OR-Tools VRP 问题从入门到升天(一) TSP问题 Ortools的VRP求解器简介 谷歌的Ortools整合了许多对运筹优化问题的求解器,其中最好用的部分就是VRP求解器。 在ortools中,VRP求解器是建立在constraint programming求解器之上的,因此除了一些经典的VRP问题约束,例如最大负载,时间窗以外,还可以通过约束规划求解器,灵活地添...
"""Simple Vehicles Routing Problem (VRP).This is a sample using the routing library python wrapper to solve a VRPproblem.A description of the problem can be found here:http://en.wikipedia.org/wiki/Vehicle_routing_problem.Distances are in meters."""https://developers.google.cn/optimization/ro...
OR-Tools可以解决的VRP主要包括: 1.旅行商问题(Traveling Salesperson Problem),经典的路径规划问题,其中只有一辆车。 2.车辆路径问题(Vehicle routing problem),多车辆的TSP拓展。 3.带容量限制的车辆路径规划问题(VRP with capacity constraints),其中车辆具有最大容量限制。 4.带时间窗的车辆路径规划问题(VRP with ...
OR-Tools可以解决的VRP主要包括: 1.旅行商问题(Traveling Salesperson Problem),经典的路径规划问题,其中只有一辆车。 2.车辆路径问题(Vehicle routing problem),多车辆的TSP拓展。 3.带容量限制的车辆路径规划问题(VRP with capacity constraints),其中车辆具有最大容量限制。 4.带时间窗的车辆路径规划问题(VRP with ...
OR-Tools VRP 问题从入门到升天(一) TSP问题 Ortools的VRP求解器简介 谷歌的Ortools整合了许多对运筹优化问题的求解器,其中最好用的部分就是VRP求解器。 在ortools中,VRP求解器是建立在constraint programming求解器之上的,因此除了一些经典的VRP问题约束,例如最大负载,时间窗以外,还可以通过约束规划求解器,灵活地添...
在该过程中的每次移行(称作next(i)操作)同时积累了如总行驶距离等关注值。应用了TSPlib中的gr120测试数据，包含120个节点。借助python的tsplib95包处理数据，节省时间。节点分布图展示了数据的几何分布。代码框架概述了调用Ortools解决VRP问题的结构。结果直观显示了最优路径，以可视化的形式呈现路线与depot...
简单车辆路径问题(vrp) 本问题是增加多辆车配送。与上一问题不同之处是主要是增加了多辆车。并对车辆行驶距离做了限制。 dimension_name = 'Distance' routing.AddDimension( transit_callback_index, 0, # 是否可以等待(有时间窗的时候有用) 3000, # 车辆最大行驶距离 True, # 从0开始计算。 dimension_...
OR-Tools是 Google 开发的一款开源优化工具包,适用于解决各种组合优化问题。它提供了多种优化算法,包括线性规划 (LP)、混合整数规划 (MIP)、约束规划 (CP)、图优化、车辆路径规划 (VRP) 等。OR-Tools 以其灵活性和易用性广泛应用于调度、物流、供应链管理等领域。
Ortools是Google开源的一个优化工具包,提供了多种优化算法和工具,包括Vehicle Routing Problem(VRP)解决方案。 VRP是一种典型的组合优化问题,旨在有效地安排一组车辆,以满足一系列客户需求,并且在满足各种约束条件的情况下,最小化总体成本。这些约束条件可以包括车辆容量限制、时间窗口限制、车辆行驶距离限制等。
带有时间窗口的VRP问题 这类问题要求每个位置只能在特定的时间范围内访问,下图中时间窗口显示在每个位置的上方:目标是最小化车辆的总行驶时间。 首先,我们准备所需的数据: def create_data_model(): data = {} data['time_matrix'] = [ [0, 6, 9, 8, 7, 3, 6, 2, 3, 2, 6, 6, 4, 4, 5,...