我正在构建一个应用程序，基于找到一组“位置便利的聚会点”。找到距离地点最小总距离的点的算法
目前我将“方便”定义为“最小化总行程距离”。这是从寻找通过以下实施例所示的矩心（使用直角坐标系，而不是纬度和经度为方便起见）不同的问题：
最小总行程的这些点的位置是（0,0）与12的总行驶距离;质心位于（0,4），总行程距离为16（4 + 4 + 8）。
如果位置仅限于其中一个点，问题似乎变得更简单，但这不是我想要的约束（例如，与this otherwise similar question不同）。
我似乎无法做到的是想出任何类型的算法来解决这个问题 - 建议欢迎请！
下面是找到地理中点，然后迭代地探索附近的位置，以调整向最小总距离点的溶液。
http://www.geomidpoint.com/calculation.html
这个问题也颇为相似，
Minimum Sum of All Travel Times
这里是对一般问题维基百科文章你正在试图解决：
这个问题，大多数的答案，涉及“位置的点之一”，我不想约束;但是你链接的解决办法似乎可行，感谢 – 2012-01-03 20:49:47
@KristianGlass - 退房的维基百科文章，它不考虑约束，并且它提到的第一个链接是一种常用的解决方案的方法。 – hatchet 2012-01-03 20:53:03
啊，非常好，非常感谢 – 2012-01-03 20:56:14
以某种方式，您似乎寻找的是顶点处的权重相等的三角形的质心。这将指向重心坐标。
当超越三角形时，存在广义重心坐标的解，您可以通过修改顶点的权重给予人优先级。那些仍然无法解释的是真实地图上的距离（不能直接向任何方向行进），但它可能是一个开始？
一种选择是定义一个客观（和渐变）函数并使用一个生成器ic优化库，如scipy.optimize。 fmin_cg将是一个很好的算法来尝试解决您的问题。你的目标将是在短文中引用的Geometric median Wikipedia page的“定义”部分定义的距离总和。您的目标函数的论点是和。
您喜欢用哪种语言来实现您的解决方案？ – paislee 2012-01-03 21:11:17
Python的将是理想的，但我会采取相当多的东西，是不是APL/INTERCAL或类似 – 2012-01-03 22:28:17