jsprit是一个Java开发的，解决旅行商问题(Traveling Salesman Problems TSP)和车辆路径问题(Vehicle Routing Problems VRP)的工具包. 它具有轻量级、好的扩展性和易用等特点， 并且易于单一多目标启发式算法，能够解决：

• Capacitated VRP
• Multiple Depot VRP
• VRP with Time Windows
• VRP with Backhauls
• VRP with Pickups and Deliveries
• VRP with Heterogeneous
• Fleet Time-dependent VRP
• Traveling Salesman Problem
• Dial-a-Ride Problem
• 上述问题的各种组合

通过构建问题模型，定义额外的约束条件，修改算法和可视化发现的解决方案，使得使用传统的VPR实例来检验自己的算法变得非常简单和容易操作。

旅行商问题：
旅行商问题(TravelingSalesmanProblem，TSP)是这样一个问题：给定一系列城市和每对城市之间的距离，求解访问每一座城市一次并回到起始城市的最短回路。它是组合优化中的一个NP困难问题，在运筹学和理论计算机科学中非常重要。
最早的旅行商问题的数学规划是由Dantzig（1959）等人提出，并且是在最优化领域中进行了深入研究。许多优化方法都用它作为一个测试基准。尽管问题在计算上很困难，但已经有了大量的启发式算法和精确方法来求解数量上万的实例，并且能将误差控制在1%内。
旅行商问题(TravelingSalesmanProblem，TSP)是一个经典的组合优化问题。经典的TSP可以描述为：一个商品推销员要去若干个城市推销商品，该推销员从一个城市出发，需要经过所有城市后，回到出发地。应如何选择行进路线，以使总的行程最短。从图论的角度来看，该问题实质是在一个带权完全无向图中，找一个权值最小的Hamilton回路。由于该问题的可行解是所有顶点的全排列，随着顶点数的增加，会产生组合爆炸，它是一个NP完全问题。由于其在交通运输、电路板线路设计以及物流配送等领域内有着广泛的应用，国内外学者对其进行了大量的研究。早期的研究者使用精确算法求解该问题，常用的方法包括：分枝定界法、线性规划法、动态规划法等。但是，随着问题规模的增大，精确算法将变得无能为力，因此，在后来的研究中，国内外学者重点使用近似算法或启发式算法，主要有遗传算法、模拟退火法、蚁群算法、禁忌搜索算法、贪婪算法和神经网络等。

车辆路线问题
车辆路线问题（VRP）最早是由Dantzig和Ramser于1959年首次提出，它是指一定数量的客户，各自有不同数量的货物需求，配送中心向客户提供货物，由一个车队负责分送货物，组织适当的行车路线，目标是使得客户的需求得到满足，并能在一定的约束下，达到诸如路程最短、成本最小、耗费时间最少等目的。
由此定义不难看出，旅行商问题（Traveling Saleman Problem,TSP）是VRP的特例，由于Gaery[2]已证明TSP问题是NP难题，因此，VRP也属于NP难题。车辆路线问题自1959年提出以来，一直是网络优化问题中最基本的问题之一，由于其应用的广泛性和经济上的重大价值，一直受到国内外学者的广泛关注。

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