利用贪心算法编写多车辆单源配送问题

多车辆单源配送问题是指在一定时间内，以最小的成本从一个中心仓库向多个目的地分配物品的问题。这个问题可以使用贪心算法来解决。

下面是一个基于贪心算法的多车辆单源配送问题的解决方案：

1. 首先，计算每个目的地到仓库的距离，并按照距离从小到大对目的地进行排序。

2. 初始化车辆数量和当前车辆的位置为仓库的位置。

3. 对于每个目的地，将其添加到当前车辆的配送列表中。

4. 如果当前车辆的配送列表已满，或者当前车辆无法到达下一个目的地，则将当前车辆返回仓库并将新的车辆分配给下一个目的地。

5. 重复步骤3和4直到所有目的地都被配送。

6. 计算每辆车的配送成本，并选择最小成本的方案。

下面是一个Python代码示例：

import math

def distance(x1, y1, x2, y2):
    return math.sqrt((x2 - x1) ** 2 + (y2 - y1) ** 2)

def delivery(locations, vehicle_capacity):
    locations = sorted(locations, key=lambda l: distance(0, 0, l[0], l[1]))
    vehicles = []
    current_vehicle = {"position": (0, 0), "deliveries": [], "capacity": vehicle_capacity}

    for location in locations:
        if (current_vehicle["capacity"] < location[2]) or (distance(*current_vehicle["position"], *location[:2]) > vehicle_capacity):
            vehicles.append(current_vehicle)
            current_vehicle = {"position": (0, 0), "deliveries": [], "capacity": vehicle_capacity}

        current_vehicle["deliveries"].append(location)
        current_vehicle["position"] = location[:2]
        current_vehicle["capacity"] -= location[2]

    vehicles.append(current_vehicle)

    return vehicles

locations = [(1, 1, 10), (2, 2, 5), (3, 3, 7), (4, 4, 2), (5, 5, 9)]
vehicle_capacity = 15

deliveries = delivery(locations, vehicle_capacity)

for i, vehicle in enumerate(deliveries):
    print("Vehicle", i + 1)
    print("Deliveries:", vehicle["deliveries"])
    print("Cost:", sum([location[2] for location in vehicle["deliveries"]]))
    print()

在这个示例中，我们首先定义了一个`distance`函数，它计算两个位置之间的距离。然后，我们将目的地按照距离从小到大进行排序，并初始化车辆列表和当前车辆的位置。

接下来，我们对于每个目的地，检查当前车辆是否可以将其配送。如果不能，我们将当前车辆添加到车辆列表并创建一个新的车辆。否则，我们将目的地添加到当前车辆的配送列表中，并更新当前车辆的位置和容量。

最后，我们计算每辆车的配送成本，并输出结果。

请注意，这个示例只是一个简单的实现。在实际情况中，您可能需要考虑更多的因素，例如车辆的最大行驶距离，每个目的地的时间窗口等等。