python实现最佳选址的例子

以下是一个简单的最佳选址问题的Python实现例子：

假设有一家快递公司要在某个城市开设新的配送中心，需要在城市中选择一个最佳的位置。已知城市中有10个可能的位置，每个位置的坐标和周边客户的数量如下表所示：

| 位置编号 | 坐标（x,y） | 客户数量 |
| -------- | ---------- | -------- |
| 1 | (2,3) | 200 |
| 2 | (5,4) | 150 |
| 3 | (7,9) | 100 |
| 4 | (8,2) | 180 |
| 5 | (1,6) | 250 |
| 6 | (4,8) | 120 |
| 7 | (3,1) | 220 |
| 8 | (6,5) | 160 |
| 9 | (9,7) | 90 |
| 10 | (10,4) | 70 |

要求在这10个位置中选择一个最佳的位置，使得周边客户数量的总和最大。

实现代码如下：

import numpy as np

# 客户数量
customers = np.array([200, 150, 100, 180, 250, 120, 220, 160, 90, 70])

# 位置坐标
locations = np.array([[2, 3], [5, 4], [7, 9], [8, 2], [1, 6], [4, 8], [3, 1], [6, 5], [9, 7], [10, 4]])

# 计算各个位置的权重（客户数量）
weights = customers / np.sum(customers)

# 计算每个位置的得分（周边客户数量的总和）
scores = []
for i in range(len(locations)):
    score = 0
    for j in range(len(locations)):
        distance = np.sqrt(np.sum(np.square(locations[i] - locations[j])))
        score += weights[j] / distance
    scores.append(score)

# 找到得分最高的位置
best_location = np.argmax(scores) + 1
print("最佳位置为第%d个位置" % best_location)

运行结果为：

最佳位置为第1个位置

因此，最佳位置为第1个位置，即坐标为(2, 3)的位置。