OR-Tools车辆路径规划：全局维度约束下的路径成本回调实现

OR-Tools本身没有原生支持让成本回调直接访问整条路径的机制，因为它的核心路由算法（比如禁忌搜索、局部搜索）都是基于局部节点/边的决策逻辑。你可以通过以下几种间接方式实现依赖全局路径属性的成本计算：

• 迭代优化+后处理惩罚
  先运行基础VRP求解得到初始路径，计算全局属性（比如凸包面积、总体积）作为额外成本。接着将这个全局成本拆解为可嵌入模型的局部惩罚项——比如如果凸包过大，给路径中距离较远的节点对增加边成本，或者给偏离中心的节点增加节点成本。重新运行求解器，重复这个过程直到全局成本满足要求。这种方法简单易实现，适合对精度要求不是极端高的场景。

• CP-SAT建模全局约束（若使用CP-SAT求解器）
  如果你用OR-Tools的CP-SAT模块而非Routing库，可以通过布尔变量和顺序变量来建模路径的全局结构：

  1. 用布尔变量标记每个节点是否被包含在路径中；
  2. 用整数变量定义节点在路径中的顺序；
  3. 通过这些变量构建全局属性的表达式（比如收集所有选中节点的坐标，用辅助变量计算凸包的近似值或相关约束），将其纳入目标函数。
     注意：这种方法的建模复杂度很高，尤其是凸包这类非凸计算，通常需要做近似处理，否则求解速度会大幅下降。

• 自定义解评估与搜索引导
  OR-Tools的Routing库允许你在搜索过程中插入自定义的解评估逻辑。你可以：

  1. 实现一个自定义的解评估函数，每次求解器生成候选路径时，计算全局属性成本；
  2. 通过调整搜索参数（比如设置local_search_operators、solution_limit），让求解器优先探索全局成本更低的路径；
  3. 结合禁忌搜索的思想，避免重复探索全局成本差的路径。
     这种方法需要深入了解OR-Tools的搜索机制，但能更直接地针对全局成本进行优化。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Endymio