路由优化算法及其工作原理

要点：

·         路线优化算法提高效率、降低成本并增强客户服务。

·         遗传算法、蚁群优化和贪心算法是常见的路径优化算法类型。

·         选择正确的路线优化算法对于最 大化收益和最小化缺点至关重

什么是路由优化算法？

路线优化算法是一组计算技术，用于确定物流或相关操作中车辆或交付的最有效路线。这些算法考虑了多种因素，例如车辆类型、容量、交通状况、物流限制和送货量。 

路线优化算法的范围从相对简单到高度复杂，每种算法都在计算时间和解决方案质量之间提供不同的权衡。然而，最终目标是帮助企业简化运营，提高客户满意度。 

路由优化算法如何工作？（6 个简单步骤）

如您所知，发现最短路线的过程称为路线优化。以下是路线优化算法工作原理的简单概述： 

第1步：输入数据

收集必要的数据，例如送货地点、客户需求、车辆容量和时间窗口。

第 2 步：确定问题

定义要解决的具体问题，包括目标（例如，最小化距离、最 大化资源利用率）和约束（例如，时间窗口、车辆容量）。

第三步： 初始化

设置初始解决方案，通常使用随机生成的路线或基于简单的启发式方法。

第四步：评估

通过考虑定义的目标和约束来评估解决方案的质量。衡量总行驶距离、资源利用率、遵守时间窗口和其他相关指标等因素。

第 5 步：终止标准

确定何时停止优化过程。这可以基于达到一定数量的迭代、实现特定的改进或满足时间限制。

第6步：输出

生成最终的优化路线，最 大限度地减少行驶距离，最 大限度地提高资源利用率，并满足既定的目标和约束。

不同类型的路由优化算法

下面列出了下面提到的 15 种路线优化算法。 

1. 贪心算法

贪心算法是一种根据当前情况解决问题的方法。该算法忽略了当前结果可能不会带来最优结果的事实。它永远不会回溯或修改先前的决定，而只会根据最初的决定继续进行。 

然而，该算法简单直观，需要最 大或最小最优结果。它很容易理解和实施。仅在两种情况下才可以应用贪心算法： 

n  在每个阶段选择最 佳选项会产生整体最优解决方案。 

n  问题的最优解包含子问题的完整解。 

让我们考虑这样一个场景：送货司机需要访问一组客户地点进行送货。目标是尽量减少总行驶距离。

n  从一条空路线开始，然后选择任何客户位置作为起点。

贪心选择

“在每一步中，选择距离驾驶员当前位置最近的客户位置。这一决定是根据当前位置和可用客户位置之间的最短距离做出的。”

n  将司机移动到选定的客户位置并将其添加到路线中。从可用客户位置集中删除选定的位置。

n  重复步骤 2 和 3，直到访问完所有客户位置并将其添加到路线中。

n  访问完所有客户位置后，返回起点或任何其他指定终点以完成路线。

贪心算法通过在每一步做出局部最优决策来优先考虑立即优化。它可以提高计算效率，并为某些场景提供令人满意的结果，特别是当问题规模相对较小时。

2. 遗传算法（GA）

为了获得优化路线的最 佳答案，遗传算法复制了选择过程。通过选择过程，通过交叉和变异产生潜在的路线。 

接下来的优化路线在总距离、时间和油耗方面表现最 好。重复这个过程直到得到满意的解，因为遗传算法不一定能达到绝 对最优解。遗传算法处理复杂的问题，可以探索大的解决方案以找到最优解决方案。 

遗传算法最 好的例子之一是车辆路径问题。在 VRP 中，遗传算法可以创造奇迹来优化许多车辆的路线。  

3. 蚁群算法（ACO）

顾名思义，蚁群优化是基于蚂蚁如何聚集来寻找到达食物源的最快路线。同样，该算法将几只人工蚂蚁释放到起点，并遵循一系列规则继续到达最终目标。随着时间的推移，它们会留下一条踪迹供其他蚂蚁跟随，从而更容易找到最快的路线。 

4.Dijkstra算法

为了找到图中单个源节点和所有其他节点之间的最短路径，Dijkstra 算法是理想的选择。它可用于在路线优化的背景下找到起点和多个目的地之间的最短路线。考虑与边相关的权重或距离，它确定从源节点到所有其他节点的最小成本。

