首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

距离约束依赖于首次访问节点的车辆路径问题

是指在车辆路径规划中,考虑到车辆的行驶距离限制,以及车辆首次访问节点的约束条件下,寻找最优的路径方案。

在解决这个问题时,可以采用一些优化算法,如遗传算法、模拟退火算法、禁忌搜索等。这些算法可以通过对车辆路径进行搜索和优化,找到满足距离约束和首次访问节点约束的最佳路径。

距离约束依赖于首次访问节点的车辆路径问题在物流配送、货物运输等领域具有广泛的应用场景。通过合理规划车辆路径,可以提高运输效率,降低成本,并且减少车辆行驶距离,减少能源消耗,对环境保护也具有积极意义。

腾讯云提供了一系列与车辆路径规划相关的产品和服务,其中包括:

  1. 腾讯位置服务(https://lbs.qq.com/):提供了地图、导航、路径规划等功能,可以用于实现车辆路径规划。
  2. 腾讯云物联网平台(https://cloud.tencent.com/product/iotexplorer):提供了物联网设备管理、数据采集、远程控制等功能,可以与车辆路径规划相结合,实现智能调度和监控。
  3. 腾讯云数据库(https://cloud.tencent.com/product/cdb):提供了高可用、高性能的数据库服务,可以存储和管理与车辆路径规划相关的数据。
  4. 腾讯云服务器(https://cloud.tencent.com/product/cvm):提供了弹性计算资源,可以用于部署和运行车辆路径规划算法。

总结:距离约束依赖于首次访问节点的车辆路径问题是一个在物流配送、货物运输等领域具有重要意义的问题。腾讯云提供了一系列与车辆路径规划相关的产品和服务,可以帮助解决这个问题,并提高运输效率和节约成本。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

需求可拆分及带时间窗的车辆路径规划问题(SDVRPTW)简介

前言 今天为大家介绍需求可拆分的带时间窗车辆路径问题(Split Delivery Vehicle Routing Problem with Time Window,简称SDVRPTW )。...其中(3)表示访问客户需要的最小车辆数;(4)表示共调度的车辆数;(5)表示共调度的车辆数的上下界;(6)表示k-path不等式; 约束(7)由性质2每条边至多经过一次得到,关于arc的有效不等式,也是为了加强模型松弛效果...; 约束(8)-(10)定义了路径的结构,从depot 0出发,最后回到depot n+1; 约束(11)-(12)确保不违反每个客户的时间窗; 约束(13)确保不违反车辆的最大载重约束; 约束(14)...表示如果车辆访问了客户,则有相应的配送量,且不得超过该客户的总需求; 约束(15)为决策变量的取值约束。...Archett et al.(2011)首次用BPC解决SDVRP,即问题去掉了对客户时间窗的约束。

2.2K10

需求可拆分及带时间窗的车辆路径规划问题(SDVRPTW)简介

前言 今天为大家介绍需求可拆分的带时间窗车辆路径问题(Split Delivery Vehicle Routing Problem with Time Window,简称SDVRPTW )。...其中(3)表示访问客户需要的最小车辆数;(4)表示共调度的车辆数;(5)表示共调度的车辆数的上下界;(6)表示k-path不等式; 约束(7)由性质2每条边至多经过一次得到,关于arc的有效不等式,也是为了加强模型松弛效果...; 约束(8)-(10)定义了路径的结构,从depot 0出发,最后回到depot n+1; 约束(11)-(12)确保不违反每个客户的时间窗; 约束(13)确保不违反车辆的最大载重约束; 约束(14)...表示如果车辆访问了客户,则有相应的配送量,且不得超过该客户的总需求; 约束(15)为决策变量的取值约束。...Archett et al.(2011)首次用BPC解决SDVRP,即问题去掉了对客户时间窗的约束。

3.1K41
  • OR-Tools|带你了解谷歌开源优化工具(Google Optimization Tools)

