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

VRP中具有二元决策变量约束的问题

VRP(Vehicle Routing Problem)是指车辆路径问题,是一类经典的组合优化问题。在VRP中,需要确定一组车辆的路径,使得满足一定的约束条件的同时,最小化总的行驶距离或成本。

具有二元决策变量约束的问题是指在VRP中,每个决策变量的取值只能是0或1,表示某个路径是否被选择。这种约束条件可以用来解决一些特定的问题,如分配问题、路径选择问题等。

优势:

  1. 精确控制路径选择:通过二元决策变量约束,可以精确控制每个路径的选择,从而满足特定的需求和约束条件。
  2. 简化问题复杂度:二元决策变量约束可以将问题的解空间缩小,简化问题的复杂度,提高求解效率。
  3. 可扩展性强:VRP中具有二元决策变量约束的问题可以灵活地应用于不同规模和场景的车辆路径优化问题。

应用场景:

  1. 物流配送:在物流配送中,需要确定一组车辆的路径,使得能够高效地将货物送达目的地,同时满足各种约束条件,如时间窗口、车辆容量等。
  2. 快递配送:快递公司需要合理规划快递员的路线,以最小化行驶距离或成本,提高配送效率。
  3. 路径规划:在城市交通管理中,可以利用VRP解决路径规划问题,优化交通流量,减少拥堵现象。

推荐的腾讯云相关产品: 腾讯云提供了一系列与云计算相关的产品和服务,以下是一些推荐的产品:

  1. 云服务器(CVM):提供弹性的云服务器实例,可根据需求灵活调整配置和规模。
  2. 云数据库MySQL版(CDB):提供高可用、可扩展的云数据库服务,适用于存储和管理大量数据。
  3. 人工智能机器学习平台(AI Lab):提供丰富的人工智能算法和模型,帮助用户快速构建和部署机器学习应用。
  4. 云存储(COS):提供安全可靠的云存储服务,适用于存储和管理各种类型的数据。
  5. 云原生应用引擎(TKE):提供容器化应用的部署和管理服务,帮助用户快速构建和扩展云原生应用。

更多腾讯云产品和产品介绍,请参考腾讯云官方网站:https://cloud.tencent.com/

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

商业决策如何快速找到问题关键?变量降维算法详解

本周我们将告诉你如何快速找到矩阵分析那2个关键维度——变量降维算法。下面介绍两种常用降维方式:主成分分析法和因子分析法,并对比说明二者联系与区别。...在实际工作变量之间很可能存在相关关系,此时就可以考虑对变量进行降维,比如某电信公司客户使用工具情况如下,可以发现,发微信和上网这两个变量之间存在很强相关性,所以在分析时要考虑使用降维技术。...场景2:确定哪些因素可以纳入到后续分析模型,比如后续要进行波士顿矩阵分、聚类分析,那么应该保留哪些变量呢?...因子分析理念是数据只是表象,而表象受到一些基本因素影响,因子分析最早使用在学生智力评估,众所周知,考试中会分为语文、英语、数学、物理、化学等,这些成绩就是我们看到变量(即表象),影响这些变量本质因素被科学家称为因子...;ψ是∑不能被公共因子解释而归结于特殊因子部分。

82430

SETTLE约束算法坐标变换问题

技术背景 在之前两篇文章,我们分别讲解了SETTLE算法原理和基本实现和SETTLE约束算法批量化处理。...SETTLE约束算法在水分子体系中经常被用到,该约束算法具有速度快、可并行、精度高优点。...本文我们需要探讨是该约束算法一个细节,问题是这样定义,给定坐标系XYZ下两个已知三角形 和三角形 ,以三角形 构造一个平面 ,将 平移到三角形 质心位置,作为新坐标系...这样一来通过上一个章节旋转矩阵构造方法,我们就可以计算出所有的向量在两个坐标系下旋转变换。...总结概要 在已知两个三角形顶点坐标的情况下,我们要以其中一个三角形平面去构造一个新坐标系,并且需要找到新旧坐标系之间变换关系。这是一个比较简单立体几何问题,寻找两个坐标系之间变换矩阵。

