路由类预设

针对旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP）等路由优化问题的预设策略。

routing_evolutionary

适用场景：TSP、VRP 等组合路由优化问题。

from optagent import solve

solution = solve(
    problem,
    preset="routing_evolutionary",
    time_limit=120
)

策略特点： - 进化算法进行全局路径搜索 - 2-opt / 3-opt 局部搜索改进 - 适用于黑盒目标函数（如含时间窗、动态成本）

两阶段流程：

graph LR
    A[Phase 1: GA<br/>70% 预算<br/>路径进化] -->|热启动| B[Phase 2: Local Search<br/>30% 预算<br/>2-opt/3-opt]
    B --> C[最终路径]

routing_blackbox

适用场景：目标函数无法解析表达的路由问题，如需要调用外部模拟器评估路径质量。

from optagent import solve

def evaluate_route(route):
    """外部评估函数：调用模拟器计算路径成本"""
    return simulator.evaluate(route)

solution = solve(
    problem,
    preset="routing_blackbox",
    objective_fn=evaluate_route,
    time_limit=180
)

策略特点： - 不依赖目标函数的梯度或解析形式 - 适合与外部系统集成 - 使用进化策略 + 代理模型加速搜索