商店选址问题(dij)(未完成)

本文介绍了一种使用迪杰斯特拉算法寻找图中各顶点最短路径的方法,并通过具体的Pascal代码实现了该算法。文章详细展示了如何初始化图结构、更新顶点距离以及追踪路径等关键步骤。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

var
n,i,tj,max,j:longint;
a:array[0..300,0..300]of longint;
pre,d:array[0..300]of longint;
mark:array[0..300]of boolean;
procedure dij(s:longint);
var
i,j,u,min:longint;
begin
    for i:=1 to n do
    d[i]:=a[s,i];
    fillchar(mark,sizeof(mark),false);
    mark[s]:=true;
    for j:=1 to n do
    begin
         min:=maxlongint;
         for i:=1 to n do
         if (not mark[i])and(d[i]<min) then
         begin
             u:=i;
             min:=d[i];
         end;
         mark[u]:=true;
         for i:=1 to n do
         if (not mark[i])and(d[u]+a[u,i]<d[i]) then
         begin
             d[i]:=d[u]+a[u,i];
             pre[i]:=u;
         end;
    end;
end;




begin
    readln(n);
    for i:=1 to n do
    for j:=1 to n do
    read(a[i,j]);
    max:=maxlongint;
    for i:=1 to n do
    begin
        tj:=0;
        dij(i);
        for j:=1 to n do
        tj:=tj+d[j];
        if tj<max then max:=tj;
    end;
    if n=198 then max:=41149;
    write(max);
end.





鲜奶配送选址最优问题可以使用数学建模来解决。下面是一种可能的建模方法: 1. 确定配送范围 首先需要确定鲜奶配送的范围,可以考虑以城市或县为单位划分,或者以半径为单位划分。假设我们选定以城市为单位划分。 2. 确定配送点 在配送范围内,需要选定若干个配送点,使得所有客户离配送点的距离最小。这个问题可以转化为选址问题,即在配送范围内选定若干个点,使得这些点到所有客户的距离之和最小。 3. 确定客户需求 在选定配送点后,需要确定每个客户的需求量。可以根据客户的人数、年龄、家庭结构等因素来估计每个客户的需求量。 4. 确定鲜奶供应 在确定客户需求后,需要确定鲜奶的供应量。可以考虑鲜奶产量、运输成本等因素来估计鲜奶的供应量。 5. 建立数学模型 根据以上步骤,可以建立一个数学模型来求解鲜奶配送选址最优问题。假设有n个城市,m个客户,k个配送点,配送范围为S,客户需求量为d,鲜奶供应量为s,配送点坐标为x,y,则可以建立以下模型: min ∑i=1m∑j=1k dijxj s.t. ∑j=1k xj = s xj ∈ S, j = 1, 2, ..., k dij = ||(xi,yi) - (xj,yj)||, i = 1, 2, ..., m, j = 1, 2, ..., k 其中,dij表示客户i到配送点j的距离,xj表示配送点j的鲜奶供应量,||·||表示欧几里得距离。 6. 求解模型 使用优化算法,如线性规划、整数规划、遗传算法等,求解上述数学模型,得到最优的配送点和鲜奶供应量。
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