    2.3 路径规划问题(Routing) 作为论文研究内容的常客,车辆路径规划同样是最重要的优化应用之一。它的目标是为访问一系列地点的车队找到最佳路线。...通常情况下,“最佳”是指总距离最小或成本最低的路线。 最基本的路径规划问题是车辆路径问题(VRP)。而在不同限制条件的约束之下,VRP问题衍生出多种不同类型的变种问题。...4.带时间窗的车辆路径规划问题(VRP with time windows),车辆必须在指定的时间窗内访问这些位置。...6.VRP与放弃访问问题(VRP with dropped visits),其中车辆不需要访问所有位置,但必须为每次放弃的访问支付罚款。...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。

    12K32

    禁忌搜索算法求解带时间窗的车辆路径规划问题详解(附Java代码)

    本文附带Java代码详解,是根据过去学长写的C++代码修改而来的: 干货 | 十分钟掌握禁忌搜索算法求解带时间窗的车辆路径问题(附C++代码和详细代码注释) 新的代码加入了原先忘加的藐视准则,将一些冗余代码改为函数调用...,分别构建客户类,存放自身编号,所属车辆路线,坐标位置,访问时间窗,服务所需时长、需求。...} 路线类,记录该路线的总承载量,总长度,对时间窗约束的总违反量,以及单条路径上的客户节点序列。...//即随机挑选一个节点插入到第m条路径中,若超过容量约束,则插入第m+1条路径 //且插入路径的位置由该路径上已存在的各节点的最早时间决定 while...//更新在路径r中去除节点Cus的需求 routes[r].Load -= customers[Cus].Demand; //更新在路径r中去除节点Cus后所组成的路径的距离

    2.7K21

    人类的规划能力有多强大?

    实验方法 我让参与者手动解决一个简单的规划问题,向他们讲解规划优化的难度。我给了他们一个旅行商问题(TSP),如下图。让他们连接图上所有点,以找出最短连通路径,并回到原点。...在纸上计算旅行距离是不现实的,因此,他们基于OptaPlanner中的TSP示例,来研究他们自己的访问方案(即连接方案),以便自动计算路线间的距离。...他们首次最佳的尝试,30分钟时间内的方案被记录下来(如下图),这是我们希望得到的最优方案了。最终得到的旅行方案是-674分,也就是说得到的最佳方案,其旅行距离是674....结果如下表: 平均上,人类可以找到的最佳路径相对最绝对最佳路径差了9%,若将其反映到实际的车辆运行路线规划工作中,意味着需要多花费9%的时间和油料来完成对所有地点的游历。这是相当高的代价。...这仅仅是一个只有一个约束条件的简单路线规划问题,而在现实世界中,还需要将其它的约束条件考虑进行,例如车辆的运量,现实公路网络限制及一些个性化的业务约束。这些约束将会形成一个更为复杂的问题。

    85140

    车辆路径规划中的Electric Vehicle-Routing Problem简介

    我们说的车辆路径规划问题,同样的需求放古代可能就是马匹路径规划问题,虽然作用是一样的,但是由于不同的工具会有不同的特点从而会影响路径的规划。就算都是汽车,大一点小一点也可能会造成路线规划的不同。...今天我们要介绍的是带时间窗约束的车辆的电动汽车路径规划问题,因为时间窗约束在这最后一公里的配送中是比较常见的约束。 文章里使用的算法是变邻域搜索算法和禁忌搜索算法的混合算法。...后面会介绍一下一些环节用到的方法。 3.1 数学模型 问题定义就不说了吧,带时间窗约束的车辆路径规划我们也做过很多推文了,这里在定义上把汽车限定在了电动汽车。...其中优化目标是使得行驶距离最短,约束(2)、约束(3)保证访问的顾客节点和充电站节点是连通的;约束(4)则是保证节点的流守恒,即入的流和出的流要相等;约束(5)、约束(6)保证离开节点在时间上的可行性;...但是这个算法在有时间窗约束的情况下并不是特别适用,因为这个算法会反转一部分顾客节点的访问顺序,破坏解的可行性的可能性会变大。

