快递公司送货策略
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。
快递公司送货策略
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。
本文要紧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。
关于问题一：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，时刻、货重等为约束条件建立多目标动态规划的数学模型，依照数学模型以五种方案用Excel进行选择，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。
关于问题二：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进行选择，得出一种优化方案。
关于问题三：由于业务职员作时刻的调整对总的运行路线的阻碍并不大，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，快递行业正蓬勃进展，为我们的生活带来更多方便。
关于快递公司，为了保证快件能够在指定的时刻内送达目的地，必须有足够的业务员进行送货，然而，太多的业务员意味着更多的派送费用。
因此，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约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刻不超过6小时，在每个送货点停留的时刻为10分钟，途中速度为25km/h，每次动身最多能带25千克的重量。
为了运算方便，我们将快件一律用重量来衡量，平均每天收到总重量为184.5千克，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，同时假设送货运行路线均为平行于坐标轴的折线。
1）给该公司提供一个合理的送货策略（即需要多少业务员，每个业务员的运行线路，以及总的运行公里数）；2）假如业务员携带快件时的速度是20km/h，获得酬金3元/km kg；而不携带快件时的速度是30km/h，酬金2元/km，请为公司设计一个费用最省的策略；3）假如能够延长业务员的工作时刻到8小时，公司的送货策略将有何变化？将题中所给的数据整合成表一：二、问题的分析通过分析题目和整理题目数据，我们认为此题为lingo优化问题。
快递公司送货策略的优化设计说明
快递公司送货策略的优化设计摘要在快递送货过程中，合理选择送货线路是极其重要的，它不仅可以加快配送速度,提高服务质量，还可以有效的降低配送成本，增加经济效益。
本文构建了送货线路的规划模型，将送货问题转化为运筹学中的旅行推销问题进行求解，但在街道平行行走中，以阶梯法求最短路程，根据运输路线优化策略中的时间的最优组法，用射线旋转法进行区域划分，以送货重量的%90~80为划分依据，利用整数规划对每一个区域进行线路规划，从而得到最优线路。
该模型对物流企业合理安排送货线路,提升运送效率有着很强的理论指导作用，因而有着重大的实用价值。
1 问题的提出：在快递传递工程中，所有快件在早上7点钟到达，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h km /25，每次出发最多能带kg 25重量，公司平均每天接受到总重量为kg 5.184的快件。
1.1 每天接收到的总重量是否全部送至30个送货点？1.2 每个业务员工作时间不超过8小时，每个业务员的平均工作时间不超过6小时。
假如某一业务员每天送完第一线路后是否再有下一次线路？ 1.3 如何使用射线旋转法与旅行推销问题中特殊的“阶梯法”求解。
2 问题的分析：2.1 对于现实问题当中，每个送货点每天的送货量有一定的波动，对某些送货点就单独某天是否送货，有一定的概率。
根据题意，结合所有30个送货点总重量kg 5.184约等于每天接受的重量，因此我们不考虑其他因素。
直接对个送货点配备送货策略。
2.2 送货线路与业务员有间接关系，但送货路线数不等于业务员数。
我们根据最优送货线路的最短时间的关系组合来确定业务员的数量，因此为了消除送货路线与业务员数的误差，我们提出以所携带总重量的(80~90%)的依据。
2.3 我们提出射线旋转法，将随机的、不确定的、无规律的点进行区域划分，再对每个线路又进行线路规划。
这样可有效减少线路重复问题，他是解决旅游途中如何经过旅游单中的城市而不重复旅游过的城市却要行程距离最短。
实现成功配送的十大策略
实现成功配送的十大策略
成功配送是指在规定时间内将商品快速、准确地送达给顾客，同时还
要保证商品的完好无损。
为了实现成功配送，可以采取以下十大策略：
1.优化物流管理：建立高效的物流系统，包括订单管理、仓储管理、
运输管理和配送管理等，提高物流运作的效率和准确性。
2.实时追踪货物：利用现代技术，如GPS、RFID等，实时监测货物的
位置和运输情况，及时发现和解决可能出现的问题。
3.合理规划配送路线：通过分析订单和配送地点，合理规划配送路线，减少空驶里程和时间，提高配送效率。
4.引入智能配送设备：使用自动化设备，如机器人、自动装卸设备等，提升配送效率和准确性。
5.与供应商紧密合作：与供应商建立良好的合作关系，共享信息和资源，实现供应链的协同配合。
6.培训专业配送团队：建立专业的配送团队，提供充分的培训和技能
提升机会，保证员工具备专业知识和技能。
7.充分利用数据分析：通过对配送数据的收集和分析，发现潜在问题
和瓶颈，及时调整和改进配送策略。
8.提供多种配送选择：根据顾客的需求，提供多种配送选择，如快递、自提、送货上门等，提高顾客满意度。
9.加强售后服务：建立完善的售后服务体系，包括退货、换货、维修等，为顾客提供全方位的支持和服务。
10.不断改进和创新：定期评估和调整配送策略，寻求改进和创新的机会，不断提高配送质量和效率。
通过以上十大策略的实施，可以有效提高配送的成功率，提升顾客满意度和企业的竞争力。
同时，还可以降低运营成本，提高物流的效益。
配送成功，将为企业带来更多的业务机会，增强品牌形象和市场竞争力。
快递配送的策划书3篇
