菜鸟车辆路径规划算法,菜鸟车辆配送路径优化算法优势盘点

饿了么、美团等外卖企业,滴滴打车、货拉拉等人车或车货匹配共享平台如何实现那么庞大的订单匹配和路径规划的呢?当然这其中涉及到了复杂的分单算法和车辆路径规划算法,而物流配送领域的车辆路径规划算法菜鸟网络是走在行业前列的,或者说涉足这个领域的简直凤毛麟角。

试用菜鸟车辆路径优化算法API:菜鸟车辆路径规划算法

菜鸟车辆路径优化算法

菜鸟车辆路径规划服务是基于满足多网点多线路不同车型的复杂性配送场景而进行研发的,是菜鸟网络自主研发的车辆路径优化算法,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。

2018年10月菜鸟在全球最权威的车辆路径规划(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。

现在,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。以村淘配送为例:

应用场景:村淘业务场景是每个县有一个中心仓,多个村点,多辆车。一辆车对应一条线 路,从中心仓出发,按顺序向线路中的村点派送订单,最后回到中心仓。

项目背景:每辆车的固定成本为 150 元/天,行驶一公里费用为 0.6 元。 考虑周期配送,稀疏、件量不多的村站,累积几天,再一起送。

优化效果:浙江省长兴县:车辆使用减少50%以上,行驶距离减少约30%以上 ;江西省吉安县:车辆使用减少10%以上,行驶距离减少约30%以上。

菜鸟车辆路径优化算法

车辆路径规划问题是运筹优化领域最经典的问题之一。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。

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。

小编相信,未来的科技将给物流行业的效率带来莫大的提升,菜鸟提供的车辆路径规划算法一定会成为带动整个物流行业调度智能化的一大利器。


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