快递公司送货策略新
快递公司工作人员的货物配送策略
快递公司工作人员的货物配送策略快递行业在当今社会扮演着重要的角色，快递公司的工作人员是保证快递顺利配送的关键因素之一。
为了提高配送效率和顾客满意度，快递公司需要采取一系列的货物配送策略。
本文将探讨几种常见的策略，并分析其优劣势。
一、多点配送策略多点配送策略是指快递员在一个行程中，依次送达不同的收件人。
该策略的优点是能够充分利用快递员在一个区域内的行程，减少空驶的距离，提高配送效率。
同时，这种策略也能够减少交通拥堵对配送时间的影响。
然而，多点配送也存在一些问题。
首先，快递员需要在不同的收件人之间进行跳跃式的配送，可能会增加配送员的工作负担。
其次，由于要配送的快递包裹数量较多，可能会导致配送员时间上的压力，从而影响服务质量。
二、智能化路径规划策略智能化路径规划策略是指通过使用先进的技术手段，如人工智能、大数据等，对快递员的配送路径进行优化和规划。
该策略能够根据不同的配送需求和实际情况，快速规划出最优的配送路径，提高配送效率。
此外，智能化路径规划还能够根据交通情况实时调整配送路线，避免拥堵，减少配送时间。
然而，该策略的实施需要先进的技术支持和高昂的成本投入，同时也可能会引起一些隐私和数据安全的问题。
三、分时段配送策略分时段配送策略是指根据不同的时间段划分出不同的配送区域，在每个时间段内进行配送。
该策略的优点是能够避开高峰期，减少拥堵对配送的影响，提高配送效率。
同时，分时段配送还能够满足顾客对送货时间的个性化需求，提高顾客满意度。
然而，分时段配送也存在一些问题。
首先，需要额外的人力资源来适应不同时间段的配送需求，增加了运营成本。
其次，由于配送区域的划分，可能会导致部分快递顾客的配送时间较长，影响服务质量。
四、末端派送策略末端派送策略是指快递公司将货物配送至离收件人最近的快递站点，由收件人自行前往领取。
该策略能够减少快递员的行程距离和派送时间，提高配送效率，并且可以解决一些场地受限或人员受限的问题。
然而，末端派送可能会增加收件人的不便，需要他们额外的时间和精力前往快递站点领取货物。
快递行业快递配送运营策略
快递行业快递配送运营策略为进一步推动我国快递行业的发展，提高快递配送运营效率和服务质量，经我单位专业团队深入调研和分析，现将快递行业快递配送运营策略研究报告呈交，请予以审阅和指导。
一、问题背景和分析近年来，随着电子商务的迅速发展，我国快递业务量持续增长。
然而，快递配送运营策略面临着诸多挑战。
例如，配送效率低下导致派送周期较长，服务质量不高；末端配送外包造成成本增加和信息闭环不畅等。
为解决这些问题，我们需制定科学、高效的配送运营策略。
二、目标与原则快递配送运营策略的目标是提高运营效率、降低成本，并保持较高的服务质量。
在制定策略时需要遵循以下原则：1. 确保配送及时性：缩短派送周期，提高用户满意度；2. 提高配送效率：采用合理的线路规划和技术手段，减少物流环节；3. 降低配送成本：通过合理的资源配置和外包管理，降低运营成本；4. 加强信息交流：建立完善的信息系统，优化信息传递和处理流程。
三、策略建议为了实现上述目标，我们提出以下策略建议：1. 优化派送路线规划。
通过分析订单分布和送货地点，采用智能调度算法来实现最短路径和最佳配送路线，提高派送效率和配送及时性。
2. 推动物流信息共享平台建设。
加强各个环节之间的信息交流和共享，形成信息闭环，提高物流运作效率和配送准确性。
3. 引入智能科技应用。
利用无人机、自动化仓储和机器人等智能技术，提高快递配送效率和准确性，降低人力成本。
4. 发展绿色配送模式。
推广电动车、共享交通等环保配送方式，减少碳排放并降低运营成本。
5. 加强末端配送管理。
与快递员建立稳定合作关系，并提供培训和奖励机制，提升末端配送服务质量和用户体验。
四、资源和措施为实施上述策略，我们建议：1. 加大资金支持力度。
政府加大对快递行业的资金扶持，在技术投入、基础设施建设等方面提供支持。
