OR-tools 路由优化节点兼容性

编程问答 2022-05-24

问题描述

我正在尝试解决一个有容量的路由问题，其中我有一组需要不同数量和不同类型项目的节点。
另外我想允许节点掉落，因为所有具有一种类型物品的节点可能仍然超过车辆容量，从而导致无解。
但是，最终应该为所有节点提供服务，因此我使用迭代方法，将每个项目类型视为单独的路由问题。
但我想知道是否可以使用析取或类似的东西来解决“全局”路由问题。任何有关这是否可行的帮助表示赞赏。

Example:
Node 1 - item A - demand 10
Node 2 - item A - demand 10
Node 3 - item A - demand 12
Node 4 - item B - demand 10
Node 5 - item B - demand 10

vehicle I - capacity 20
vehicle II - capacity 10

我的方法：
首先解决项目A：车辆I为节点1和2服务，节点3被丢弃，保存丢弃的节点以供以后迭代
然后求解 B 项：车辆 I 为节点 4 和 5 提供服务，车辆 II 空闲 求解剩余的节点 3：车辆 I 服务于节点 3

编辑 我调整了我的方法以适应@mizux 的答案。代码下方：

EDIT2 修复了第一个循环中的需求回调函数仍会引用 product_index 变量并因此返回错误需求的错误。使用 functools.partial 修复。

import functools
from ortools.constraint_solver import pywrapcp,routing_enums_pb2

class CVRP():
    def __init__(self,data):
        # assert all(data['demands'] < max(data['vehicle_capacities'])) # if any demand exceeds cap no solution possible
        self.data = data

        self.vehicle_names_internal = [f'{i}:{j}' for j in data['products'] for i in data['vehicle_names']]
        self.manager = pywrapcp.RoutingIndexManager(len(data['distance_matrix']),len(self.vehicle_names_internal),data['depot'])
        self.routing = pywrapcp.RoutingModel(self.manager)

        transit_callback_id = self.routing.RegisterTransitCallback(self._dist_callback)      
        self.routing.SetArcCostEvaluatorOfAllVehicles(transit_callback_id)
        
        # set up dimension for each product type for vehicle capacity constraint
        for product_index,product in enumerate(data['products']):
            dem_product_callback = functools.partial(self._dem_callback_generic,product_index=product_index)
            dem_callback_id = self.routing.RegisterUnaryTransitCallback(dem_product_callback)
            vehicle_product_capacity = [0 for i in range(len(self.vehicle_names_internal))]
            vehicle_product_capacity[product_index*data['num_vehicles']:product_index*data['num_vehicles']+data['num_vehicles']] = data['vehicle_capacities']
            print(product_index,product)
            print(self.vehicle_names_internal)
            print(vehicle_product_capacity)
            self.routing.AddDimensionWithVehicleCapacity(
                dem_callback_id,vehicle_product_capacity,True,f'capacity_{product}',)

        # disjunction (allow node drops)
        penalty = int(self.data['distance_matrix'].sum()+1) # penalty needs to be higher than total travel distance in order to only drop locations if not other feasible solution
        for field_pos_idx_arr in self.data['disjunctions']: 
            self.routing.Adddisjunction([self.manager.NodetoIndex(i) for i in field_pos_idx_arr],penalty)

        
    def _dist_callback(self,i,j):
        return self.data['distance_matrix'][self.manager.IndexToNode(i)][self.manager.IndexToNode(j)]
    
    def _dem_callback_generic(self,product_index):
        node = self.manager.IndexToNode(i)
        if node == self.data['depot']:
            return 0
        else:
            return self.data['demands'][node,product_index]

    def solve(self,verbose=False):    
        search_parameters = pywrapcp.DefaultRoutingSearchParameters()
        search_parameters.first_solution_strategy = (
            routing_enums_pb2.FirstSolutionStrategy.AUTOMATIC)
        search_parameters.local_search_Metaheuristic = (
            routing_enums_pb2.LocalSearchMetaheuristic.AUTOMATIC)
        search_parameters.time_limit.FromSeconds(30)

        self.solution = self.routing.solveWithParameters(search_parameters)

解决方法

  1. 您应该创建两个容量维度，每种类型一个， 在每个位置增加相关维度。

  2. 您可以为每种物品类型复制您的车辆，即：

    • v0，A 型车辆 1：容量 A：20，容量 B：0
    • v1，车辆 1 类型 B：容量 A：0，容量 B：20
    • v2，A 型车辆 2：容量 A：10，容量 B：0
    • v3，车辆 2 类型 B：容量 A：0，容量 B：10

    注意：您可以复制它以允许多次旅行

  3. 您可以创建一个“门”节点以仅允许一种车辆配置。 例如只允许 v0 或 v1 做一些访问

    v0_start = routing.Start(0)
v0_end = routing.End(0)
v1_start = routing.Start(1)
v1_end = routing.End(1)
gate_index = manager.NodeToIndex(gate_index)
routing.NextVar(v0_start).setValues[gate_index,v0_end]
routing.NextVar(v1_start).setValues[gate_index,v1_end]

    由于节点只能被访问一次，v0和v1中的一辆车可以通过门节点，而另一辆车别无选择，只能去结束节点，即在后处理分配时可以删除的空路线。

  4. 如果车辆 II 比车辆 I 等便宜，您还可以将车辆固定成本添加到激励求解器以使用车辆 II...

  5. 将每个位置添加到析取中，以便求解器可以在需要时删除它们

    location_index = manager.NodeToIndex(location_id)
routing.AddDisjunction(
  [location_index],# locations
  penalty,max_cardinality=1 # you can omit it since it is already 1 by default
)
optimizationoptimizationor-toolspythonvehicle-routing