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vrp-benchmark|车辆路径问题数据集|算法测试数据集
收藏huggingface2024-09-23 更新2024-12-12 收录
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该数据集是一个用于车辆路径问题（VRP）的基准数据集，旨在通过复制现实世界的数据分布来模拟真实场景。它包括客户位置、需求量、时间窗口、车辆容量和仓库位置等数据。数据生成过程考虑了人口密度、交通模式和典型业务分布等因素，以创建高度现实的基准。数据集适用于测试和比较不同的VRP算法和解决方案，并易于与流行的VRP求解器集成。
创建时间：
2024-09-23
原始信息汇总
VRP Benchmarks 数据集概述
概述
VRP Benchmarks 数据集是一个用于车辆路径问题（Vehicle Routing Problem, VRP）的基准数据集，旨在通过复制真实世界的数据分布来模拟实际场景。该数据集为研究人员和从业者提供了一个全面的测试平台，用于测试和比较不同的 VRP 算法和解决方案。
关键特性
- 真实数据分布：数据集生成的数据分布接近现实世界的情况。
- 多样化问题实例：包含多种不同的问题实例，以适应不同的测试需求。
- 全面元数据：提供详细的元数据，便于数据分析和处理。
- 易于集成：方便与流行的 VRP 求解器集成。
数据集内容
数据集包含以下内容：
- 客户位置
- 需求量
- 时间窗口
- 车辆容量
- 仓库位置
数据生成过程考虑了人口密度、交通模式和典型商业分布等因素，以创建高度真实的基准数据。
使用方法
-
克隆仓库：
git clone https://github.com/ahmedheakl/vrp-benchmarks.git
-
安装所需依赖项（依赖项列表或参考 requirements 文件）
-
使用首选的 VRP 求解器或算法加载数据集
-
运行实验并与其他解决方案进行比较
许可证
该项目基于 [MIT 许可证] 授权，详细信息请参阅 LICENSE.md 文件。
AI搜集汇总
数据集介绍
构建方式
该数据集的构建旨在模拟现实世界中的车辆路径问题（VRP），通过综合考虑人口密度、交通模式和典型商业分布等因素，生成高度逼真的基准数据。数据集包含客户位置、需求量、时间窗口、车辆容量和仓库位置等关键信息，确保其能够反映实际物流和运输场景中的复杂性。
特点
该数据集的特点在于其数据分布的逼真性和多样性，涵盖了多种问题实例，并提供了丰富的元数据。这些特性使得数据集能够广泛应用于不同VRP算法的测试与比较。此外，数据集的设计便于与主流VRP求解器集成，为研究人员和实践者提供了便捷的工具。
使用方法
使用该数据集时，用户需首先克隆相关代码库并安装必要的依赖项。随后，可通过用户偏好的VRP求解器或算法加载数据集，进行实验并与其他解决方案进行结果对比。这一流程确保了数据集的易用性和灵活性，使其成为VRP研究领域的重要资源。
背景与挑战
背景概述
VRP-Benchmark数据集由Ahmed Heakl等人于近年开发，旨在为车辆路径问题（VRP）提供一个高度仿真的基准数据集。车辆路径问题是物流与运输领域中的核心优化难题，涉及如何在满足客户需求的前提下，优化车辆的行驶路径以最小化成本。该数据集通过模拟真实世界中的数据分布，包括客户位置、需求量、时间窗口、车辆容量和仓库位置等，为研究人员提供了一个全面的实验平台。其生成过程考虑了人口密度、交通模式和商业分布等多种因素，确保了数据的现实性和多样性。该数据集的出现推动了VRP算法的研究与比较，为物流优化领域提供了重要的参考价值。
当前挑战
VRP-Benchmark数据集在构建与应用过程中面临多重挑战。首先，车辆路径问题本身具有极高的计算复杂性，尤其是在大规模实例中，如何高效求解最优路径仍是一个未完全解决的难题。其次，数据集的构建需要高度还原真实世界的复杂性，包括客户需求的随机性、交通状况的动态变化以及多目标优化的权衡，这对数据生成方法提出了极高的要求。此外，数据集的应用场景多样化，如何确保其在不同算法和求解器中的兼容性与公平性，也是一个亟待解决的问题。这些挑战不仅推动了VRP算法的创新，也为未来数据集的设计与优化提供了方向。
