Contraintes de capacité

Le problème de routage du véhicule ciblé est un VRP dans lequel les véhicules ayant une capacité de transport limitée doivent récupérer ou livrer des articles à différents endroits. Les articles ont une quantité, telle que le poids ou le volume, et la capacité maximale des véhicules , qu'ils peuvent transporter. Le problème est de récupérer ou de livrer les articles au moindre coût, sans jamais dépasser la capacité des véhicules.

Dans l'exemple suivant, nous partons du principe que tous les articles sont récupérés. Le programme qui résout ce problème fonctionne également si tous les articles sont livrés : dans ce cas, vous pouvez penser à la contrainte de capacité appliquée lorsque les véhicules quittent le dépôt. Toutefois, les contraintes de capacité sont mises en œuvre de la même manière dans les deux cas.

Exemple de CVRP

Nous allons maintenant voir un exemple de VRP avec des contraintes de capacité. L'exemple élargit l'exemple précédent et ajoute les exigences suivantes. À chaque emplacement, une demande correspond à la quantité d'articles à retirer. En outre, chaque véhicule a une capacité maximale de 15 personnes. (Nous ne spécifions pas d'unités pour les demandes ou la capacité.)

La grille ci-dessous indique les lieux à visiter en bleu et l'établissement en noir. Les demandes sont affichées en bas à droite de chaque emplacement. Consultez la section Coordonnées d'emplacement dans la section "VRP" pour en savoir plus sur la définition des emplacements.

Le problème est de trouver l'attribution d'itinéraires aux véhicules dont la distance totale est la plus courte, et de limiter la capacité totale d'un véhicule à ne jamais dépasser sa capacité.

Résoudre l'exemple de code CVRP avec OR-Tools

Les sections suivantes expliquent comment résoudre l'exemple CVRP avec OR-Tools.

Créer les données

Les données de cet exemple incluent les données de l'exemple précédent, et ajoutent les exigences et les capacités suivantes:

Python

data["demands"] = [0, 1, 1, 2, 4, 2, 4, 8, 8, 1, 2, 1, 2, 4, 4, 8, 8]
data["vehicle_capacities"] = [15, 15, 15, 15]

C++

const std::vector<int64_t> demands{
    0, 1, 1, 2, 4, 2, 4, 8, 8, 1, 2, 1, 2, 4, 4, 8, 8,
};
const std::vector<int64_t> vehicle_capacities{15, 15, 15, 15};

Java

public final long[] demands = {0, 1, 1, 2, 4, 2, 4, 8, 8, 1, 2, 1, 2, 4, 4, 8, 8};
public final long[] vehicleCapacities = {15, 15, 15, 15};

C#

public long[] Demands = { 0, 1, 1, 2, 4, 2, 4, 8, 8, 1, 2, 1, 2, 4, 4, 8, 8 };
public long[] VehicleCapacities = { 15, 15, 15, 15 };

Les nouveaux éléments de données sont les suivants:

  • Exigences: chaque lieu a une demande correspondant à la quantité (par exemple, le poids ou le volume) de l'article à retirer.
  • Capacités : chaque véhicule possède une capacité (capacité maximale du véhicule). Lorsqu'un véhicule circule sur son trajet, la quantité totale d'articles qu'il transporte ne peut jamais dépasser sa capacité.

Ajouter le rappel de distance

Le rappel de distance (la fonction qui renvoie la distance entre deux lieux) est défini de la même manière que dans l'exemple VRP précédent.

Ajouter les contraintes de rappel et de capacité de la demande

En plus du rappel de distance, le résolveur nécessite également un rappel de demande, qui renvoie la demande à chaque emplacement, ainsi qu'une dimension pour les contraintes de capacité. Le code suivant les crée.

Python

def demand_callback(from_index):
    """Returns the demand of the node."""
    # Convert from routing variable Index to demands NodeIndex.
    from_node = manager.IndexToNode(from_index)
    return data["demands"][from_node]

demand_callback_index = routing.RegisterUnaryTransitCallback(demand_callback)
routing.AddDimensionWithVehicleCapacity(
    demand_callback_index,
    0,  # null capacity slack
    data["vehicle_capacities"],  # vehicle maximum capacities
    True,  # start cumul to zero
    "Capacity",
)

C++

const int demand_callback_index = routing.RegisterUnaryTransitCallback(
    [&data, &manager](const int64_t from_index) -> int64_t {
      // Convert from routing variable Index to demand NodeIndex.
      const int from_node = manager.IndexToNode(from_index).value();
      return data.demands[from_node];
    });
routing.AddDimensionWithVehicleCapacity(
    demand_callback_index,    // transit callback index
    int64_t{0},               // null capacity slack
    data.vehicle_capacities,  // vehicle maximum capacities
    true,                     // start cumul to zero
    "Capacity");

Java

final int demandCallbackIndex = routing.registerUnaryTransitCallback((long fromIndex) -> {
  // Convert from routing variable Index to user NodeIndex.
  int fromNode = manager.indexToNode(fromIndex);
  return data.demands[fromNode];
});
routing.addDimensionWithVehicleCapacity(demandCallbackIndex, 0, // null capacity slack
    data.vehicleCapacities, // vehicle maximum capacities
    true, // start cumul to zero
    "Capacity");

C#

int demandCallbackIndex = routing.RegisterUnaryTransitCallback((long fromIndex) =>
                                                               {
                                                                   // Convert from routing variable Index to
                                                                   // demand NodeIndex.
                                                                   var fromNode =
                                                                       manager.IndexToNode(fromIndex);
                                                                   return data.Demands[fromNode];
                                                               });
routing.AddDimensionWithVehicleCapacity(demandCallbackIndex, 0, // null capacity slack
                                        data.VehicleCapacities, // vehicle maximum capacities
                                        true,                   // start cumul to zero
                                        "Capacity");

Contrairement au rappel de distance, qui utilise deux emplacements comme entrées, le rappel de la demande dépend uniquement de l'emplacement (from_node) de la livraison.

