Shanshu Teknolojisi Chen Yaoyu: Derin entegrasyonda lojistik endüstrisi ve operasyon araştırması optimizasyon algoritması | AI Araştırma Enstitüsü 126. Ders Salonu Özeti
Leifeng.com AI Araştırma Enstitüsü Basın: Online alışveriş ve e-ticaretin hızla gelişmesiyle birlikte lojistik ve ulaşım da herkesin hayatıyla yakından ilişkili hale geldi. Tüm endüstriyel zincirin kanı olarak, nakliye verimliliğinin nasıl artırılacağı ve nakliye maliyetlerinin nasıl azaltılacağı çok önemli bir konu haline geldi.
Son zamanlarda, Leifeng.com AI Araştırma Enstitüsü'nün açık sınıfında, Shanshu Technology'den kıdemli bir algoritma mühendisi olan Chen Yaoyu, lojistik endüstrisi için özelleştirilmiş algoritmaların muazzam değerini derinlemesine analiz etmek için lojistik endüstrisi optimizasyon fikirlerini belirli vakalarla birleştirdi.
Konuk paylaşma:
Shanshu Technology'nin kıdemli algoritma mühendisi Chen Yaoyu, East China Normal University'den matematik alanında lisans derecesi ve Chapel Hill'deki (UNC) North Carolina Üniversitesi'nde istatistik ve operasyon araştırması alanında yüksek lisans derecesi ile mezun olmuştur ve ağ optimizasyonu için matematiksel modelleme ve operasyon araştırması optimizasyonu araştırması yapmaktadır. Informs Global Finalist olarak kısa listeye alındı. Yangshan Deepwater Port Akıllı Terminal Projesine ve bir dizi lojistik optimizasyon ve üretim projesine katıldı Shanshu'ya katıldıktan sonra birçok kıyaslama işletmesine teknik hizmetler sağladı.
Herkese açık sınıfın video URL'sini tekrar oynat:
Konuyu paylaş:
Derin entegrasyonda lojistik sektörü ve operasyon araştırması optimizasyon algoritması
Ana hatları paylaşın:
-
Lojistik sektörüne arka planda giriş
-
Lojistik sektöründeki optimizasyon sorunları
-
Bu problemler nasıl çözülür
-
Durum çalışmaları
Leifeng.com AI Araştırma Enstitüsü paylaşım içeriğini şu şekilde düzenler:
Herkese merhaba, ben Shanshu Technology'nin operasyon araştırma optimizasyon algoritma mühendisi Chen Yaoyu.Bugün, işim sırasında karşılaştığım bazı lojistik endüstrisi optimizasyon problemlerini ve bunlara karşılık gelen bazı algoritmaları ve çözümleri tanıtacağım.
Bugün paylaşılacak birkaç konuyu kısaca tanıtmama izin verin. İlki, lojistik geçmişinin tanıtılmasıdır.İşletme araştırması optimizasyonu problemini vurgulamak istiyorum.İşletme anlayışı çok kritik bir gerekliliktir, çünkü işletme problemlerini anlamanız, operasyon araştırması optimizasyonu probleminde hangi algoritma modelini kullanacağınızı belirleyecektir. Bu sorunu çözmek, böylece nihai sonucu etkiler. Bu nedenle, lojistik alanındaki mevcut sıkıntılı noktaları ve zorlukları tanıtmak ve ardından bu sorunların hangi yollarla çözüleceğini anlatmak için çok zaman harcayacağım. Bunların arasında, lojistikteki optimizasyon problemlerini ve kullandıkları ilgili algoritma modellerini serpiştireceğim.Son olarak, projeyi nasıl çözeceğinizi ve ilgili algoritmayı nasıl seçeceğinizi açıklamak için bir vaka sunacağım.
Bir lojistik şirketinin küçük bir lojistik şirketinden küçük ve orta ölçekli bir lojistik şirketine nasıl büyüdüğüne bir göz atalım Bu kısa giriş sayesinde, herkesin lojistik şirketinin büyüme yolunu anlamasına izin verin. Ortak kurye şirketlerimiz bireysel kullanıcılara hizmet vermektedir, aslında geleneksel lojistiğin ana alanları tarım ve yan ürünler, inşaat malzemeleri gibi dökme ürünlerdir. Bu işleri yapan lojistik firmaları çok dağınıktır ve bu alanda kimsenin olmamasıdır. Eşsiz ve çok büyük özelliği, özellikle bölgesel olmasıdır, bu nedenle burada tanıttığım şey, bu tür bir lojistik şirketinin çalışma modu.
