我正在研究Google或工具在计划问题上的应用。我对cp_model
API感到非常满意,但似乎仍然缺少某些仅在车辆路线选择模块pywrapcp
中可用的功能。
这是使用官方页面https://developers.google.com/optimization/scheduling/job_shop#entire-program
上的cp_model
模块的程序的基本示例
我的问题是:是否可以像在常规的TSP问题中那样在上述代码中引入建立时间维度:
def distance_callback(from_index, to_index):
"""Returns the distance between the two nodes."""
# Convert from routing variable Index to distance matrix NodeIndex.
from_node = manager.IndexToNode(from_index)
to_node = manager.IndexToNode(to_index)
return data['distance_matrix'][from_node][to_node]
transit_callback_index = routing.RegisterTransitCallback(distance_callback)
# Define cost of each arc.
routing.SetArcCostEvaluatorOfAllVehicles(transit_callback_index)
找到的唯一接近的示例是以下示例:https://github.com/google/or-tools/blob/stable/examples/python/single_machine_scheduling_with_setup_release_due_dates_sat.py 但是,它似乎只能在一台机器上工作。
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