给我一个邮局选址问题的运行代码

邮政局选址问题是运筹学中的一个问题，通常涉及到在一个给定区域寻找最优化的邮政局位置，以便最大限度地覆盖居民区并最小化运输成本。这是一个典型的设施定位问题，可以使用线性规划、遗传算法或其他优化方法解决。这里是一个简单的Python示例，使用了假设的库`pulp`（Python的线性规划库）：

from pulp import LpProblem, LpMinimize, LpVariable, lpSum

# 定义变量
problem = LpProblem("PostOfficeLocation", LpMinimize)

# 假设我们有城市列表和距离矩阵
cities = ["CityA", "CityB", "CityC"]
distances = [[0, 50, 70], [50, 0, 60], [70, 60, 0]]  # 单位：公里

# 设定邮政局的位置变量，每个位置都是一个决策变量
post_office_vars = {city: LpVariable(city) for city in cities}

# 目标函数（最小化总运输成本）
objective = lpSum(distances[i][j] * post_office_vars["City" + str(i)] for i in range(len(cities)) for j in range(i+1, len(cities)))
problem += objective

# 约束：每个城市至多有一个邮政局
for city in cities:
    problem += post_office_vars[city] <= 1

# 解决问题
problem.solve()

# 输出结果
print("最优方案:")
for city, var in post_office_vars.items():
    if var.varValue > 0:
        print(f"{city}设置邮政局，成本: {var.varValue}")

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