本文为第一篇，先讲解批量和实时规划的需求与业务场景，以及在OptaPlanner中的批量规划的实现方法简介；下一篇将详细介绍新OptaPlanner8.x之后，实时规划的实现，并同时介绍批量并行规划情景下...不同的数据量展开后的问题规模差异可能是相当惊人的，从而导致所需的规划时间差异极大。那么，在批量规划的过程中，能否为不同的数据集设定不同的规划时间呢？很遗憾，OptaPlanner目前是不支持该功能的。...（例如将该路线修改为不可用，或延长途经时间），引擎将该变更纳入考虑后，输出一个新的行驶方案，并更新司机的手机上。...在VRP场景中，规划服务会在车辆上班开始执行运输作业之前，生成一个行驶路径方案。...但订单会不定时新增进来，每增加一个订单，即表示运行图上需要添加一个访问点，当一个运输计划已经生成了，这个节点才添加进去，在传统的规划模式下，需要将新的节点纳入规划数据集中，将所有节点的车辆分配，及车辆的行驶路径重置
因为英语及中文表达习惯的差异，以该博文发表示Optaplanner官网，其描述的问题及概念具有一定的上下文关联性；因此，为了对还不太熟悉Optaplanner的同学更容易理解，令文章更符合中文母语读者的阅读习惯...尽管获得了近10年的资助，但第5代计划的研究中，几乎没有展示出任何实用的成果。之前的一些研究,包括：大数据，智能电话和更高速的计划机，均未达到可行。其它一些研究则完全无用。 ...因此，通过智能软件去解决业务问题，需要根据具体用例来选择合适的算法： 借用的原文图 但这（译者注：神经网络的模式识别局限性）并没有阻止学者们的尝试，有很多关于使用神经网络算法去解决车辆路线规划或雇员排班的研究...，只是其符合度还不如约束求解算法，例如：禁忌搜索法和模拟退火法。...当有15%的行驶时间节省量时，为什么要满足于1%的节省量呢（译者注：在车辆路线规划案例中，通过约束求解算法能得到15%的行驶时间节省，为什么还要退而求其次，满足于神经网络算法得到的1%节省量呢） 相反
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。...读者也可以自己在TSP示例中尝试一下这个方法，在那个示例中，你用鼠标右键点击一下界面，就可以增加一个点了。 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。...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。...通过使用自动规划引擎，例如OptaPlanner, 我们可以在更短的时候内击败人类，可以处理更多的约束和更大的数据值（即处理更多城市的TSP问题）。
当我第一次向我和妻子展示这个程序时，引发了一个有趣的对话: "看，亲爱的，这是在主旨演讲上的示例程序，我们过去两周时间一直在努力（构建它）" "看起来像小游戏，那些是Mario和Luigi在到处跑吗？"...因此，OptaPlanner规划出来的方案中，将会尽可能地避免让机器的损坏程度增大，或尽可能将机器处于损坏状态的时间减少。...这只是一个车辆路线规划问题(VRP) 在运筹学的学术界，此类问题也被称为车辆路线规则问题（Vehicle Routing Problem - VRP), 在该类问题中，我们需要一些车辆（例如货车）发送到多个目的地...目前OptaPlanner确实擅长于求解车辆路线规划问题的优化：通过对整个车辆运行时间达到15%甚至更多的时间减少，我们每年为一些客户节省了数亿美元。...（机械师调度程序中)现实的挑战 首先，实现这种车辆路线规划的变种问题其实并不复杂，但要让程序的交互与演示运行得足够流畅，我们面临着更大的挑战。
该程序及其相关博文是OptaPlanner在VRP领域极之经典之作。本系列也分三篇对博文进行翻译，以飨各位ORer, APSer和Planner....当我第一次向我和妻子展示这个程序时，引发了一个有趣的对话: "看，亲爱的，这是在主旨演讲上的示例程序，我们过去两周时间一直在努力（构建它）" "看起来像小游戏，那些是Mario和Luigi在到处跑吗？"...因此，OptaPlanner规划出来的方案中，将会尽可能地避免让机器的损坏程度增大，或尽可能将机器处于损坏状态的时间减少。...这只是一个车辆路线规划问题(VRP) 在运筹学的学术界，此类问题也被称为车辆路线规则问题（Vehicle Routing Problem - VRP), 在该类问题中，我们需要一些车辆（...目前OptaPlanner确实擅长于求解车辆路线规划问题的优化：通过对整个车辆运行时间达到15%甚至更多的时间减少，我们每年为一些客户节省了数亿美元。
