Tejal Carwalo，Jerin Thankappan，Jerin Thankappan容量受限的VRP

描述 该项目提供了解决车辆路径问题的多种变体的方法，称为富VRP。 它提供了默认的元启发式实现，可以粗略地描述为Multi-objective Parthenogenesis based Evolutionary Algorithm with Ruin and Recreate Mutation Operator 。 设计目标 尽管性能一直是关注的重点，但设计背后的主要思想是可扩展性：该项目旨在支持各种称为Rich VRP的VRP变体。 这可以通过各种扩展点来实现：自定义约束，目标功能，接受标准等。 入门 有关常规安装步骤和基本用法选项，请检查下一节。 有关功能的更详细概述，请参见 。 安装 您可以使用三种不同的方式安装vrp求解器： 从Docker安装 试试你的环境VRP解算器，最快的方式是使用docker图像（不是性能优化）： 从Github Container Registry运行

VRPTW-ga 带时间窗的车辆路径问题-使用Python的遗传算法解决方案

Toth, P. and Vigo, D., 1997. An exact algorithm for the vehicle routing problem with backhauls. Transportation Science, 31, 372-3852.

时间窗（CVRPTW）求解器的车辆行进路线问题 用Python编写的带有时间窗（CVRPTW）求解器的车辆行进路线问题。 实现是基于。 概述 该程序解决了带时间窗（CVRPTW）的车辆通行路线问题。 例如，假设以下网络和仓库（节点0）处的三辆车能够在尽可能短的时间内满足所有节点上的所有需求， 该程序提供以下解决方案： 先决条件 需要Python 3.8或更高版本。 用法 首先，安装依赖项： # Install Graphviz on macOS (On other platforms, use their own package managers) $ brew install graphviz # Create a Python virtual environment $ python -m venv .venv # Activate the virtualenv $ sourc