优化担架队巡检任务：OptaPlanner 挑战与创新解决方案

java

2024-03-09 22:15:44

针对担架队巡检任务优化车辆路径问题的 OptaPlanner 指南

引言

在医院的运营中，优化担架队巡检任务至关重要。本文将提供一种基于 OptaPlanner 的方法，用于创建适用于该特定问题的车辆路径问题 (VRP)。我们将深入探讨 OptaPlanner 的局限性，并讨论如何通过创新方法解决这些问题。

OptaPlanner 挑战

使用 OptaPlanner 时，我们面临两个主要挑战：

多车辆限制： OptaPlanner 无法直接处理需要多辆车的任务。
坐标缺失： OptaPlanner 需要坐标才能进行模拟，但我们只有任务时间。

解决方法

1. 允许多个车辆

我们将利用 OptaPlanner 的车辆分组功能。通过创建一个包含两辆车的车辆组，我们可以指定哪些任务可以由同一组车辆执行。

2. 解决没有坐标的问题

我们将使用历史数据和平均速度估计任务距离，然后将其转换为坐标。这允许 OptaPlanner 使用坐标进行模拟。

JSON 或 .vrptw 格式生成

将任务转换为具有坐标的 VRP 格式对于 OptaPlanner 模拟至关重要。我们提供了一个分步指南来生成包含以下内容的 JSON 或 .vrptw 文件：

任务坐标
车辆坐标
车辆分组

代码示例

以下 Java 代码片段展示了如何使用 OptaPlanner 解决担架队巡检任务：

public class StretcherBearersRounds {
    public static void main(String[] args) {
        // 创建求解器
        SolverFactory<StretcherBearersRoundsSolution> solverFactory = SolverFactory.create(StretcherBearersRoundsSolution.class);
        Solver<StretcherBearersRoundsSolution> solver = solverFactory.buildSolver();

        // 加载 JSON 或 .vrptw 文件
        StretcherBearersRoundsSolution solution = new StretcherBearersRoundsSolution();
        solution.loadFromJsonFile("data.json");

        // 求解问题
        StretcherBearersRoundsSolution bestSolution = solver.solve(solution);

        // 打印解决方案
        System.out.println(bestSolution);
    }
}