规划车辆运动路线：通过已知的地图工具，为货运、客运（货车、火车、轮船、航班等）规划交通工具多目标的运行路线。...实现这些目标的能力依赖于可用资料的数量，例如： 人员数量 时间 预算 特殊资产，例如机台，车辆，计算机，建筑物等。...OptaPlanner可以帮助Java程序员有效地解决约束满足问题， 在OptaPlanner引擎中，对每个有效的约束分数计算中，组合了启发式和元启发式算法。...快速算法，例如在Bin packing问题中，先装入最大项；但得到的解离绝对最优解仍存在相当大距离的。...通过使用一些更高级的算法，OptaPlanner可以在合理的时间内，对这些规划问题找到相对较优解。
车辆路线：利用已知的地图工具规划运输货物和/或乘客的车辆路线，这些路线可以经过多个目的地。 装箱问题：如何使用装箱、卡车、船舶和存储仓库装载物品，或者是云计算中如何跨计算机资源打包信息。...体育日程安排：为足球联赛、棒球联赛规划比赛和训练时间表。 财务优化：投资组合优化、风险分散等。 1.2 什么是规划问题 规划问题存在一个基于有限资源和特定规则的最优解。...最优解可以是任何数量的事务，例如： 利润最大化 环境影响最小化 员工和顾客满意度最大化 实现这些目标的能力取决于可用资源的数量，例如： 人员数量 时间 预算 实物资产（机械、车辆、计算机、建筑物等） 还必须考虑与这些资源相关的特定限制...NP-Hard问题的例子包括旅行推销员问题、分治问题等。 NP-Complete问题是指在多项式时间内可以解决，但在NP-Hard问题的解决过程中可以被解决的问题。...规划问题的每个解决方案都可以用得分评级。在 OptaPlanner 中，得分约束用面向对象的语言（例如Java代码）编写。这样的代码易于编写、灵活且可扩展。
image.png 在路线导航时，将地图数据作为输入，并输出可行驶路径。手机导航系统是路线导航的一个示例。 在Apollo中，可以通过路线规划模块处理该任务。...一旦我们构建出高水平的路线，我们就会放大至轨迹规划。该轨迹由一系列点定义，每个点都有一个关联速度和一个指示何时应抵达那个点的时间戳。...路径规划使用三个输入： 输入为地图 Apollo提供的地图数据包括公路网和实时交通信息 输入为我们当前在地图上的位置 输入为我们的目的地 目的地取决于车辆中的乘客 人们试图在地图上找到从A到B的路线时...image.png 轨迹生成的目标是生成一系列路径点所定义的轨迹。我们为每个路径点分配了一个时间戳和速度。由于移动的障碍物可能会暂时阻挡部分路段，轨迹中的每个路径点都有时间戳。...在道路的每个点上，横轴和纵轴都是垂直的。纵坐标表示道路中的行驶距离，横坐标表示汽车偏离中心线的距离。
根据车辆当前位置计算初始要到的路线 4. 开始行驶 具体实现方法 ? 微卡智享 01 设置导航路线 ? 我们把道路的预制模型在视口中先摆放起来，完成我们道路的搭建。 ?...02 车辆导航设置 ? 我们在车的模型Car_21A中添加一个Nav Mesh Agent组件，在此组件中可以设置车辆的行驶速度，角速度等基本的参数，这里设置好后，车辆就可以实现导航的方式了。...本身我们建模的道路就是建了一个环形的道理，所以我们想到实现路线，可以考虑在我们的道路上设置行驶的顺序点，生成一个列表，每当达到一个点后我们就再往列表中的下一个点进行行驶，当我们运行到列表点终点后，下一个点就是列表的起点...需要注意 设置运行线路的脚本挂载到我们的车辆上，当程序运行时，找到当前的车的坐标离设置的路线中坐标最近的为初始目标点，判断这个初始目标点需要注意的是，首先要判断车辆运行方向内最近的，如果行驶的点在车的后方...车离的0点最近，如果只按最近距离计算，会先去0点，再从一点过去，这样开始行驶时会直接调头往0点的方向行驶，当到达时再调头往一的方向行驶，所以我们这里要考虑是按车头方向判断最近距离的点 ，就是直接去找1点的坐标
假设客户1、2、3的需求分别为3,4,3；每个客户离depot 0的距离都是20，客户之间的距离都是2；每辆车的最大载重为5；则VRP的最优解（左图）为3辆车，总距离为120；SDVRP的最优解（右图）...为2辆车，总距离为84。...对于任意行驶成本和行驶时间均满足三角不等式关系的SDVRPTW实例，存在一个最优解具备以下几个性质： 性质1：对解中任意两条路线，它们共同访问的客户数目不超过1个。...性质2：每一条连接两个客户点的边最多被正向或反向经过一次。 性质3：每条路线中的客户都至多被访问一次。...Luo et al.（2017）研究了SDVRPTW with linear weight-related cost，在这个问题中，每单位距离的行驶成本是车辆载重的线性函数。
