农村公共设施布局优化 代码

农村公共设施布局优化是一个涉及地理信息系统（GIS）、城市规划以及数据分析的问题。在编写代码时，通常会运用到以下步骤和技术：

1. **数据收集**：获取包括地形、人口分布、交通网络、公共服务设施等相关的地理空间数据。

import geopandas as gpd
# 加载地理数据
public_facilities = gpd.read_file('facility.shp')
population_data = gpd.read_file('population.shp')

2. **需求分析**：确定优化目标，比如提高服务覆盖、缩短居民出行距离等。

objective = 'minimize_average_travel_distance'

3. **空间分析**：通过GIS库计算各公共设施和服务点之间的距离，以及与人口密集区的关系。

from shapely.geometry import Point
def calculate_distances(row):
    # 计算单个设施到所有人口点的距离
    return public_facilities.distance(Point(row.geometry)).mean()

public_facilities['distance_mean'] = public_facilities.apply(calculate_distances, axis=1)

4. **优化模型**：使用线性规划、模拟退火算法、遗传算法等建模工具求解布局优化问题。

from pulp import LpProblem, LpMinimize, lpSum

# 创建线性规划问题
problem = LpProblem('PublicFacilityOptimization', LpMinimize)
# 添加约束和目标函数
...

5. **解决并结果评估**：运行优化器得到新的布局方案，并对优化效果进行评价。

solution = problem.solve()
print(f"Optimized layout with {objective}: {solution_value}")