[vroom] docs | 输入与问题定义 | 任务与运输工具 | json

链接：https://github.com/VROOM-Project/vroom

docs：vroom

VROOM 是专为解决**车辆路径问题**设计的项目。

• 接收详细描述车辆和任务的问题定义，
• 集成路径规划服务获取行程成本，
• 运用启发式算法和局部搜索等优化方法
• 在满足时间窗口与载重限制的前提下寻找高效路径，

最终提供结构化的解决方案输出。

可视化概览

章节导航

• 输入与问题定义
• 任务与车辆
• 位置与矩阵
• 路径规划集成
• 时间窗口
• 载重与数量
• 内部路径表示
• 启发式算法
• 局部搜索
• 解决方案输出

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第一章：输入与问题定义

欢迎来到 VROOM ！

假设我们经营一家物流公司。

• 每天都有需要取货的地点、送货的目的地，以及随时待命的运输车队。

• 每辆车都有独特属性——不同的载重能力、行驶速度、工作时间段，以及驾驶员处理特殊货物的资质（技能要求）。

• 我们的任务是规划最优路线，让所有车辆高效完成取送货任务。

这正是 VROOM 要解决的典型问题！但在规划路线前，VROOM 需要全面理解具体问题。

这就是"输入与问题定义"阶段的核心作用，相当于为 VROOM 填写详细订单，明确所有规划所需的信息。

此阶段主要包含四个核心要素：

1. 任务定义：需要完成的取货、送货或普通停靠点（VROOM 中称为 Jobs 或 Shipments）
2. 运输资源定义：可用车辆的载重能力、工作时间、技能要求及起止位置（VROOM 中称为 Vehicles）
3. 规则定义：额外约束条件，如载重限制（Load）、任务时间窗（Time Windows）或特殊技能需求
4. 运输成本定义：通过路径规划引擎_获取的位置间移动耗时/距离（使用 Matrices 矩阵）

这个初始阶段至关重要，因为它为 VROOM 提供了场景定制的原始数据。让我们看看如何将信息传递给 VROOM。

问题输入规范

前文传送：What is Json?

VROOM 接受 JSON（JavaScript 对象表示法）格式的结构化数据。JSON 通过键: 值对组织数据，兼具机器可读性和人类可读性。

输入 JSON 通常包含vehicles、jobs，可能还有shipments和matrices等部分。以下是一个物流公司的简单示例：

{"vehicles": [{"id": 1,"start": [2.3522, 48.8566],"end": [2.3522, 48.8566],"capacity": [100],"profile": "car"}],"jobs": [{"id": 10,"location": [2.2945, 48.8584],"service": 300,"delivery": [10]},{"id": 20,"location": [2.3490, 48.8641],"service": 180,"delivery": [20]}]
}

该示例包含：

• 车辆 id:1
  • 起终点相同（巴黎某仓库坐标）
  • 单品类载重能力100单位（[100]表示）
  • 使用"car"配置计算行程时间/距离
• 任务
  • id:10位于埃菲尔铁塔（坐标），需300秒服务时长，配送10单位货物
  • id:20位于卢浮宫，需180秒服务时长，配送20单位货物

后续章节将扩展更多细节：取货量、时间窗、技能要求、不同配置及预计算矩阵等。

VROOM 的数据加载机制

在 VROOM 内部，JSON 数据被解析为Input类的对象实例。

以下 C++ 代码演示了基本加载过程：

#include "structures/vroom/input/input.h"  // 包含Input类头文件
#include "utils/input_parser.h"  // 包含解析器头文件// ...（函数内代码）std::string my_problem_json = R"({"vehicles": [{ "id": 1, "start": [2.3522, 48.8566], "end": [2.3522, 48.8566], "capacity": [100], "profile": "car" }],"jobs": [{ "id": 10, "location": [2.2945, 48.8584], "service": 300, "delivery": [10] },{ "id": 20, "location": [2.3490, 48.8641], "service": 180, "delivery": [20] }]
})";  // JSON输入字符串vroom::Input problem_input;  // 创建Input对象// 使用解析器填充Input对象
vroom::io::parse(problem_input, my_problem_json, true);  // true表示需要几何数据// 此时problem_input已包含所有定义信息
// ... 准备进入求解阶段！

代码解析：

• 创建Input对象并传入JSON字符串
• vroom::io::parse函数解析JSON并填充problem_input
• true参数表示需要输出路径几何信息（详见路径规划集成）