2. 加强政策法规支持。
制定有针对性的政策，鼓励创新发展，提高行业规范及监管水平。
3. 加强协同推进。
相关快递企业、物流公司和电子商务平台之间加强合作，形成良好的产业协同效应。
快递运输策划方案
快递运输策划方案背景介绍快递行业是现代社会中非常重要的一部分。
在各地的电商平台和线下商家的支持下，快递公司成为了人们购物和生活中必不可少的一部分。
然而，随着电商引领的生活方式的普及，快递行业也面临了越来越多的挑战，如配送时效、运输成本等问题。
因此，本文将提供一些策略，帮助快递公司提升服务质量和运输效率。
目标与利益目标：提高服务质量、缩短配送时长、降低运输成本、提升客户满意度。
利益：提升品牌形象，增加客户黏性，提高收益。
方案详情1. 优化配送路线快递公司可以通过调整快递员的配送路线，减少空驶里程，降低司机油耗，降低运输成本。
可以使用专业的路径规划软件和算法，提前计算最佳路线，并将每一条路线发送给快递员。
这不仅能够减少司机的开销，还能够避免快递员重复走路线和流程，提升配送效率和准确性。
2. 合理选择物流方式快递公司可以根据快递全程的距离、货物种类、收寄地点等因素，灵活选择不同的物流方式。
例如，对于长途和大型货物可以选择集装箱运输，而对于短途和轻型货物可以选择快递服务，以此来降低运输成本和提升效率。
3. 加强物流信息追踪快递公司需要加强对物流信息的追踪和记录，提高数据的实时性和准确性。
可以使用物流追踪系统，实时更新货物的位置、状态和运输信息，让客户能够精准掌握货物的运输进度，并及时告知客户货物的预计到达时间。
4. 统计和分析客户反馈快递公司需要建立客户反馈系统，定期收集和分析客户的反馈和意见，及时解决客户的投诉和问题。
根据客户的反馈和需求，为客户提供更多的增值服务，如上门取件、定时配送等，提高客户的满意度和忠诚度。
结语本文提供了一些快递运输策略，帮助快递公司提升运输效率和服务质量，降低运输成本，提高客户满意度和忠诚度。
当然，随着科技的不断进步和行业的发展，快递行业也需要不断地更新和升级自己的服务，以更好地适应市场和顾客的需求。
配快递计划最简单处理
配快递计划最简单处理
现代社会,大家都非常重视时间和效率,所以快递服务也越来越受到欢迎。
作为快递公司,如何制定高效快捷的配送计划是最关键的一环。
一个合理而简单的配送计划不但能节省时间成本,更能提高运营效率和客户满意度。
那么如何制定一个最简单的配快递计划呢?以下是一些建议:
1. 区域划分
根据地理位置,将服务区域进行合理划分,每个区域指派专门的配送人员负责,避免重复跑路线造成资源浪费。
2. 顺路优先
针对当日订单,按地理位置将订单排序,先配送沿途的订单,减少绕路,节省时间和成本。
3. 集中分拨
将相近地区的订单集中到一起后,统一分拨给相应的配送员,减少中转遗漏环节。
4. 利用高峰平谷
合理安排人员在时间高峰前及时分拨订单,避免客户在用餐或者下班时段长时间等待。
5. 优化路线
配送系统中添加智能路线规划模块,根据实时路况为配送员规划最优
路线,无需人工干预。
6. 建立绩效考核
对配送效率实行绩效考核,对配送及时率、客户投诉情况等制定明确标准,为员工制定合理的奖惩机制。
通过科学的区域划分、智能的路线规划、完善的运作流程等方式,既能满足客户实现极速送达的需求,也能为配送公司降低运营成本,真正做到配快递计划最简单处理。
快递公司送货策略修订稿
快递公司送货策略 Document number【AA80KGB-AA98YT-AAT8CB-2A6UT-A18GG】快递公司送货策略摘要本文是关于快递公司送货策略的优化设计问题，即在给定送货地点和给定的条件下，确定所需业务员人数，每个业务员的运行线路，总的运行公里数，以及费用最省的策略。
本文主要从最短路经和费用最省两个角度解决该问题，建立数据模型。
对于问题一：以某业务员是否送货到某送货点建立0-1分布函数，以业务员的人数和总的运行公里数为目标函数，时间、货重等为约束条件建立多目标动态规划的数学模型，根据数学模型以五种方案用Excel进行筛选，算出总公里数及需要的业务员数量，进行比较可得出最优方案。
