Question

我，我将这两个示例结合使用。

在这种情况下的第一个和第二个（time_window）中，经销商要求的金额是不同的。我可以为此提供“需求”值范围吗？

我正在尝试尽可能地提高需求价值

我希望第一个代码类似于第二个代码。

第一：

for i in range(len(P2)):
    c1.ctrlpts[i]=P2[i]
c1.reset(evalpts=True)

第二：

data['time_windows'] = [
  (0, 5),  # depot
  (7, 12),  # 1
  (10, 15),  # 2
  (16, 18),  # 3
  (10, 13),  # 4
  (0, 5),  # 5
  (5, 10),  # 6
  (0, 4),  # 7
  (5, 10),  # 8
  (0, 3),  # 9
  (10, 16),  # 10
  (10, 15),  # 11
  (0, 5),  # 12
  (5, 10),  # 13
  (7, 8),  # 14
  (10, 15),  # 15
  (11, 15),  # 16]

data['demands'] = [0, 1, 1, 2, 4, 2, 4, 8, 8, 1, 2, 1, 2, 4, 4, 8, 8]

Answer 1

您可以对代价为* coeff的每个节点使用一个析取。因此，求解器将有动力保持/访问具有较高价值的节点...

请参阅https://developers.google.com/optimization/routing/penalties

如何将需求率添加到Or-Tools vrp

1 个答案: