# GOC-EVRPTW
这是京东GOC城市物流运输车辆智能调度比赛前50名的一个解决方案。
赛题链接：[京东GOC城市物流运输车辆智能调度](https://jdata.jd.com/html/detail.html?id=5)
### 赛题简析
该题目的VRP考虑了电车的多循环和充电问题。
题目要求综合成本最少，综合成本是运输成本，等待成本, 充电成本和固定成本的总和，即为目标函数。
对于约束条件，这里有VRP中常见的最大容量约束(CVRP)、时间窗口约束(VRPTW)、混合车辆约束(Heterogeneous Fleet VRP)、多循环约束(Multi-trip VRP)、带充电站的电车里程约束(Electric VRP with Recharging Stations)。
### 解决思路
本代码提供了两个思路：
1.利用聚类分区，从而转化为求解每一个小区域的MIP问题，VRP_SubRegion即是这种方法的实现,使用 run.sh 执行；
2.分区之后利用遗传算法求解每一个较大区域的遗传问题，并且将方法一中的较优解作为遗传算法的初始种群。
### Requirements
* python3.6
* gurobi7.0
* pandas0.23.1
GOC京东物流车辆调度A榜赛题Python实现
1星 需积分: 50 153 浏览量
2018-12-08
09:37:47
上传
评论 10
收藏 21.17MB ZIP 举报 
JD车辆调度问题Python.zip （30个子文件） 
GOC-EVRPTW-master GA 
GA.py 17KB
0_1.xlsx 15KB result_0_0.csv 2KB 0_0.xlsx 16KB result_0_1.csv 2KB
input_distance_time.txt 28.91MB result_0_2.csv 2KB 0_2.xlsx 15KB VRP_SubRegion pid 385B input input_node.xlsx 79KB input_distance_time.txt 28.91MB m.xlsx 9KB checktask.sh 501B tpy.py 89B once.sh 3KB clearout.sh 444B result.txt 291B test.sh 44B cluster.py 6KB group.py 2KB solver.py 7KB run.sh 182B host.txt 46B runstep3.sh 564B copymdoel.sh 691B allcmd.sh 549B model.sh 17KB standard.py 6KB runstep2.sh 387B README.md 1KB资源评论
北音执念~2021-04-19有解题办法，资源不太全