对于问题二：由于业务员空载时与载货时的费用差异较大，可假设业务回公司的途中不送货。
在模型一的基础上再建立0-1分布函数，以总费用为目标函数，约束条件会考虑到货重与路程的共同作用，同样用Excel进行筛选，得出一种优化方案。
对于问题三：由于业务员工作时间的调整对总的运行路线的影响并不大，只需对业务员的数量以及各业务员的安排路线进行调整即可。
关键词：快递公司送货最优化分区送货策略模型多目标动态规划 TSP模型一、问题的重述目前，快递行业正蓬勃发展，为我们的生活带来更多方便。
对于快递公司，为了保证快件能够在指定的时间内送达目的地，必须有足够的业务员进行送货，但是，太多的业务员意味着更多的派送费用。
所以，最小化所需业务员人数及业务员总的运行公里数从而为公司节省人力和财力成为我们的研究目标。
假定所有快件在早上7点钟到达，早上9点钟开始派送，要求于当天17点之前必须派送完毕，每个业务员每天平均工作时间不超过6小时，在每个送货点停留的时间为10分钟，途中速度为25km/h，每次出发最多能带25千克的重量。
为了计算方便，我们将快件一律用重量来衡量，平均每天收到总重量为千克，公司总部位于坐标原点处，送货点的位置和每个送货点的快件重量为已知，并且假设送货运行路线均为平行于坐标轴的折线。
快递公司送货策略
首先，本研究主要关注了快递公司的送货策略， 但未涉及送货路径优化等方面的内容。
最后，我们希望在未来的研究中进一步拓展研究 范围，包括考虑如何制定更加全面和精细化的送 货策略，以及如何将大数据、人工智能等技术应 用于送货策略的优化中
THANKS
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国内外研究现状
国内外学者从不同角度对快递公司送货策略进行了研究，主 要涉及送货方式选择、交货时间与服务质量的权衡、交货地 点优化、物流网络设计等方面。
快递行业送货策略的演变
传统快递送货策略
传统的快递送货策略主要关注快速、准确地将货物送达收货人，以速度和准 确性为竞争优势。
现代快递送货策略
现代快递送货策略在传统策略的基础上，更加注重客户需求的多元化和个性 化，强调交货时间、地点、方式等与客户需求的匹配。
其次，送货策略受到多种因素的影响，如运输成本、 客户需求、市场竞争等。
首先，优化送货策略可以提高快递公司的运营效率和 客户满意度。
最后，快递公司需要根据自身实际情况制定定制化的 送货策略，以实现最佳的运营效果。
研究不足与展望
尽管我们取得了一些有价值的发现，但仍存在一 些研究不足之处
其次，我们未能全面考虑不同快递公司在不同地 区的竞争环境和客户需求等方面的差异。
样本快递公司的选择
顺丰速运、申通快递、圆通速递、中通快递和韵达快递。
各快递公司概述
成立时间、业务范围、运输网络覆盖等。
各快递公司送货策略的详细分析
顺丰速运
申通快递
圆通速递
中通快递
韵达快递
依托直营模式，重视科 技投入，提供高效、稳 定、可靠的快递服务。
以加盟模式扩张，强调 服务质量和客户体验， 逐步完善运输网络。
全面版的配送策略
全面版的配送策略目标我们的目标是建立一个全面的配送策略，以提高配送效率和客户满意度。
策略概述我们将采取以下策略来实现目标：1. 区域分配：将市场划分为不同的配送区域，每个区域由专门的配送团队负责。
这样可以减少配送距离，提高效率。
2. 配送时间优化：根据客户需求和交通情况，确定最佳的配送时间窗口。
我们将尽量在客户最方便的时间段内进行配送。
3. 配送路线优化：利用现代物流技术和算法，优化配送路线，减少运输时间和里程。
我们将使用实时交通信息来避免拥堵和交通延迟。
4. 多渠道配送：除了传统的配送方式，我们还将探索新的配送渠道，如无人机、自动驾驶车辆等。
这将提高配送效率和灵活性。
5. 配送员培训：我们将为配送员提供专业培训，包括客户服务技巧、路线规划等方面的知识。
