1-我正试图用或工具完成我的学士论文,我的问题是“如何使用第一个解决方案策略作为局部搜索元启发式的初始解决方案?” 我试图从VRP-REP http://www.vrp-rep.org/variants/item/vrptw.html解决一些VRPTW实例
我在以下代码中尝试了相同的方法:
search_parameters = pywrapcp.DefaultRoutingSearchParameters() search_parameters.first_solution_strategy = (routing_enums_pb2.FirstSolutionStrategy.LOCAL_CHEAPEST_INSERTION) search_parameters.local_search_metaheuristic = (routing_enums_pb2.LocalSearchMetaheuristic.GUIDED_LOCAL_SEARCH) search_parameters.time_limit.seconds = 60
只要我让解算器运行,第一个解决方案策略的价值就会越来越差!!!
我尝试了第一个解决方案策略和局部搜索元启发式之间的所有组合,每次我从第一个解决方案策略中得到一个好的解决方案时,当我尝试使用局部搜索策略改进它时,它会变得更糟(更糟的意思是,由于方法routing.AddVariableMinimizedByFinalizer()
,解决方案在增加,而它应该在减少)。你知道吗
2-是否有其他资源可以让我找到更多具有最佳解决方案的实例,以便将我的解决方案与最佳解决方案进行比较。你知道吗
任何帮助都将不胜感激
目前没有回答
相关问题 更多 >
编程相关推荐