Étant donné que les contraintes de capacité impliquent le poids de la charge qu'un véhicule transporte, c'est-à-dire une quantité qui s'accumule sur l'itinéraire, nous devons créer une dimension pour les capacités, semblable à la dimension de distance de l'exemple de VRP précédent.

Dans ce cas, nous utilisons la méthode AddDimensionWithVehicleCapacity, qui nécessite un vecteur de capacités.

Étant donné que toutes les capacités de véhicule de cet exemple sont identiques, vous pouvez utiliser la méthode AddDimension, qui accepte une seule limite supérieure pour toutes les quantités de véhicules. Mais AddDimensionWithVehicleCapacity gère un cas plus général où différents véhicules ont des capacités différentes.

Problèmes liés à plusieurs types de marchandises et capacités

Dans les CVRP plus complexes, chaque véhicule peut transporter plusieurs types de cargaisons différents, avec une capacité maximale pour chaque type. Par exemple, un camion de livraison de carburant peut transporter plusieurs types de carburant, avec plusieurs réservoirs de capacités différentes. Pour gérer des problèmes de ce type, il suffit de créer un rappel de capacité et une dimension différents pour chaque type de charge (en veillant à leur attribuer des noms uniques).

Ajouter l'imprimante de la solution

L'imprimante de la solution affiche l'itinéraire de chaque véhicule, ainsi que sa charge cumulée: le montant total transporté par le véhicule à l'arrêt sur ses routes.

Python

def print_solution(data, manager, routing, solution):
    """Prints solution on console."""
    print(f"Objective: {solution.ObjectiveValue()}")
    total_distance = 0
    total_load = 0
    for vehicle_id in range(data["num_vehicles"]):
        index = routing.Start(vehicle_id)
        plan_output = f"Route for vehicle {vehicle_id}:\n"
        route_distance = 0
        route_load = 0
        while not routing.IsEnd(index):
            node_index = manager.IndexToNode(index)
            route_load += data["demands"][node_index]
            plan_output += f" {node_index} Load({route_load}) -> "
            previous_index = index
            index = solution.Value(routing.NextVar(index))
            route_distance += routing.GetArcCostForVehicle(
                previous_index, index, vehicle_id
            )
        plan_output += f" {manager.IndexToNode(index)} Load({route_load})\n"
        plan_output += f"Distance of the route: {route_distance}m\n"
        plan_output += f"Load of the route: {route_load}\n"
        print(plan_output)
        total_distance += route_distance
        total_load += route_load
    print(f"Total distance of all routes: {total_distance}m")
    print(f"Total load of all routes: {total_load}")

C++

//! @brief Print the solution.
//! @param[in] data Data of the problem.
//! @param[in] manager Index manager used.
//! @param[in] routing Routing solver used.
//! @param[in] solution Solution found by the solver.
void PrintSolution(const DataModel& data, const RoutingIndexManager& manager,
                   const RoutingModel& routing, const Assignment& solution) {
  int64_t total_distance = 0;
  int64_t total_load = 0;
  for (int vehicle_id = 0; vehicle_id < data.num_vehicles; ++vehicle_id) {
    int64_t index = routing.Start(vehicle_id);
    LOG(INFO) << "Route for Vehicle " << vehicle_id << ":";
    int64_t route_distance = 0;
    int64_t route_load = 0;
    std::stringstream route;
    while (!routing.IsEnd(index)) {
      const int node_index = manager.IndexToNode(index).value();
      route_load += data.demands[node_index];
      route << node_index << " Load(" << route_load << ") -> ";
      const int64_t previous_index = index;
      index = solution.Value(routing.NextVar(index));
      route_distance += routing.GetArcCostForVehicle(previous_index, index,
                                                     int64_t{vehicle_id});
    }
    LOG(INFO) << route.str() << manager.IndexToNode(index).value();
    LOG(INFO) << "Distance of the route: " << route_distance << "m";
    LOG(INFO) << "Load of the route: " << route_load;
    total_distance += route_distance;
    total_load += route_load;
  }
  LOG(INFO) << "Total distance of all routes: " << total_distance << "m";
  LOG(INFO) << "Total load of all routes: " << total_load;
  LOG(INFO) << "";
  LOG(INFO) << "Advanced usage:";
  LOG(INFO) << "Problem solved in " << routing.solver()->wall_time() << "ms";
}

