Dec 26

Vrp exemple

Les contraintes FlowBalance définissent la conservation des flux à chaque noeud pour chaque véhicule. Le problème est de trouver une assignation de routes à des véhicules qui a la distance totale la plus courte, et de telle sorte que le montant total d`un véhicule est porteur ne dépasse jamais sa capacité. Le VRP a été proposé pour la première fois par Dantzig et Ramser en 1959. Pour le résoudre, définissez un algorithme. Cette distance est motivée par des problèmes de routage dans une ville qui est aménagé en blocs rectangulaires (comme Manhattan), où vous ne pouvez voyager dans des directions parallèles aux côtés des blocs. Pour ajouter une dimension de distance, utilisez la méthode AddDimension du solveur. Étant donné que le nombre de visites peut être exponentiel dans la taille du graphique, l`algorithme commence par un sous-ensemble et ajoute d`autres tournées au cours du processus de solution. Vous pouvez résoudre les VRP à l`aide de la bibliothèque de routage des véhicules d`OR-Tools. Inversement, si le noeud i n`est pas visité par le véhicule k, alors la quantité de produit du véhicule k qui entre et quitte ce noeud doit être 0. Ensuite, fournissez le rappel de distance afin que le Solveur puisse calculer les distances entre les emplacements. L`algorithme est similaire à l`algorithme de chemin d`accès le plus court de Dijkstra si nous décalons les coûts des nœuds vers les bords de. Vous trouverez de plus amples informations sur la routine de tarification et le programme dynamique dans la documentation des fichiers correspondants.

Par exemple, si vous devez aller à quatre pâtés de l`est et sept blocs au nord, votre distance de voyage est de onze blocs. GitHub abrite plus de 28 millions développeurs travaillant ensemble pour héberger et réviser le code, gérer des projets et construire des logiciels ensemble. Soyons l`ensemble des arcs, être l`ensemble des véhicules (dont chacun a la capacité), et être le temps de voyage du noeud i au noeud j. En outre, chaque véhicule a une capacité maximale pour le montant total qu`il peut transporter à tout moment. Dans ce cas, la formule ci-dessus donne la distance de voyage entre les deux emplacements de rue dans la ville. Le code suivant crée une dimension pour la distance et définit le coût de la distance cumulative. Le problème de routage des véhicules (VRP) est une généralisation du problème de voyageur. Dans un VRP, l`objectif est de trouver l`ensemble optimal de routes pour une flotte de véhicules livrant des biens ou des services à divers endroits.

Le Pricer pricer_vrp. Cet exemple utilise une dimension légèrement différente, créée par la méthode AddDimensionWithVechicleCapacity, qui prend un vecteur de capacités maximales pour chaque véhicule. A chaque emplacement il y a une demande correspondant à un article à ramasser. La section suivante, parcourez une implémentation python pour résoudre cet exemple. Les demandes sont affichées en bas à droite de chaque emplacement. Le problème de routage des véhicules capacités (CVRP) est un problème de routage des véhicules avec des contraintes supplémentaires sur les capacités des véhicules. Chaque fois qu`un véhicule visite un lieu, le montant total que le véhicule transporte augmente (pour un ramassage) ou diminue (pour une livraison) par la demande à cet endroit. Soyons l`ensemble des noeuds, y compris le dépôt de véhicule, qui sont désignés comme noeud.

Nous ne spécifions pas les unités pour les demandes ou la capacité. La fonction suivante crée le rappel de distance qui est passé au solveur. La fonction objective garantit qu`il existe une solution optimale qui n`attribue jamais un client à plus d`un véhicule. Le programme complet est affiché dans la section suivante. Les décisions de branchement sur les variables modifient légèrement le problème de tarification. En main_vrp. Le code crée une dimension pour la capacité, semblable à la dimension de distance dans l`exemple précédent de VRP. La fonction principale appelle add_distance_dimension après avoir appelé create_distance_callback. En outre, chaque véhicule a une capacité maximale de 15.