这样可以提高配送员的专业水平，提升客户满意度。
6. 客户反馈机制：建立客户反馈机制，收集客户对配送服务的意见和建议。
我们将根据反馈不断改进和优化配送策略。
7. 仓储管理优化：合理规划仓储设施，优化仓储管理流程。
这将确保货物按时出库，提高配送效率。
8. 合作伙伴关系：与供应商和物流公司建立紧密的合作伙伴关系。
我们将共享信息、资源和技术，共同提高配送效率和服务质量。
实施步骤为了实施全面的配送策略，我们将按照以下步骤进行：1. 制定详细的配送计划，包括区域划分、配送时间窗口、配送路线等。
2. 与相关部门和合作伙伴沟通，确保他们理解并支持配送策略。
3. 配备必要的技术设备和软件，以支持配送路线优化和仓储管理。
4. 培训配送团队，提高他们的专业水平和服务意识。
5. 建立客户反馈机制，及时收集和处理客户的反馈信息。
6. 定期评估配送策略的有效性，并根据实际情况进行调整和改进。
结论通过实施全面的配送策略，我们将提高配送效率，减少运输成本，提升客户满意度。
这将有助于增强我们在市场中的竞争力，并实现持续的业务增长。
快递公司工作人员的货物配送策略
快递公司工作人员的货物配送策略随着电子商务的迅速发展，快递业务成为了现代社会中不可或缺的一部分。
而在快递业中，快递公司工作人员的货物配送策略至关重要，直接关系到客户的满意度和公司的声誉。
本文将探讨快递公司工作人员的货物配送策略，并提出一些改进的建议。
一、建立高效的配送路线规划在快递配送中，高效的路线规划是提高快递公司工作人员配送效率的关键。
针对每个配送区域，快递公司可以利用现代化的路线规划系统，结合交通拥堵状况和配送需求，制定最佳的配送路线。
通过合理而高效地安排配送顺序，可以减少空驶里程，提高送货效率。
此外，快递公司还可以利用大数据分析和人工智能技术，对不同时段和不同地区的配送量进行预测，进一步优化配送路线规划。
通过及时的数据分析，快递公司可以更具体地了解各个区域的客户需求，提前调配资源，以应对高峰时段和突发情况。
二、提升配送人员的服务质量配送人员是快递公司最重要的一环，他们直接与客户接触，对客户体验产生直接影响。
因此，提升配送人员的服务质量至关重要。
首先，快递公司应加强对配送人员的专业培训。
培训内容可以包括如何与客户进行有效沟通、正确操作物流设备和维护配送车辆等。
通过提供全面的培训，配送人员可以具备专业的知识和技能，提高客户满意度。
其次，快递公司可以建立有效的绩效评估机制，将配送人员的服务质量纳入考核体系。
通过激励措施，如提供奖励和晋升机会，可以激发配送人员的工作积极性和服务质量意识。
三、优化配送设备和技术应用在快递配送中，合理利用先进的配送设备和技术应用，可以提升配送效率和准确性。
快递公司可以考虑引入智能化的配送设备，如无人机或机器人等。
通过自动化配送，可以减少人力成本和错误率，并提高配送速度。
此外，快递公司还可以利用GPS和物联网技术，实时跟踪货物的位置信息，提供给客户准确的配送时间和实时的配送进度。
四、加强与客户的沟通和反馈与客户的沟通和反馈是快递公司工作人员成功配送的关键一环。
快递公司可以通过短信、电话、电子邮件等方式，及时向客户提供详细的配送信息和预计到达时间。
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快递公司送货策略新 This manuscript was revised by the office on December 10, 2020.论文快递公司送货策略摘要：本文是设计快递公司最合理的运输策略问题的方案。
在各种运货地点，重量的确定及业务员的运输条件、工作时间等各种约束条件下，按照平行于坐标轴的折线的送货路线，为公司设计要多少业务员，每个业务员的运行线路，以及总的运行公里数。
对于问题一及问题二，三，我们建立了三个模型。
模型一：利用数学中的“分割”思想和“图论”的知识，按照要求求出满足条件的方案。
