物流配送路径规划代码

物流配送路径规划是指在满足各种约束条件的前提下，确定一条最优的配送路径，使得物流配送的成本最小化或者效率最大化。这个问题可以用图论中的最短路径算法来解决，比如Dijkstra算法、Bellman-Ford算法、Floyd算法等。

具体来说，我们可以将物流配送问题抽象成一个有向图，其中节点表示物流配送的各个地点，边表示两个地点之间的运输路线，边权表示运输成本或者时间。然后，我们可以使用上述算法来求解从起点到终点的最短路径，即为最优的配送路径。

在实际应用中，还需要考虑各种约束条件，比如车辆容量限制、时间窗口限制、道路拥堵等因素。这些约束条件可以通过对图的建模来实现。

下面是一个简单的示例代码，使用Dijkstra算法求解最短路径：

import heapq

def dijkstra(graph, start, end):
    heap = [(0, start)]
    visited = set()
    while heap:
        (cost, node) = heapq.heappop(heap)
        if node in visited:
            continue
        visited.add(node)
        if node == end:
            return cost
        for neighbor, neighbor_cost in graph[node].items():
            if neighbor not in visited:
                heapq.heappush(heap, (cost + neighbor_cost, neighbor))
    return -1

# 示例用的图
graph = {
    'A': {'B': 5, 'C': 1},
    'B': {'A': 5, 'C': 2, 'D': 1},
    'C': {'A': 1, 'B': 2, 'D': 4},
    'D': {'B': 1, 'C': 4}
}

# 求解从A到D的最短路径
print(dijkstra(graph, 'A', 'D'))