我可以使用提供的信息查找商店的访问频率吗？

Question

我有一个仓库，为100家商店提供服务。

每个商店必须每月访问N次以满足其需求。

我每天从仓库V开始一辆货车W，并在一天（8小时）内盖住n个商店并返回仓库

我想找到不。 N，即在一个月内应该访问商店多少次以满足其需求。

我正在收集每家商店需要哪些信息来计算其频率。

我可以拿出以下内容：

1. 每家商店的销售价值（每月）。即在这个月，商店将销售k个商品，这些商品将获得销售价值s

2. k项目的总重量。

3. 卡车重量

使用背包算法可以解决这个问题吗？

如果是，除了3分之外，商店级还需要其他任何信息吗？

我有每个商店存储距离，也有仓库存储距离矩阵。

下面显示的只是我认为需要的数据的快照，并创建了一个随机数据集。

Customer_code = store_code。

PS。我正在开发python。

创建随机数据集的代码：

import pandas as pd
import random
from numpy.random import uniform
my_randoms = random.sample(range(1000), 100)
weights = random.sample(range(100), 100)


df = pd.DataFrame({'customer_code':list(range(1,101)),
               'latitude':uniform(24.74272,28.1234,100),
                'longitude':uniform(46.1234,50.123445,100),
               'sale_value':my_randoms,
               'weights':weights})