VRPTW问题可以描述为:有一群客户需求货物配送服务,每个客户都有特定的货物需求量、服务时间以及可接受服务的时间段(即时间窗)。配送中心拥有一定数量的车辆,每辆车有固定的载重量和服务时间限制。车辆需要在规定的时间窗内完成对各个客户的服务并返回仓库,否则可能会产生额外的等待或处罚成本。目标是规划最优的车辆路径,以最小的总运输距离或成本满足所有客户的需求。
蚁群算法(Ant Colony Optimization, ACO)是一种模拟自然界蚂蚁觅食行为的启发式算法,主要用于解决组合优化问题。在应用于车辆路径规划问题(Vehicle Routing Problem with Time Windows,简称VRPTW)时,它通过蚂蚁寻找食物时释放的信息素来指导其他蚂蚁找到更优路径的方式,来寻找满足各种约束条件的最优车辆配送路径。
# VRPTW-ACO-python
A **python** implementation of a **ant colony optimization** based solution to **Vehicle Routing Problem with Time Windows**.
## Example
## Reference
1. `Gambardella L M, Taillard É, Agazzi G. Macs-vrptw: A multiple colony system for vehicle routing problems with time windows[C]//New ideas in optimization. 1999.`