例如,有四辆运输车从0点出发,去满足16个点的物资需求,每辆车的容量都是15,请问该如何规划车辆路线,才能让总路线最短。
这类问题被称作 CVRP,属于传统难题。仅仅是车辆的物资分配都已经是非常困难的问题了(属于 Multiple Knapsack Problem), 更别说还叠加了VRP。
但OR-Tools的Routing Library特别擅长处理此类问题,而且性能突出。Routing Library 基于CP求解器,可以通过 routing.solver()
访问CP的参数。
例如,有四辆运输车从0点出发,去满足16个点的物资需求,每辆车的容量都是15,请问该如何规划车辆路线,才能让总路线最短。
这类问题被称作 CVRP,属于传统难题。仅仅是车辆的物资分配都已经是非常困难的问题了(属于 Multiple Knapsack Problem), 更别说还叠加了VRP。
但OR-Tools的Routing Library特别擅长处理此类问题,而且性能突出。Routing Library 基于CP求解器,可以通过 routing.solver()
访问CP的参数。
本文标题:[OR-Tools] CVRP 带有容量约束的车辆路径问题
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