其中要用到各点之间距离，利用MATLAB，求出各两点之间的距离，即得到最小树。
模型二：携带快件与不携带快件的速度及酬金相差很大，在模型一的基础上，运用最小树及图论的思想，改变运输顺序，建模及求解。
模型三与模型一的思路相同。
最后，对设计规范的合理性进行了充分和必要的论证。
关键字：送货策略最小树分割与图论问题重述：（1）为我们生活带来方便的快递正在蓬勃发展起来。
然而，对于快递公司，如何花费最少的派送费用，即在运送完每天必须的快递时，使用最少的业务员。
该题条件：（2）每个业务员每天的工作时间不超过6小时，（3）每个送货点停留的时间为10分钟，途中速度为25km/h，并且每次出发最多能带25千克的重量的货物。
（4）为计算简便，将快件一律用重量来衡量，平均每天收到总重量为千克。
（5）送货路线为平行于坐标轴的折线。
（6）每个送货点的位置和快件重量如表1该题要求：（1）运用数学建模知识，为公司提供合理的运货策略，即要多少业务员，每个业务员的运行线路，以及总的运行公里数。
（2）当业务员携带快件时的速度是20km/h，获得的酬金为3元/；而不携带快件的速度为30km/h，酬金是2元/h，设计一个费用最省的策略（3）当业务员的工作时间延长到8小时，该公司的策略该如何改变。
表一问题分析：问题一：（1）对于时间和重量两个约束条件，我们优先考虑重量；（2）纵观送货点的分布，将分布点按照矩形、弧形、混合型及最优途径四种方案，将重量之和接近25千克的分布点联合起来（3）区域数=的重量每次出发每人最多能带每天收到的总重量=25.5184=，所以至少要有8个区域；（4）计算出分割好的区域内业务员完成一次任务的时间之和，最后将满足几个区域的时间之和小于6小时的区域的运送任务分派给同一个业务员问题二：在问题一的模型的基础上，采取模型一的四种方案，即将所有分布点分割成方案一的区域，由于问题二中携带快件与不携带快件的速度及酬金相差很大，所以我们考虑应该尽量将一个区域中快件重量大的优先派送去，找出每个区域最节省的路径即可问题三：与模型一的思路相同模型假设：（1）送货运行路线均为平行于坐标轴的折线（2）运货途中快件没有损坏，业务员运送过程也十分安全，没有堵车等问题，并且业务员很敬业，即一切顺利（3）每个业务员每天的工作时间不超过6小时（4）每个送货点停留的时间为10分钟，途中速度为25km/h ，并且每次出发最多能带25千克的重量的货物（5）快件一律用重量来衡量，平均每天收到总重量为千克 （6）各个业务员之间运送快件的任务是相互独立模型建立与求解：方案一以原点为圆心画同心圆，以一个圆内或圆周周围的点为一片，找出送货质量和小于25KG且距离尽可能小的点的集合，为一个送货区域，由一位业务员负责送货。
由此，画出的送货区域为下图：则业务员的送货路线、送货区域、送货的路程及时间、快递公司应付费用如下表：方案一送货线路行进次序问题一问题二业务员分配路程（km）时间（min）费用6小时8小时1 0-1-3-2-0 20 78 ①①2 0-6-5-4-7-8-9-0 48 ②②3 0-12-10-11-0 52 ③②4 0-3-0 60 194 2115 ③①5 0-19-25-18-0 63 2331 ②①6 0-27-21-22-0 71 ④③7 0- 94 ①④8 0-24-26-28-0 92 ⑤③总计500 1500 5个4个注：①、②、③、④、⑤为业务员编号。
方案二根据各个送货点的分布，以矩形把整个区域分成5个区域，在区域或区域周围找出送货质量和小于25KG且距离尽可能小的点的集合，为一个送货区域，由一位业务员负责送货。
由此，画出的送货区域为下图：则业务员的送货路线、送货区域、送货的路程及时间、快递公司应付费用如下表：方案二送货线路行进次序问题一问题二业务员分配路程（km）时间（min）费用6小时8小时1 0-1-3-9-10-0 36 ①①2 0-2-4-6-16-5-0 46 146 ②②3 0-7-20-17-14-8-0 58 ②①4 0- 76 ①③5 0-19-27-30-0 92 ④③6 0-25-24-18-0 68 ③④7 0-26-29-28-0 92 246 ⑤④8 0-22-21-11-0 54 ③②总计522 5个4个注：①、②、③、④、⑤为业务员编号。
