车辆路径问题是物流“最后一公里”配送最基础的问题之一，在物流领域有着非常广泛的应用。根据业务场景不同，往往能衍生出很多不同的车辆路径问题变种。同时，该问题本身作为旅行商问题的拓展，也常作为组合优化算法的测试问题。在此背景下，2023年3月23日下午14：00，我们邀请到了罗志兴老师作为“智能工程”创客论坛第35期暨科研训练营微课堂第1期的嘉宾来做相关分享。整场活动持续近一个小时，干货满满的内容和老师热情耐心的分享让每一位同学都沉浸其中，受益匪浅。

首先，罗老师详细介绍了车辆路径问题的定义与该问题的基础约束、常见约束、目标函数和该问题相关的拓展。丰富生动的例子让同学们很快明白了这个问题具体在描述怎样的情景，以及我们为什么需要这些约束来解决不同目标的问题。同时，罗老师还指出该问题是学术领域很热门的一个研究主题，并且以研究该问题的亲身经历向同学们建议到：如果日后要做科研，最好也选择与发展潮流联系比较紧密的问题进行深耕。

在了解了什么是车辆路径问题后，罗老师将解决该问题的算法分成精确算法和启发式算法两类进行了细致的说明。精确算法总能保证我们求到最优解，但算法复杂度比较大。这意味着一旦处理的数据规模偏大，代码可能需要跑几天甚至一两个月，效率偏低；而启发式算法则相反，它理论上并不能保证我们求出最优解，但算法复杂度较小，往往能让我们在短时间内得到较高质量的解。这二者的区别也意味着，精确算法在学术界有更多的研究空间，在实际中却往往不容易被应用，虽然它能找到最优解，但时间成本太高，而启发式算法经过合理设计后在短时间内获得的高质量解虽不及最优解，却已经足以解决生活中的问题。根据二者的差异，罗老师也建议大家可以结合自己的实际需求来选择更想深入研究的算法，如果有同学不太熟悉编程操作的话，可以直接尝试从启发式算法入手。

随后，罗老师为同学们进一步分析了这两类算法所用到的模型或方法以及适用范围。基于精确算法，老师主要讲述了两个模型——边-流模型和集合划分模型，并具体介绍了动态规划、基于分支定界的算法和基于路径枚举的算法。同时针对该类算法的特点，罗老师特别建议到大家要学会使用强类型的语言（如C++、Java等），虽然复杂，但实现速度快。基于启发式算法，罗老师则主要介绍了四种算法：构造法、基于邻域搜索的算法、基于大规模邻域搜索的算法和基于群体的算法。每一种算法都给出了详细的例子说明和优缺点总结，有些还展示了伪代码帮助同学理解。

最后，罗老师就他个人的经历为同学们分享了一些宝贵的面试经验。第一，同学们在面试时，一定不要过分紧张，由内而外的自信是面试成功的法宝；第二，一定要尽可能保证自己的话语逻辑性清晰，意思明确，专业性强，能让面试官清楚理解你想表达的含义；第三，学会与实际应用紧密联合，而不是空谈理论。

虽然整场活动只持续了1个小时，但罗老师真诚有趣的分享让每一位同学都学在其中，乐在其中，享在其中。希望通过本次微课堂，能够进一步激发同学们的创新精神，帮助每一位同学更好地明确自己科创的方向！