车辆路径规划与平均距离数据集CVRPwithMeanDistanceDataset-gegen07
数据来源：互联网公开数据
标签：物流运输，路径规划，数据集，运筹学，机器学习，优化算法，供应链管理，智能交通
数据概述：该数据集专注于车辆路径规划问题（CVRP）与平均距离计算，记录了多个物流配送场景下的车辆行驶路线及距离数据。主要特征如下：时间跨度：数据记录的时间范围为模拟实验的特定时间段，具体从实验开始到结束。地理范围：数据覆盖了多个城市或区域的配送场景，包括城市内部的多个配送点。数据维度：数据集包括配送点的坐标，需求量，车辆容量限制，行驶路线，行驶距离等变量，以及计算出的平均距离指标。数据格式：数据提供为CSV或JSON格式，便于进行数据处理和分析。来源信息：数据来源于物流运输优化研究的公开资料，已进行标准化和清洗。该数据集适合用于物流运输优化，路径规划算法研究，运筹学及机器学习等领域，特别是在车辆路径问题求解，配送效率优化等技术任务中具有重要价值。
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：适用于物流路径优化，配送网络设计，运输成本分析等学术研究，如车辆路径问题的算法比较，配送效率提升策略等。行业应用：可以为物流公司，快递企业等提供数据支持，特别是在配送路线优化，运输成本控制等方面。决策支持：支持物流运输的路径规划和策略优化，帮助物流企业制定科学的配送方案，降低运输成本。教育和培训：作为运筹学，物流管理及数据科学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解车辆路径规划，运筹优化等技术和方法。此数据集特别适合用于探索车辆路径规划与平均距离的关系，帮助用户实现路径优化，降低运输成本的目标，为物流运输行业提供数据支持。