Java

/// @brief Print the solution.
static void printSolution(
    DataModel data, RoutingModel routing, RoutingIndexManager manager, Assignment solution) {
  // Solution cost.
  logger.info("Objective: " + solution.objectiveValue());
  // Inspect solution.
  long totalDistance = 0;
  long totalLoad = 0;
  for (int i = 0; i < data.vehicleNumber; ++i) {
    long index = routing.start(i);
    logger.info("Route for Vehicle " + i + ":");
    long routeDistance = 0;
    long routeLoad = 0;
    String route = "";
    while (!routing.isEnd(index)) {
      long nodeIndex = manager.indexToNode(index);
      routeLoad += data.demands[(int) nodeIndex];
      route += nodeIndex + " Load(" + routeLoad + ") -> ";
      long previousIndex = index;
      index = solution.value(routing.nextVar(index));
      routeDistance += routing.getArcCostForVehicle(previousIndex, index, i);
    }
    route += manager.indexToNode(routing.end(i));
    logger.info(route);
    logger.info("Distance of the route: " + routeDistance + "m");
    totalDistance += routeDistance;
    totalLoad += routeLoad;
  }
  logger.info("Total distance of all routes: " + totalDistance + "m");
  logger.info("Total load of all routes: " + totalLoad);
}

C#

/// <summary>
///   Print the solution.
/// </summary>
static void PrintSolution(in DataModel data, in RoutingModel routing, in RoutingIndexManager manager,
                          in Assignment solution)
{
    Console.WriteLine($"Objective {solution.ObjectiveValue()}:");

    // Inspect solution.
    long totalDistance = 0;
    long totalLoad = 0;
    for (int i = 0; i < data.VehicleNumber; ++i)
    {
        Console.WriteLine("Route for Vehicle {0}:", i);
        long routeDistance = 0;
        long routeLoad = 0;
        var index = routing.Start(i);
        while (routing.IsEnd(index) == false)
        {
            long nodeIndex = manager.IndexToNode(index);
            routeLoad += data.Demands[nodeIndex];
            Console.Write("{0} Load({1}) -> ", nodeIndex, routeLoad);
            var previousIndex = index;
            index = solution.Value(routing.NextVar(index));
            routeDistance += routing.GetArcCostForVehicle(previousIndex, index, 0);
        }
        Console.WriteLine("{0}", manager.IndexToNode((int)index));
        Console.WriteLine("Distance of the route: {0}m", routeDistance);
        totalDistance += routeDistance;
        totalLoad += routeLoad;
    }
    Console.WriteLine("Total distance of all routes: {0}m", totalDistance);
    Console.WriteLine("Total load of all routes: {0}m", totalLoad);
}

Fonction principale

La fonction principale de cet exemple est très semblable à celle de l'exemple de TSP, mais ajoute également la dimension "demandes" et "capacité" décrite ci-dessus.

Exécuter le programme

Le programme complet est présenté dans la section suivante. Lorsque vous exécutez le programme, il affiche le résultat suivant:

Objective: 6208
Route for vehicle 0:
 0 Load(0) ->  4 Load(0) ->  3 Load(4) ->  1 Load(6) ->  7 Load(7) ->  0 Load(15)
Distance of the route: 1552m
Load of the route: 15

Route for vehicle 1:
 0 Load(0) ->  14 Load(0) ->  16 Load(4) ->  10 Load(12) ->  9 Load(14) ->  0 Load(15)
Distance of the route: 1552m
Load of the route: 15

Route for vehicle 2:
 0 Load(0) ->  12 Load(0) ->  11 Load(2) ->  15 Load(3) ->  13 Load(11) ->  0 Load(15)
Distance of the route: 1552m
Load of the route: 15

Route for vehicle 3:
 0 Load(0) ->  8 Load(0) ->  2 Load(8) ->  6 Load(9) ->  5 Load(13) ->  0 Load(15)
Distance of the route: 1552m
Load of the route: 15

Total Distance of all routes: 6208m
Total Load of all routes: 60

Pour chaque emplacement sur une route, le résultat affiche:

  • Index du lieu.
  • Charge totale transportée par le véhicule lorsqu'il part du lieu.

  • Les itinéraires sont affichés ci-dessous.

Programmes complets

Vous trouverez ci-dessous la liste complète des programmes permettant de résoudre ce problème.

Python

"""Capacited Vehicles Routing Problem (CVRP)."""

from ortools.constraint_solver import routing_enums_pb2
from ortools.constraint_solver import pywrapcp


