想知道大數(shù)據(jù)怎么幫你規(guī)劃路線嗎？ G7告訴你

G7智慧物聯(lián)網(wǎng)

　　隨著電商、新零售的火熱發(fā)展，現(xiàn)代消費的不斷升級，城市配送需求也得以迅猛增長。作為物流鏈條最后一公里的環(huán)節(jié)，核心需求非常清晰，那就是對于配送時效、配載率的高要求，如何在最短的時間內(nèi)、用最短最優(yōu)的路線，實現(xiàn)更多貨物的配送，這其中配送路徑的選擇、規(guī)劃是影響時效的很重要的因素。今天帶大家清楚地了解下在城市配送方案中G7重要的技術(shù)支撐--智能蟻群算法如何實現(xiàn)路徑規(guī)劃、優(yōu)化：

　　蟻群算法是一種用來尋找優(yōu)化路徑的概率搜索算法，一種模擬螞蟻群體在食物采集過程中表現(xiàn)出來的智能行為的仿生優(yōu)化算法。

　　該方法先后已經(jīng)成功求解了旅行商問題(Traveling Salesman Problem，TSP)、指派問題及調(diào)度問題等，得到了較好的實驗效果。

　　G7將其應(yīng)用于城配解決方案中的基本路徑如下：

　　蟻群與城市配送的場景關(guān)聯(lián)

　　螞蟻覓食過程中，雖然單個螞蟻的行為比較簡單，但是蟻群整體卻可以體現(xiàn)一些智能的行為。例如蟻群可以在不同環(huán)境下，尋找最短到達食物源的路徑，源于蟻群內(nèi)的螞蟻可通過某種信息機制實現(xiàn)信息的有效傳遞。

螞蟻算法規(guī)劃路徑

　　城市配送主要的業(yè)務(wù)場景，為快遞配送員及連鎖便利店配送，一般以天為單位，配送當日訂單，配送范圍主要為同城或附近城市，對于訂單送達的時間多有精確限制。配送車從一個或多個倉庫發(fā)車，客戶、車輛與倉庫綁定或不綁定等諸多因素都會影響配送時效。

　　在途實時可視

　　通過G7強大的物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，對于所有配送員、配送車、配送地點等鏈條實現(xiàn)了全程在途可視，即時地獲取在途行駛數(shù)據(jù)，如時間、地點定位、配送員駕駛行為狀態(tài)等，并將相關(guān)數(shù)據(jù)實時地回傳G7管理云端平臺。

　　蟻群算法優(yōu)化路徑

　　首先，設(shè)置一只螞蟻要路過所有配送地址的行走路徑，并考慮其在行走時要遵循的各類約束，如限行，車輛載重率等。用一只螞蟻的行走路徑代表一種配貨方案，所有螞蟻的行走路徑就代表了所有的配貨方案。然后，預設(shè)一只螞蟻釋放的信息素是這只螞蟻走完這條配送路徑的總成本，而螞蟻只會在自己走過的路徑上釋放信息素，因此，成本越低，這條路徑的信息素越高，每只螞蟻在運動過程中傾向選擇信息素高的路徑行走，最終所有的螞蟻都會走信息素最高的路，就形成了最優(yōu)成本的配送路徑。

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　　降本增效

　　最優(yōu)路徑形成后，系統(tǒng)自動匹配相應(yīng)配送任務(wù)，輕松實現(xiàn)了從A點到B點最節(jié)省時間、路況最好、可以更多載貨的一條精選路線，釋放出最后一公里的最大效益。同時通過G7管理后臺對于在途異常進行實時監(jiān)控，預知所有延誤時效的風險并及時觸發(fā)報警，通過系統(tǒng)報警和后臺管理人員人工干預，便于及時處理異常，避免延誤。

　　蟻群算法僅僅是針對城配路徑優(yōu)選的一個技術(shù)支撐，依托G7物聯(lián)網(wǎng)+AI算法的領(lǐng)先實力，G7已經(jīng)全面部署了運營機器人、安全機器人、財務(wù)機器人等主流解決方案，并不斷根據(jù)物流運輸場景的更多、更深層次的需求迭代升級，持續(xù)助益物流運輸時效、安全、成本管理。