算法之车辆路线优化问题-jsprit

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，目标是使得客户的需求得到满足，并能在一定的约束下，达到诸如路程最短、成本最小、耗费时间最少等目的。

车辆路径问题的类型

一般而言车辆路线问题大致可以分为以下三种类型：

1、相异的单一起点和单一终点。

2、相同的单一起点和终点。

3、多个起点和终点。

好了，进入今天的话题，

jsprit 特性

- 支持无限和有限车队

- 支持混合车队

- 支持多仓库

- 支持开放线路

- 支持不同出发和达到地

- 支持多尺寸/分割的运力

- 支持中途拣货和投放

- 支持服务时间限制

- 支持有时间窗的任务

- 支持具有一定技能或载具要求的任务

- 支持优先级

- 支持定义额外的无状态和有状态的约束/条件以解释复杂问题的能力

针对经典问题实例的检验

支持可视化结果的工具集

活跃的开发

包含丰富的单元和集成测试

包含大量的实例

基于Apache V2协议

模块

jsprit是一个多模块项目，包含如下模块：

jsprit-core

jsprit-analysis

jsprit-instances

jsprit-examples

jsprit-io

基本概念

Meta-Heuristic：元启发式算法是相对于最优化算法提出来的，一个问题的最优化算法可以求得该问题的最优解，而元启发式算法是一个基于直观或经验构造的算法，它可以在可接受的花费(指计算时间和空间)下给出问题的一个可行解，并且该可行解与最优解的偏离程度不一定可以事先预计。

元启发式算法包括禁忌搜索算法、模拟退火算法、遗传算法、蚁群优化算法、粒子群优化算法、人工鱼群算法、人工蜂群算法、人工神经网络算法等。

好了 ，具体jsprit 怎么实现，下次分析。

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