Aslında lojistik için eşik artık çok düşük, sadece iki veya üç yüz bin kişiye noktadan noktaya teslimat (göndericiden alıcıya) için bir kamyon satın almanız gerekiyor ki bu çok fazla insan gücü ve malzeme kaynağı olmadan elde edilebilir. Ancak şirketi büyütmek istiyorsanız, basit bir noktadan noktaya hizmet yapamazsınız, çünkü daha fazla yere daha fazla mal göndermeniz ve ardından noktadan noktaya hizmetleri kullanmanız gerekir, teslimat verimliliği büyük ölçüde azalacaktır. Bu nedenle, lojistik şirketleri genellikle geçiş sahaları veya dağıtım merkezleri kurarlar, yani yukarı akışlı mallar önce tasnif için dağıtım merkezine gönderilir ve ardından ilgili varış noktasına dağıtılır. Peki, geçiş alanı neden bu kadar önemli bir rol oynuyor?
[Bu bölümün özel açıklaması için lütfen 00:05:15, videosuna tekrar bakın.
Yukarı akıştaki lojistik sürecinden, hangi çıkışın ilk toplanacağını seçme probleminin zaten tipik bir rota optimizasyonu problemi olduğunu görebiliriz - çıkışların rotalarını seri olarak nasıl bağlayacağız, böylece sürüş mesafesi daha kısa ve yoldaki maliyet daha az. . Ek olarak, arabanın paketleme hacmi sınırlıdır, bu nedenle yükleme hızı ile yol optimizasyonu problemine yükseltilir. İkinci optimizasyon noktası, araç modeli, bu çıkışların daha fazla malın en az maliyetle taşınması için nasıl bağlanacağıdır.
[Lojistik taşımacılığı hakkında daha fazla bilgi için lütfen 00:09:50, videosunu tekrar izleyin.
Yukarıdakileri özetlemek gerekirse, lojistik alanında aşağıdaki üç optimizasyon problemi ile karşılaşılacaktır: araç içi yüklemenin optimizasyonu, sürücü planlamasının optimizasyonu ve dağıtım rotalarının optimizasyonu. Sonra, bu sorunları nasıl çözeceğimi anlatacağım.
Öncelikle kompartımanda yüklemenin optimizasyonundan bahsedelim.Bu çok klasik bir optimizasyon problemidir.Kargo kompartmanı üç boyutlu bir yapı olduğu için daha fazla yükleme imkanı ve daha karmaşık çözümler vardır.
[Bu bölümün özel açıklaması için lütfen 00:15:55, videosuna tekrar bakın.
İkincisi, sürücü çizelgeleme problemidir Basitçe ifade etmek gerekirse, sürücü çizelgeleme problemi iki taraflı bir harita eşleştirme problemidir Bu problemi nasıl çözmeliyiz?
[Bu bölümün spesifik açıklaması için lütfen 00:21:45, videosuna tekrar bakın.
Bir sonraki adım yol optimizasyonu problemidir.Özel algoritma ayrıntılı olarak tanıtılmayacaktır, çünkü yol optimizasyonu problemini çözmek için birçok algoritma vardır ve farklı senaryolarda farklı karşılık gelen algoritmalar vardır. Burada esas olarak potansiyel ihtiyaçları ve Değişiklikler, detaylar 00:26:20 numaralı videoda görülebilir. Örneklerden, optimizasyon problemleri yaparken optimizasyonun aslında tek adımda değil birçok katmana bölündüğünü öğrendik.
Sonuncusu vaka girişidir.
[Vaka girişinin özel açıklaması için lütfen 00:37:00, 'daki videoya tekrar bakın.
Bugünün paylaşımı burada. İlgilenen öğrenciler daha fazla ayrıntı için Shanshu Technology'nin resmi WeChat'ini takip edebilir.
Yukarıdakiler, bu sayıda davetliler tarafından paylaşılan tüm içeriklerdir. Daha fazla genel sınıf videosu için lütfen izlemek için Leifeng.com'daki AI Araştırma Derneği'ne ( gidin.
WeChat genel hesabını takip edin: AI Araştırma Enstitüsü (okweiwu), en son genel sınıf canlı yayın süresi önizlemesini alabilirsiniz.
