车辆路径规划客户配送距离数据集VehicleRoutingProblemCustomerDeliveryDistanceDataset-rxphhh

数据来源：互联网公开数据

标签：车辆路径规划, 优化问题, 配送网络, 客户服务, 距离计算, 时间约束, 路径规划算法, 物流管理

数据概述：该数据集包含来自物流配送场景的数据，记录了客户与配送中心之间的距离、时间以及车辆路径规划的相关信息。主要特征如下：时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态的路径规划场景数据。地理范围：数据未明确标注地理范围，但包含了客户、配送中心等物流配送网络中的关键要素。数据维度：包括多个关键字段，如ROUTE_ID（路线编号）、CUSTOMER_NUMBER（客户编号）、DEPOT_CODE（配送中心代码）、CUSTOMER_CODE（客户代码）、DIRECTION（行进方向）、DISTANCE_KM（距离，单位：公里）、TIME_DISTANCE_MIN（时间，单位：分钟）。数据格式：CSV格式，包含多个文件，如 6_detail_table_cust_depots_distances.csv、2_detail_table_customers.csv、4_detail_table_depots.csv、5_detail_table_constraints_sdvrp.csv、3_detail_table_vehicles.csv等，便于数据处理和分析。来源信息：数据来源于物流配送场景，已进行结构化处理，方便进行路径规划和优化分析。该数据集适合用于车辆路径规划问题的研究和算法验证。

数据用途概述：该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：研究与分析：适用于运筹学、物流管理等领域的学术研究，例如，车辆路径规划算法的开发与评估，以及配送网络优化研究等。行业应用：可以为物流行业提供数据支持，特别是在优化配送路线、降低运输成本、提高客户服务水平等方面。决策支持：支持物流企业进行配送策略的制定和优化，帮助企业提升运营效率。教育和培训：作为运筹学、物流管理等相关专业课程的辅助材料，帮助学生理解车辆路径规划问题。此数据集特别适合用于探索客户配送距离与时间的关系，以及在不同约束条件下（如车辆容量、时间窗口等）的路径规划方案，帮助用户优化物流配送效率。