方案三与方案四的思路是一样的，都是以找出所有点所形成的图中找距离最小的最小树，并在最小数的基础上，向周围延伸，找出送货质量和小于25KG且距离尽可能小的点的集合，为一个送货区域，由一位业务员负责送货。
方案三与方案四的区别在于，方案三的最小树是自己手算的，并不确定是最小树。
而方案四的最小树是由MATLAB计算得到的，可以保证是最小树。
最后的数据表明，通过手算找的“最小树”并不是最小树，但是仍比方案一，二的结果更优。
方案三这是在手算的“最小树”的基础上划出的送货区域。
则业务员的送货路线、送货区域、送货的路程及时间、快递公司应付费用如下表：方案三送货线路行进次序问题一问题二业务员分配路程（km）时间（min）费用6小时8小时1 0-1-3-2-0 20 78 ①①2 0-6-4-7-5-0 37 ②①3 0- 58 ③②4 0-24-26-28-0 92 ④①5 0-27-29-30-0 92 ⑤④6 0- 82 ①③7 0--0 54 ②②8 0-8-12-15-13-0 56 ③③总计491 5个4个注：①、②、③、④、⑤为业务员编号。
方案四通过MATLAB得出的最小树的图为：蓝色线条为最小树。
把该图转化成直角坐标系中的最小树为：在此最小树的基础上划出的送货区域为：则业务员的送货路线、送货区域、送货的路程及时间、快递公司应付费用如下表：模型检验：实验结果的对比发现，用最小树理论解出来的比按几何方法划区域的解更优。
对比发现，当总路程最小时，往往会使总费用最小。
最终的答案为：（1）需要5个业务员，总的运行公里数为477km,每个业务员的运行路线为上文的方案四的运行路线。
（2）费用最省的策略是方案四，费用为元。
（3）当业务员的工作时间延长到8小时时，依然是方案四为最优，业务员的安排变化在上文的方案四中的安排。
模型评价：1、模型的优点：（1）本模型能够直观地看出各种策略的优缺点，便于决策。
（2）通过各种策略的横向比较，能直观地选出最优解。
而且模型简单易懂，便于理解。
（3）模型系统的给出了业务员的运输方案，便于指导工作实践。
2、模型的缺点：在最小树方案中，由于时间有限，没能穷举各种安排线路。
相信还会有更优的方案。
方案四的6小时业务员的理论人数为，8小时的理论人数为，可以通过优化使得人数控制在4人和3人。
而且，各个业务员的工作时间安排不甚合理，这需要进一步改进。
3、模型的推广：本模型使用于一般的送货策略问题，适当更改即可。
参考文献：[1]：姜启源、谢金星、叶俊编，《数学模型》-3版，北京，高等教育出版社，[2]：吴建国、汪名杰、李虎军、刘仁云编，《数学建模案例精编》-1版，北京，中国水利水电出版社，[3]：周品赵新芬编，《MATLAB数学建模与仿真》，国防工业出版社，附录MATLAB程序：求解最小树：n=30;w=inf*ones(30);w(1,[2:30])=[funv(1)];w(2,[3:30])=[funv(2)];w(3,[4:30])=[funv(3)];w(4,[5:30])=[funv(4)];w(5,[6:30])=[funv(5)];w(6,[7:30])=[funv(6)];w(7,[8:30])=[funv(7)];w(8,[9:30])=[funv(8)];w(9,[10:30])=[funv(9)];w(10,[11:30])=[funv(10)];w(11,[12:30])=[funv(11)];w(12,[13:30])=[funv(12)];w(13,[14:30])=[funv(13)];w(14,[15:30])=[funv(14)];w(15,[16:30])=[funv(15)];w(16,[17:30])=[funv