快递配送的策划书3篇篇一快递配送策划书一、项目背景随着电商行业的迅速发展，快递配送业务也迎来了巨大的市场需求。
为了提高快递配送的效率和服务质量，我们制定了本策划书，旨在提供一套完善的快递配送解决方案。
二、项目目标1. 提高快递配送效率，确保包裹及时、准确地送达客户手中。
3. 降低配送成本，优化配送路线和资源利用。
三、配送方案1. 建立高效的配送团队，培训专业的快递员，确保配送服务的质量和效率。
2. 优化配送路线，利用先进的物流管理系统，合理规划配送路径，减少配送时间和成本。
3. 采用多种配送方式，满足客户不同需求，如上门配送、自提点取件等。
4. 加强与快递合作伙伴的沟通与协作，确保信息畅通，提高配送效率。
四、服务承诺1. 准时送达：承诺在规定的时间内将包裹送达客户手中。
2. 安全包装：确保包裹在运输过程中不受损坏。
3. 跟踪查询：提供包裹实时跟踪查询功能，让客户随时了解配送进度。
4. 客户反馈：及时处理客户的投诉和建议，不断改进服务质量。
五、营销推广1. 线上推广：利用社交媒体、快递官网等渠道进行宣传推广。
2. 线下推广：通过传单、海报等方式进行宣传，提高品牌知名度。
3. 合作推广：与相关企业进行合作，开展促销活动，吸引客户使用我们的快递服务。
六、风险管理1. 建立风险预警机制，及时发现和处理可能出现的问题。
2. 购买保险，降低因意外事故导致的损失。
3. 加强与合作伙伴的合作，共同应对风险。
七、财务预算1. 人员成本：包括快递员工资、福利等。
2. 运输成本：包括车辆燃油费、保险费等。
3. 包装材料成本：购买快递包装材料的费用。
4. 营销费用：包括广告宣传、促销活动等费用。
5. 其他费用：如办公场地租赁、水电费等。
八、收益预测1. 分析市场需求和竞争情况，预测快递配送业务的收入。
2. 考虑成本因素，制定合理的价格策略，确保项目盈利。
九、结论通过本策划书的实施，我们有信心打造一个高效、便捷、优质的快递配送服务平台，满足客户需求，实现企业的可持续发展。
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
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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。
快递公司送货策略
快递公司送货策略摘要本文通过建立基于坐标变换的动态规划模型(模型一)，基于蚁群算法的TSP模型(模型二)及状态空间规划模型(模型三)对送货策略相关问题进行了探讨。
问题一模型一:考虑到送货点和所需快件量分布的无规则性，以及时间和送货量的限制，本文采用了循环平面坐标变换的方法计算路径，即从总部派遣一个人，到依照某种规则选取的一未配送的送货点，再将该人分配到距离该点最近的点，并使之满足限制条件. 继续上述指派，直到不满足限制条件，业务员返回总部并记录得到的可行路线。
对其他业务员重复上述安排，直到没有未服务的送货点。
计算得到该算法下的最佳送货策略:公司需派五个业务员，总耗时25.2333h，总路程为510km。
模型二:由于模型一的结果中每次巡回路径上的点的组合问题类似TSP问题，因而本文对这些点通过基于蚁群算法的TSP求解方法进行优化，优化解为:公司需派五个业务员，总路程为502km。
问题二:模型三:由于在时间与快件量约束下，改变后的速度的平均值接近于问题一的速度值，所以本问利用第一问得到的每条路径上的点，通过空间状态规划法得到图搜索树，借助于计算机的高速运算与逻辑判断能力,计算出一个费用最省的结果即需要9次巡回，公司需派5人，总费用为13525元。
本文的优点在于将一个复杂近似问题多角度思维，不断优化解题方法，综合运用搜索，TSP，蚁群算法，状态规划等方法，将问题简单化，可操作性强，适用范围广。
关键词: 送货策略坐标变换蚁群算法图搜索树状态空间规划1一问题的重述目前，快递行业正蓬勃发展，为我们的生活带来更多方便。
一般地，所有快件到达某地后，集中存放在总部，然后由业务员分别进行派送:对于快递公司，为了保证快件能够在制定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。
因而在快递公司送货策略中，确定业务员人数和各自的行走路线是策略好坏的关键。
这个问题可以描述为:一中心仓库(或配送调度中心)拥有最大负重为25kg的业务员m人, 负责对30个客户进行货物分送工作, 客户()的i1,i,30货物需求为已知,求满足需求的路程最短的人员行驶路径,且使用尽量少的人数,并满足以下条件:1) 每条配送路径上各个客户的需求量之和不超过个人最大负重。
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。
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快递公司送货策略公司内部档案编码：[OPPTR-OPPT28-OPPTL98-OPPNN08]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：方案一行进次序问题一问题二业务员分配送货线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10-1-3-9-10-036①①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：80-8-12-15-13-056③③总计4915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(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(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=[2,5,4,7,11,8,9,6,2,0,3,6,9,12,9,16,18,17,12,14,5,0,9,19,14,17,13,20,1 6,18];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 off end。