def create_data_model():
    """Stores the data for the problem."""
    data = {}
    data["distance_matrix"] = [
        # fmt: off
      [0, 548, 776, 696, 582, 274, 502, 194, 308, 194, 536, 502, 388, 354, 468, 776, 662],
      [548, 0, 684, 308, 194, 502, 730, 354, 696, 742, 1084, 594, 480, 674, 1016, 868, 1210],
      [776, 684, 0, 992, 878, 502, 274, 810, 468, 742, 400, 1278, 1164, 1130, 788, 1552, 754],
      [696, 308, 992, 0, 114, 650, 878, 502, 844, 890, 1232, 514, 628, 822, 1164, 560, 1358],
      [582, 194, 878, 114, 0, 536, 764, 388, 730, 776, 1118, 400, 514, 708, 1050, 674, 1244],
      [274, 502, 502, 650, 536, 0, 228, 308, 194, 240, 582, 776, 662, 628, 514, 1050, 708],
      [502, 730, 274, 878, 764, 228, 0, 536, 194, 468, 354, 1004, 890, 856, 514, 1278, 480],
      [194, 354, 810, 502, 388, 308, 536, 0, 342, 388, 730, 468, 354, 320, 662, 742, 856],
      [308, 696, 468, 844, 730, 194, 194, 342, 0, 274, 388, 810, 696, 662, 320, 1084, 514],
      [194, 742, 742, 890, 776, 240, 468, 388, 274, 0, 342, 536, 422, 388, 274, 810, 468],
      [536, 1084, 400, 1232, 1118, 582, 354, 730, 388, 342, 0, 878, 764, 730, 388, 1152, 354],
      [502, 594, 1278, 514, 400, 776, 1004, 468, 810, 536, 878, 0, 114, 308, 650, 274, 844],
      [388, 480, 1164, 628, 514, 662, 890, 354, 696, 422, 764, 114, 0, 194, 536, 388, 730],
      [354, 674, 1130, 822, 708, 628, 856, 320, 662, 388, 730, 308, 194, 0, 342, 422, 536],
      [468, 1016, 788, 1164, 1050, 514, 514, 662, 320, 274, 388, 650, 536, 342, 0, 764, 194],
      [776, 868, 1552, 560, 674, 1050, 1278, 742, 1084, 810, 1152, 274, 388, 422, 764, 0, 798],
      [662, 1210, 754, 1358, 1244, 708, 480, 856, 514, 468, 354, 844, 730, 536, 194, 798, 0],
        # fmt: on
    ]
    data["demands"] = [0, 1, 1, 2, 4, 2, 4, 8, 8, 1, 2, 1, 2, 4, 4, 8, 8]
    data["vehicle_capacities"] = [15, 15, 15, 15]
    data["num_vehicles"] = 4
    data["depot"] = 0
    return data


def print_solution(data, manager, routing, solution):
    """Prints solution on console."""
    print(f"Objective: {solution.ObjectiveValue()}")
    total_distance = 0
    total_load = 0
    for vehicle_id in range(data["num_vehicles"]):
        index = routing.Start(vehicle_id)
        plan_output = f"Route for vehicle {vehicle_id}:\n"
        route_distance = 0
        route_load = 0
        while not routing.IsEnd(index):
            node_index = manager.IndexToNode(index)
            route_load += data["demands"][node_index]
            plan_output += f" {node_index} Load({route_load}) -> "
            previous_index = index
            index = solution.Value(routing.NextVar(index))
            route_distance += routing.GetArcCostForVehicle(
                previous_index, index, vehicle_id
            )
        plan_output += f" {manager.IndexToNode(index)} Load({route_load})\n"
        plan_output += f"Distance of the route: {route_distance}m\n"
        plan_output += f"Load of the route: {route_load}\n"
        print(plan_output)
        total_distance += route_distance
        total_load += route_load
    print(f"Total distance of all routes: {total_distance}m")
    print(f"Total load of all routes: {total_load}")


def main():
    """Solve the CVRP problem."""
    # Instantiate the data problem.
    data = create_data_model()

    # Create the routing index manager.
    manager = pywrapcp.RoutingIndexManager(
        len(data["distance_matrix"]), data["num_vehicles"], data["depot"]
    )

    # Create Routing Model.
    routing = pywrapcp.RoutingModel(manager)

    # Create and register a transit callback.
    def distance_callback(from_index, to_index):
        """Returns the distance between the two nodes."""
        # Convert from routing variable Index to distance matrix NodeIndex.
        from_node = manager.IndexToNode(from_index)
        to_node = manager.IndexToNode(to_index)
        return data["distance_matrix"][from_node][to_node]

    transit_callback_index = routing.RegisterTransitCallback(distance_callback)

    # Define cost of each arc.
    routing.SetArcCostEvaluatorOfAllVehicles(transit_callback_index)

    # Add Capacity constraint.
    def demand_callback(from_index):
        """Returns the demand of the node."""
        # Convert from routing variable Index to demands NodeIndex.
        from_node = manager.IndexToNode(from_index)
        return data["demands"][from_node]

    demand_callback_index = routing.RegisterUnaryTransitCallback(demand_callback)
    routing.AddDimensionWithVehicleCapacity(
        demand_callback_index,
        0,  # null capacity slack
        data["vehicle_capacities"],  # vehicle maximum capacities
        True,  # start cumul to zero
        "Capacity",
    )

    # Setting first solution heuristic.
    search_parameters = pywrapcp.DefaultRoutingSearchParameters()
    search_parameters.first_solution_strategy = (
        routing_enums_pb2.FirstSolutionStrategy.PATH_CHEAPEST_ARC
    )
    search_parameters.local_search_metaheuristic = (
        routing_enums_pb2.LocalSearchMetaheuristic.GUIDED_LOCAL_SEARCH
    )
    search_parameters.time_limit.FromSeconds(1)

    # Solve the problem.
    solution = routing.SolveWithParameters(search_parameters)

    # Print solution on console.
    if solution:
        print_solution(data, manager, routing, solution)


if __name__ == "__main__":
    main()

