{"content":"基于地铁网络的城市配送点选址-分配问题\n为应对城市交通拥堵、物流配送难等问题，我们拟以成都地铁2号线（犀浦站到春熙路站）为例，开展地铁站与配送中心融合试点。供给端，备选作为配送点的地铁站16个（坐标见附件1），每个配送点的容量限制为5吨，配送车辆最长配送距离为15公里；需求端，周边31个购物中心（坐标见附件2），每个购物中心需求量已知（见附件2），假设配送点到购物中心以及购物中心之间都是全联通，距离为欧式距离（即两点间的直线距离）。请从16个地铁站中选择5个地铁站作为实际配送点，使所有购物心的配送需求均得到满足，并实现配送总成本最低。基本数据：mall_id,mall_name,Lon,Lat,demand_vol\nB0FFHZGSTY,百伦百货(犀浦店),103.975398,30.75573,0.99\nB0GRDSH035,凯德广场(凯德乐视界广场),103.962194,30.761853,0.68\nB0FFGILHPD,中海国际购物公园,103.978985,30.722893,0.51\nB0FFIZ4PAO,昊祥邻里聚金泉广场,103.982

这是一个关于城市配送点选址-分配问题的案例。首先，您需要选择5个地铁站作为实际配送点，以满足所有购物中心的配送需求，并使配送总成本最低。根据您提供的数据，您可以利用最优化算法（如遗传算法、模拟退火等）来解决这个组合优化问题。 您需要将16个地铁站和31个购物中心的位置数据转换为坐标点，并计算它们之间的欧氏距离。然后，您可以编写一个成本函数，考虑配送点的选择、配送需求、配送距离和配送总成本，并通过优化算法找到最佳解决方案。 在编写代码时，您可以先定义函数来计算距离和成本，然后编写优化算法的主体部分。在优化算法中，您可以设置适当的参数和约束条件，以确保所选的地铁站能够满足所有购物中心的需求并使总成本最低。 您可以使用可视化工具（如matplotlib）来展示最终的配送方案，包括选中的地铁站和它们的配送路线。这样可以直观地展示您的最优解决方案。 需要注意的逻辑点： 1. 确保所有购物中心的配送需求都能得到满足，且每个配送点的容量限制为5吨。 2. 考虑配送车辆的最长配送距离为15公里，避免超出范围造成额外成本。 3. 在编写代码时，确保算法的正确性和效率，以便在较大规模的数据集上也能够高效运行。 [2025-05-16 11:03:32 | AI写代码神器 | 661点数解答]