    3K20

    两万字长文 | 面向不确定性环境的自动驾驶运动规划:机遇与挑战

    SSC(Unified Spatio-Temporal Semantic Corridor)[65]将约束分为硬约束和可松弛约束,硬约束用于保证安全性,如碰撞距离,可松弛约束用于保证舒适性和类人程度,如换道所需要的时间...基于搜索的方法是对网格节点进行搜索,得到可行的节点连接方式。插值曲线法在已知路径锚点间以螺线、多项式曲线的轨迹形式进行平滑连接,得到符合车辆行驶动力学约束和运动学约束的平滑曲线。...Reachability Guided RRT[73]可消除不准确的距离对RRT探索能力的影响,计算树中节点的可达集,当采样点到节点的距离大于采样点到该节点可达集的距离时,该节点才有可能被选中进行扩展。...在如图13的复杂泊车环境中,可使用占用栅格图表征车位对不同车辆的“吸引力”系数,提出一个机会约束优化问题,最小化扫描区域的成本,同时满足路径的人流量密度的概率约束[103]。...基于栅格图的部分规划算法可能会导致车辆受困:蚁群算法在局部极小值点上不能采取下一步行动;人工势场方法落入斥力与引力相等的节点,都难以得到未来路径。学习类的方法难以推行的一大阻碍是信任问题。

    4.1K00

    两万字长文 | 面向不确定性环境的自动驾驶运动规划:机遇与挑战

    基于搜索的方法是对网格节点进行搜索,得到可行的节点连接方式。插值曲线法在已知路径锚点间以螺线、多项式曲线的轨迹形式进行平滑连接,得到符合车辆行驶动力学约束和运动学约束的平滑曲线。...自RRT提出后,常应用于解决非凸高维空间的快速搜索、静态障碍物和差分运动约束问题,并且作为局部规划时可考虑更大范围内的障碍物。 RRT通常认为在可行空间内,所有节点可达,所以在全部节点中进行随机采样。...Reachability Guided RRT[73]可消除不准确的距离对RRT探索能力的影响,计算树中节点的可达集,当采样点到节点的距离大于采样点到该节点可达集的距离时,该节点才有可能被选中进行扩展。...在如图13的复杂泊车环境中,可使用占用栅格图表征车位对不同车辆的“吸引力”系数,提出一个机会约束优化问题,最小化扫描区域的成本,同时满足路径的人流量密度的概率约束[103]。...基于栅格图的部分规划算法可能会导致车辆受困:蚁群算法在局部极小值点上不能采取下一步行动;人工势场方法落入斥力与引力相等的节点,都难以得到未来路径。学习类的方法难以推行的一大阻碍是信任问题。

    1.3K31

    自动驾驶决策规划技术详解

    ,规划生成一条满足特定约束条件(例如车辆本身的动力学约束、避免碰撞、乘客舒适性等)的轨迹,该轨迹作为控制模块的输入决定车辆最终行驶路径。...Dijkstra在1956年提出,用来寻找图形中节点之间的最短路径。在Dijkstra算法中,需要计算每一个节点距离起点的总移动代价。同时,还需要一个优先队列结构。...n是节点 距离起点的代价。 n是节点 距离终点的预计代价,这也就是A*算法的启发函数。...在这种情况下,所谓的路径规划,是指在给定的一个状态空间Χ,寻找一个满足一定约束条件的映射σ:[0,1]➞Χ,这些约束包括: · 确定的起始状态以及目标点所在的区域 · 避免碰撞 · 对路径的微分约束(例如在实际问题中路径曲率不能太小...4.4 参数化曲线构造法 参数化曲线构造法的出发点是车辆本身的约束,包括运动学与动力学的约束,因此一般规划的路径需要是曲率连续的。

