※この投稿は米国時間 2024 年 6 月 10 日に、Google Maps Platform blog に投稿されたものの抄訳です。 車両を使用するビジネスでは、迅速な到着や確実な配送に対する顧客の高まる期待に応えるために、直前の変更、予期せぬ遅延、その他避けられないさまざまな状況変化に対処する必要があります。このような課題に対処するには、規制を遵守し、車両の効率を最大化し、ドライバーの仕事に対する満足度を維持できるようにするルーティング ソリューションが必要です。 このたび、Google Maps Platform の Route Optimization API の一般提供が開始されました。Route Optimization（旧称 Cloud Fleet Routing）は、デベロッパーが運用効率を改善し、お客様とドライバーの満足度を高め、事業継続可能な組織の目標を達成できるよう
ビンパッキング問題（ビンパッキングもんだい）とは、離散数学の組合せ論の中のNP困難問題で、与えられた「荷物（重さや個数がついている）」をつめる「箱（ビンやコンテナなど）」の最小数を見つけるものである。問題を解くためにビン型（筒状型）の模型を使うのでこのように呼ばれる。 様々な解決方法（アルゴリズム）が考案されているが、あらゆる場合の箱の最小数を効率的に見つけることができるような万能なアルゴリズムはない（NP困難問題）。 8台の新車をトラックで移動する。新車の重量はそれぞれ100キログラム単位で 33, 61, 58, 41, 50, 21, 60, 64 である。各トラックが、12,000 kg の重量まで運べるとき、全ての新車を一度に移動させるのに必要とされるトラックの最小数は、いくつであるか考える。まず、トラックを容量120のビンとし、新車は、そのビンに詰める荷物とする。具体的に調べる
This article is written like a personal reflection, personal essay, or argumentative essay that states a Wikipedia editor's personal feelings or presents an original argument about a topic. Please help improve it by rewriting it in an encyclopedic style. (December 2021) (Learn how and when to remove this message) A figure illustrating the vehicle routing problem The vehicle routing problem (VRP) i
このセクションでは、以下の地図で示す地域の巡回セールスマン問題（TSP）を解決する方法の例を示します。 以降のセクションでは、OR-Tools を使用して TSP を解決する Python、C++、Java、C# のプログラムを示します。 データを作成する 次のコードは、問題のデータを作成します。 Python def create_data_model(): """Stores the data for the problem.""" data = {} data["distance_matrix"] = [ [0, 2451, 713, 1018, 1631, 1374, 2408, 213, 2571, 875, 1420, 2145, 1972], [2451, 0, 1745, 1524, 831, 1240, 959, 2596, 403, 1589, 1374, 357, 5
OR-Tools について OR-Tools は、最適化用のオープンソース ソフトウェア スイートです。車両のルーティング、フロー、整数計画と線形計画法、制約計画法における世界で最も難しい問題に取り組むために調整されています。 選択したプログラミング言語で問題をモデル化したら、6 つのソルバーのいずれかを使用して解決できます。具体的には、Gurobi や CPLEX などの商用ソルバー、SCIP、GLPK、Google の GLOP や受賞歴のある CP-SAT などのオープンソースのソルバーを使用できます。 &��SV �4 �SV
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