routefinder

一个模型搞定多种路径规划问题，开箱即用

RouteFinder 是一个面向车辆路径问题（VRP）的基础模型开源项目，发表于 TMLR 2025 并入选 ICML 2026。它旨在解决传统 VRP 求解器泛化能力差、难以适应新问题分布的问题，通过统一的模型架构和训练范式，在多种 VRP 变体（如 TSP、CVRP、VRPTW 等）上实现零样本或少样本迁移。核心能力包括：支持多任务联合训练、提供预训练权重、具备统一的编码器-解码器框架，并能处理不同规模和约束的路径优化实例。项目代码基于 Python 实现，适合学术研究和工业应用中的快速原型验证。

开源 free 开源模型
访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗
GitHub 星标 ★ 124
维护状态 低维护
是否开源 是
定价模式 free

项目数据

分类开源模型
开发团队ai4co
所属国家
官网地址
GitHubhttps://github.com/ai4co/routefinder
定价模式free
价格说明开源项目，MIT许可证，完全免费，可自行部署使用。
访问状态
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Python
技术栈/模型ai4co,foundation-models,neural-combinatorial-optimization,rl4co,transformers,vehicle-routing-problem
GitHub 星标★ 124
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2024-06-21 00:00:00
最近更新2026-09-19 00:00:00
维护状态低维护
中文支持
访问方式
移动端支持
综合评分
收录时间2026-08-09
浏览次数4

使用教程

核心亮点

  • 统一架构覆盖 TSP/CVRP/VRPTW 等主流 VRP 变体，减少重复建模
  • 提供预训练模型，支持零样本迁移到新问题分布，省去重新训练
  • 代码结构清晰，基于 PyTorch，易于扩展自定义约束

不足之处

  • 项目处于早期阶段，文档和社区支持尚不完善
  • 对大规模实例（如节点数>1000）的求解效率可能不如专用求解器

适用场景

  • 物流配送路径优化
  • 学术研究中的 VRP 算法对比与基准测试
  • 快速原型验证，如新约束下的路径规划

替代项目

OR-Tools、LKH-3、HGS-CVRP

项目介绍

routefinder 是行业应用领域的开源项目，由 ai4co 开发，2024 年首次发布。

它收录于行业应用分类，该分类目前共有 545 个项目，GitHub 星标数为 124。

项目已超过三个月没有代码更新，维护节奏明显放缓，最近一次代码更新于 2026-09-19。MIT许可证，完全免费，可自行部署使用。

它主要面向的使用场景是：物流配送路径优化。同类可对比的替代方案包括 OR-Tools、LKH-3、HGS-CVRP。

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