OR Tools VRPTW初始方案判定与多方案输出技术咨询

第一个返回的方案是否为初始方案？ #

• 默认情况下，调用routing.SolveWithParameters(search_parameters)时，求解器会先通过配置的初始策略（如PATH_CHEAPEST_ARC）构建初始方案，随后立即启动元启发式优化（如局部搜索）来改进方案。因此，求解器返回的第一个方案大概率是经过优化后的版本，而非原始的初始构建方案。
• 若要获取未经过优化的纯初始方案，无需调用Solve方法，直接生成即可：

  routing.CloseModel()
  initial_assignment = routing.ComputeInitialAssignment()
  

  此时initial_assignment就是基于指定初始策略生成的初始方案，没有经过后续优化。

设置search_parameters.solution_limit = 5仅输出一个方案的解决方法 #

• solution_limit参数控制求解器找到多少个更优（或可行）的方案后停止，但默认配置下求解器仅返回最终的最优方案，不会主动输出所有中间方案；若探索时间不足，也可能找不到足够多的方案。需额外配置以下两点：
  1. 使用SolutionCallback捕获所有方案：实现回调类，每次求解器找到新方案时触发，将方案保存或输出。示例代码片段：

     class SolutionCallback(pywrapcp.Routing.SolutionCallback):
         def __init__(self):
             self.solutions = []
         
         def OnSolutionCallback(self):
             current_assignment = self.Assignment()
             self.solutions.append(current_assignment)
             # 此处可添加输出当前方案的逻辑
     
     callback = SolutionCallback()
     search_parameters = pywrapcp.DefaultRoutingSearchParameters()
     search_parameters.solution_limit = 5
     routing.RegisterSearchCallback(callback)
     routing.SolveWithParameters(search_parameters)
     

  2. 调整时间限制：若求解器因时间不足无法找到5个方案，可设置search_parameters.time_limit.seconds = 10（根据需求调整），给求解器足够的探索时间。

仅获取初始方案的最简方式 #

直接调用ComputeInitialAssignment()即可得到基于指定初始策略的初始方案，无需启动求解器的优化流程，这是获取初始方案最高效的方式。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Pepam