基于图神经网络强化学习解决车辆路径规划问题（完整代码）

一、实验要求

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复现以下论文的方法和结果：
Duan,L., Zhan,Y., Hu,H., Gong,Y., Wei,J., Zhang,X., Xu,Y.: Efficiently solving the practical vehicle routing problem: A novel joint learning approach. In: KDD. pp.3054–3063 (2020)
1．为了节省时间，训练用 10 个（或以上）的城市规模的算例。测试算例用 20 个（或者以上）规模。
2．显示出算法训练收敛过程，可视化最后的解。可能的情况下，对比 OR-Tools 的求解效果（后面详细描述）。

二、导言

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车辆路径规划问题（VRP）是运筹优化领域最经典的优化问题之一。在此问题中，有若干个客户对某种货物有一定量的需求，车辆可以从仓库取货之后配送到客户手中。客户点与仓库点组成了一个配送网络，车辆可以在此网络中移动从而完成配送任务。在求解此问题过程中，需要优化的决策变量为每个客户的配送任务应该分配到哪一辆车上，以及每辆车完成客户配送任务的先后顺序，优化目标为最小化车辆总