生鲜配送与人们的生活密切相关，而“最后一公里”是物流中的瓶颈。鲜奶
的配送尤其注重时效，鲜奶配送站每天早上需要将当日的鲜奶通过非冷链的小型
物流车及时配送到片区的各个网点。如何合理的设置配送站点的位置和数量是牛
奶公司面临的一个实际难题。附件中给出了某牛奶公司在某市的92个网点的位
置坐标和订奶量，以及网点之间的配送道路，请针对附件数据，建立数学模型分
析解决以下问题：
（1）由于鲜奶的保鲜要求，需要尽量缩短配送在途时间。请综合考虑配送
速度、配送成本和建设成本等因素，设计一个最经济的配送站点设置方案，即在
92个网点位置中选择一个或多个点建设鲜奶配送站。
（2）如果假设配送站点到网点的配送时间不得超过10分钟，并假设物流车
的时速为20km/h，则可能需要在该市设置多个配送站，考虑到配送站的建设成
本，请给出最优的配送站点设置方案。
（3）一个配送站的鲜奶配送量过低会造成资源浪费，配送量过高则会延误
配送，请考虑各配送站点的配送量均衡问题，重新给出最优的配送站点设置方案。
该问题属于典型的运筹学问题，需要使用最优化模型来求解。我将分三部分回答您的问题：
一、基于仅建设一个鲜奶配送站的情况
此情况为一个基于唯一一个鲜奶配送站的情况
首先需要考虑站点的选择和物流路径，可以使用最小成本汇思想对该问题建模。设所有网点为汇点，源点为该唯一鲜奶配送站，表示所有鲜奶从该站点出发。在所有网点和该汇点之间，设置单位成本（路径长度）作为边权，模型的目标是求解所有汇点到源点的最小成本。
在实际求解中，可以使用 Dijkstra 算法或 Floyd 算法等常见算法，找到该模型的最小成本。找到后，建立在质量、配送成本、建设成本等因素上的优化模型，可以找到一个最经济的站点建设方案。
二、基于多个配送站点但同一配送时间限制的情况
此情况基于多个配送站点但同一配送时间限制的情况，同时考虑到建设成本和配送成本，由此需要寻找一种方法，即找到多个配送站点，使得达到配送要求，并且建设成本最小或者配送成本最小
将所有网点看作“城市”，可以将问题转换成旅行商问题，即找到一条旅游路线，以保证在10分钟内向所有城市派送鲜奶。为此，可以使用遗传算法。
具体而言，遗传算法需要定义解都构成的染色体，并将解转换为染色体编码，然后在群体中维护合适的变异率和交叉率，从而对染色体进行迭代优化。尤其要注意的是，交叉可能会造成非法解，这时可以使用变异算子进行修补或忽略这些染色体。
三、基于最优配送量均衡的情况
此情况因为考虑到各个配送站点的配送量均衡问题，因此需要重新设计选址。这里考虑到对于每个配送站，可以通过一次迭代找到该站服务区内的所有网点，计算该站到该服务区的最短路径，并使用此方案来建设站点。
在迭代过程中，通过动态调整每个配送站的覆盖范围，可以实现配送量之间的均衡。具体而言，可以通过贪心算法等方式来选择不同服务区，以实现传输成本和建设成本的最小化。
获利90元，增加18元每桶获利。如果这个增加值比聘用临时工人的成本更低，那么就可以改变生产计划。 具体计算为：每千克A产品获利18元，生产出100kg A产品需要投入25小时，成本为75元。因此，如果聘用临时工人每小时工资低于3元，就可以改变生产计划。