基于Python控制台的贪心算法的快递物流路径优化

以下是一个适合大一、大二大数据分析专业学生的 快递物流路径优化课程设计程序，结合模拟数据、优化算法和可视化，帮助学生了解物流路径优化问题的基本概念和解决方法。 程序功能简介 数据生成： 模拟多个配送点的经纬度和包裹需求。 生成配送中心位置。 路径优化： 使用距离矩阵和简单的贪心算法进行路径优化。 计算总配送距离。 结果可视化： 绘制配送中心和配送点的路径图，直观展示优化结果。 程序功能解析 1. 数据生成 配送点数据： 随机生成 10 个配送点的经纬度。 每个配送点包含 包裹需求 数据（1-10 个包裹）。 配送中心数据： 固定配送中心的经纬度位置。 默认设置在 (105.0, 35.0)。 2. 路径优化 贪心算法： 计算配送点到配送中心的距离。 按照距离排序，优先选择最近的配送点。 优化目标： 通过排序的方式生成一个简单的路径优化方案。 可以扩展为更复杂的算法（如动态规划或 TSP）。