(
课件网) 项目挑战：无人机送快递的配送决策 单击此处添加副标题 配送要求 1.快递分急件和非急件，急件优先配送 2.让所有的用户等待的时间最短 在无人配送时，什么因素决定配送顺序？ 第一节 配送距离 紧急程度 由于地球是曲面的，因此两点之间距离： S=2*R*arcsin（） 其中R为地球半径：6371 WA,JA,WB,JB分别为AB两点经纬度对应的弧度 df[i][0] df[i][1] df[i][2] df[i][3] df[i][4] df[i][5] 快递编号 地点 纬度 经度 是否急件 距离 西湖风景名胜区（快递配送中心） 30.22537939 120.1250826 6600008 首创奥特莱斯 30.0782965 120.0297387 否 6600065 浙江西湖美术馆 30.25145832 120.1447587 是 6600066 鸡笼山 30.22730381 120.1173484 是 …… …… …… …… …… …… S=2*R*arcsin（） 为了计算每个快递地点和配送中心的距离需要哪些数据？ 第i个快递地点经度和纬度： 配送中心经度和纬度： df[i][2]和df[i][3] df[0][2]和df[0][3] 快递地点经度和纬度 配送中心经度和纬度 WA JA WB JB 弧度=degree*3.14/180 S=2*R*arcsin（） a[i][2] a[i][3] a[0][2] a[0][3] 根据读取的快递数据信息，计算出每个快递距离配送点的距离，并存储在二维列表字段“距离”中，该功能也能封装于自定义函数。 任务一：计算距离 计算每个快递地址和配送中心的距离 1 按照配送紧急程度、配送距离进行策略设计 2 输出配送顺序 3 √ 配送快递时，何如设计快递的配送策略，才能让所有用户的等待时间最短？ 任务二：配送策略设计 配送中心 1号快递 2号快递 3号快递 1号等待时间：sum1=t1 2号等待时间：sum2=t1 3号等待时间：sum3=t1 配送中心 1号快递 2号快递 3号快递 1号等待时间：sum1=t1 2号等待时间：sum2=2*t1+t2 3号等待时间：sum3=2*t1+t2 配送中心 1号快递 2号快递 3号快递 1号等待时间：sum1=t1 2号等待时间：sum2=2*t1+t2 3号等待时间：sum3=2*t1+2*t2+t3 配送中心 1号快递 2号快递 3号快递 按照最近先配送的时间总和： sumzj=5*t1+3*t2+t3 配送中心 1号快递 2号快递 3号快递 按照最远先配送的时间总和： sumzy=5*t3+3*t2+t1 如果先送最近的：sumzj=5*t1+3*t2+t3 如果先送最远的：sumzy=5*t3+3*t2+t1 等待时间差=sumzj-sumzy=4*t1-4*t3<0 因此可以得出结论：配送先配 . 最近的 根据策略设计结果完成程序的实现。 任务三：配送策略实现 能否在冒泡排序时直接将数据按照紧急程序为主要关键字、配送距离为次要关键字排序完成？ 第j号快递 第j-1号快递 是否加急：是 是否加急：否 配送距离：5km 配送距离：9km 即使配送距离再长，也得优先配送加急的快递。 非急件 急件 df[j-1] df[j] 急件 非急件 df[j-1] df[j] 急件 急件 df[j-1] df[j] 非急件 非急件 df[j-1] df[j] 不做任何处理 直接交换 比较两份快递的配送距离，近者优先 df[j-1][4] == "否" and df[j][4] == "是" df[j-1][4] == df[j][4] and df[j-1][5] > df[j][5] 如果需要计算所有用户的等待时间时，则该如何计算？ 总等待时长+=（2*未配送快递数量-1）* 当前快递配送时间 总等待时长+=（2*未配送快递数量-1）* 当前快递配送时间 1.方案设计时要考虑实际情况对数据进行处理； 2.利用排序算法实现设计配送策略； 3.最终计算所有用户的等待时间，并控制等待时间最优化 任务总结 感谢观看 单击此处添加副标题 ... ...
