x2, y2) return total_distance # 将所有快递按照派送地址分组 def group_deliveries(delivery_list, max_weight=25): groups = [] group = [] total_weight = 0 for delivery in delivery_list: x, y, weight = delivery if total_weight + weight > max_weight: groups.append(group) group = [] total_weight = 0 group.append(delivery) total_weight += weight if group: groups.append(group) return groups # 计算需要的业务员数量 def calculate_num_deliverymen(delivery_list, max_weight=25, max_working_hours=6): num_deliveries = len(delivery_list) max_num_deliveries = max_weight * (max_working_hours * 60 / 10) return math.ceil(num_deliveries / max_num_deliveries) # 模拟运行 def run(delivery_list): # 公司总部位于坐标原点 start_x = 0 start_y = 0 # 将所有快递按照派送地址分组 groups = group_deliveries(delivery_list) # 计算需要的业务员数量 num_deliverymen = calculate_num_deliverymen(delivery_list) # 分配快递给每个业务员 deliverymen = [[] for _ in range(num_deliverymen)] for i in range(len(groups)): deliveryman_index = i % num_deliverymen deliveryman = deliverymen[deliveryman_index] deliveryman.extend(groups[i]) # 计算每个业务员的派送顺序 for i in range(num_deliverymen): deliveryman = deliverymen[i] delivery_order = find_delivery_order(deliveryman, start_x, start_y) deliverymen[i] = delivery_order # 计算每个业务员的路程 total_distance = 0 for i in range(num_deliverymen): delivery_order = deliverymen[i] distance = calculate_distance(delivery_order) total_distance += distance return deliverymen, total_distance if __name__ == '__main__': delivery_list = [ (10, 20, 15), (30, 40, 10), (50, 60, 20), (70, 80, 30), (90, 100, 40), (110, 120, 25), (130, 140, 35), (150, 160, 5), (170, 180, 10), ] deliverymen, total_distance = run(delivery_list) print(f"需要 {len(deliverymen)} 个业务员") print(f"总路程为 {total_distance:.2f} km") for i in range(len(deliverymen)): print(f"业务员 {i+1} 的派送顺序为:") for delivery in deliverymen[i]: print(f"({delivery[0]}, {delivery[1]}),重量为 {delivery[2]} 千克") ```

相关推荐

最新推荐

recommend-type

答题辅助python代码实现

主要为大家详细介绍了答题辅助python代码实现,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
recommend-type

Python简单实现词云图代码及步骤解析

主要介绍了Python简单实现词云图代码解析,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下
recommend-type

Python实现代码块儿折叠

主要介绍了Python实现代码块儿折叠方式,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
recommend-type

Python实现结构体代码实例

主要介绍了Python实现结构体代码实例,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下
recommend-type

5行Python代码实现图像分割的步骤详解

众所周知图像是由若干有意义的像素组成的,图像分割作为计算机视觉的基础,对具有现有目标和较精确边界的图像进行分割,实现在图像像素级别上的分类任务。 图像分割可分为语义分割和实例分割两类,区别如下: 语义...
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成

![实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/10eb2e6972b3b6086286fc64c0b3ee41.jpeg) # 1. 实时数据湖架构概述** 实时数据湖是一种现代数据管理架构,它允许企业以低延迟的方式收集、存储和处理大量数据。与传统数据仓库不同,实时数据湖不依赖于预先定义的模式,而是采用灵活的架构,可以处理各种数据类型和格式。这种架构为企业提供了以下优势: - **实时洞察:**实时数据湖允许企业访问最新的数据,从而做出更明智的决策。 - **数据民主化:**实时数据湖使各种利益相关者都可
recommend-type

list根据id查询pid 然后依次获取到所有的子节点数据

可以使用递归的方式来实现根据id查询pid并获取所有子节点数据。具体实现可以参考以下代码: ``` def get_children_nodes(nodes, parent_id): children = [] for node in nodes: if node['pid'] == parent_id: node['children'] = get_children_nodes(nodes, node['id']) children.append(node) return children # 测试数
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。