Muto

Muto 是一个开源的 Rust 编写的车辆路径优化库，专注于动态车辆路径问题（DVRP），例如当日包裹递送和按需乘客运输。

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我们很乐意了解您的用例，以便我们能更好地了解如何使 Muto 尽可能有用。

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问题

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问答

静态和动态 VRP 之间的区别是什么？

静态 VRP 是您设置所有车辆、任务（例如包裹递送、取货、卸货、休息等）和时间窗口，并告诉优化器运行多次迭代以找到您认为合理的（有时是最佳）解决方案。该解决方案将包含车辆必须采取的所有行动以完成所有这些任务。

然而，如果您需要在车辆服务任务时更新解决方案，例如，您可能会在当天收到新的包裹递送请求，那么您的问题就是动态的。对于您系统中每个“关键事件”，您都需要找到车辆需要采取的最佳新操作集，同时跟踪哪些操作已被完成。

在动态问题中，信息越多越好。您可能需要的信息类型通常包括：车辆的位置、是否创建了任务、是否取消了任务、已完成的任务以及车辆上目前有什么（例如包裹或乘客递送）。

为什么使用 Muto？

我们认为您可能会更喜欢 Muto 而不是其他许多软件包，以下是一些原因：

• 专注于 动态 VRP，这意味着如果您正在处理这种挑战，则涉及的工作较少
• 我们提供了广泛的详细文档，以帮助您使用和调整 Muto 以适应您的用例
• 我们提供了许多集成和包，以便在其他语言中以多种方式使用 Muto（在此处查看完整列表）[TODO：集成页面]
• 我们的API提供了许多选项，让您可以快速开始，同时具备逐步使用更多全面选项和功能的能力。
• 我们选择在（Rust编程语言）[https://www.rust-lang.net.cn/](https://www.rust-lang.net.cn/)中实现这一功能，该语言专注于性能和安全，这意味着我们的优化速度快（对DVRP至关重要）且更少出现错误，从而大大降低了在您用例中采用新项目时的风险。
• 我们有一套广泛的优化器实现，并使其在同一个API下编写自己的优化器变得简单——这对于研究改进DVRP问题空间的新方法尤其有用。

有哪些替代方案？

我们不知道很多专门针对动态车辆路径问题的软件包，但我们推荐两个有助于处理静态VRP的软件包：（Jsprit）[https://github.com/graphhopper/jsprit](https://github.com/graphhopper/jsprit) 和（VROOM）[https://github.com/vroom-project/vroom](https://github.com/vroom-project/vroom)。这些软件包维护良好，存在时间比Muto更长。
在（文献）[TODO：链接到我们的文献指南]中，将静态优化器应用于处理动态VRP是非常常见的。我们在生产系统中恰好有这方面的经验。然而，这需要大量工作，我们认为Muto是一个更好的选择，因为它针对动态问题。