sudhan-bhattarai/vehicle_routing_problem

🚚 Giải CVRPTW bằng MILP + Gurobi

Tối ưu tuyến đường xe vận chuyển với ràng buộc tải trọng và thời gian giao hàng.

Dự án giải quyết bài toán Capacitated Vehicle Routing Problem with Time Windows (CVRPTW) — tối ưu hóa lộ trình cho đội xe vận chuyển phục vụ khách hàng tại các khu vực khác nhau, đồng thời tối thiểu hóa tổng quãng đường đi lại dưới các ràng buộc như sức chứa của xe và thời gian giao hàng yêu cầu. Mọi thứ được cài đặt bằng Python và giải mô hình bằng Gurobi optimization solver.

✨ Điểm nổi bật

• Mô hình MILP: Biểu diễn toán học chuẩn cho CVRPTW được tối ưu bởi Gurobi.
• Cấu hình linh hoạt: Hỗ trợ tham số dòng lệnh để điều chỉnh số lượng xe, sức chứa, số khách hàng, thời gian làm việc và cửa sổ thời gian.
• Hỗ trợ ràng buộc tùy chọn: Bật/tắt ràng buộc thời gian và sức chứa để thích ứng với từng kịch bản.
• Tích hợp TSP: Hỗ trợ giải bài toán TSP như một trường hợp đặc biệt khi chỉ dùng một xe.
• Tài liệu kèm theo: File PDF mô tả chi tiết mô hình toán học và giải phương pháp.
• Dễ triển khai: Chỉ cần cài đặt thư viện và giấy phép Gurobi để chạy giải pháp.

💡 Vì sao đáng chú ý

Khác với cách tiếp cận thủ công hoặc thuật toán heuristic, dự án này dựa trên mô hình lập trình mẫu số nguyên tuyến tính (MILP), mang lại nghiệm chuẩn (nếu tồn tại) thay vì chỉ là nghiệm gần đúng. Đặc biệt phù hợp cho các bài toán định tuyến phương tiện trên quy mô nhỏ đến trung bình, nơi độ chính xác của nghiệm là yêu cầu then chốt.

#VehicleRoutingProblem #CVRPTW #MixedIntegerProgramming #Gurobi #TSP #Optimization #TiniX