2.2K20
  • 带容量约束弧路径问题(CARP)简介

    P1 问题背景 路径问题研究可以分为两个方向:以点为服务对象车辆路径问题VRP)和以弧为服务对象弧路径问题(ARP)。...首先对其他符号说明如下: 决策变量: 建立如下整数规划(IP)模型: 目标函数(1)表示最小化总行驶成本; 约束(2)表示所有需求边都得被服务,且每条需求边只能被一辆车服务; 约束(3)限制车辆不得超载...表示每辆车p对应路径都是一个偶图; 约束(6)为决策变量取值约束。...P3 关于CARP相关变式 类似于VRP大家庭里各种各样问题,因为CARP应用广泛性,所以学者在该问题基础上,联系实际添加其他约束。...如道路洒水车作业时,水箱补给由道路消防栓提供,而不用回到仓库 P4 求解算法介绍 对于CARP及其变式问题求解方法有很多,有些算法可以得出确定值,而有些算法只是对解逼近,但具有更强适应性。

    2.2K22

    带容量约束弧路径问题(CARP)简介

    P1 问题背景 路径问题研究可以分为两个方向:以点为服务对象车辆路径问题VRP)和以弧为服务对象弧路径问题(ARP)。...首先对其他符号说明如下: 决策变量: 建立如下整数规划(IP)模型: 目标函数(1)表示最小化总行驶成本; 约束(2)表示所有需求边都得被服务,且每条需求边只能被一辆车服务; 约束(3)限制车辆不得超载...表示每辆车p对应路径都是一个偶图; 约束(6)为决策变量取值约束。...P3 关于CARP相关变式 类似于VRP大家庭里各种各样问题,因为CARP应用广泛性,所以学者在该问题基础上,联系实际添加其他约束。...如道路洒水车作业时,水箱补给由道路消防栓提供,而不用回到仓库 P4 求解算法介绍 对于CARP及其变式问题求解方法有很多,有些算法可以得出确定值,而有些算法只是对解逼近,但具有更强适应性。

    3.7K31

    数学规划求解器性能测试之VRPTW

    01 问题 要了解VRPTW,我们先来聊聊它前身——VRP问题 1、什么是VRP 车辆路径问题(Vehicle Routing Problem,VRP)最早是由 Dantzig 和 Ramser 于1959...由于VRP问题持续发展,考虑需求点对于车辆到达时间有所要求之下,在车辆途程问题之中加入时窗限制,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上加上了客户被访问时间窗约束。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等待时间和客户需要服务时间。...在VRPTW,车辆除了要满足VRP问题限制之外,还必须要满足需求点时窗限制,而需求点时窗限制可以分为两种,一种是硬时窗(Hard Time Window),硬时窗要求车辆必须要在时窗内到达,早到必须等待...: x = {} #存放决策变量x_ijk s = {} #s_ik表示车辆k开始服务客户i时间 model = Model() #定义决策变量,并加入模型当中: for i in range

    3.2K43

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

    混合整数规划则是指某些变量为整数线性规划问题,这些变量可以是用于表示物品数量整数变量或者表示决策布尔型变量(例如是否将某个任务分配给某个工人)。...为了提高计算速度,CP-SAT求解器仅处理整数,这意味着必须使用整数来定义优化问题,如果从具有非整数项约束问题开始,则需要将约束乘以一个足够大整数,以便所有项都是整数。 3....MIP求解器更适合于可以设置为标准LP但带有任意整数变量问题,CP-SAT求解器则更适合于大多数变量为布尔型问题。而对于同时具有整数和布尔型变量典型MIP问题。...通常情况下,“最佳”是指总距离最小或成本最低路线。 最基本路径规划问题是车辆路径问题(VRP)。而在不同限制条件约束之下,VRP问题衍生出多种不同类型变种问题。...装箱问题目标是寻求将一组给定尺寸物品装入具有固定容量容器最佳方法。