5.A*算法

A* 算法使用启发式方法来指导搜索，该算法是 Dijkstra 算法的扩展。其目标是确定从 A 点到 B 点的最短路线。 

A* 算法能够通过考虑从源头的实际成本和到达目的地的估计成本来有效地导航路线并找到接近最 佳的路线。它对于估计距离或行程时间等可提供启发式信息的问题特别有用。

6.贝尔曼-福特算法

即使存在负边权重，贝尔曼-福特算法也可以用来确定最短路径。它是一种基于动态规划的算法，通过迭代“放松”边缘来逐渐改进最短路径的估计。 

贝尔曼-福特算法能够处理路线优化中涉及负成本或权重的情况，从而可以在考虑这些约束的情况下选择最有效的路线。

7.Floyd-warshall算法

Floyd-Warshall 算法是一种动态规划算法，通过考虑所有中间节点并逐渐更新估计来计算最短路径矩阵。在路线优化的背景下，Floyd-Warshall 算法可用于确定出发点和目的地点的所有组合之间的最 佳路径，从而提供整个网络的全面视图。

8.粒子群优化（PSO）

称为粒子群优化的元启发式算法基于鱼群或鸟群的社会行为。它涉及一群粒子，它们通过学习群体内的最 佳解决方案和它们自己之前的最 佳解决方案来调整其位置。PSO 可用于路线优化，探索解决方案空间并在考虑成本、距离和时间的情况下找到接近最优的路线。

9. 模拟退火（SA）

概率元启发式算法被称为模拟退火，试图模仿冶金中使用的退火过程。它从初始解决方案开始，通过允许更改更差的解决方案来迭代地探索解决方案空间，并且接受更差解决方案的概率随着时间的推移逐渐降低。 

由于这种行为，SA 能够摆脱局部最优，并可能收敛到更好的全局解决方案。考虑到各种约束和目标，SA可以用于在路径优化中搜索最优或接近最优的路径。

10.禁忌搜索

禁忌搜索是一种元启发式算法，它利用基于内存的机制来指导搜索过程。它维护着一个称为“禁忌列表”的短期记忆，记录最近探索的解决方案。 

由于禁忌搜索不会返回禁忌列表中的解决方案，因此您可以更广泛地探索解决方案空间。它可用于解决路线优化问题，以找到更好的路线，同时考虑偏好和限制。

11.约束规划（CP）

通过称为约束编程的声明性编程范例，使约束和变量方面的约束编程成为可能。 

通过定义与容量限制、时间窗口、车辆可用性和其他特定要求相关的约束，CP 可以在路线优化的背景下使用，以建模和解决复杂的路线问题。为了找到最 佳路线，CP 算法根据指定的约束系统地检查可行解的空间。

12. 可变邻域搜索（VNS）

称为可变邻域搜索的元启发式算法会着眼于各种邻域或搜索空间以找到更好的解决方案。它的工作原理是在当前解决方案周围的各个邻域中迭代应用局部搜索过程，目的是提高整个解决方案的质量。在路线优化中，VNS 可用于通过系统地探索各个邻域并相应地调整搜索过程来搜索更好的路线。

13.线性规划（LP）

线性规划是一种用于优化线性约束目标函数的数学技术。LP 可用于在路线优化的背景下建模和解决涉及线性成本函数和约束的问题。它能够通过平衡车辆可用性、容量限制和时间窗口等线性约束与旅行时间或成本等目标来优化路线。

14.整数规划（IP）

整数规划（处理必须具有整数值的决策变量）可用于建模和解决涉及路线优化的问题。他们处理线性约束，如车辆可用性、容量限制和时间窗口，目标是最 大限度地减少出行时间或成本。

IP 可用于解决路由优化中的问题，其中必须选择特定节点或路由，或者决策涉及离散选择（例如选择特定路由或访问特定目的地）。考虑到决策变量是整数这一事实，IP 算法可以得出接近或最优的解决方案。

15. 混合整数规划（MIP）

在优化问题中，混合整数规划结合了连续（线性）和离散（整数）决策变量。MIP 可用于解决在路线优化中需要混合连续和离散决策的问题。它能够通过考虑连续变量（例如旅行距离）和离散变量（例如路线选择和访问决策），同时遵守指定的约束来找到最 佳路线。

