我正在使用或工具解决VRP没有任何约束。以下是源代码:
def create_data_model():
"""Stores the data for the problem."""
data = {}
data['distance_matrix'] = [
[0, 20079, 2613, 8005, 19277, 12468, 13701],
[0, 0, 21285, 16012, 32574, 35394, 28806],
[0, 18233, 0, 5392, 19965, 19650, 13064],
[0, 15013, 5639, 0, 22883, 22570, 15982],
[0, 32991, 19256, 21815, 0, 18414, 9112],
[0, 34348, 16976, 23122, 15678, 0, 14647],
[0, 27652, 13917, 16476, 8043, 14820, 0]
]
data['time_matrix'] = [
[0, 1955, 508, 1331, 1474, 1427, 1292],
[0, 0, 1795, 1608, 2057, 2410, 2036],
[0, 1485, 0, 823, 1370, 1541, 1100],
[0, 1402, 924, 0, 1533, 1637, 1263],
[0, 2308, 1663, 1853, 0, 1766, 1104],
[0, 2231, 1373, 1660, 1441, 0, 1554],
[0, 1998, 1353, 1543, 764, 1550, 0]
]
data['num_vehicles'] = 6
data['depot'] = 0
return data
def print_solution(data, manager, routing, solution):
"""Prints solution on console."""
max_route_distance = 0
for vehicle_id in range(data['num_vehicles']):
index = routing.Start(vehicle_id)
plan_output = 'Route for vehicle {}:\n'.format(vehicle_id)
route_distance = 0
while not routing.IsEnd(index):
plan_output += ' {} -> '.format(manager.IndexToNode(index))
previous_index = index
index = solution.Value(routing.NextVar(index))
route_distance += routing.GetArcCostForVehicle(
previous_index, index, vehicle_id)
plan_output += '{}\n'.format(manager.IndexToNode(index))
plan_output += 'Distance of the route: {}m\n'.format(route_distance)
print(plan_output)
max_route_distance = max(route_distance, max_route_distance)
print('Maximum of the route distances: {}m'.format(max_route_distance))
def test(request):
# Instantiate the data problem.
data = create_data_model()
# Create the routing index manager.
manager = pywrapcp.RoutingIndexManager(len(data['distance_matrix']),
data['num_vehicles'], data['depot'])
# Create Routing Model.
routing = pywrapcp.RoutingModel(manager)
def distance_callback(from_index, to_index):
"""Returns the distance between the two nodes."""
# Convert from routing variable Index to distance matrix NodeIndex.
from_node = manager.IndexToNode(from_index)
to_node = manager.IndexToNode(to_index)
return data['distance_matrix'][from_node][to_node]
transit_callback_index = routing.RegisterTransitCallback(distance_callback)
routing.SetArcCostEvaluatorOfAllVehicles(transit_callback_index)
dimension_name = 'Distance'
routing.AddDimension(
transit_callback_index,
0, # no slack
1000000000, # vehicle maximum travel distance
True, # start cumul to zero
dimension_name)
distance_dimension = routing.GetDimensionOrDie(dimension_name)
distance_dimension.SetGlobalSpanCostCoefficient(35394)
# Setting first solution heuristic.
search_parameters = pywrapcp.DefaultRoutingSearchParameters()
search_parameters.first_solution_strategy = (
routing_enums_pb2.FirstSolutionStrategy.PATH_CHEAPEST_ARC)
# Solve the problem.
solution = routing.SolveWithParameters(search_parameters)
# Print solution on console.
if solution:
print_solution(data, manager, routing, solution)
return HttpResponse('')
上面代码的结果如下所示:
Route for vehicle 0:
0 -> 1 -> 0
Distance of the route: 20079m
Route for vehicle 1:
0 -> 5 -> 0
Distance of the route: 12468m
Route for vehicle 2:
0 -> 4 -> 0
Distance of the route: 19277m
Route for vehicle 3:
0 -> 2 -> 3 -> 0
Distance of the route: 8005m
Route for vehicle 4:
0 -> 6 -> 0
Distance of the route: 13701m
Route for vehicle 5:
0 -> 0
Distance of the route: 0m
Maximum of the route distances: 20079m
为了验证上面的输出,我在google地图中标记了点。其编号顺序与距离矩阵的顺序相同。
地图上的库
很明显,从Watthana出发,最便宜的路线应该是2-1-3次。但Google OR将其返回为两次旅行(如车辆0和3的路线)。这也可以通过手动添加距离来验证。
从家到2到1到3=2613+5392+15013=23018m
0和3号车辆的DIS=20079+8005=28084M
我做错了什么?我怎样才能让谷歌不分离出第一点?同样请注意,理想情况下点E,F,D也可以被分组,但它们不是。
提前感谢!
从问题来看,我认为你想要的是减少所有车辆的累计行驶距离。
distance_dimension.SetGlobalSpanCostCoefficient(35394)
相反,该代码通过在以35394加权的目标函数中添加跨度代价,确保每辆车行驶的距离最小化。
global_span_cost =
coefficient * (Max(dimension end value) - Min(dimension start value))
在您的情况下,这不是一个非常高的优先级,因此解决方案是注释这一行或将系数降低到一个小值,如1或2,以降低它的唯一重要性。
阅读更多关于GSpanCoeff的信息
现在的解决方案应该是
Route for vehicle 0:
0 -> 2 -> 3 -> 1 -> 0
Distance of the route: 23018m
Route for vehicle 1:
0 -> 6 -> 4 -> 0
Distance of the route: 21744m
Route for vehicle 2:
0 -> 5 -> 0
Distance of the route: 12468m
Maximum of the route distances: 23018m
Sum of the route distances: 57230m
我想为VRP创建一个过度约束规划的增量分数。我创建了一个传统的虚拟车辆,其中包括所有计划外的客户。 示例: Optaplanner将Customer1从Vehicle1移动到Vehicle2: 当我得到AfterVariableChanged:previousStandstill(Customer1)时,在Customer.getVehicle()中,我有旧车辆的价值,我不知道是否需要添加软成本(
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