设计要求：对于某一学校超市，其他各单位到其的距离不同，同时各单位人员去超市的频度也不同。为超市选址，要求实现总体最优

针对这个问题，可以考虑使用数学模型和优化算法来解决。以下是一种可能的解决方案：

1.建立数学模型
假设有n个单位，第i个单位到超市的距离为di，该单位人员到超市的频度为fi。超市选址的目标是最小化所有单位到超市的距离与单位人员到超市的频度的加权和。设超市位置为x，则目标函数可以表示为：
f(x) = Σ(di+fi*|xi-x|)
其中，|xi-x|表示超市位置x与单位i位置xi的距离差，fi表示单位i的人员到超市的频度。

2.优化算法
针对上述目标函数，可以使用梯度下降法来求解超市的最优位置。具体步骤如下：
- 初始化超市位置x0
- 计算目标函数f(x0)及其梯度g(x0)
- 沿着负梯度方向更新超市位置：x1 = x0 - α*g(x0)，其中α为步长（即学习率）
- 重复以上步骤，直到目标函数收敛或达到最大迭代次数

3.实现代码
下面是使用Python实现的优化算法代码示例：

import numpy as np

def target_func(x, d, f):
return np.sum(d + f * np.abs(x - np.array([1, 2, 3])))

def gradient(x, d, f):
return np.sum(f * np.sign(x - np.array([1, 2, 3])), axis=0)

def optimize(x0, d, f, alpha=0.01, max_iter=1000, tol=1e-6):
x = x0
for i in range(max_iter):
fx = target_func(x, d, f)
gx = gradient(x, d, f)
x_new = x - alpha * gx
fx_new = target_func(x_new, d, f)
if abs(fx_new - fx) < tol:
break
x = x_new
return x

# 示例数据
d = np.array([2, 4, 6])
f = np.array([3, 1, 4])

# 调用优化函数求解最优位置
x0 = np.array([0, 0])
x_opt = optimize(x0, d, f)
print("最优位置为：", x_opt)