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

Google ortools CVRP -不同车辆的距离矩阵

Google ortools是一个开源的优化工具包,用于解决各种优化问题。其中,CVRP代表了"Capacitated Vehicle Routing Problem",即车辆路径规划问题。在这个问题中,需要确定多个车辆从中央仓库出发,分别访问一系列客户地点,并返回仓库的最优路径,同时满足车辆的容量限制。

在解决CVRP问题时,Google ortools提供了距离矩阵的概念,即每个客户地点之间的距离矩阵。距离矩阵是一个矩阵形式的数据结构,其中每个元素表示两个客户地点之间的距离或成本。

优势:

  1. 精确解:Google ortools通过使用高级优化算法,可以找到CVRP问题的最优解或接近最优解。
  2. 可扩展性:Google ortools可以处理大规模的CVRP问题,适用于实际中各种规模的路线优化需求。
  3. 灵活性:Google ortools提供了丰富的参数设置,允许用户根据实际需求进行定制化配置。

应用场景:

  1. 物流配送:CVRP问题适用于物流公司、电商平台等需要合理规划车辆路径以降低成本、提高效率的场景。
  2. 快递派送:对于快递公司来说,合理规划车辆路径可以减少空驶里程、提高派件效率。
  3. 集货配送:CVRP问题可以用于规划集货车辆的路径,最大程度地满足各个客户的需求。

推荐腾讯云相关产品: 腾讯云提供了一系列云计算产品,其中与路线规划相关的产品是腾讯地图API。通过腾讯地图API,可以实现基于地图的路径规划、距离计算等功能。

腾讯地图API产品介绍链接地址:https://lbs.qq.com/product/direction.html

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

  • A Texture-based Object Detection and an adaptive Model-based Classi cation

    这项工作是神经信息研究所开发的车辆驾驶员辅助系统的一部分。这是一个扩展现有驾驶员辅助系统的概念。在实际生产的系列车辆中,主要使用雷达等传感器和用于检测天气状况的传感器来获取驾驶相关信息。数字图像处理的使用大大扩展了信息的频谱。本文的主要目标是检测和分类车辆环境中的障碍物,以帮助驾驶员进行驾驶行为的决策过程。图像由安装在后视镜上的CCD摄像头获取,并观察车辆前方区域。在没有任何约束的情况下,所提出的方法也适用于后视图。解决了目标检测和经典化的主要目标。目标检测基于纹理测量,并且通过匹配过程来确定目标类型。匹配质量和目标类别之间的高度非线性函数是通过神经网络实现的。

    01

    用深度学习解决旅行推销员问题,研究者走到哪一步了?

    来源:机器之心本文约2600字,建议阅读9分钟本文分析了深度学习在路由问题方面的最新进展,并提供了新的方向来启发今后的研究。 最近,针对旅行推销员等组合优化问题开发神经网络驱动的求解器引起了学术界的极大兴趣。这篇博文介绍了一个神经组合优化步骤,将几个最近提出的模型架构和学习范式统一到一个框架中。透过这一系列步骤,作者分析了深度学习在路由问题方面的最新进展,并提供了新的方向来启发今后的研究,以创造实际的价值。 组合优化问题的背景 组合优化是数学和计算机科学交叉领域的一个实用领域,旨在解决 NP 难的约束优化

    01

    Quantum Annealing of VRP with Time, State and Capacity

    We propose a brand-new formulation of capacitated vehicle routing problem (CVRP) as quadratic unconstrained binary optimization (QUBO). The formulated CVRP is equipped with time-table which describes time-evolution of each vehicle. Therefore, various constraints associated with time are successfully realized. With a similar method, constraints of capacities are also introduced, where capacitated quantities are allowed to increase and decrease according to the cities which vehicles arrive. As a bonus of capacity-qubits, one also obtains a description of state, which allows us to set a variety of traveling rules, depending on each state of vehicles. As a consistency check, the proposed QUBO formulation is also evaluated by quantum annealing with D-Wave 2000Q.

    01

    机器学习+NLP+VR:重塑二手车买车新场景

    二手车交易的核心问题在于车况信息不透明。中国二手车交易市场制度尚不完善,长期以来缺少行业公认的车辆估值标准和车况检测标准,二手车商提供的估值和车况信息不够透明。这导致用户和车商交易双方都陷入了循环困境:用户对车商信任不足,购买意愿低。二手车商缺少潜在客户线索,为招揽客户不惜采用虚假信息,使得市场环境进一步恶化。 现阶段,多方面的车辆信息已实现了物理层面上的集成,但在语义内容的解析和信息的视觉呈现上还有待深入研究。用户需要亲自阅读碰撞、维保、电池报告来理解其中的内容,报告内容的丰富性、专业性与可读性将对用户的

    03
    领券