    1.2K10

    自动驾驶中的决策规划算法概述

    ,规划生成一条满足特定约束条件(例如车辆本身的动力学约束、避免碰撞、乘客舒适性等)的轨迹,该轨迹作为控制模块的输入决定车辆最终行驶路径。...g(n)是节点n距离起点的代价。 h(n) 是节点n距离终点的预计代价,这也就是A*算法的启发函数。 3....在这种情况下,所谓的路径规划,是指在给定的一个状态空间Χ,寻找一个满足一定约束条件的映射σ:[0,1]➞Χ,这些约束包括: 确定的起始状态以及目标点所在的区域 避免碰撞 对路径的微分约束(例如在实际问题中路径曲率不能太小...常见的参数化曲线构造法,引用自[19] 参数化曲线构造法的出发点是车辆本身的约束,包括运动学与动力学的约束,因此一般规划的路径需要是曲率连续的。...这类方法根据起始点和目标点,考虑障碍物,通过构造一族符合车辆约束的曲线给出一条平滑路径。

    3.5K20

    Jsprit和自研车辆路径规划求解器的介绍

    1.2.2 自研求解器可以解决的问题 主要是针对车辆路径问题和装箱问题这两大问题,具体的细分问题在github上没有明确的给出;但是根据其帮助文档提供的可用约束来看,小编估计这个求解器应该可以涵盖几乎所有车辆路径问题和装箱问题...很多Jsprit无法解决的车辆路径规划问题,自研VRP Solver可以解决;并且,对新场景下的车辆路径规划问题,可以基于自研VRP Solver预留的接口来做定制化开发。...具体而言,对于一个给定的车辆路径优化问题,自研VRP Solver能够做到:用户根据给定的格式规范输入一定的参数、数据,指明所求解问题的优化目标、约束条件后,经过调用自研VRP Solver,在较短的时间内输出一个质量极高的路径规划方案...车辆路径优化问题求解工具Jsprit的简单介绍与入门 因为使用的是JAVA语言,所以推荐使用Idea或eclipse作为IDE。...http://jsprit.github.io/ 车辆路径优化问题求解工具Jsprit的简单介绍与入门 第一步,构建问题。

    2.5K10

    来聊聊最短路问题中的label-setting算法

    稍微难一点的就是在上面的基础上,加上资源约束,变成了带资源约束的最短路问题。也就是说,不仅要cost最低,还得满足一些奇奇怪怪的约束。比如下面的这种。...这个问题可以变成很多利用column generation求解车辆路径问题的子问题。...对于第一个条件的判断是非常容易的,通过记录已访问的点,即可得出未访问的点集合,假设未访问的点集合,如果,那么久等同于能扩展的路径数≥。...但是第二个条件比较复杂一点,因为要枚举中所有的子路径,这个枚举量随着节点数的增加,将是非常大的。因此我们往往在label中记录一些资源的消耗情况,从而通过这些情况推导出第二个条件。...比如,路径的cost为整条路径的距离时(记为),在满足第一个条件的基础上,只需要即可。

    1.5K20

    干货 | 十分钟掌握禁忌搜索算法求解带时间窗的车辆路径问题(附C++代码和详细代码注释)

    三 禁忌搜索算法解带时间窗的车辆路径问题(VRPTW) VRPTW问题可描述为:假设一个配送中心为周围若干个位于不同地理位置、且对货物送达时间有不相同要求的客户点提供配送服务。...假设车辆的速度恒定(即从节点i到节点j的行驶时间tij在数值上与其欧式距离dij相等)。可用的车辆数表示为m,所有车必须从位置0开始并回到位置0。...搜索算子采用插入算子:删除原路径中的客户节点,遍历插入到任意车辆路径的任意位置,选取邻域最好解或者非禁忌最好解作为下一迭代的当前解。邻域为插入算子完全遍历能得到的解的集合。...int R; //节点所属车辆路径编号 double X, Y; //节点横纵坐标 double Begin, End, Service; //节点被访问的最早时间...//即随机挑选一个节点插入到第m条路径中,若超过容量约束,则插入第m+1条路径 //且插入路径的位置由该路径上已存在的各节点最早时间的升序决定 while ( Sizeof_Customer_Set

