最近碰到了一个有趣的约束规划问题,网上冲浪一番之后发现一个强大的开源运筹算法工具OR-Tools,该工具由谷歌开发,易用且在工业环境中被高频验证过。OR-Tools提供/封装了常见运筹学问题的求解器,如线性规划(Linear Programming)、整数规划(Integer Programming)、约束规划(Constraint Programming),甚至还专门为背包问题(Pack...
完整的程序如下所示。 fromortools.linear_solverimportpywraplpfromortools.initimportpywrapinitdefmain():# 创建一个基于GLOP后端的线性求解器solver=pywraplp.Solver.CreateSolver('GLOP')# Create the variables x and y.x=solver.NumVar(0,1,'x')y=solver.NumVar(0,2,'y')print('Number of variables =...
OR-Tools为路径规划问题提供了专门的车辆路径优化库(vehicle routing library),包含约束求解器、路径索引管理器等专门的接口或类,用于在给定限制的情况下识别出最佳车辆路径。 需要注意的是,对于路径规划类问题,还有其它求解器,例如Concorde致力于对大型的TSP问题寻求最优解,在该领域超越OR-Tools。但是,OR-Tools为解决...
此外,OR-Tools也被广泛应用于金融风险管理、能源管理等多个领域,展现了其强大的适应性和灵活性。 1.5 OR-Tools的约束编程解决方案 约束编程是OR-Tools提供的一个重要功能,它允许用户定义一系列规则(即约束条件),并通过求解器找到满足所有约束的最佳解。这种技术特别适用于处理那些具有明确限制条件的问题,比如任务分配...
OR-Tools是用于解决组合优化问题的开源软件,它的目的是从众多可能方案中寻求最佳的解决方案,比如解决以下的问题: 线性规划与整数规划(Linear Optimization&Integer Optimization) 网络流问题(Network Flows) 路径规划问题(Routing) 装箱问题(Bin Packing) 调度问题(Scheduling) ...
接上期OR-tools 最核心的功能是解决车辆路径问题。其提供了车辆路径问题的不同场景的建模, 并提供了多种可供选择的元启发式算法,本文介绍OR-tools解决车辆路径问题的方法。 3.车辆路径问题 旅行商问题(TSP) 1)导入包,传入距离矩阵数据。 from ortools.constraint_solver import routing_enums_pb2 from ortools....
OR-Tools是Google开发的一个开源软件库,用于解决各种优化问题,包括复杂约束建模。它提供了丰富的工具和算法,可以帮助开发人员在云计算领域中进行高效的问题建模和求解。 复杂约束建模是指在优化问题中,存在多个约束条件,并且这些约束条件之间可能存在复杂的关系。OR-Tools提供了一种灵活的方式来描述和处理这些约束条件,使...
简介:OR-tools求解器使用介绍(一) Or-tools是谷歌人工智能系列的运筹优化包,非常良心的开源工具包了。OR-Tools是一个用于优化的开源软件套件,专为解决世界上最棘手的车辆路线问题、流程优化、整数和线性规划以及约束规划等问题。 业内使用举例 算法在哈罗顺风车中的应用 ...
▎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 (TSP)。 1. 创建数据模型 数据模型中包含了13个城市之间的距离矩阵(distance_matrix),所需要车辆数量(num_vehicles),配送中心序号(depot)。其中,距离矩阵(distanc...
在安装了 OR-Tools 的目录的顶层打开一个命令窗口,然后输入: make run SOURCE=relative/path/to/my_program.java,其中 relative/path/to/ 是保存该程序的目录的路径。 注意 :您必须从安装 OR-Tools 的目录的顶层运行上述命令(Makefile 所在的目录)。 该程序会返回 x 和y 的值,用于最大限度提高目标函数: Sol...