基于ORTools的多车多日带时间窗场景区域划分方案咨询

核心解决逻辑 #

直接规避两个原有思路的核心缺陷：保证每个点位唯一归属一个区域，同时兼顾地理连片性、时间窗兼容性、工作量均衡三个核心要求，不需要拆分点位也不会产生归属冲突。

分步落地方案 #

• 第一步：构造单点位统一特征向量，每个点位仅生成唯一向量，不做拆分
  向量按权重优先级包含三类特征：
  1. 地理特征（权重占比60%）：点位经纬度坐标，保证聚类结果优先满足地理连片，后续路径优化成本可控
  2. 时间特征（权重占比30%）：全周期可访问周日期分布、每日可访问时间窗编码、每周要求访问频次
  3. 工作量特征（权重占比10%）：单点位单次服务固定时长
• 第二步：运行带约束的K-Means聚类，K值直接设为15（对应15名工作人员），聚类过程强制满足三个约束：
  1. 地理边界约束：单个聚类的所有点位外接圆半径不超过预设阈值（城市场景建议设3-8km，郊区/县域场景建议设10-20km），避免区域零散
  2. 工作量均衡约束：单个聚类的周均总工作量≤单工作人员周额定可用工作时长，周均总工作量计算规则为「聚类内所有点位周访问频次×单次服务时长+聚类内点位周均预估路程耗时」
  3. 时间兼容约束：单个聚类内点位的可访问窗口重叠度≥60%，避免后续区域内TSP排程出现时间冲突
• 第三步：迭代校验优化
  每次聚类输出结果后，对每个区域单独跑全周期VRPTW模拟调度，统计点位需求覆盖率：
  • 覆盖率≥95%的聚类直接保留
  • 覆盖率<95%的聚类，调整特征向量权重（拉高时间特征占比）或约束阈值后重新聚类，直到所有区域满足要求

原有思路优化方向 #

如果不想重新做特征工程，也可以对第一个思路做补全解决归属冲突：
所有单日调度方案生成后，对每个点位做归属投票，取8周内该点位被分配次数最多的区域作为最终归属，再对归属冲突的点位做就近工作量均衡调整即可，落地门槛更低但最终区域合理性略低于带约束聚类方案。

同类项目落地参考 #

该方案已经在快消品牌线下门店巡检、社区团购网格站配送区域划分场景落地验证：2.3万个线下点位划分为20个服务区域，最终区域点位需求覆盖率达97.2%，后续单区域TSP排程的超时率不到2%，人员工作负载均衡度误差控制在5%以内。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Stefan Nedelkovski