基于地理位置和任务限额计算最小引力子：代码实现及优化

本文利用Python代码，基于商品和会员的地理位置信息、任务限额和商品价格，通过公式计算最小引力子，并优化代码以提高效率。

首先，我们需要读取Excel文件中的数据。可以使用pandas库来实现。

import pandas as pd

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel(r'D:\pythonProject3\会员信息\附件二：会员信息数据.xlsx')

# 获取商品和会员的位置信息
商品经度 = df['商品GPS经度']
商品纬度 = df['商品GPS纬度']
会员经度 = df['会员GPS经度']
会员纬度 = df['会员GPS纬度']

# 获取任务限额和商品价格
任务限额 = df['预订任务限额']
商品价格 = df['任务标价']

接下来，我们需要计算每个商品与会员之间的距离。可以使用haversine公式来计算两点之间的距离。

import math

# 计算两点之间的距离
def haversine(lat1, lon1, lat2, lon2):
    R = 6371  # 地球半径，单位为千米
    dlat = math.radians(lat2 - lat1)
    dlon = math.radians(lon2 - lon1)
    a = math.sin(dlat / 2) * math.sin(dlat / 2) + math.cos(math.radians(lat1)) * math.cos(math.radians(lat2)) * math.sin(dlon / 2) * math.sin(dlon / 2)
    c = 2 * math.atan2(math.sqrt(a), math.sqrt(1 - a))
    distance = R * c
    return distance

# 计算商品与会员之间的距离
距离 = []
for i in range(len(df)):
    distance = haversine(商品纬度[i], 商品经度[i], 会员纬度[i], 会员经度[i])
    距离.append(distance)

接下来，我们需要求解最小引力子'y'和常量'k'、'n'和'm'。可以使用scipy库中的optimize模块来进行最小化求解。

from scipy.optimize import minimize

# 定义目标函数
def objective(x):
    k, n, m = x
    y = (k * 商品价格 * (任务限额**m)) / (距离**n)
    return sum(y)

# 设置初始值
x0 = [1, 1, 1]

# 最小化求解
result = minimize(objective, x0)

# 提取最小引力子'y'和常量'k'、'n'和'm'
y_min = result.fun
k_min, n_min, m_min = result.x

# 输出带常量的公式
print(f'公式：y = ({k_min} * q1 * (q2^{m_min})) / (r^{n_min})')
print(f'最小引力子y的值：{y_min}')

完整代码如下：

import pandas as pd
import math
from scipy.optimize import minimize

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel(r'D:\pythonProject3\会员信息\附件二：会员信息数据.xlsx')

# 获取商品和会员的位置信息
商品经度 = df['商品GPS经度']
商品纬度 = df['商品GPS纬度']
会员经度 = df['会员GPS经度']
会员纬度 = df['会员GPS纬度']

# 获取任务限额和商品价格
任务限额 = df['预订任务限额']
商品价格 = df['任务标价']

# 计算两点之间的距离
def haversine(lat1, lon1, lat2, lon2):
    R = 6371  # 地球半径，单位为千米
    dlat = math.radians(lat2 - lat1)
    dlon = math.radians(lon2 - lon1)
    a = math.sin(dlat / 2) * math.sin(dlat / 2) + math.cos(math.radians(lat1)) * math.cos(math.radians(lat2)) * math.sin(dlon / 2) * math.sin(dlon / 2)
    c = 2 * math.atan2(math.sqrt(a), math.sqrt(1 - a))
    distance = R * c
    return distance

# 计算商品与会员之间的距离
距离 = []
for i in range(len(df)):
    distance = haversine(商品纬度[i], 商品经度[i], 会员纬度[i], 会员经度[i])
    距离.append(distance)

# 定义目标函数
def objective(x):
    k, n, m = x
    y = (k * 商品价格 * (任务限额**m)) / (距离**n)
    return sum(y)

# 设置初始值
x0 = [1, 1, 1]

# 最小化求解
result = minimize(objective, x0)

# 提取最小引力子'y'和常量'k'、'n'和'm'
y_min = result.fun
k_min, n_min, m_min = result.x

# 输出带常量的公式
print(f'公式：y = ({k_min} * q1 * (q2^{m_min})) / (r^{n_min})')
print(f'最小引力子y的值：{y_min}')

请注意，以上代码只是一个示例，具体的实现可能需要根据实际情况进行调整。另外，为了使代码更加简洁和高效，可以考虑使用其他库或工具来处理数据和进行数学计算。