Question

我正在尝试解决优化问题。我有如下的航班数据

# Key is ID, Value is an array of Id,start_location, end_location, start_time,end_time,class
data = {
    "T1":['T1','A','B',07:00,08:00,'C1'],
    "T2":['T2','B','C',08:10,09:00,'C1'],
    "T3":['T3','B','D',07:20,10:00,'C1'],
    "T4":['T4','B','E',08:30,09:00,'C1'],
    "T5":['T5','X','Y',07:00,08:00,'C1'],
    "T6":['T6','C','F',08:05,10:00,'C1'],
    "T7":['T7','E','L',09:30,10:00,'C1'],
  }

问题的第一部分是找到当天第一班航班的所有可能连接，例如，根据上述数据，我们有trip_1 =>（T1-> T2-> T6）或trip_2 =（T1-> T2-> T4-> T7）。无法进行连接（T1-> T2-> T3），因为T1在08:00到达“ B”，而T3在07:20离开“ B”。

一旦我有了某种旅行网络（trips_n），我的函数需要选择要选择的路线

最大化航班数量
如果航班数相同，则将等待时间减至最少。

因此，在上面的示例中，由于目标1，我的输出将为（T1-> T2-> T4-> T7），但是如果trip_2仅是（T1-> T2-> T4），则输出应为（T1-> T2-> T6），因为我在位置B的等待时间最短。

在确定像班级这样的可能旅行时，没有更多的限制了

我的想法是在第一遍中确定权重为wait_time的可能节点和边。然后找到一天的第一趟航班和一天的最后一趟航班之间的最短路径。

有关如何处理的任何指示。

以最少的等待时间和最大的航班数量优化航班连接

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