数据集： CVRPLIB容量约束车辆路径问题数据集

胖哥真不错

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胖哥真不错 · 2025-08-08 19:08:32 发布

说明：如需数据可以直接到文章最后获取。

1.数据背景

CVRPLIB（Capacitated Vehicle Routing Problem Library）是一个专注于容量约束车辆路径问题（CVRP）的标准数据集库，广泛应用于运筹学与物流优化研究。该数据集汇集了自20世纪60年代以来多个经典基准实例，涵盖不同规模、客户需求分布和车辆容量配置，来源包括Augerat、Christofides、Golden等学者的研究成果。CVRPLIB为算法开发者提供了统一的测试平台，支持对精确算法与启发式方法的性能进行公平比较，推动了车辆路径问题求解技术的发展，已成为物流与供应链优化领域的重要公共资源。

2.数据介绍

数据格式为xlsx格式。

编号	数据文件名称	备注
1	Set A (Augerat, 1995)	由 P. Augerat 等人在 1995 年提出。这些实例通常规模较小（客户数 n 在 16-50 左右），车辆数量较少，是 CVRP 研究中最早被广泛使用的标准测试集之一。它们常用于验证新算法的正确性和基本性能，许多实例的最优解已被证明。
2	Set B (Augerat, 1995)	同样由 P. Augerat 等人在 1995 年提出，与 Set A 类似，也是早期经典的小规模 CVRP 实例集，常与 Set A 一起被引用和测试。
3	Set E (Christofides and Eilon, 1969)	这是 CVRP 领域最古老、最经典的基准集之一，由 Nicos Christofides 和 Samuel Eilon 在 1969 年提出。它包含了如 `E-n22-k4`、`E-n33-k4` 等著名的极小规模实例（n=22, 33等），是几乎所有 CVRP 算法论文必测的“入门”测试集，用于与历史结果进行对比。
4	Set F (Fisher, 1994)	由 Marshall L. Fisher 在 1994 年提出。这个集合包含了一些具有特定地理特征的实例，例如客户点分布在以仓库为中心的同心圆上（`F-n45-k4`），或呈“星形”分布。这些实例设计用于测试算法在处理特定空间结构时的性能。
5	Set M (Christofides, Mingozzi and Toth, 1979)	由 Nicos Christofides, Aristide Mingozzi 和 Paolo Toth 在 1979 年提出。这个集合包含了 `M-n101-k10`、`M-n121-k7` 等规模稍大的实例（n~100）。它在 20 世纪末和 21 世纪初是测试中等规模 CVRP 算法的重要基准。
6	Set P (Augerat, 1995)	也是 Augerat 在 1995 年提出的另一个实例集，与 Set A 和 B 一起构成了 Augerat 的完整测试套件，同样是经典的小规模测试集。
7	Christofides, Mingozzi and Toth (1979)	这通常指代的是 Gaskell 实例集，由 CMT 在 1979 年重新整理、标准化并计算了上界。这些实例（如 `A-n32-k5`, `A-n80-k10`）最初由 Gaskell 提出，但 CMT 的工作使其成为标准。它们规模中等，是连接经典小规模实例和现代大规模实例的桥梁，被广泛研究。
8	Rochat and Taillard (1995)	由 Y. Rochat 和 É. Taillard 在 1995 年提出。这个集合的特别之处在于，他们使用了强大的禁忌搜索算法为每个实例生成了高质量的已知最优解或极佳上界，这些解后来被用作其他算法的比较基准，推动了算法性能的提升。
9	Golden et al. (1998)	由 Bruce Golden 等人在 1998 年提出。这个集合包含了大规模的 CVRP 实例（客户数 n 从 200 到 483），旨在挑战当时算法的极限。它标志着研究重点从精确求解小实例转向高效启发式求解大规模实际问题。
10	Li et al. (2005)	由 Li, Lim 和 Rodrigues 在 2005 年提出。这个集合包含了一些超大规模的实例（n=1000），进一步推动了算法在处理海量数据时的效率和可扩展性研究。
11	Uchoa et al. (2014)	由 Eduardo Uchoa 等人在 2014 年提出，也被称为 X 系列实例。这是一个里程碑式的集合，包含了从 100 到 1000 个客户节点的大规模、高难度实例。它旨在为现代精确算法（如分支定价切割法）和高级启发式算法提供一个统一、严谨的测试平台，许多实例的最优解在发布时是未知的。
12	Arnold, Gendreau and Sörensen (2017)	由 F. Arnold, M. Gendreau 和 K. Sörensen 在 2017 年提出。这个集合的特点是包含了真实世界物流场景的复杂性，例如客户的服务时间、时间窗（虽然主要针对 CVRP，但可能包含相关变体信息或作为对比）、以及更贴近实际的车辆成本模型，使问题更贴近实际应用。
13	DIMACS (2021)	指由 DIMACS Implementation Challenges 在 2021 年组织的“精确算法挑战赛”所使用的数据集。它整合并扩展了之前的多个集合（特别是 Uchoa 的 X 系列），并制定了严格的评估协议和计算环境标准，旨在对不同研究团队开发的精确算法进行公平、可重复的性能比较，是当前精确求解领域的顶级基准。
14	XML100 (2021)	与 DIMACS 挑战赛同时期，由 Claudio Gambella 等人提出。它是一个包含 100 个大规模实例的集合，其主要特点是使用XML 格式进行标准化描述。这种格式不仅能包含基本的 CVRP 数据（坐标、需求、容量），还能方便地扩展以容纳复杂的约束和元数据（如时间窗、多种车辆类型、服务时间等），为未来 VRP 变体的研究提供了灵活的数据基础。
15	Solomon (1987)	Marlin P. Solomon在1987年发表的数据集是针对带时间窗的车辆路径问题（Vehicle Routing Problem with Time Windows, VRPTW）的经典基准测试集。Solomon的数据集被广泛用于评估解决VRPTW问题的各种算法，特别是启发式和精确算法。
16	Homberger and Gehring (1999)	Homberger和Gehring在1999年提出的数据集进一步扩展了VRPTW的研究领域，提供了更大规模、更具挑战性的实例，旨在推动更高效的算法发展。该数据集包含了从200到1000个客户的实例，远大于Solomon的数据集，这使得它们更适合测试大规模优化算法。主要用于测试和比较新开发的元启发式算法、混合方法以及其他高级优化技术的表现。这类数据集帮助研究人员探索如何在保证服务质量的同时降低运营成本，尤其是在处理大规模物流网络时。