OR-Tools是用于组合优化的开源软件，寻求从大量可能的解决方案中找到问题的最佳解决方案。下面是一些使用OR-Tools解决的问题例子：
- 车辆路径规划：在给定的约束条件下(例如，“卡车不能装载超过20000磅”或“所有的递送必须在两个小时内
完成”)，为提取和递送包裹的车队找到最佳路线。 - 调度问题：在一组固定的机器或其他资源上，为一组复杂的任务找到最佳调度，其中一些任务需要在其他任务之前执行。
- 装箱问题：将尽可能多的不同尺寸的物品装入数量固定的箱子中，使得每个箱子容量最大。
在大多数情况下，像上述问题有大量可能的解决方案，太多了以至于计算机无法全部搜索它们。为了解决这个问题，OR-Tools使用最先进的算法来缩小搜索集合，以便找到一个最优（或接近最优）的解决方案。
OR-Tools包括以下问题的求解器：
约束规划
将一个问题建模为约束（比如，一个房间不能同时用于两个事件，或与作物的距离必须小于软管的长度，或一次同时录制的电视节目不能超过5个），并找到可行的解决方案的一套技术
线性与混合整数规划
Glop线性优化器在给定一组线性不等式作为约束条件（例如，分配工作，或在最小化成本的同时找到一组资源的最佳分配）的情况下，寻找线性目标函数的最优值。Glop和混合整数规划软件SCIP也可以通过Google App Script 优化服务获得。
车辆路径规划
一个专门的库，在给定约束下，确定最佳车辆路线
图算法
用于在图中寻找最短路径，最小成本流，最大流和线性和分配问题。
下一节将帮助你快速使用OR-Tools
