【正文】 create(ifstream amp。struct node{ int x。 infilev[i].numv[i].xv[i].yv[i].weight。 time distancekm wendl。 k=tag。v[k].num。 while(k!=0){ float time。amp。w+v[i].weight=25){ min=fabs(v[k].xv[i].x)+fabs(v[k].yv[i].y)。 else return 0。 } if(visited[i]==falseamp。 for(int i=1。 int y。 coutv[i].num(v[i].x,v[i].y):v[i].weight39。 k=next1()。 tag=next2(tag,w)。 tag=next2(k,w)。 int num_of_station=0,distance,tag。v[i].weightv[m].weight){ m=i。 m=i。}int next2(int k,float w){ int min=max,tag=0,m,i。amp。i31。 int num。模型的缺點：（1）模型給出的約束條件可能也有不太現(xiàn)實的。根據(jù)上述分析及基本假設(shè)，業(yè)務(wù)員送貨的費用可以表示如下：重載費用：空載費用：總費用：應(yīng)該滿足以下要求：① 時間約束：② 載重量約束: ③ 路線約束：根據(jù)路線約束條件③以及表二知：送貨點1（3，2）、2（1，5）首先必須作為某路線的最近起始送貨點，再結(jié)合時間約束條件①、載重量約束條件②以及上述分析的有關(guān)內(nèi)容，依次選出各路線的次近點，并做統(tǒng)籌兼顧，一直到滿足約束條件的最大值為止。某路線業(yè)務(wù)員經(jīng)過的路徑選擇應(yīng)遵循以下原則：一是，近者優(yōu)先原則。用這種方法，依次可確定以下剩余六條路線。由RosenkrantzStearns等人在1977年提出的最近插入法，能夠比最近鄰點法，取得更滿意的解。NY找不到符合條件的點 時找到符合條件的點，且不止一個時選擇快遞重量最重的那個點，訪問標(biāo)志設(shè)為被訪問，并輸出該點，賦值給v，且w=w+w1；第一條行程中訪問了節(jié)點013450，是因為1距離原點最近，因此由1出發(fā)，3是距離1點最近的點，而且兩處快件量之和為14kg，小于每個人最大負重量，可以繼續(xù)指配?？梢酝ㄟ^以下兩種方法實現(xiàn)：（1）每一個行程的第一個送貨點是距離總部最近的未服務(wù)的送貨點。（3）業(yè)務(wù)員人數(shù)不限制。根據(jù)題意的要求，每個人的工作時間不超過6小時，且必須從早上9點鐘開始派送，到當(dāng)天17點之前（即在8小時之內(nèi)）派送完畢。4）為了計算方便，我們將快件一律用重量來衡量。并利用計算機程序?qū)σ陨辖Y(jié)果進行了校核。模型一：利用“圖”的知識，將送貨點抽象為“圖”中是頂點，由于街道和坐標(biāo)軸平行，即任意兩頂點之間都有路。二 關(guān)鍵詞：快遞公司送貨 最優(yōu)化 圖模型 多目標(biāo)動態(tài)規(guī)劃 TSP模型三 問題重述：在快遞公司送貨策略中，確定業(yè)務(wù)員人數(shù)和各自的行走路線是本題的關(guān)鍵。對另一個業(yè)務(wù)員重復(fù)上述安排，直到?jīng)]有未服務(wù)的送貨點。表中給出了送貨點序號，送貨點編號，快件量T，以及送貨點的直角坐標(biāo)。（8）業(yè)務(wù)員回到快遞公司后停留一個小時。本模型中以滿足需求的路程最短的人員行駛路徑,且使用盡量少的人數(shù)，即 且 約束條件為：① 時間約束：② 載重量約束：方法一：每一個行程的第一個送貨點是距離總部最近的未服務(wù)的送貨點。用該算法得到的各路線為：（1）0 1 3 4 5 0 （2）0 2 6 7 13 0（3）0 9 8 12 10 0（4）0 16 17 20 14 15 23 0（5）0 11 22 32 19 0（6）0 27 26 0（7）0 18 24 25 0（8）0 29 28 30 0 現(xiàn)在01345這四個送貨點之間的最優(yōu)訪問路徑安排就是一個典型的單回路問題。接下來，用同樣的方法，將5插到4和0之間，能使該條路線總路程最小，該路線總路程為32km。 問題二模型問題二中由于業(yè)務(wù)員所得的費用是最主要的，業(yè)務(wù)員安排、路線選擇都是為了總費用的最小化提供條件，所以應(yīng)首先考慮路費，之后再考慮業(yè)務(wù)員的安排。在同一條路線中，離原點較近送貨點的坐標(biāo)僅次于較遠點的坐標(biāo)。（2）模型簡單明了，容易理解與靈活應(yīng)用。 參考文獻：[1]：姜啟源、謝金星、葉俊編，數(shù)學(xué)模型3版，北京，高等教育出版社， [2]：吳建國、汪名杰、李虎軍、劉仁云編，數(shù)學(xué)建模案例精編1版，北京，中國水利水電出版社，[3]：唐煥文、賀明峰編，數(shù)學(xué)模型引論3版，北京，高等教育出版社， 注釋：C++源碼求解路線及其相關(guān)內(nèi)容：問題一之方法一：includeiostreamincludefstreamincludecmathdefine max 1000 using namespace std。int next1(){ int k,min=max,tag=0。 w=v[i].weight。 tag=1。fabs(v[k].xv[i].x)+fabs(v[k].yv[i].y)minamp。amp。 float w。 cout39。 time=time+(fabs(v[k].xv[tag].x)+fabs(v[k].yv[tag].y))/。 cout39。i31。 return 0。ver v[31]。 k=i。 w=v[i].weight。amp。fabs(v[k].xv[i].x)+fabs(v[k].yv[i].y)==minamp。}void way(){ int k。 time=(v[k].x+v[k].y)/。 w=w+v[tag].weight。 distance=distance+v[k].x+v[k].y。 for(i=0。 way()。node v[31]。 inv[i].numv[i].xv[i].yv[i].weight。 for(j=0。i++) { if(vd[i]==falseamp。d(v[0],v[i])==minamp。 for(i=1。v[i].xv[k].xamp。amp。tag=1。 vd[k]=true。 tag=next2(k,w)。 k=tag。039。 return 0。 k=next1()。 } else { time=time(fabs(v[k].xv[tag].x)+fabs(v[k].yv[tag].y))/。 vd[tag]=true。 distance=v[k].x+v[k].y。 else return 0。amp。v[i].yv[k].y) { min=d(v[k],v[i])。i++) { if(vd[i]==falseamp。v[i].weightw) { k=i。d(v[0],v[i])min) { min=d(v[0],v[i])。j++) coutd(v[i],v[j]) 。\t