    11.5K32

    R语言随机森林模型具有相关特征变量重要性

    p=13546 ---- 变量重要性图是查看模型哪些变量有趣好工具。由于我们通常在随机森林中使用它,因此它看起来非常适合非常大数据集。...大型数据集问题在于许多特征是“相关”,在这种情况下,很难比较可变重要性图解释。...红线是的变量重要性函数,    蓝线是的变量重要性函数   。例如,具有两个高度相关变量重要性函数为 看起来  比其他两个  要  重要得多,但事实并非如此。...实际上,我想到是当我们考虑逐步过程时以及从集合删除每个变量时得到结果, apply(IMP,1,mean)} 在这里,如果我们使用与以前相同代码, 我们得到以下图 plot(C,VI[2,],type...关联度接近1时,与具有相同   ,并且与蓝线相同。 然而,当我们拥有很多相关特征时,讨论特征重要性并不是那么直观。

    2.1K20

    R语言随机森林模型具有相关特征变量重要性

    p=13546 ---- 变量重要性图是查看模型哪些变量有趣好工具。由于我们通常在随机森林中使用它,因此它看起来非常适合非常大数据集。...大型数据集问题在于许多特征是“相关”,在这种情况下,很难比较可变重要性图解释。 为了获得更可靠结果,我生成了100个大小为1,000数据集。...顶部紫色线是的可变重要性值 ,该值相当稳定(作为一阶近似值,几乎恒定)。红线是的变量重要性函数, 蓝线是的变量重要性函数 。例如,具有两个高度相关变量重要性函数为 ?...实际上,我想到是当我们考虑逐步过程时以及从集合删除每个变量时得到结果, apply(IMP,1,mean)} 在这里,如果我们使用与以前相同代码, 我们得到以下图 plot(C,VI[2,]...然而,当我们拥有很多相关特征时,讨论特征重要性并不是那么直观。

    1.9K20

    顶尖教授解读京东智慧物流与智慧供应链

    解题要点: 一:数学建模 1、包括VRP中常见约束 A、最大容量约束(CVR) B、时间窗口约束(VRP) C、混合车辆约(Heterogeneous Fleet VRP) D、多循环约束(Multi-trip...VRP) E、带充电站电车里程约束(Electric VRP with Recharging Stations) 2、目标函数:运输成本,等待成本, 充电成本和固定成本总和 二、调用工具 1、公开工具对问题规模...、模型都是有限制,超过限制性能就会出现问题,比如求解时间增加,原有的方法无法处理复杂约束等。...• 促销对销量有多大影响? • 如何甄别不同促销方式不同影响? • 相同类型商品销量波动是否具有相似性?...二、库存调拨 给定配送中心库存情况,基于销量波动与调拨限制,对每一个前置仓每一个商品进行为期一个月调拨决策。 • 每一个前置仓库对应专属销量区域,如何判断每日是否调拨,调拨量多少?

    3.3K40

    探索物流预测珠峰:苏宁智能运输路线技术设计

    本身这个问题来源于运筹学上经典车辆路径问题(Vehicle Routing Problem,VRP)。...数据分析和特征选择 对促销、流量等数据进行分析,抽取与销量波动相关特征变量,将不同特征变量带入同一有效模型逐步验证特征变量有效性;再将相同特征变量应用到不同模型以测试不同模型效果,并选择效果最佳特征变量和模型作为销量预测模型...干支线运输线路规划算法 目前,车辆配送路径问题VRP)在国内外学术界都有不同程度研究,都是对传统VRP问题加上不同约束条件进行研究,如:载重约束、时效约束等;而国内研究学者研究更多是线路闭合式...在线路规划问题上,如何将经典vrp问题与企业现有的数据状况和业务模式相结合,并运用合适算法满足业务功能和性能上要求是我们难点所在,一开始我们结合业务模式上约束建立了经典整数规划模型,并用了开源...运输路线优化只是苏宁物流众多大数据应用之一,苏宁自研天眼系统还有库存ABC管理、快递点网络布局、自动化派工等各类运用大数据技术实现的人工智能替代人脑决策应用。