C++

#include <cstdint>
#include <sstream>
#include <vector>

#include "google/protobuf/duration.pb.h"
#include "ortools/constraint_solver/routing.h"
#include "ortools/constraint_solver/routing_enums.pb.h"
#include "ortools/constraint_solver/routing_index_manager.h"
#include "ortools/constraint_solver/routing_parameters.h"

namespace operations_research {
struct DataModel {
  const std::vector<std::vector<int64_t>> distance_matrix{
      {0, 548, 776, 696, 582, 274, 502, 194, 308, 194, 536, 502, 388, 354, 468,
       776, 662},
      {548, 0, 684, 308, 194, 502, 730, 354, 696, 742, 1084, 594, 480, 674,
       1016, 868, 1210},
      {776, 684, 0, 992, 878, 502, 274, 810, 468, 742, 400, 1278, 1164, 1130,
       788, 1552, 754},
      {696, 308, 992, 0, 114, 650, 878, 502, 844, 890, 1232, 514, 628, 822,
       1164, 560, 1358},
      {582, 194, 878, 114, 0, 536, 764, 388, 730, 776, 1118, 400, 514, 708,
       1050, 674, 1244},
      {274, 502, 502, 650, 536, 0, 228, 308, 194, 240, 582, 776, 662, 628, 514,
       1050, 708},
      {502, 730, 274, 878, 764, 228, 0, 536, 194, 468, 354, 1004, 890, 856, 514,
       1278, 480},
      {194, 354, 810, 502, 388, 308, 536, 0, 342, 388, 730, 468, 354, 320, 662,
       742, 856},
      {308, 696, 468, 844, 730, 194, 194, 342, 0, 274, 388, 810, 696, 662, 320,
       1084, 514},
      {194, 742, 742, 890, 776, 240, 468, 388, 274, 0, 342, 536, 422, 388, 274,
       810, 468},
      {536, 1084, 400, 1232, 1118, 582, 354, 730, 388, 342, 0, 878, 764, 730,
       388, 1152, 354},
      {502, 594, 1278, 514, 400, 776, 1004, 468, 810, 536, 878, 0, 114, 308,
       650, 274, 844},
      {388, 480, 1164, 628, 514, 662, 890, 354, 696, 422, 764, 114, 0, 194, 536,
       388, 730},
      {354, 674, 1130, 822, 708, 628, 856, 320, 662, 388, 730, 308, 194, 0, 342,
       422, 536},
      {468, 1016, 788, 1164, 1050, 514, 514, 662, 320, 274, 388, 650, 536, 342,
       0, 764, 194},
      {776, 868, 1552, 560, 674, 1050, 1278, 742, 1084, 810, 1152, 274, 388,
       422, 764, 0, 798},
      {662, 1210, 754, 1358, 1244, 708, 480, 856, 514, 468, 354, 844, 730, 536,
       194, 798, 0},
  };
  const std::vector<int64_t> demands{
      0, 1, 1, 2, 4, 2, 4, 8, 8, 1, 2, 1, 2, 4, 4, 8, 8,
  };
  const std::vector<int64_t> vehicle_capacities{15, 15, 15, 15};
  const int num_vehicles = 4;
  const RoutingIndexManager::NodeIndex depot{0};
};

//! @brief Print the solution.
//! @param[in] data Data of the problem.
//! @param[in] manager Index manager used.
//! @param[in] routing Routing solver used.
//! @param[in] solution Solution found by the solver.
void PrintSolution(const DataModel& data, const RoutingIndexManager& manager,
                   const RoutingModel& routing, const Assignment& solution) {
  int64_t total_distance = 0;
  int64_t total_load = 0;
  for (int vehicle_id = 0; vehicle_id < data.num_vehicles; ++vehicle_id) {
    int64_t index = routing.Start(vehicle_id);
    LOG(INFO) << "Route for Vehicle " << vehicle_id << ":";
    int64_t route_distance = 0;
    int64_t route_load = 0;
    std::stringstream route;
    while (!routing.IsEnd(index)) {
      const int node_index = manager.IndexToNode(index).value();
      route_load += data.demands[node_index];
      route << node_index << " Load(" << route_load << ") -> ";
      const int64_t previous_index = index;
      index = solution.Value(routing.NextVar(index));
      route_distance += routing.GetArcCostForVehicle(previous_index, index,
                                                     int64_t{vehicle_id});
    }
    LOG(INFO) << route.str() << manager.IndexToNode(index).value();
    LOG(INFO) << "Distance of the route: " << route_distance << "m";
    LOG(INFO) << "Load of the route: " << route_load;
    total_distance += route_distance;
    total_load += route_load;
  }
  LOG(INFO) << "Total distance of all routes: " << total_distance << "m";
  LOG(INFO) << "Total load of all routes: " << total_load;
  LOG(INFO) << "";
  LOG(INFO) << "Advanced usage:";
  LOG(INFO) << "Problem solved in " << routing.solver()->wall_time() << "ms";
}

void VrpCapacity() {
  // Instantiate the data problem.
  DataModel data;

  // Create Routing Index Manager
  RoutingIndexManager manager(data.distance_matrix.size(), data.num_vehicles,
                              data.depot);

  // Create Routing Model.
  RoutingModel routing(manager);

  // Create and register a transit callback.
  const int transit_callback_index = routing.RegisterTransitCallback(
      [&data, &manager](const int64_t from_index,
                        const int64_t to_index) -> int64_t {
        // Convert from routing variable Index to distance matrix NodeIndex.
        const int from_node = manager.IndexToNode(from_index).value();
        const int to_node = manager.IndexToNode(to_index).value();
        return data.distance_matrix[from_node][to_node];
      });

  // Define cost of each arc.
  routing.SetArcCostEvaluatorOfAllVehicles(transit_callback_index);

