O2. 车辆路径优化决策¶

案例来源: or-tools + community-apps
决策类型: 物流配送路线规划
方法论: VRP 约束求解 + 启发式算法
预计阅读时间: 13 分钟

1. 决策背景¶

业务场景¶

某物流公司 100 辆车，服务 1000+ 客户： - 日均订单：800 单 - 配送点：200 个/日 - 车辆类型：3 种 (载重 2T/5T/10T) - 约束：时间窗/载重/司机工时

决策目标¶

最小化总里程
满足所有时间窗约束
车辆使用数最小
求解时间 < 30 分钟

2. 方法论：车辆路径问题 (VRP)¶

问题定义¶

输入:
- 仓库位置 (起点)
- 客户位置 + 需求 + 时间窗
- 车辆信息 (载重/成本)

输出:
- 每辆车的配送路线
- 出发/到达时间
- 总成本

约束类型¶

约束	说明	硬度
载重约束	不超载	硬约束
时间窗	客户指定时间段	硬约束
司机工时	每日工作≤10 小时	硬约束
里程最小化	降低成本	软约束
车辆均衡	工作负载均衡	软约束

3. 模型实现¶

OR-Tools 实现¶

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

# 1. 数据准备
data = {
    'distance_matrix': compute_distance_matrix(locations),
    'demands': customer_demands,
    'time_windows': customer_time_windows,
    'vehicle_capacities': [2000, 5000, 10000],
    'num_vehicles': 100,
    'depot': 0
}

# 2. 创建路由模型
manager = pywrapcp.RoutingIndexManager(
    len(data['distance_matrix']),
    data['num_vehicles'],
    data['depot']
)
routing = pywrapcp.RoutingModel(manager)

# 3. 添加约束
# 载重约束
routing.AddDimensionWithVehicleCapacity(
    demand_callback,
    0,  # null capacity slack
    data['vehicle_capacities'],
    True,  # start cumul to zero
    'Capacity'
)

# 时间窗约束
routing.AddDimensionWithVehicleTransitAndSlack(
    time_callback,
    time_slack,
    max_route_time,
    True,
    'Time'
)

# 4. 定义目标函数
distance_dimension = routing.GetDimensionOrDie('Distance')
routing.AddObjective(
    distance_dimension.CumulVar(routing.End(vehicle_id)),
    coefficient=1
)

# 5. 求解
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
)

solution = routing.SolveWithParameters(search_parameters)

4. 决策结果¶

优化效果¶

指标	人工调度	优化后	改善
总里程	5,200km	3,800km	-27%
车辆使用	95 辆	78 辆	-18%
准时率	85%	96%	+13%
规划时间	4 小时	15 分钟	-94%

成本节约¶

年度收益: - 里程减少：1,400km/日 × 365 × ¥8/km = ¥4.1M - 车辆减少：17 辆 × ¥300K/年 = ¥5.1M - 人力节约：2 人 × ¥150K/年 = ¥0.3M - 总收益: ¥9.5M/年

投入: - 系统开发：¥1.5M - 年度维护：¥0.3M - ROI: 6.3 倍

5. 实施经验¶

关键成功因素¶

✅ 准确的基础数据 (位置/时间窗)
✅ 合理的约束设置 (不过紧)
✅ 启发式算法选择
✅ 调度员培训

挑战与解决¶

挑战	解决方案
客户时间窗过紧	协商放宽 + 惩罚函数
实时订单插入	增量重优化
司机抗拒新路线	激励政策 + 培训

案例版本: v1.0 | 最后更新: 2026-06-03