通过使用 Python 掌握车辆配送问题 （VRP） 来释放优化的力量！在本课程中，您将学习使用一系列强大的算法（k-opt、大邻域搜索、禁忌搜索和模拟退火）来解决旅行商问题 （TSP） 和有容量的车辆路径问题 （CVRP）。

本课程专为研究人员、数据科学家以及物流和调度领域的专业人士而设计，提供理论基础和动手编码练习。您将使用基本的 Python 库从头开始实现每个算法，从而在不依赖外部软件包的情况下深入了解概念。

我们将介绍实际问题实例，提供理论和代码的分步解释。您还将创建算法解决方案的动态可视化，帮助您可视化这些算法在实践中的工作原理。

除了编码和理论之外，本课程还强调实际应用。您将学习如何比较算法性能，得出有意义的结论，并了解何时根据问题的独特要求应用每种方法。通过指导性数值示例和问题解决策略，您将有信心应对各种 VRP 变体并优化现实世界的物流挑战。无论您是从事研究工作还是从事工业工作，本课程都将为您提供有效创新和改进路由解决方案的坚实基础。

无论您是想提高优化技能、为行业挑战开发解决方案，还是扩展启发式和元启发式算法的知识，本课程都能为您提供脱颖而出所需的所有工具。

最后，您不仅会了解如何解决 VRP，还会了解如何自定义和扩展这些算法以解决更复杂的实际问题。加入我们，将您的优化技能提升到一个新的水平！