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。

为了提高神经车辆路径问题（VRP）求解器的可行性，设计了一个辅助策略，通过学习本地可转移的拓扑特征来改善神经 VRP 求解器的表现。实验证明，这个集成策略在基准测试中表现出更好的泛化性能，并且在真实世界问题上也能工作得很好。

本文提出了一个使用强化学习解决车辆路径问题的端到端框架，通过策略梯度算法优化参数，实时生成解决方案，解决负载容量 VRP 的中等规模实例时，在解决质量上优于经典的启发式算法和 Google 的 OR-Tools，同时具有可比较的计算时间。