路线优化算法如何增强路线规划应用程序功能

通过评估路线规划器的必备功能，无需成为技术专家即可轻松评估路线优化算法。 

1. 多日路由

管理交付操作涉及处理所有路线，无论是简单路线还是扩展路线。这意味着一条简单的路线可以一次性从 A 点出发到 B 点，而路线则延伸到大片地区，需要一天以上的时间才能完成。 

多日路线的有效路线优化算法还考虑了变化的交通状况、道路封闭以及可能影响多日路线选择的其他动态因素。 

注意： 多日路线功能已完成，包括驾驶员休息时间和安全检查表，以确保团队在路上安全。 

2. 多站路线

如果您提供按需送货或任何需要司机往返的服务，您需要确保路线优化算法支持每个司机每天多条路线。 

这样就可以将送货时间表上传到系统中，为每个司机创建多个行程。然后他们会在规定的时间内完成订单，并一次性完成交货。该算法还应有效地确定停靠顺序，以最 大限度地减少行驶时间、距离和燃料消耗。

3. 多个仓库

对于拥有多个生产或仓库地点的企业来说，能够在规划路线时创建多个仓库至关重要。因此，您的路线优化算法可以构建往返于多个站点的路线。理想情况下，您的路线系统中应该有一个站点列表，以便在多个站点路线优化时使用。 

该算法应该能够根据距离、可用库存和其他约束等因素为每次交付选择最有效的仓库。

4. 提货及送货

送货和收集，都需要路线规划解决方案。然而，它们在布线和优化时并不完全相同。该算法会考虑当天的每种工作类型，为您的司机处理送货和收集路线。一个好的路线优化算法理想情况下不仅应该考虑取货和送货的位置，还应该考虑相应的时间窗口。

5. 平衡多个订单

如果您管理多个司机并希望确保每个司机获得相同的工作量，请寻找一个强大的路线优化引擎，支持多个订单的自动平衡。这就是您在平衡多个驾驶员之间的订单时如何使用路线优化算法来确保单个驾驶员的能力和车辆的容量。

6. 基于地图的路由

基于地图的路线意味着您可以使用地图规划和优化路线。这意味着捕获某一特定区域的送货路线和区域并将其导入以进行优化。通过这种方式，它可以可视化服务区域，并更好地了解司机当天要去的地方。它还可能有助于考虑地理限制和实时交通数据以建议最 佳路线。

7. 时段

时段是最后一英里交付解决方案的标准。客户需要选择和灵活性，并且为每次交付指定时间窗口可以满足客户的满意度。理想的路线优化算法不仅应该为每次配送添加时段，还应该优化路线，使所有配送都能在指定时段内完成。

8. 车辆类型

路径优化算法应该能够根据不同类型的车辆来规划路径。例如，如果您有卡车和货运自行车，则需要提供相应输出的路线规划软件。 

不同的车辆有不同的限制和装载能力。考虑到车辆的类型，该算法应该在几秒钟内适用于各种车辆。 

9. 地理围栏

地理围栏是路线规划和路线优化软件的一个关键功能，它允许将地理区域分配给驾驶员，使其仅在给定区域内操作。这对驾驶员来说很方便，因为他们熟悉了这些区域并且可以更快地导航地址。此外，您还可以确保仅当位置不在指定区域之外时，  司机才能收集电子送货证明。

10.车辆负载优化

路线优化的最 大部分取决于车辆空间。这并不是说将订单中的数量装载到车辆上。是为了确保货物装好，避免损坏和退货。先进的路线优化算法还可以考虑货物装载到车辆中的顺序，确保可以轻松获取需要提前交付的物品。

按车辆容量进行优化是选择正确优化算法的关键。为了确保您充分利用路线规划软件，请检查它是否具有此功能。 

路线优化算法的未来趋势

路线优化算法的未来进步包括实时数据的集成，以根据不断变化的交通状况动态调整路线。人工智能路线优化的集成可以节省时间和金钱，有助于改进决策并从过去的优化结果中学习。目前还正在进行混合算法的研究，该算法结合了不同的方法以获得卓越的结果。