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。 表 1 送货点位置及快件重量表 0 0 15 10 1 8 3 2 2 8.2 1 5 3 6 5 4 4 5.5 4 7 5 4.5 3 11 6 3 0 8 7 7.2 7 9 8 2.3 9 6 9 1.4 10 2 10 6.5 14 0 11 4.1 17 3 12 12.7 14 6 13 5.8 12 9 14 3.8 10 12 15 3.4 19 9 16 3.5 2 16 17 5.8 6 18 18 7.5 11 17 19 7.8 15 12 20 4.6 7 14 21 6.2 22 5 22 6.8 21 0 23 2.4 27 9 24 7.6 15 19 25 9.6 15 14 26 10 20 17 27 12 21 13 28 6 24 20 29 8.1 25 16 30 4.2 28 18 （1）请你运用有关数学建模的知识，给该公司提供一个合理的送货策略（即需要多少业务员，每个业务员的运行线路，以及总的运行公里数）,用matplotlib画出线路规划图 步骤和过程输出到文档中； （2）输出需要的车辆数和最优的线路，顺序。 用python代码解题，简化处理， 在每趟车不超过25kg载重的前提下： 画出规划的路线图， 打印输出有几组行驶路线，每条路线经过点的先后顺序即可。

对于这个问题，我建议采用遗传算法来解决。首先，我们需要定义一个适应度函数，来评估每个个体的优劣程度。在这个问题中，我们可以将适应度函数定义为每个业务员的路线总长度。然后，我们可以采用遗传算法的基本步骤，包括初始化种群、选择、交叉和变异。在每次迭代中，我们可以计算每个个体的适应度并选择出优秀的个体进行交叉和变异，最终得到最优的解决方案。

具体步骤如下：

1.读入表格数据，将送货点位置及快件重量表转化为坐标点，并计算出每个点之间的距离。
2.初始化种群，每个个体表示一个可能的业务员路线方案。每个个体由若干个基因组成，每个基因表示一个送货点的编号。
3.计算每个个体的适应度函数，即每个业务员的路线总长度。
4.进行选择操作，选择优秀的个体进行下一步的交叉和变异。
5.进行交叉操作，随机选择两个个体进行交叉，生成两个新个体。
6.进行变异操作，随机选择一个个体进行变异，生成一个新个体。
7.重复步骤3-6，直到达到预设的迭代次数或找到最优解。
8.输出最优解，包括需要多少业务员、每个业务员的运行线路、总的运行公里数，并用matplotlib画出线路规划图。

最优的线路顺序可以通过输出每个业务员的运行线路来得到。

这个问题的python代码实现可以参考以下代码：

相关问题

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")

我希望在管理员模式录入完快件信息后可以返回模式选择界面选择取件人模式，改进你的代码

好的，根据您的需求，我可以为管理员模式增加一个返回模式选择界面的功能。具体实现方法如下：

1. 在管理员模式下录入完快件信息后，增加一个提示信息，告诉管理员是否返回模式选择界面。

2. 在管理员模式下增加一个返回菜单的选项，管理员可以通过该选项返回模式选择界面。

3. 在返回菜单的选项中，可以使用循环结构来实现反复返回模式选择界面的功能。

以下是代码实现的示例：

# 管理员模式下录入快件信息
def admin_mode():
    # 录入快件信息的代码
    ...

    # 增加一个提示信息，询问管理员是否返回模式选择界面
    while True:
        choice = input("是否返回模式选择界面？(Y/N)")
        if choice.upper() == "Y":
            # 返回模式选择界面
            break
        elif choice.upper() == "N":
            # 继续录入快件信息
            continue
        else:
            print("输入有误，请重新输入！")

    # 增加一个选项，供管理员选择是否返回模式选择界面
    print("请选择操作：")
    print("1. 继续录入快件信息")
    print("2. 返回模式选择界面")
    choice = input("请输入操作编号：")
    while choice not in ["1", "2"]:
        print("输入有误，请重新输入！")
        choice = input("请输入操作编号：")
    if choice == "1":
        # 继续录入快件信息
        admin_mode()
    else:
        # 返回模式选择界面
        main_menu()

通过以上的改进，管理员可以在录入完快件信息后选择是否返回模式选择界面，同时还可以在返回模式选择界面后选择继续录入快件信息或者退出程序。