Input 对象的内部处理

完成解析后，Input对象执行关键预处理：

1. 数据校验：检测重复ID、格式错误、缺失数据等，异常时抛出错误
2. 位置管理：处理所有坐标点，建立内部索引系统以优化矩阵计算
3. 矩阵准备：
   • 分析各车辆的profile配置（如"car"）
   • 若未提供预计算矩阵，准备从OSRM/ORS/Valhalla等引擎获取
   • 若已提供矩阵，进行加载验证
4. 兼容性检查：
   • 技能匹配：车辆是否符合任务技能要求
   • 载重检查：车辆是否能承载任务货物量
   • 时间可行性：考虑车辆工作时间能否满足任务时间窗（详见时间窗）
5. 成本预估：计算解决方案的最大可能成本上界，优化算法效率

处理流程可视化：

核心代码示例：

// 摘自 src/problems/vrp.cpp
VRP::VRP(const Input& input) : _input(input) {// Input已完成基础检查assert(!_input.vehicles.empty());
}

该代码段展示了基础VRP问题类如何通过Input对象初始化，确保输入数据经过严格验证。

总结

本章介绍了使用Input对象定义VROOM问题的基本流程。

• 我们了解了如何通过JSON描述车辆、任务及约束条件，以及vroom::io::parse函数如何将JSON转换为内部数据结构。

• Input对象通过执行数据校验和预处理，为后续优化算法奠定基础。

深入理解输入结构和验证机制是高效使用VROOM的关键。

下一章我们将详细解析输入中的核心实体：任务与车辆。

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第二章：任务与运输工具

在第一章：输入与问题定义中，我们学习了如何使用 JSON 等结构化格式向 VROOM 描述配送问题的整体框架。

现在我们将深入解析构成路径规划问题的两大核心要素：任务（需要执行的操作）和运输工具（执行操作的资源）

任务（Jobs）

任务代表运输工具需要在特定位置执行的具体操作，可能是取货、送货或必要停靠点。

其定义包含以下关键要素：

核心属性

• id：唯一标识符（如：10号任务）
• location：执行位置（地理坐标或矩阵索引）
• service：现场操作耗时（如装卸货物所需时间，单位：秒）
• pickup/delivery：货物存取量（支持多品类货物管理）
• skills：特殊技能需求（如冷链运输资质）
• time_windows：强制时间窗口（任务执行时段限制）
• priority：优先级权重（数值越高越优先分配）

示例 JSON 定义：

{"jobs": [{"id": 10,"location": [2.2945, 48.8584],  // 埃菲尔铁塔坐标"service": 300,                  // 5分钟服务时长"delivery": [10]                 // 配送10单位A类货物},{"id": 20,"location": [2.3490, 48.8641],  // 卢浮宫坐标"service": 180,                 // 3分钟服务时长"delivery": [20]                // 配送20单位A类货物}]
}

此配置定义了两个配送任务，分别位于巴黎地标位置，涉及不同货物量与服务时长

运输工具（Vehicles）

运输工具定义执行任务的资源能力边界，主要参数包括：

核心属性

• id：唯一标识符（如：1号货车）
• start/end：起止位置（支持独立设置仓库坐标）
• profile：运输模式（决定路径计算方式，如"car"使用汽车导航数据）
• capacity：多品类载货容量（如：[100]表示A类货物最大100单位）
• skills：技能清单（限制可执行任务类型）
• time_window：作业时间窗（车辆可用时段）
• costs：成本模型（包含固定成本与里程/时间系数）

示例 JSON 定义：

{"vehicles": [{"id": 1,"start": [2.3522, 48.8566],  // 巴黎仓库坐标"end": [2.3522, 48.8566],    // 返回同一仓库"capacity": [100],           // A类货物最大载量"profile": "car"              // 使用汽车路径配置}]
}

该配置定义了一辆从中央仓库出发的配送车辆，具备单日100单位A类货物的运输能力

VROOM 内部建模机制

通过vroom::io::parse函数解析 JSON 后，系统将生成以下核心数据结构：

// 任务结构体（src/structures/vroom/job.h）
struct Job {Location location;        // 执行位置const Id id;               // 唯一IDconst Duration default_service; // 标准服务时长const Amount delivery;     // 配送量const Amount pickup;       // 取货量const Skills skills;       // 技能要求
};

// 运输工具结构体（src/structures/vroom/vehicle.h）
struct Vehicle {const Id id;               // 唯一IDstd::optional<Location> start; // 起始位置std::optional<Location> end;   // 终止位置const std::string profile;     // 运输模式const Amount capacity;        // 载货容量const Skills skills;         // 技能清单
};

这些结构体精确映射 JSON 输入数据，构建出配送问题的完整数字孪生模型

数据处理流程

通过Input解析json数据，生成可处理的结构体

结语

任务与运输工具的定义构成车辆路径问题的基石。

精确描述任务需求（地点、耗时、货量）与运输能力（载量、时段、技能），是生成高效路径方案的前提。

下一章将深入解析位置关系的数学表达：第三章：位置与矩阵。