能不能把你上面写的代码加几个条件 如:由两辆车负责配送 且每个节点只能由一辆车服务,每辆车配送完成后回到配送中心
时间: 2024-04-14 09:26:16 浏览: 69
基于车辆路径问题opt优化后的蚁群算法_22个城市的CVRP问题_cvrp_改进算法_改进蚁群_ANTCOLONYCVRP_
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当然,下面是在上面的代码基础上添加了两辆车负责配送、每个节点只能由一辆车服务、每辆车配送完成后回到配送中心的条件的示例代码:
```python
import gurobipy as gp
from gurobipy import GRB
# 创建模型
m = gp.Model("TimeWindowOptimization")
# 参数
num_nodes = 5 # 节点数量
num_vehicles = 2 # 车辆数量
time_windows = [(0, 0), (1, 4), (2, 6), (3, 8), (1, 10)] # 节点的时间窗 [(开始时间, 结束时间)]
travel_time = [[0, 2, 4, 5, 2],
[2, 0, 3, 2, 3],
[4, 3, 0, 1, 2],
[5, 2, 1, 0, 4],
[2, 3, 2, 4, 0]] # 节点之间的行驶时间
# 创建变量
x = {} # 表示是否从节点i到节点j
for i in range(num_nodes):
for j in range(num_nodes):
x[i, j] = m.addVar(vtype=GRB.BINARY, name=f"x[{i},{j}]")
# 创建约束:每个节点只能进入一次
for i in range(1, num_nodes-1):
m.addConstr(gp.quicksum(x[i, j] for j in range(num_nodes)) == 1)
# 创建约束:每个节点只能离开一次
for j in range(1, num_nodes-1):
m.addConstr(gp.quicksum(x[i, j] for i in range(num_nodes)) == 1)
# 创建约束:时间窗约束
for i in range(num_nodes):
m.addConstr(gp.quicksum(x[i, j] for j in range(num_nodes)) <= 1) # 每个节点只能是一条路径的起点
m.addConstr(gp.quicksum(x[j, i] for j in range(num_nodes)) <= 1) # 每个节点只能是一条路径的终点
m.addConstr(gp.quicksum(travel_time[i][j] * x[i, j] for j in range(num_nodes)) <= time_windows[i][1]) # 节点的结束时间不能超过时间窗的结束时间
m.addConstr(gp.quicksum(travel_time[i][j] * x[i, j] for j in range(num_nodes)) >= time_windows[i][0]) # 节点的开始时间不能早于时间窗的开始时间
# 创建约束:每个节点只能由一辆车服务
for i in range(1, num_nodes-1):
m.addConstr(gp.quicksum(x[j, i] for j in range(num_nodes)) <= num_vehicles)
# 创建约束:每辆车配送完成后回到配送中心
for k in range(num_vehicles):
m.addConstr(gp.quicksum(x[i, 0] for i in range(num_nodes)) == 1)
# 目标函数:最小化总行驶时间
obj = gp.quicksum(travel_time[i][j] * x[i, j] for i in range(num_nodes) for j in range(num_nodes))
m.setObjective(obj, GRB.MINIMIZE)
# 求解模型
m.optimize()
# 打印最优路径
print("Optimal Path:")
for i in range(num_nodes):
for j in range(num_nodes):
if x[i, j].x > 0.5:
print(f"From node {i} to node {j}")
```
在上述代码中,我们添加了两个新的约束。第一个约束是每个节点只能由一辆车服务,我们限制每个节点的入度不超过车辆数量。第二个约束是每辆车配送完成后回到配送中心,我们要求每辆车经过节点0(配送中心)。
请注意,这只是一个简单的示例,实际问题可能需要根据具体情况添加更多的约束和调整参数。
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