    1.9K30

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

    在学习过程,老师可能会告诉大家这是求解速度比较快一类问题。但是说归说,有的同学可能对此会有些不解。用单纯形法求解线性规划问题到底有多快呢?随着问题规模变化,求解所耗时间是怎么变化呢? ?...“ 车辆路线问题VRP)最早是由Dantzig和Ramser于1959年首次提出,它是指一定数量客户,各自有不同数量货物需求,配送中心向客户提供货物,由一个车队负责分送货物,组织适当行车路线...时间窗就是一种约束,车辆除了要满足VRP问题限制之外,还必须满足需求点时间窗约束(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这一求解器单纯形法进行求解。...求解结果 不同顾客节点数量对应决策变量数量如下: ? ? 不同顾客节点数量对应模型约束数量如下: ? ? 不同顾客节点数量求解所花费求解时间以及迭代次数如下: ? ?

    2.6K20

    基于求解器路径规划算法实现及性能分析

    因此研究求解器、学习掌握求解器算法、对实际场景不同求解器性能表现进行评估和对比并了解不同VRP求解器对于不同场景适应性,求解器介绍能够为解决实际问题时求解器选择提供决策支持,有利于获得更好求解结果...此外可以通过调用约束规划求解器下约束构建方法丰富约束条件,实现复杂程度更高 VRP 问题求解。...CPLEX 工具规模 轻量级 多种求解器组合套件 商业优化引擎 问题类型 仅VRP问题求解 多种优化问题求解,VRP问题、JSP 问题等 线性规划、整数规划、非线性规划 编程语言 基于Java语言开发...因此,在CVRPTW模型,对于客户聚集分布场景而言,OR-Tools具有更好求解速度和求解质量;而对于随机分布或客户混合分布场景而言,Jsprit具有更好求解速度和求解质量。...Part4总结 求解器自身性质 商用求解器CPLEX优势在于能直接对构造数学模型进行求解,具有很强灵活性,可任意定义目标函数和约束条件;CPLEX不仅可用于求解线性规划问题和混合整数规划问题,还可用求解更复杂非线性规划问题

    7.7K20

    如何使用Python装饰器创建具有实例化时间变量新函数方法

    1、问题背景在Python,我们可以使用装饰器来修改函数或方法行为,但当装饰器需要使用一个在实例化时创建对象时,事情就会变得复杂。...例如,我们想要创建一个装饰器,可以创建一个新函数/方法来使用对象obj。如果被装饰对象是一个函数,那么obj必须在函数创建时被实例化。...如果被装饰对象是一个方法,那么必须为类每个实例实例化一个新obj,并将其绑定到该实例。2、解决方案我们可以使用以下方法来解决这个问题:使用inspect模块来获取被装饰对象签名。...如果被装饰对象是一个方法,则将obj绑定到self。如果被装饰对象是一个函数,则实例化obj。返回一个新函数/方法,该函数/方法使用obj。...11794592myfunc2Sig of myfunc2 is 11794592myfunc3Sig of myfunc3 is 11925144myfunc3Sig of myfunc3 is 11925144在这个示例

