上篇文提到TSP是一種物流業常會遇到的問題類型(其實不只物流業，工廠的產線排程也可以是一種TSP類型的問題)。既然google maps已經出了API了，那為什麼要用我們家的服務？
因為google maps的API跟第一線要的差太多了
有些貨物有時效性
想想，物流車隊要送的貨物裡，不可能每一件貨都沒有時效，尤其現在電商這麼發達，買家從平台上下單，在倉庫揀貨理貨，運輸到地方的站點，此時最後一哩只剩下約8小時。假如今天司機大哥要送100個地址，其中有40個地址有時效限制，那麼google maps就不行了。
貨車容量是有限的
再想想，貨物有大有小，貨車也有大有小。Google maps只能告訴你一輛車怎麼送貨才有效率，但是你要自己確定『那些貨能夠被裝上車』
物流車隊不會只有一輛車
這才是重點，除非這家車隊只有一輛車，否則只能算一輛車怎麼送貨，這是不是哪裡搞錯了？！有關這一點其實與物流車隊的數位轉型有關，未來我們會專文論述。
司機不用休息嗎？
Google maps哪管這件事！這是物流車隊自己要處理的。
總而言之，TSP是在學校讓同學練習的，讓同學知道數學可以在業界發揮甚麼效果的基本模型，但拿學校等級的東西想要套在第一線，還有一大段路要走。
那麼比較符合物流車隊現實的是什麼問題？
我會說是車輛路線問題(Vehicle Routing Problem, VRP)。VRP要解決的問題是「為了交付給定的一組客戶，車輛車隊的最佳路線集是什麼？」，換個方式說，某倉庫有K件貨要送去m個地址，但只有n輛車。這n輛車可能有不同大小，K件貨各有其時效性，請問：這K件貨和這n輛車的搭配為何？以及每輛車送貨的順序為何？才能夠在不遲到的前提下，用最少行駛里程送完，並回到倉庫？
通常一般人看到上述的描述就昏了，但是數學家就能夠把這種問題變成數學模型。
真正有操作過VRP的人一定知道它比TSP複雜多了，也吸引很多學者下去研究，也因應業種的不同衍伸出了很多不同的VRP類型，如下圖所示。
