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車輛路徑問題是物流“最后一公里”配送最基礎(chǔ)的問題之一，在物流領(lǐng)域有著非常廣泛的應(yīng)用。根據(jù)業(yè)務(wù)場景不同，往往能衍生出很多不同的車輛路徑問題變種。同時(shí)，該問題本身作為旅行商問題的拓展，也常作為組合優(yōu)化算法的測試問題。在此背景下，2023年3月23日下午14：00，我們邀請(qǐng)到了羅志興老師作為“智能工程”創(chuàng)客論壇第35期暨科研訓(xùn)練營微課堂第1期的嘉賓來做相關(guān)分享。整場活動(dòng)持續(xù)近一個(gè)小時(shí)，干貨滿滿的內(nèi)容和老師熱情耐心的分享讓每一位同學(xué)都沉浸其中，受益匪淺。

首先，羅老師詳細(xì)介紹了車輛路徑問題的定義與該問題的基礎(chǔ)約束、常見約束、目標(biāo)函數(shù)和該問題相關(guān)的拓展。豐富生動(dòng)的例子讓同學(xué)們很快明白了這個(gè)問題具體在描述怎樣的情景，以及我們?yōu)槭裁葱枰@些約束來解決不同目標(biāo)的問題。同時(shí)，羅老師還指出該問題是學(xué)術(shù)領(lǐng)域很熱門的一個(gè)研究主題，并且以研究該問題的親身經(jīng)歷向同學(xué)們建議到：如果日后要做科研，最好也選擇與發(fā)展潮流聯(lián)系比較緊密的問題進(jìn)行深耕。

在了解了什么是車輛路徑問題后，羅老師將解決該問題的算法分成精確算法和啟發(fā)式算法兩類進(jìn)行了細(xì)致的說明。精確算法總能保證我們求到最優(yōu)解，但算法復(fù)雜度比較大。這意味著一旦處理的數(shù)據(jù)規(guī)模偏大，代碼可能需要跑幾天甚至一兩個(gè)月，效率偏低；而啟發(fā)式算法則相反，它理論上并不能保證我們求出最優(yōu)解，但算法復(fù)雜度較小，往往能讓我們在短時(shí)間內(nèi)得到較高質(zhì)量的解。這二者的區(qū)別也意味著，精確算法在學(xué)術(shù)界有更多的研究空間，在實(shí)際中卻往往不容易被應(yīng)用，雖然它能找到最優(yōu)解，但時(shí)間成本太高，而啟發(fā)式算法經(jīng)過合理設(shè)計(jì)后在短時(shí)間內(nèi)獲得的高質(zhì)量解雖不及最優(yōu)解，卻已經(jīng)足以解決生活中的問題。根據(jù)二者的差異，羅老師也建議大家可以結(jié)合自己的實(shí)際需求來選擇更想深入研究的算法，如果有同學(xué)不太熟悉編程操作的話，可以直接嘗試從啟發(fā)式算法入手。

隨后，羅老師為同學(xué)們進(jìn)一步分析了這兩類算法所用到的模型或方法以及適用范圍。基于精確算法，老師主要講述了兩個(gè)模型——邊-流模型和集合劃分模型，并具體介紹了動(dòng)態(tài)規(guī)劃、基于分支定界的算法和基于路徑枚舉的算法。同時(shí)針對(duì)該類算法的特點(diǎn)，羅老師特別建議到大家要學(xué)會(huì)使用強(qiáng)類型的語言（如C++、Java等），雖然復(fù)雜，但實(shí)現(xiàn)速度快?；趩l(fā)式算法，羅老師則主要介紹了四種算法：構(gòu)造法、基于鄰域搜索的算法、基于大規(guī)模鄰域搜索的算法和基于群體的算法。每一種算法都給出了詳細(xì)的例子說明和優(yōu)缺點(diǎn)總結(jié)，有些還展示了偽代碼幫助同學(xué)理解。

最后，羅老師就他個(gè)人的經(jīng)歷為同學(xué)們分享了一些寶貴的面試經(jīng)驗(yàn)。第一，同學(xué)們在面試時(shí)，一定不要過分緊張，由內(nèi)而外的自信是面試成功的法寶；第二，一定要盡可能保證自己的話語邏輯性清晰，意思明確，專業(yè)性強(qiáng)，能讓面試官清楚理解你想表達(dá)的含義；第三，學(xué)會(huì)與實(shí)際應(yīng)用緊密聯(lián)合，而不是空談理論。

雖然整場活動(dòng)只持續(xù)了1個(gè)小時(shí)，但羅老師真誠有趣的分享讓每一位同學(xué)都學(xué)在其中，樂在其中，享在其中。希望通過本次微課堂，能夠進(jìn)一步激發(fā)同學(xué)們的創(chuàng)新精神，幫助每一位同學(xué)更好地明確自己科創(chuàng)的方向！