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菜鸟打破优化算法世界纪录 IoT加人工智能引领物流行业发展

罗欣 来源:央广网 作者:佚名 2018-10-10 11:06 次阅读
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截止至北京时间2018年10月9日,菜鸟在车辆路径规划(VRP)问题评测系统中创造了26项世界纪录。菜鸟也成为中国首个问鼎该评测系统的研究机构。

业内人士认为,菜鸟未来园区及“物流天眼”等IoT技术产品,正在加速物流要素数字化,而人工智能技术将是实现物流要素智能调度的关键。菜鸟算法创造世界纪录,显示出菜鸟在人工智能技术上的深厚积累。

菜鸟创造26项世界纪录

据介绍,攻破这一难题的是菜鸟人工智能部仓储智能化和车辆路径规划算法团队。这支团队专攻人工智能技术,持续不断探索将优化搜索和机器学习技术进行有效融合,寻求最优的车辆路径优化方案,以提高物流配送效率降低成本。

团队负责人胡浩源介绍,菜鸟车辆路径规划算法已经应用于多项业务中。在车辆配送环节,车辆路径规划算法可以有效降低车辆使用数量和车辆行驶距离;在仓库内部拣选作业中,车辆路径规划算法可以降低拣选人员的行走距离。此外,车辆路径规划算法还可以帮助外卖配送员规划配送路线,从而提升客户体验、大幅度降低配送成本。

车辆路径规划问题是运筹优化领域最经典的问题之一。胡浩源介绍说,以一家物流公司需要向1000个网点进行配送为例,其配送路径不计其数,如果能找到一条最高效的配送路径,将会大为提高物流效率降低成本。

胡浩源介绍说,如果调用全球50亿台计算机共同计算,按每台计算机每秒计算20亿次,逐一验证每一条配送路径的效率,需要至少万亿亿年,是一个根本不可能完成的任务。

公开信息显示,现阶段,各国研究者都在通过算法来寻找最佳的配送路径。欧洲独立研究机构SINTEF于1999年发起并管理车辆路径规划算法评测平台,被认为是全球最权威的评测平台。全球研究者均可以下载数据集,冲击这一评测榜单。

截止至北京时间2018年10月9日,菜鸟在评测榜的26个数据集中获得冠军。这意味着在26个物流场景中,菜鸟的算法可以使用最少的车辆,行驶最短的里程,完成配送任务。

城配订单配送成本降低10.3%

公开信息显示,车辆路径规划问题从1959年被两名西方学者提出来,近六十年以来,西方研究机构积累和沉淀了大量的经验。

这一榜单在设立的近二十年间,英国、波兰等全球顶级的研究机构、知名学者、老牌物流企业不断创造纪录,又打破纪录,长期占据榜首,中国研究者无一能跻身榜单。

谈到这一榜单,胡浩源介绍说,虽然全球计算机计算能力和算法都在进步,但西方国家沉淀和积累的经验丰富,一些西方研究者具有国家背景,会使用超算中心,计算能力超出一般研究者,这给普通的中国研究者留出的空间非常有限。

胡浩源介绍说,一年前菜鸟曾追平这一榜单的多项世界纪录,但此后长达半年时间内一直无法进一步突破。

“我们并不需要刷榜,而是希望用这个数据集也验证我们算法的可靠性,并在验证之后,应用到实际业务中。”胡浩源表示,这意味着菜鸟必须使用普通服务器,而不能为了刷榜,使用超算机器。

根据胡浩源的介绍,菜鸟通过将机器学习思想融合到搜索策略的控制中,基于预测的概率来平衡搜索的广度和深度,从而可以大幅度缩减需要搜索的空间,同时又保留跳出局部最优的能力,最终创造多项世界纪录。

“中国有全球最大的物流市场,涉及到大量的车辆、人员的配送拣选路径优化,随着新物流时代的到来,即时送达需求旺盛,其中也涉及到大量外卖员的配送路径优化,我们如果能在路径规划中取得突破,将会在带来非常大的社会效应。”胡浩源介绍,目前通过在零售通城配业务中应用车辆路径规划算法,订单配送成本已经降低了10.3%,并推动仓库货物流转效率的提升,仓库集货周转时间降低了57%。

据悉,菜鸟在今年启动IoT战略,已经发布未来园区和物流天眼等技术产品,不断进行物流要素数字化。完成物流要素数字化之后,如何使用人工智能技术进行调度,是一个关键问题。菜鸟也正在使用IoT和人工智能技术推动行业持续智能化,引领行业构建智慧物流网络。

本文来源:央广网

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