常用场景
经典使用场景
在物流与运输领域，车辆路径问题（VRP）是一个经典的优化挑战。vrp-benchmark数据集通过模拟真实世界的数据分布，为研究人员提供了一个全面的测试平台。该数据集广泛应用于算法性能评估、解决方案比较以及新方法的验证，特别是在处理复杂物流网络时，能够有效模拟实际业务场景中的各种约束条件。
解决学术问题
vrp-benchmark数据集解决了车辆路径问题研究中数据真实性和多样性的关键问题。通过提供包含客户位置、需求量、时间窗口、车辆容量和仓库位置的综合数据，该数据集为学术界提供了一个标准化的测试环境。这不仅促进了不同算法之间的公平比较，还为优化理论和方法的发展提供了坚实的基础，推动了物流优化领域的学术进步。
衍生相关工作
基于vrp-benchmark数据集，许多经典研究工作得以展开。例如，研究人员开发了多种基于强化学习的车辆路径优化算法，这些算法在数据集上进行了广泛测试和验证。此外，该数据集还催生了一系列开源工具和框架，如与流行VRP求解器的集成工具，进一步推动了物流优化技术的普及和应用。
以上内容由AI搜集并总结生成
数据主题
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
热门数据集
RAVDESS
情感语音和歌曲 (RAVDESS) 的Ryerson视听数据库包含7,356个文件 (总大小: 24.8 GB)。该数据库包含24位专业演员 (12位女性，12位男性)，以中性的北美口音发声两个词汇匹配的陈述。言语包括平静、快乐、悲伤、愤怒、恐惧、惊讶和厌恶的表情，歌曲则包含平静、快乐、悲伤、愤怒和恐惧的情绪。每个表达都是在两个情绪强度水平 (正常，强烈) 下产生的，另外还有一个中性表达。所有条件都有三种模态格式: 纯音频 (16位，48kHz .wav)，音频-视频 (720p H.264，AAC 48kHz，.mp4) 和仅视频 (无声音)。注意，Actor_18没有歌曲文件。
OpenDataLab 收录
LendingClub Loan Data
Loan & Rejects (2007 to 2019Q3)
kaggle 收录
TaRF
TaRF 是由密歇根大学、耶鲁大学和加州大学伯克利分校联合创建的视触融合场景数据集，旨在将视觉与触觉信号对齐至共享的三维空间。该数据集包含 19.3k 对齐的视觉与触觉样本，覆盖 13 个普通场景，如办公室、走廊和户外环境。数据采集通过结合神经辐射场（NeRF）和触觉传感器完成，利用多视图几何方法校准视觉与触觉信号，实现空间对齐。TaRF 的创建过程包括场景的多视角视觉重建和同步采集触觉信号，最终通过扩散模型生成未直接采样的触觉信号。该数据集可用于触觉信号估计、触觉定位和材料属性理解等任务，为机器人交互和虚拟世界构建提供重要支持。
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长江干流实时水位观测数据集（2024年）
该数据集为长江干流主要水文站实时水位观测数据集，包含了汉口、户口、九江、宜昌等16个水文站点的逐小时或逐日水位观测数据。 该数据集包含3个excel表格文件，长江干流站点.xls，逐日水位.xlsx，逐小时水位.xlsx。
国家地球系统科学数据中心 收录
FMA (Free Music Archive)
免费音乐档案 (FMA) 是一个大型数据集，用于评估音乐信息检索中的多个任务。它包含 343 天的音频，来自 16,341 位艺术家的 106,574 首曲目和 14,854 张专辑，按 161 种流派的分级分类排列。它提供完整长度和高质量的音频、预先计算的功能，以及轨道和用户级元数据、标签和自由格式的文本，例如传记。作者定义了四个子集：Full：完整数据集，Large：音频限制为 30 秒的完整数据集 从轨道中间提取的剪辑（如果短于 30 秒，则为整个轨道），Medium：选择25,000 个具有单一根流派的 30 年代剪辑，小：一个平衡的子集，包含 8,000 个 30 年代剪辑，其中 8 种根流派中的每一个都有 1,000 个剪辑。官方分为训练集、验证集和测试集（80/10/10）使用分层抽样来保留每个流派的曲目百分比。同一艺术家的歌曲只是一组的一部分。资料来源：FMA：音乐分析数据集
OpenDataLab 收录