让我们假设多家餐馆的送餐服务（比如说20）。有（比如10个）司机可用。此外，假设我们在4小时内获得100份订单，将这些餐厅的食物送到家中。
因此，司机必须协调在一个地方提取食物，并在家中交付给客户。
主要目标是最大限度地缩短交货时间，即订单到达家中的时间。次要目标是最大化驱动器容量（即，递送所有订单的最少时间）。
请记住，订单会在四个小时内完成，所以让我们说均匀，即一个非常3分钟。另外，我们假设这些订单是随机到20家餐馆的。
假设我可以计算从任何地点到目的地的旅行时间。
我实时了解所有驱动程序的位置。我也知道他们的状态，即他们目前正在接收订单（到达已知目的地），他们是否已经接到订单并且已经到达已知目的地。
约束是： 1）必须在给定时间后领取订单（即餐厅的准备时间） 2）必须在45分钟内交付订单（否则提醒） 3）必须以“x”分钟填充时间以适应步行到存储到取件订单等的时间。 4）必须以“y”分钟填充时间，以适应向客户交付订单和收取付款的时间。 5）司机只有一套给定的付款方式（例如Cash，Visa，Amex，MasterCard）。我们必须将客户要求（现金，签证等）与驾驶员能力（现金，签证，美国运通等）相匹配。
因此，例如，如果我得到两个目的地靠近并靠近取件位置的订单，即使有另一个“免费”驱动程序（没有做任何事情），使用相同的驱动程序拾取两个订单会更有效订单并交付两个订单。
您可以假设每个餐厅都会执行交付区域，这意味着，从他们那里订购的大多数人很可能会接近他们。因此，此算法应设法将驱动程序自动分段到城市区域，并且已经支持区域内的驱动程序。
答案 0 :(得分：1)
这听起来像带时间窗的车辆路径问题的在线版本。我建议你谷歌，并阅读出现的论文。
答案 1 :(得分：1)
这取决于算法本身的开发时间（不包括GUI，警报等）。