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菜鸟网络推车辆规划智能算法 减少10%的车辆使用
发布时间:2017-4-11 12:59:40   作者:佚名

  中新网4月7日电 以色列作家尤瓦尔•赫拉利在《未来简史》中表达了一个观点,所有能够用算法描述的人类行为,人工智能将超越人类。菜鸟网络再次用算法 技术印证了这句话,利用大数据规划车辆调配,代替人工决策,大大节省了车、油和人力,提升了效率。

  这是菜鸟网络继2016年推出可节省10亿个纸箱的智能打包算法技术后,在算法领域的再次突破,经实测可减少10%的车辆使用。该算法结果追平了目前该领域的世界纪录,若大规模推广,每日可为社会节省超1000万元。

  这套菜鸟网络自主研发的路径优化算法,技术上融合了大规模邻域搜索、超启发式算法、基因算法、分布式并行化和增强学习,在公开数据集上,算法已全面超过广泛使用的开源产品Jsprit,在Gehring & Homberger数据集上(客户点规模达到1000),已经持平若干项世界纪录。

  目前该算法正在部分农村物流网点使用。根据每日单量,为农村的物流老司机规划配送路线,每天实时更新,在保证时效的基础上,可节省车辆、人力、邮费。综合测算下来,农村领域的物流成本能减少30%以上。

  由于农村地区物流资源不丰富,站点之间距离长,单量少,成本颇高。“看了很多农村物流网点的配送线路图,杂乱无章,有很多交叉不合理之处,也不会根据订单量即时更新。”菜鸟网络农村物流专家李潜飞告诉记者。

  在快和省之间,怎么达到最优解决方案?李潜飞找到了菜鸟网络高级算法专家胡浩源。结合实地考察特征后,菜鸟网络很快推出了一套算法,并形成产品给农村物流服务商使用。

  系统会根据每天实际入库量,生成一条智能配送线路,发送给农村配送司机。“过去都是人为固定好的线路,现在大数据来分配路线,每天配送的线路都是根据单量实时更新,车辆和司机的工作效率明显提升。”李潜飞说。

  经过在江苏和江西分别选择了两个县城做试点,该算法技术效果甚是明显。以江西吉安为例,车辆使用减少了10%,行驶距离减少了约30%。而在江苏长兴县的优化则更为明显,该县农村物流服务商车辆使用减少了50%以上,行驶距离减少了30%以上。

  “有了算法技术做基础,未来农村配送场景的智能化会加速升级。”菜鸟网络农村物流业务负责人沈建锋表示,将会通过一年的时间,帮助菜鸟网络所有的农村物流合作伙伴,实现配送线路智能化。

  凭借这套算法技术,胡浩源的团队还追平了一个算法领域的全球记录。目前,运筹学算法领域的前沿位置,长期被国外团队占据,直到菜鸟网络出现才打破这个局面。由于菜鸟网络拥有庞大的数据库,独一无二的复杂应用场景,和充沛的云计算资源,是全求为数不多有超大规模优化的能力的团队之一。“超过250个点位的车辆路径全局优化,现在在全球范围内还没有很好的通用求解方式,而菜鸟这项算法技术是基于1000以上点来做的,从结果来看,我们已经追平了目前的世界最好记录。”胡浩源表示。

  “经过各类场景验证,车辆路径规划算法至少可减少使用10%的车,目前中国电商物流货运车辆约40万,如果该算法能在整个快递物流领域推广,一天节省的成本会在1000万以上。” 胡浩源告诉记者,这套算法除了适用在农村物流业务场景,也开始用在城市、城际和仓库更丰富的环境。

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