5.python调用Ortools求解器实现问题的求解 6.参考文献 7.相关阅读 1.问题背景 技术人员路由和排程(Technician Routing and Scheduling-TRS)是电信企业面临的一个普遍问题,电信企业必须能够为大量的客户提供服务。由于资源有限,这些公司必须尽力提供及时、负担得起和可靠的服务,以最大限度地提高客户满意度。TRS问题涉及多...
3.代码实现-ortools: from ortools.sat.python import cp_model # Define the problem 员工排班是一个整数规划问题 model = cp_model.CpModel() EMPLOYEE = ["王小明", "李婷婷", "张伟华", "刘晓红", "陈建国", "杨丽丽", "黄强强", "赵静静", "周文华", "吴小刚", "孙雅雅", "胡明明",...
基础使用介绍 1.线性规划 约束条件: 目标函数:max(3x+4y) #约束规划from ortools.linear_solver import pywraplpdef LinearProgrammingExample():"""Linear programming sample."""# Instantiate a Glop solver, naming it LinearExample.solver = pywraplp.Solver.CreateSolver('GLOP')# Create the two variables a...
豆瓣:http:///simple/ ▎OR-Tools使用基本流程 1. 导入所需的库 2. 声明求解器 3. 创建变量 4. 定义约束 5. 定义目标函数 6. 调用求解器并显示结果 ▎OR-Tools求解TSP问题示例 要求使用最低的成本走遍所有的城市,即求解走遍所有城市的最短路径,接下来演示如何解决以下地图上显示的位置的差旅销售人员问题 (...
使用or-tools的VRP工具来解决示例 要解决以上示例的问题,我们先来了解一下一些基本的概念 数据模型 static class DataModel { //距离矩阵 public final long[][] distanceMatrix = { {0, 548, 776, 696, 582, 274, 502, 194, 308, 194, 536, 502, 388, 354, 468, 776, 662}, {548, 0, 684, ...
OR-Tools是谷歌开源的一个高效的运筹学工具包,包含整数线性规划,约束规划等问题的求解器,可以用于处理最困难的网络流、交通调度等组合优化和规划问题。官网链接: https://developers.google.cn/optimization 想要用java调用相关求解器,小编推荐使用maven下载解决网络流问题所需的jar包。
OR-Tools是用C++编写的,但也可以与Python、Java或C#一起使用,分别使用适用于不同编程语言的OR-Tools即可。 对于每种编程语言来说,设置和解决问题的基本步骤是相同的: · 导入所需的库 · 声明求解器 · 创建变量 · 定义约束 · 定义目标函数 · 调用求解器并显示结果 ...
Or-tools 支持C#、python、java、c++建模。其实笔者都是使用C#作为建模语言的,但是此文为了普适性所以用python作为此文的建模与语言 求解器变量 非连续整形变量(Intvar) # List of valuesmodel.NewIntVarFromDomain( cp_model.Domain.FromValues([1,3,4,6]),'x')# List of intervalsmodel.NewIntVarFromDomai...
or-tools是用于解决组合优化问题的开源软件,旨在从众多的可能中寻找到最佳的解决方案,比如解决以下的问题: 最优线路问题 最佳计划问题 装箱问题 or-tools包括用于以下方面的求解器: 约束优化问题 线性和整数规划问题 车辆路线问题 图相关问题 代码仓库 https:///google/or-tools 安装 pip install ortools 使用示例...
具体参数可查询 ortools文档:https://developers.google.com/optimization/routing/routing_options # 设置搜索参数search_parameters = pywrapcp.DefaultRoutingSearchParameters()# 初始方法获取方式# PATH_CHEAPEST_ARC: 从出发点开始,每次选择消耗最少的弧search_parameters.first_solution_strategy = ( ...