(16)];w(17,[18:30])=[funv(17)];w(18,[19:30])=[funv(18)];w(19,[20:30])=[funv(19)];w(20,[21:30])=[funv(20)];w(21,[22:30])=[funv(21)];w(22,[23:30])=[funv(22)];w(23,[24:30])=[funv(23)];w(24,[25:30])=[funv(24)];w(25,[26:30])=[funv(25)];w(26,[27:30])=[funv(26)];w(27,[28:30])=[funv(27)];w(28,[29:30])=[funv(28)];w(29,30)=5;[a,b]=mintreek(n,w)function [ v ] = funv( k )x=[3,1,5,4,3,0,7,9,10,14,17,14,12,10,19,2,6,11,15,7,22,21,27,15,15,20 ,21,24,25,28];y=[2,5,4,7,11,8,9,6,2,0,3,6,9,12,9,16,18,17,12,14,5,0,9,19,14,17,13,2 0,16,18];for i=k:30;if(i==k) continue;else v(i-k)=abs(x(i)-x(k))+abs(y(i)-y(k));end;Endfunction [ Wt,Pp ] = mintreek( n,W )tmpa = find(W~=inf);[tmpb,tmpc] = find(W~=inf);w = W(tmpa);e = [tmpb,tmpc];[wa,wb] = sort(w);E = [e(wb,:),wa,wb];[nE,mE] = size(E);temp = find(E(:,1)-E(:,2));E = E(temp,:);P = E(1,:);k = length(E(:,1));while(rank(E)>0)temp1 = max(E(1,2),E(1,1));temp2 = min(E(1,2),E(1,1));for i = 1:k;if(E(i,1)==temp1),E(i,1)=temp2;end;if(E(i,2)==temp1),E(i,2)=temp2;end;end;a = find(E(:,1)-E(:,2));E = E(a,:);if(rank(E)>0),P = [P;E(1,:)];k = length(E(:,1));end;end;Wt = sum(P(:,3));Pp = [e(P(:,4),:),P(:,3:4)];for i = 1:length(P(:,3));disp(['','e',num2str(P(i,4)),'','(v',num2str(P(i,1)),'','v',num2str(P (i,2)),')']);end;axis equal;hold on[x,y] = cylinder(1,n);xm = min(x(1,:));ym = min(y(1,:));xx = max(x(1,:));yy = max(y(1,:));axis([xm-abs(xm)*,xx+abs(xx)*,ym-abs(ym)*,yy+abs(yy)*]);plot(x(1,:),y(1,:),'ko')for i=1:n;temp=['v',int2str(i)];text(x(1,i),y(1,i),temp);end;for i=1:nE;plot(x(1,e(i,:)),y(1,e(i,:)),'y');end;for i=1:length(P(:,4));plot(x(1,Pp(i,1:2)),y(1,Pp(i,1:2)),'b');end;text,,['最小生成树的权为','',num2str(Wt)]);title('蓝色连线为最小生成树');axis('off');hold offend。