    5.6K70

    模拟退火算法解决带时间窗的车辆路径规划问题

    各位读者大家好,今天小编将给大家分享如何用模拟推退火算法解决带时间窗的车辆路径规划问题。...本文附带Java代码详解,是根据过去学长写的用禁忌搜索算法求解相关问题的代码修改而来的: 禁忌搜索算法求解带时间窗的车辆路径规划问题详解(附Java代码) 问题描述 车辆路径规划问题(VRP)是运筹学中经典...,它是指对一系列发货点和收货点,组织调用一定的车辆,安排适当的行车路线,使车辆有序地通过它们,在满足指定的约束条件下(例如:车辆容量限制,行驶时间限制等),力争实现一定的目标。...带时间窗的车辆路径规划问题(Vehicle Routing Problem with Time Window,VRPTW)是在VRP基础上添加配送时间约束条件产生的一个新问题。...例如,下面有三条路径,1号节点为所有车辆的出发点和收货点: 此时所有车辆的总距离约为248。 随机选择出一个节点13,将它插入2、3路径的每一个位置,看是否能得到更优解。

    2.2K52

    自动驾驶安全挑战:行为决策与运动规划

    Miller等使用混合整数二次规划形式化描述变道和超车问题,对障碍物的考虑如下: 弹性带算法将环境建模为弹簧-质量系统,考虑 个离散节点,在障碍物节点上施加势能,实现障碍物的远离。...模型预测控制器解决一个优化问题,根据车辆运动学约束以及周围环境进行建模,在更长的时间范围内找到预测运动解,但只应用第一个动作序列,并在下一个时间步重复,将障碍物离自车的距离作为MPC中的一种约束以保证自我车辆在纵向和横向上的安全...针对这一问题,Qu等提出同时考虑车辆运动学和动力学约束的有约束VFH算法。...首先为VFH开发一个新的活动区域,保证该区域内的所有状态对车辆都是可访问的,再改进成本函数,引导搜索偏向于车辆的可行运动方向。...车辆与周围障碍物之间的最小安全距离通常表示为一个固定距离或一个相对于障碍物大小的比例。针对上述碰撞检测距离 ,若大于最小安全距离,不符合安全约束。 3) 速度限制。

    1.1K40

    干货|十分钟快速掌握CPLEX求解VRPTW数学模型(附JAVA代码及CPLEX安装流程)

    time windows,VRPTW),就不得不先说说车辆路径问题(VRP)。...车辆路径问题(VRP)最早是由 Dantzig 和 Ramser 于1959年首次提出,它是指一定数量的客户,各自有不同数量的货物需求,配送中心向客户提供货物,由一个车队负责分送货物,组织适当的行车路线...由于VRP问题的持续发展,考虑需求点对于车辆到达的时间有所要求之下,在车辆途程问题之中加入时窗的限制,便成为带时间窗车辆路径问题(VRP with Time Windows, VRPTW)。...带时间窗车辆路径问题(VRPTW)是在VRP上加上了客户的被访问的时间窗约束。在VRPTW问题中,除了行驶成本之外, 成本函数还要包括由于早到某个客户而引起的等待时间和客户需要的服务时间。...2.途程构建启发式算法(Route-building heuristics) 在问题中以某节点选择原则或是路线安排原则,将需求点一一纳入途程路线的解法。

    3.2K11

    自动驾驶运动规划-Hybird A*算法

    1、搜索空间离散化 传统的开放空间(Open Space)中的A*路径搜索的算法,一般将空间划分为小网格,使用网格中心作为A*路径规划的节点,在这些节点中寻求一条规避障碍物的路径。...在(X,Y, )三个维度上进行搜索树(Search Tree)扩展时,Hybird A*将车辆的运动学约束引入其中,路径节点可以是二维小网格内的任意一点,保证了搜索出的路径一定是车辆实际可以行驶的。...2、搜索树(Search Tree)扩展 2.1 满足车辆运动学约束 搜索树扩展过程需要基于车辆运动模型,不同类型的车辆运动模型有差异。...yaw)是车辆的当前姿态;distance是车辆在当前行驶方向上前进的距离;steer是方向盘与车辆行驶方向的夹角;函数返回的是满足车辆运动学约束的下一个姿态点。...Expansions,即选出一些节点,使用Reed Shepp曲线计算从该节点到目标姿态的路径,如果该路径在已知的环境中不与任何障碍物发生碰撞,则将其作为可选的行驶路径。