  // Add Capacity constraint.
  const int demand_callback_index = routing.RegisterUnaryTransitCallback(
      [&data, &manager](const int64_t from_index) -> int64_t {
        // Convert from routing variable Index to demand NodeIndex.
        const int from_node = manager.IndexToNode(from_index).value();
        return data.demands[from_node];
      });
  routing.AddDimensionWithVehicleCapacity(
      demand_callback_index,    // transit callback index
      int64_t{0},               // null capacity slack
      data.vehicle_capacities,  // vehicle maximum capacities
      true,                     // start cumul to zero
      "Capacity");

  // Setting first solution heuristic.
  RoutingSearchParameters search_parameters = DefaultRoutingSearchParameters();
  search_parameters.set_first_solution_strategy(
      FirstSolutionStrategy::PATH_CHEAPEST_ARC);
  search_parameters.set_local_search_metaheuristic(
      LocalSearchMetaheuristic::GUIDED_LOCAL_SEARCH);
  search_parameters.mutable_time_limit()->set_seconds(1);

  // Solve the problem.
  const Assignment* solution = routing.SolveWithParameters(search_parameters);

  // Print solution on console.
  PrintSolution(data, manager, routing, *solution);
}
}  // namespace operations_research

int main(int /*argc*/, char* /*argv*/[]) {
  operations_research::VrpCapacity();
  return EXIT_SUCCESS;
}

Java

package com.google.ortools.constraintsolver.samples;
import com.google.ortools.Loader;
import com.google.ortools.constraintsolver.Assignment;
import com.google.ortools.constraintsolver.FirstSolutionStrategy;
import com.google.ortools.constraintsolver.LocalSearchMetaheuristic;
import com.google.ortools.constraintsolver.RoutingIndexManager;
import com.google.ortools.constraintsolver.RoutingModel;
import com.google.ortools.constraintsolver.RoutingSearchParameters;
import com.google.ortools.constraintsolver.main;
import com.google.protobuf.Duration;
import java.util.logging.Logger;

/** Minimal VRP. */
public final class VrpCapacity {
  private static final Logger logger = Logger.getLogger(VrpCapacity.class.getName());

  static class DataModel {
    public final long[][] distanceMatrix = {
        {0, 548, 776, 696, 582, 274, 502, 194, 308, 194, 536, 502, 388, 354, 468, 776, 662},
        {548, 0, 684, 308, 194, 502, 730, 354, 696, 742, 1084, 594, 480, 674, 1016, 868, 1210},
        {776, 684, 0, 992, 878, 502, 274, 810, 468, 742, 400, 1278, 1164, 1130, 788, 1552, 754},
        {696, 308, 992, 0, 114, 650, 878, 502, 844, 890, 1232, 514, 628, 822, 1164, 560, 1358},
        {582, 194, 878, 114, 0, 536, 764, 388, 730, 776, 1118, 400, 514, 708, 1050, 674, 1244},
        {274, 502, 502, 650, 536, 0, 228, 308, 194, 240, 582, 776, 662, 628, 514, 1050, 708},
        {502, 730, 274, 878, 764, 228, 0, 536, 194, 468, 354, 1004, 890, 856, 514, 1278, 480},
        {194, 354, 810, 502, 388, 308, 536, 0, 342, 388, 730, 468, 354, 320, 662, 742, 856},
        {308, 696, 468, 844, 730, 194, 194, 342, 0, 274, 388, 810, 696, 662, 320, 1084, 514},
        {194, 742, 742, 890, 776, 240, 468, 388, 274, 0, 342, 536, 422, 388, 274, 810, 468},
        {536, 1084, 400, 1232, 1118, 582, 354, 730, 388, 342, 0, 878, 764, 730, 388, 1152, 354},
        {502, 594, 1278, 514, 400, 776, 1004, 468, 810, 536, 878, 0, 114, 308, 650, 274, 844},
        {388, 480, 1164, 628, 514, 662, 890, 354, 696, 422, 764, 114, 0, 194, 536, 388, 730},
        {354, 674, 1130, 822, 708, 628, 856, 320, 662, 388, 730, 308, 194, 0, 342, 422, 536},
        {468, 1016, 788, 1164, 1050, 514, 514, 662, 320, 274, 388, 650, 536, 342, 0, 764, 194},
        {776, 868, 1552, 560, 674, 1050, 1278, 742, 1084, 810, 1152, 274, 388, 422, 764, 0, 798},
        {662, 1210, 754, 1358, 1244, 708, 480, 856, 514, 468, 354, 844, 730, 536, 194, 798, 0},
    };
    public final long[] demands = {0, 1, 1, 2, 4, 2, 4, 8, 8, 1, 2, 1, 2, 4, 4, 8, 8};
    public final long[] vehicleCapacities = {15, 15, 15, 15};
    public final int vehicleNumber = 4;
    public final int depot = 0;
  }

  /// @brief Print the solution.
  static void printSolution(
      DataModel data, RoutingModel routing, RoutingIndexManager manager, Assignment solution) {
    // Solution cost.
    logger.info("Objective: " + solution.objectiveValue());
    // Inspect solution.
    long totalDistance = 0;
    long totalLoad = 0;
    for (int i = 0; i < data.vehicleNumber; ++i) {
      long index = routing.start(i);
      logger.info("Route for Vehicle " + i + ":");
      long routeDistance = 0;
      long routeLoad = 0;
      String route = "";
      while (!routing.isEnd(index)) {
        long nodeIndex = manager.indexToNode(index);
        routeLoad += data.demands[(int) nodeIndex];
        route += nodeIndex + " Load(" + routeLoad + ") -> ";
        long previousIndex = index;
        index = solution.value(routing.nextVar(index));
        routeDistance += routing.getArcCostForVehicle(previousIndex, index, i);
      }
      route += manager.indexToNode(routing.end(i));
      logger.info(route);
      logger.info("Distance of the route: " + routeDistance + "m");
      totalDistance += routeDistance;
      totalLoad += routeLoad;
    }
    logger.info("Total distance of all routes: " + totalDistance + "m");
    logger.info("Total load of all routes: " + totalLoad);
  }

  public static void main(String[] args) throws Exception {
    Loader.loadNativeLibraries();
    // Instantiate the data problem.
    final DataModel data = new DataModel();