偏航检测（车辆是否偏离规划路线）是手机导航中至关重要的任务。传统偏航检测方法通过检测车辆的位置（低精度）或运动方向是否偏离规划路线，判断车辆是否偏航。...具体地，研究者首先提炼出车辆真正行驶的路线 travel route，然后将车辆行驶轨迹的每个点投影到 travel route 上计算 group ID、高架道路距离和道路类别。...其中 R9、R2 和 R10 并不是车辆实际行驶的道路。 在高架区域中，对于平行的高架桥上道路和桥下的平行辅路，如果存在地图匹配道路和规划路线道路不一致的问题，则更倾向于相信规划路线的道路。...这主要因为在高架区域，仅有 3% 的车辆会偏航（而地图匹配的错误率要远高于 3%）。例如，图 7（b）中，更愿意相信车辆行驶在规划路线中的 R7 上，而不是地图匹配路线中的 R9、R2 和 R10。...在一个没有重叠的 k 秒的时间窗口内，如果车辆规划行驶在桥上 / 桥下，而 ERNet 连续识别车辆行驶在桥下 / 桥上，一个偏航事件即可被检测出来。
序言 在企业的规划、优化场景中，均需要开发规划类的项目，实现从各种可能方案中找出相对最优方案。如排班、生产计划（包括高层次的供应链优化，到细粒度的车间甚至机台作业指令）、车辆调度等。...但事实上这些问题都可以视作数学规划问题，可使用运筹学中的对应方法来处理。例如生产计划的排程，车辆路线规划与实时调度，工单的划分和开料问题等，都可以通过数学规划并优化。...当然，依托大量资源的投入和长时间的技术积累和改进，商用求解器在性能、稳定性及售后支持方面占有绝对优势。但事物必然存在两面性，商用求解器也有它的不足之处。...例如：生产计划中，结合订单与工艺信息，定义工单或生产任务。车辆路线规划场景中，根据车辆参数、运送物料的特性与要求等信息，识别出线路要求，走该节点顺序，最大运载量，节点走访时间限制等特性。...本人在使用OptaPlanner过程中，总结了数种典型和异常情况，或约束表现正常，但并未能表达业务规则唯一性的情况；并分析了其中原因，以后有机会，我将会着重分享这些情况，详细论述各种异常，约束歧义和相应的规避原则
WLTP: WLTP是一个全球标准，包括城市、郊区和高速公路的驾驶条件，总时长为30分钟，平均车速更高，最高速度也更高。...驾驶模式: NEDC: NEDC采用了一种理想化的驾驶模式，假设车辆在整个测试周期内都是稳定的速度行驶。 WLTP: WLTP更接近真实驾驶条件，包括了更多的加速、减速和怠速阶段。...市区工况下，汽车平均时速为19公里，每个小循环的理论距离为1.013公里，四个小循环的总距离为4.052公里。...郊区工况：一个郊区运转循环包括40秒的怠速，10秒的怠速，车辆减速，离合器脱开，6秒的换挡，103秒的加速行驶，209秒的等速行驶，32秒的减速行驶。市郊循环进行一次，总共400秒时间。...由于是市郊工况，等速行驶时间最长。市郊工况下，汽车平均时速为62.6km/h，最高时速120km/h。每个循环的理论距离为6.955公里。
image.png 路径和速度 轨迹规划分为两步：路径规划、速度规划。 首先在路径规划步骤中生成候选曲线，这是车辆可行驶的路径。...通过将路径和速度曲线相结合可构建车辆行驶轨迹。 路径 为了生成候选路径，首先将路段分割成单元格。 然后对这些单元格中的点进行随机采样。通过从每个单元格中取一个点并将点连接，我们创建了候选路径。...路径-速度规划的轨迹生成 假设我们正在路上行驶，感知系统观察到一辆缓慢行驶的车辆离我们越来越近。 首先，在这辆车的周围生成多条候选路线，使用成本函数对这些候选路径进行评估并选择成本最低的路径。...先将初始车辆状态投射到 ST 坐标系和 SL 坐标系中，通过对预选模式中的多个候选最终状态进行采样。来选择最终车辆状态。...image.png 巡航意味着车辆将在完成规划步骤后定速行驶，实际上在对图上的点进行采样，在图中横轴代表时间，纵轴代表速度。
