🚛 車輛路徑規劃 VRP 實戰

VRP (Vehicle Routing Problem) 是物流與外送平台的核心演算法。

UberEats 如何決定哪個外送員去接哪個訂單？ FedEx 如何規劃每日送貨路線？ 全聯的補貨車如何決定先送哪家店？

這些問題的解答都是 VRP。

本課程從經典的旅行推銷員問題 (TSP) 開始，逐步擴展到容量限制 (CVRP)、時間窗 (VRPTW)，最終用 Vibe Coding 的方式呼叫 OR-Tools Routing 求解器，實作一個完整的物流配送最佳化系統！

💰 學這個能幫你賺多少錢？

物流最佳化工程師是目前市場上最稀缺的職位之一。具備 VRP 實作能力的工程師，年薪 150-300 萬。物流平台的外包開發案，單案報價 50-200 萬。

🛠️ 使用技術

• 🐍 Python + OR-Tools Routing Solver
• 🗺️ Google Maps / OSRM 距離矩陣
• ⚡ FastAPI 部署為物流 API
• 📊 Folium 地圖視覺化

🔥 Vibe Coding 核心 Prompt

【VRP 路線規劃詠唱範例】 「請幫我使用 OR-Tools 解決車輛路徑問題： 1. 有 1 個倉庫與 50 個客戶地點。 2. 有 5 輛貨車，每輛最大載重 2000 公斤。 3. 每個客戶有不同的貨物重量。 4. 目標是所有車輛的總行駛距離最短。 5. 使用 PATH_CHEAPEST_ARC 作為初始解策略。 6. 使用 GUIDED_LOCAL_SEARCH 進行最佳化。 7. 輸出每輛車的路線與總距離。」

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車輛路徑問題 VRP

VRP 是物流業的核心最佳化問題。

變體

• CVRP：容量限制
• VRPTW：時間窗限制
• MDVRP：多車場
• VRP with Backhauls

課程導覽：這堂課你會學到什麼？

車輛路徑問題（VRP）是物流業的核心最佳化問題。這堂課從基礎到實戰，帶你學會用 OR-Tools 求解各種 VRP 變體。

課程內容

| 章節 | 主題 | 限制條件 | 應用場景 | |:----|:----|:--------|:--------| | 第一章 | VRP 基礎 | 無 | 路線規劃概念 | | 第二章 | CVRP | 容量限制 | 一般送貨 | | 第三章 | VRPTW | 時間窗限制 | 宅配、外送 | | 第四章 | 大規模 VRP | 分群策略 | 數百客戶 | | 第五章 | VRP API | REST 部署 | 系統整合 |

這些都是物流業者實際在用的技術——學會後你可以接物流相關的接案。