    // Create Routing Index Manager
    RoutingIndexManager manager =
        new RoutingIndexManager(data.distanceMatrix.length, data.vehicleNumber, data.depot);

    // Create Routing Model.
    RoutingModel routing = new RoutingModel(manager);

    // Create and register a transit callback.
    final int transitCallbackIndex =
        routing.registerTransitCallback((long fromIndex, long toIndex) -> {
          // Convert from routing variable Index to user NodeIndex.
          int fromNode = manager.indexToNode(fromIndex);
          int toNode = manager.indexToNode(toIndex);
          return data.distanceMatrix[fromNode][toNode];
        });

    // Define cost of each arc.
    routing.setArcCostEvaluatorOfAllVehicles(transitCallbackIndex);

    // Add Capacity constraint.
    final int demandCallbackIndex = routing.registerUnaryTransitCallback((long fromIndex) -> {
      // Convert from routing variable Index to user NodeIndex.
      int fromNode = manager.indexToNode(fromIndex);
      return data.demands[fromNode];
    });
    routing.addDimensionWithVehicleCapacity(demandCallbackIndex, 0, // null capacity slack
        data.vehicleCapacities, // vehicle maximum capacities
        true, // start cumul to zero
        "Capacity");

    // Setting first solution heuristic.
    RoutingSearchParameters searchParameters =
        main.defaultRoutingSearchParameters()
            .toBuilder()
            .setFirstSolutionStrategy(FirstSolutionStrategy.Value.PATH_CHEAPEST_ARC)
            .setLocalSearchMetaheuristic(LocalSearchMetaheuristic.Value.GUIDED_LOCAL_SEARCH)
            .setTimeLimit(Duration.newBuilder().setSeconds(1).build())
            .build();

    // Solve the problem.
    Assignment solution = routing.solveWithParameters(searchParameters);

    // Print solution on console.
    printSolution(data, routing, manager, solution);
  }

  private VrpCapacity() {}
}

C#

using System;
using System.Collections.Generic;
using Google.OrTools.ConstraintSolver;
using Google.Protobuf.WellKnownTypes; // Duration

/// <summary>
///   Minimal TSP using distance matrix.
/// </summary>
public class VrpCapacity
{
    class DataModel
    {
        public long[,] DistanceMatrix = {
            { 0, 548, 776, 696, 582, 274, 502, 194, 308, 194, 536, 502, 388, 354, 468, 776, 662 },
            { 548, 0, 684, 308, 194, 502, 730, 354, 696, 742, 1084, 594, 480, 674, 1016, 868, 1210 },
            { 776, 684, 0, 992, 878, 502, 274, 810, 468, 742, 400, 1278, 1164, 1130, 788, 1552, 754 },
            { 696, 308, 992, 0, 114, 650, 878, 502, 844, 890, 1232, 514, 628, 822, 1164, 560, 1358 },
            { 582, 194, 878, 114, 0, 536, 764, 388, 730, 776, 1118, 400, 514, 708, 1050, 674, 1244 },
            { 274, 502, 502, 650, 536, 0, 228, 308, 194, 240, 582, 776, 662, 628, 514, 1050, 708 },
            { 502, 730, 274, 878, 764, 228, 0, 536, 194, 468, 354, 1004, 890, 856, 514, 1278, 480 },
            { 194, 354, 810, 502, 388, 308, 536, 0, 342, 388, 730, 468, 354, 320, 662, 742, 856 },
            { 308, 696, 468, 844, 730, 194, 194, 342, 0, 274, 388, 810, 696, 662, 320, 1084, 514 },
            { 194, 742, 742, 890, 776, 240, 468, 388, 274, 0, 342, 536, 422, 388, 274, 810, 468 },
            { 536, 1084, 400, 1232, 1118, 582, 354, 730, 388, 342, 0, 878, 764, 730, 388, 1152, 354 },
            { 502, 594, 1278, 514, 400, 776, 1004, 468, 810, 536, 878, 0, 114, 308, 650, 274, 844 },
            { 388, 480, 1164, 628, 514, 662, 890, 354, 696, 422, 764, 114, 0, 194, 536, 388, 730 },
            { 354, 674, 1130, 822, 708, 628, 856, 320, 662, 388, 730, 308, 194, 0, 342, 422, 536 },
            { 468, 1016, 788, 1164, 1050, 514, 514, 662, 320, 274, 388, 650, 536, 342, 0, 764, 194 },
            { 776, 868, 1552, 560, 674, 1050, 1278, 742, 1084, 810, 1152, 274, 388, 422, 764, 0, 798 },
            { 662, 1210, 754, 1358, 1244, 708, 480, 856, 514, 468, 354, 844, 730, 536, 194, 798, 0 }
        };
        public long[] Demands = { 0, 1, 1, 2, 4, 2, 4, 8, 8, 1, 2, 1, 2, 4, 4, 8, 8 };
        public long[] VehicleCapacities = { 15, 15, 15, 15 };
        public int VehicleNumber = 4;
        public int Depot = 0;
    };

