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在Google OR-Tools VRP中实施出发时间后的驾驶员休息
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原文英文，约2700词，阅读约需10分钟。
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内容提要
在物流和运输中，规划高效路线和遵守休息规定同样重要。本文介绍如何用Google OR-Tools解决带时间窗和休息的容量限制车辆路径问题。通过Python示例，定义ActiveTime维度跟踪车辆时间，设置驾驶员强制休息。代码步骤包括创建数据模型、初始化路由模型、定义距离和需求回调、设置服务时间和时间窗、添加ActiveTime维度和休息约束。
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关键要点
- 在物流和运输中，规划高效路线和遵守休息规定同样重要。
- 使用Google OR-Tools解决带时间窗和休息的容量限制车辆路径问题。
- 定义ActiveTime维度跟踪车辆时间，设置驾驶员强制休息。
- 创建数据模型，包括订单数量、车辆数量、车辆容量和时间窗。
- 初始化路由模型，设置距离和需求回调。
- 添加服务时间和时间窗约束。
- 定义ActiveTime回调以计算车辆的活动时间。
- 添加ActiveTime维度并设置休息约束。
- 定义休息数据，强制驾驶员在特定时间段内休息。
- 允许跳过订单并设置惩罚以平衡总距离和服务需求。
- 提取并打印解决方案，包括休息计划和路线计划。
- 通过引入ActiveTime维度，确保驾驶员在特定驾驶时间后休息，增强安全性。
❓
延伸问答
如何在Google OR-Tools中实现驾驶员的强制休息？
通过定义ActiveTime维度并设置休息约束，可以在特定驾驶时间后强制驾驶员休息。
什么是容量限制车辆路径问题（CVRPTWB）？
CVRPTWB是指在考虑时间窗和驾驶员休息的情况下，规划车辆的高效运输路线的问题。
在解决车辆路径问题时，如何设置时间窗约束？
通过为每个客户和仓库设置时间窗约束，确保服务在特定时间范围内进行。
ActiveTime维度在车辆路径问题中有什么作用？
ActiveTime维度用于跟踪车辆自离开仓库以来的活动时间，以便在达到特定时间后强制休息。
如何在Google OR-Tools中创建数据模型？
通过定义订单数量、车辆数量、车辆容量和时间窗等参数，创建数据模型以供求解使用。
在车辆路径问题中，如何处理订单跳过的情况？
通过设置惩罚机制，允许跳过订单以平衡总距离和服务需求。
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