大家好，最近消失了一陣子。因為這兩周一直在折騰一款產(chǎn)品。事情是這樣的，此前搞算法一直是和命令行打交道基本上，搞得心煩，然后前陣子上頭條偶然看到一些前端框架做的系統(tǒng)，感覺還挺好看的，也蠻有趣的。于是就躍躍欲試想嘗試下新的東西，加上此前不是做了很多算法嘛，有了一定的基礎積累，于是想著把算法和UI結合起來，搞款能用的算法產(chǎn)品試試。
1、問題背景
整個項目還是基于VRP的一個背景，處理的問題在涵蓋經(jīng)典VRPTW的基礎上，還包括了處理以下約束的能力：
－ 多時間窗（一般由于客戶營業(yè)休息時間等安排，會允許出現(xiàn)多個配送時間窗）
－ 多車型（涵蓋冷鏈車型和常規(guī)車型，大型車輛和小型車輛等，能夠進行混合配送）
－ 交通管制約束（有些地方不允許大型的車輛進入，只能安排小型車進行配送）
－ 時間窗為硬時間窗（早到等待，不允許晚到）
－ 客戶需求多樣化（常規(guī)的貨物，冷鏈配送要求的貨物）
－ 等等
2、算法性能
系統(tǒng)的核心算法引擎基于啟發(fā)式算法開發(fā)，具有比較優(yōu)秀的性能。不過口說無憑，將我們的算法和cplex進行對比，首先是小規(guī)模算例上的對比（規(guī)定了CPLEX求解時間上限為1小時）：
可以看到，相比較cplex而言，我們的算法有以下特點：
小規(guī)模算例對比
－ 質量更高：算例（1－7）我們的算法均取得了與CPLEX同樣的最優(yōu)解，在算例（8－11）上我們的算法取得了比CPLEX在1小時內求得的可行解更優(yōu)的解（表中值越低越好）
－ 時間更快：除了算例1時間略高于CPLEX外，其余算例時間均比CPLEX低。且CPLEX的求解時間隨著問題規(guī)模增加呈指數(shù)增長。當規(guī)模變大時，問題的求解時間急劇增加，在現(xiàn)實中很難應用。而我們的算法求解時間隨問題規(guī)模增長呈線性增長，能夠在較快的時間內求解較大規(guī)模的問題（分鐘級）。
在大規(guī)模算例下（客戶節(jié)點60－200時），我們的算法求解結果與CPLEX在1小時內求得的可行解進行對比：
大規(guī)模算例下對比
－相比商業(yè)求解器CPLEX在1小時內求得的可行解，我們的算法得出的解成本更低。
－如圖所示（時間越少越好），可以看出，在客戶規(guī)模為60－200的算例下，我們算法的求解時間遠低于CPLEX的求解時間。
同時為了彌補啟發(fā)式算法在求解質量上的不足，我在算法中應用了一種全新的“鄰域搜索多樣化”技術
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