    /// <summary>
    ///   Print the solution.
    /// </summary>
    static void PrintSolution(in DataModel data, in RoutingModel routing, in RoutingIndexManager manager,
                              in Assignment solution)
    {
        Console.WriteLine($"Objective {solution.ObjectiveValue()}:");

        // Inspect solution.
        long totalDistance = 0;
        long totalLoad = 0;
        for (int i = 0; i < data.VehicleNumber; ++i)
        {
            Console.WriteLine("Route for Vehicle {0}:", i);
            long routeDistance = 0;
            long routeLoad = 0;
            var index = routing.Start(i);
            while (routing.IsEnd(index) == false)
            {
                long nodeIndex = manager.IndexToNode(index);
                routeLoad += data.Demands[nodeIndex];
                Console.Write("{0} Load({1}) -> ", nodeIndex, routeLoad);
                var previousIndex = index;
                index = solution.Value(routing.NextVar(index));
                routeDistance += routing.GetArcCostForVehicle(previousIndex, index, 0);
            }
            Console.WriteLine("{0}", manager.IndexToNode((int)index));
            Console.WriteLine("Distance of the route: {0}m", routeDistance);
            totalDistance += routeDistance;
            totalLoad += routeLoad;
        }
        Console.WriteLine("Total distance of all routes: {0}m", totalDistance);
        Console.WriteLine("Total load of all routes: {0}m", totalLoad);
    }

    public static void Main(String[] args)
    {
        // Instantiate the data problem.
        DataModel data = new DataModel();

        // Create Routing Index Manager
        RoutingIndexManager manager =
            new RoutingIndexManager(data.DistanceMatrix.GetLength(0), data.VehicleNumber, data.Depot);

        // Create Routing Model.
        RoutingModel routing = new RoutingModel(manager);

        // Create and register a transit callback.
        int transitCallbackIndex = routing.RegisterTransitCallback((long fromIndex, long toIndex) =>
                                                                   {
                                                                       // Convert from routing variable Index to
                                                                       // distance matrix NodeIndex.
                                                                       var fromNode = manager.IndexToNode(fromIndex);
                                                                       var toNode = manager.IndexToNode(toIndex);
                                                                       return data.DistanceMatrix[fromNode, toNode];
                                                                   });

        // Define cost of each arc.
        routing.SetArcCostEvaluatorOfAllVehicles(transitCallbackIndex);

        // Add Capacity constraint.
        int demandCallbackIndex = routing.RegisterUnaryTransitCallback((long fromIndex) =>
                                                                       {
                                                                           // Convert from routing variable Index to
                                                                           // demand NodeIndex.
                                                                           var fromNode =
                                                                               manager.IndexToNode(fromIndex);
                                                                           return data.Demands[fromNode];
                                                                       });
        routing.AddDimensionWithVehicleCapacity(demandCallbackIndex, 0, // null capacity slack
                                                data.VehicleCapacities, // vehicle maximum capacities
                                                true,                   // start cumul to zero
                                                "Capacity");

        // Setting first solution heuristic.
        RoutingSearchParameters searchParameters =
            operations_research_constraint_solver.DefaultRoutingSearchParameters();
        searchParameters.FirstSolutionStrategy = FirstSolutionStrategy.Types.Value.PathCheapestArc;
        searchParameters.LocalSearchMetaheuristic = LocalSearchMetaheuristic.Types.Value.GuidedLocalSearch;
        searchParameters.TimeLimit = new Duration { Seconds = 1 };

        // Solve the problem.
        Assignment solution = routing.SolveWithParameters(searchParameters);

        // Print solution on console.
        PrintSolution(data, routing, manager, solution);
    }
}

Il existe plusieurs exemples de problèmes de routage du véhicule avec d'autres types de contraintes sur GitHub (recherchez des exemples dont le nom contient le terme "vrp").

Que se passe-t-il si un problème n'est pas résolu ?

Un problème de routage avec des contraintes, tel qu'un CVRP, peut ne pas avoir de solution réalisable, par exemple si la quantité totale d'articles en cours de transport dépasse la capacité totale des véhicules. Si vous tentez de résoudre un tel problème, celui-ci peut effectuer une recherche exhaustive qui prend si longtemps que vous devez abandonner et interrompre le programme.

Cela ne pose généralement pas de problème. Toutefois, voici quelques façons d'éviter que votre programme ne s'exécute longtemps lorsqu'aucun problème n'est résolu:

  • Définissez une limite de temps dans le programme, ce qui interrompra la recherche même si aucune solution n'a été trouvée. Toutefois, n'oubliez pas que si le problème comporte une solution nécessitant une longue recherche, le programme risque d'atteindre le délai avant de trouver une solution.
  • Définissez des pénalités pour les visites en magasin. Cela permet au résolveur de renvoyer une "solution" qui ne visite pas tous les lieux au cas où le problème serait impossible. Consultez Pénalités et abandons.

En général, il peut être difficile de savoir si un problème donné a une solution. Même dans le cas d'un CVC où la demande totale ne dépasse pas la capacité totale, la détermination de la capacité de tous les éléments dans les véhicules est une version du problème de sacs à dos.