精通车辆路线规划问题：使用 Python 解决 TSP 和 CVRP 问题，掌握 2-opt、3-opt、大邻域搜索、禁忌搜索和模拟退火

你将学习到

理解 VRP 理论

学习旅行商问题（TSP）和容量车辆配送问题（CVRP）的理论及其优化方法。掌握这些问题的基本概念，了解它们在物流和调度中的重要性。

从头开始实现算法

使用基本的 Python 库编写 k-opt、 大邻域搜索、禁忌搜索和模拟退火算法。通过动手编码，你将对这些算法的实现有深入的理解。

实践操作

将算法应用于标准的 TSP 和 CVRP 问题实例，通过实际的编码练习来巩固你的学习。

动态可视化解决方案

创建动画和可视化效果，以逐步理解和展示算法解决方案。视觉化让你更直观地掌握问题的解决过程。

跟随数字示例

通过逐步的数字示例引导你了解每种算法的理论和实现过程。确保你对每个步骤都有清晰的理解。

比较算法性能

评估和比较不同优化算法的结果，推断它们的效率和适用性。学习如何选择最合适的算法来应对特定问题的独特要求。

定制和扩展算法

学习如何修改和扩展这些算法，以适应其他 VRP 类型和真实场景的需求。掌握算法的灵活性和适应性。

探索启发式改进

实现不同的算法结构和思路，以提高启发式和元启发式的效率。理解加速算法的潜在途径。

需求

基本 Python 知识（可选）

熟悉 Python 语法及基本编程概念将更有帮助，但不强制要求。

不需要 VRP 先前经验

所有算法和概念将从基础开始讲解，因此无需具备任何车辆路线规划的先前知识。

课程描述

通过掌握车辆路线问题（VRP）释放优化的力量！在这门课程中，你将学习如何使用一系列强大的算法——k-opt、大邻域搜索、禁忌搜索和模拟退火，来解决旅行商问题（TSP）和容量车辆配送问题（CVRP）。这门课程专为研究人员、数据科学家以及从事物流和调度的专业人士设计，既提供理论基础，又包含动手编码练习。

你将从头实现每个算法，使用基本的 Python 库，不依赖于外部包，从而深入理解概念。在课程中，我们将通过真实问题实例，逐步讲解理论与代码的结合。你还将创建动态的算法解决方案可视化，帮助你在实践中直观理解算法的工作原理。

不仅包含编码和理论，课程还强调实际应用。你将学习如何比较算法性能，得出有意义的结论，并理解在不同情况下应用每种方法的合适时机。通过引导式的数字示例和问题解决策略，确保你在处理各类 VRP 变体和优化真实世界物流挑战时信心满满。

无论你是希望增强优化技能、解决行业挑战，还是扩展启发式和元启发式算法的知识，这门课程都将为你提供所需的所有工具，让你在这一领域中脱颖而出。

到课程结束时，你不仅能够理解如何解决车辆路线问题，还能够定制和扩展这些算法，以应对更复杂的现实问题。加入我们，提升你的优化技能到新的高度！

由 Hadi Aghazadeh
MP4 创建 | 视频：h264、1280×720 | 音频：AAC，44.1 KHz，2 Ch
类型：电子学习 | 语言：英语 | 时长：48 讲（8 小时 44 分钟）| 大小：2.84 GB