    8910

    stata如何处理结构方程模型(SEM)具有缺失值变量

    p=6349 本周我正和一位朋友讨论如何在结构方程模型(SEM)软件处理具有缺失值变量。我朋友认为某些包某些SEM实现能够使用所谓“完全信息最大可能性”自动适应协变量缺失。...在下文中,我将描述我后来探索Statasem命令如何处理协变量缺失。 为了研究如何处理丢失变量,我将考虑最简单情况,其中我们有一个结果Y和一个协变量X,Y遵循给定X简单线性回归模型。...接下来,让我们设置一些缺少变量值。为此,我们将使用缺失机制,其中缺失概率取决于(完全观察到)结果Y.这意味着缺失机制将满足所谓随机假设缺失。...具体来说,我们将根据逻辑回归模型计算观察X概率,其中Y作为唯一变量进入: gen rxb = -2 + 2 * y gen r =(runiform()<rpr) 现在我们可以应用Statasem...现在我们再次有偏差估计,因为Y和X联合常态假设不再成立。因此,如果我们使用此选项,当我们缺少协变量时,我们会发现联合正态假设是至关重要

    2.8K30

    Jsprit和自研车辆路径规划求解器介绍

    1.2.2 自研求解器可以解决问题 主要是针对车辆路径问题和装箱问题这两大问题,具体细分问题在github上没有明确给出;但是根据其帮助文档提供可用约束来看,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...拓展性能强 自研VRP Solver适用于大量应用场景,拓展性强,主要体现在两方面: (1)支持约束条件和目标函数拔插 算法会根据约束条件和目标函数不同,在计算中进行相关变量和条件拔插。...大大减少了不必要变量迭代,降低了程序计算压力,提升了整体性能。...具体而言,对于一个给定车辆路径优化问题,自研VRP Solver能够做到:用户根据给定格式规范输入一定参数、数据,指明所求解问题优化目标、约束条件后,经过调用自研VRP Solver,在较短时间内输出一个质量极高路径规划方案...,并把上述内容都添加进问题构造器

    2.3K10

    C++变量自动初始化问题

    C++中有一些变量在如果没有赋初值会被编译器自动赋值为0,但有的变量又不会这样,而得到一个随机数,下面具体讨论一下: 首先看一下C++几个存储区: 1、栈区:由编译器自动分配释放 ,存放函数参数值...其操作方式类似于数据结构栈。     2、堆区:一般由程序员分配释放, 若程序员不释放,程序结束时可能由OS回收 。注意它与数据结构堆是两回事,分配方式倒是类似于链表,呵呵。    ...3、全局区(静态区)(static):全局变量和静态变量存储是放在一块,初始化全局变量和静态变量在一块区域, 未初始化全局变量和未初始化静态变量在相邻另一块区域。...结论:一些全局变量(不管用没用static修饰)或者是使用static修饰局部变量在定义时候都会被编译器自动初始化为0,而在声明时候任何变量都不会被编译器自动初始化。...如static int num;如果放在函数任何位置都会被隐式初始化为0,但是如果是在类声明这样写就不会有值。

    1.5K70

    线性规划&整数规划求解速度PK

    整数规划又可以大致分为几类: 纯整数规划:所有的决策变量都要求为整数 混合整数规划:部分决策变量要求为整数 纯0-1整数规划:所有决策变量均要求为0或1 混合0-1整数规划:部分决策变量要求为0或1...通过对比可发现,两种规划不同之处在于整数规划增加了整数约束,在不考虑整数约束情况下得到是整数规划线性松弛模型。...)” “ 车辆路线问题VRP)最早是由Dantzig和Ramser于1959年首次提出,它是指一定数量客户,各自有不同数量货物需求,配送中心向客户提供货物,由一个车队负责分送货物,...时间窗就是一种约束,车辆除了要满足VRP问题限制之外,还必须满足需求点时间窗约束(例如服务只能在早上八点到十点之间开始),而需求点时间窗限制可以分为两种,一种是硬时间窗(Hard Time Window...至于NP-Hard问题呢这里又涉及一个归约概念,这里小编就不展开了这方面的资料有很多,通俗地说它形式就是如果可以在多项式时间内把问题A一个实例转化为问题B一个实例,然后通过解决问题B间接解决问题

    4.1K30
    领券