用python里面的geatpy库的NSGA2算法解决单仓库多车辆的VRP模型决策变量是什么

单仓库多车辆的VRP模型中，决策变量通常包括以下部分：

1. 车辆路径：每辆车的路径表示为一串顾客编号序列，表示车辆依次服务的顾客顺序。
2. 车辆分配：将每个顾客分配给哪个车辆负责服务。
3. 顾客访问时间：每个顾客被服务的时间，决定了该顾客能否被服务和车辆在该顾客处的等待时间。
4. 车辆出发时间：每辆车的出发时间，决定了每辆车的服务时间和路途中的等待时间。

在NSGA2算法中，可以将车辆路径和车辆分配作为决策变量，通过优化这两个变量来求解最优解。具体来说，可以将每个顾客看作一个节点，将所有节点组成的图视为问题的搜索空间。因此，每个决策变量可以表示为一个二维数组，其中每一行表示一辆车的路径，每个元素表示该车在路径中依次服务的顾客编号。同时，将每个顾客分配给哪辆车负责作为一个离散变量表示为一个一维数组。在NSGA2算法中，可以通过对这些决策变量的交叉、变异和选择来不断优化搜索空间，最终得到最优解。