目前5G云代驾技术成熟度还需要验证，公众要体验到没有安全员的自动驾驶车辆还需要较长一段时间。...据了解，稻香湖地铁站北上车点所在的路线是海淀区开放自动驾驶测试道路中的一部分，今年6月30日，海淀中关村科学城北区100平方公里自动驾驶示范区一期自动驾驶测试道路全面开放，测试道路由原来3条、19.4公里扩增至...车辆行驶平稳，在跟车时始终保持安全距离，此次试乘中没有出现超车、违反交规等情况，也未遇到车辆或行人突然横穿马路等危险情况，起步和刹车较为平缓，总体来说乘车体验比较舒适。...从温阳路地铁站过来(稻香湖地铁站)行驶距离挺长，比地铁花费的时间要长，行驶了20分钟。其实我平时打车也可以走较近的一条路，百度选择这条路线测试可能是因为人少。”...总的来说，从此次体验来看，百度开放的Apollo GO还是以体验为主，由于叫车等待时间久、行驶缓慢、限定点对点运行、车辆数量无法满足需求等原因，还未上升到解决出行需求的层面。
Cordeau and Laporte曾经给这个问题下过定义：DAR问题即在满足顾客请求的前提下，在一个由所有节点和弧组成的完全图中组织车辆的行驶路线，使得这些行驶路线达到例如成本最低的规划目标。...时间窗：每个顾客都能指定从出发点出发的时间窗和到达目的地的时间窗。 车辆场站：即车辆一趟服务中开始服务与结束服务的地点。 旅程：当车辆回到场站的时候视为完成了一次旅程。 车辆容量：即车辆核载人数。...我们知道，规划是需要一个规划目标的，规划目标可以从运营者视角出发（例如车辆行驶时间、总行驶距离、需要的车辆数量、司机的工作时间等）或者用户视角出发（例如乘行时间、等待时间、时间窗的满足情况等）。...；(2) 这些潜在的用户是否会变成真正的用户；(3)客户的具体需求量；(4) 未来每一次运作中可能出现的整个过程，比如车辆的行驶路线，每位顾客的接送等等。...上述表格中的Static and stochastic就是指决策者必须在开始之前在(2)-(4)中的一个或多个信息未知的情况下为所有事情做出决策，例如车辆的数量和行驶路线等等。
行驶在Lanelets上的车辆必须遵守该Lanelets关联的交通规则。 交通规则通常由两部分内容组成：1、规则的名称和内容；2、遵守这一规则的静态信息或者参数。...Lanelets中高效的距离计算和测量 在使用Lanelets的过程中，计算车辆Pose到Lanelets边界的距离非常重要。...Pose(位置和朝向)，我们就能迅速计算出车辆到边界的距离。...)时间内实现对任意Object的查询。...如下图所示，当自动驾驶车辆行驶到绑定了交通规则的Lanelets时，并且距离交通规则参数的距离小于一定阈值时，事件S被触发，提醒车辆在停止线前停下来。
3、高度自动化系统：能够在或长或短的时间段内代替驾驶者承担操控车辆的职责，但是仍需驾驶者对驾驶活动进行监控的系统。...前后雷达 后车厢的主控电脑谷歌在无人驾车汽车上分别安装了4个雷达传感器（前方3个，后方1个），用于测量汽车与前（和前置摄像头一同配合测量）后左右各个物体间的距离。...主控电脑 自动驾驶汽车最重要的主控电脑被安排在后车厢，这里除了用于运算的电脑外，还有拓普康（拓普康是日本一家负责工业测距和医疗器械的厂商）的测距信息综合器，这套核心装备将主控电脑在后车厢负责汽车的行驶路线...迄今为止，测试时间最长的是谷歌自动驾驶汽车，从2009年至2015年，55辆谷歌自动驾驶汽车的道路测试总里程仅约130万英里（约合209万公里），其间共发生了11起小事故。...已经在该领域从事研发30年的权威科学机构，日前发布的评估报告显示，100%安全，100%全程自动驾驶，可以在任何路况环境下行驶的全自动驾驶汽车并不会那么快出现，这还需要10年，甚至更长时间。
因为我是在Windows环境下运行的，所以把binaries和runExamples.bat解压出来放在同一文件夹即可，examples子文件夹中的目录结构如下图。...通过鼠标右键调出CMD 运行示例批处理文件 多达18个示例，最简单的N王后问题，到复杂的车辆路线规划问题. 7.5.0版本提供了18个示例，已经 包含了几乎所有Optaplanner规划引擎具有的特性及应用模式...内存和带宽的要求，且所使用的所有Computer中，成本加起来尽量小。...下面就是运行了一段时间之后，9个Process分配到了两个Computer的情况。所得的方案的好坏，是通过评分来实现的，关于评分，可以查看后面Optaplanner规划引擎关于分数方面的文章。...我在后面的文章中，也会找几个具代表性的示例进行翻译。 在下一篇，我们就要用这个示例的源码生成Eclipse中项目，好让大家可以更深入具体了解Optaplanner的实现。 谢谢。 End.
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