    1.9K20

    探索物流预测珠峰:苏宁智能运输路线技术设计

    而包裹在这个流转过程中是否顺畅与高效,就完全取决于各个节点班车的衔接和班车频率,而频率的高低就涉及到成本和时效平衡的问题。...本身这个问题来源于运筹学上经典的车辆路径问题(Vehicle Routing Problem,VRP)。...该问题最早是由Dantzig和Ramser于1959年首次提出,近年来国内国际上有相当多的学术研究,也发表了很多论文,用于求解此类问题。...干支线运输线路规划算法 目前,车辆配送路径问题(VRP)在国内外的学术界都有不同程度的研究,都是对传统VRP问题加上不同的约束条件进行研究,如:载重约束、时效约束等;而国内研究学者研究更多的是线路闭合式的...,即车辆有返回的线路;苏宁这种开放式的并且加上时效和载重约束的线路规划,在国内并没有成熟的模型。

    2K30

    用单纯形法求解线性规划(linear programming)问题,速度到底有多快呢?

    接下来我们就要抓个问题来解一解,就决定是你了-------- 带时间窗约束的车辆路径规划问题 为什么要选择这个问题呢,因为它名字很长而且有现成代码足够复杂。...“ 车辆路线问题(VRP)最早是由Dantzig和Ramser于1959年首次提出,它是指一定数量的客户,各自有不同数量的货物需求,配送中心向客户提供货物,由一个车队负责分送货物,组织适当的行车路线...时间窗就是一种约束,车辆除了要满足VRP问题的限制之外,还必须满足需求点的时间窗约束(例如服务只能在早上八点到十点之间开始),而需求点的时间窗限制可以分为两种,一种是硬时间窗(Hard Time Window...” 问题模型如下: ? ? ? ? ? ? 上述模型的决策变量带整数约束,本次求解其线性松弛解。求解线性松弛解可以调用CPLEX这一求解器中的单纯形法进行求解。...求解结果 不同顾客节点数量对应的决策变量数量如下: ? ? 不同顾客节点数量对应的模型约束数量如下: ? ? 不同顾客节点数量求解所花费的求解时间以及迭代次数如下: ? ?

    2.6K20

    【Autoware】PurePursuit纯跟踪控制节点

    技术原理 轨迹跟踪模块主要负责控制车辆沿着规划的路径点行驶,即根据车辆当前的速度、位姿及路径点信息,计算出下一时刻车辆的控制参数(速度和转向),使车辆尽可能沿着规划的路径平稳行驶。...纯跟踪算法(pure pursuit)的思想就是:把阿克曼转向的车辆抽象成自行车两轮模型,构建前轮转角和后轴曲率的约束关系,然后以车后轴为切点,车辆纵向车身为切线,控制车辆后轴中心经过轨迹上一系列的点。...在示意图中,(Cx,Cy)表示当前智能车的位置坐标,(Gx, Gy)表示跟踪轨迹的预瞄点的位置坐标,Ld为预瞄点到车辆后轴中心的距离即预瞄距离,R表示跟踪的曲率半径。...根据pure pursuit的原理可以知道,其跟踪效果很大程度上取决于前视距离ld的选择,设置固定的前视距离和路径曲率肯定无法适应不同的路径,因此就需要对前视距离的计算方法进行研究改进。...之后要做的事: 如何做算法改进; 如何手撕算法; 针对具体问题,如做倒车场景下的轨迹跟踪。

    28310
    领券