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| 本文作者： AI研習(xí)社 | 2019-03-29 11:27 |
雷鋒網(wǎng)AI研習(xí)社按：隨著網(wǎng)購和電商的高速發(fā)展，物流運(yùn)輸也和每個人的生活產(chǎn)生了緊密的聯(lián)系。作為整條產(chǎn)業(yè)鏈的血液，如何提高運(yùn)輸效率、降低運(yùn)輸成本，成為一個至關(guān)重要的問題。
近日，在雷鋒網(wǎng) AI 研習(xí)社公開課上，來自杉數(shù)科技的高級算法工程師陳堯宇將物流行業(yè)中運(yùn)籌優(yōu)化思想與具體案例相結(jié)合，深入剖析定制化算法給物流界帶來的巨大價值。
分享嘉賓：
陳堯宇，杉數(shù)科技高級算法工程師，本科畢業(yè)于華東師范大學(xué)數(shù)學(xué)系，碩士就讀于北卡羅來納大學(xué)教堂山分校（UNC）統(tǒng)計與運(yùn)籌專業(yè)，并從事網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化的數(shù)學(xué)建模與運(yùn)籌優(yōu)化研究。曾入圍 Informs Global Finalist。曾參加洋山深水港智能化碼頭項目和多項物流優(yōu)化及生產(chǎn)制造項目，加入杉數(shù)后為多家標(biāo)桿企業(yè)提供技術(shù)服務(wù)。
公開課回放視頻網(wǎng)址：
分享主題：
深度融合中的物流界與運(yùn)籌優(yōu)化算法
分享提綱：
物流行業(yè)的背景介紹
物流行業(yè)中出現(xiàn)的優(yōu)化問題
如何解決這些問題
案例分享
雷鋒網(wǎng) AI 研習(xí)社將其分享內(nèi)容整理如下：
大家好，我是陳堯宇，是杉數(shù)科技的運(yùn)籌優(yōu)化算法工程師，今天跟大家介紹一下我在工作過程中所遇到的一些物流行業(yè)的運(yùn)籌優(yōu)化問題以及相對應(yīng)的一些算法和解法。
先簡單介紹一下今天要分享的幾個主題。第一個是物流背景介紹，我想強(qiáng)調(diào)的是運(yùn)籌優(yōu)化問題，對業(yè)務(wù)的認(rèn)知則是非常關(guān)鍵的要求，因為你對業(yè)務(wù)問題的理解會決定你在運(yùn)籌優(yōu)化問題上使用什么樣的算法模型去解決這個問題，從而影響到最后的結(jié)果。因此我會花比較大的篇幅去介紹現(xiàn)在物流領(lǐng)域有哪些痛點、難點，然后通過什么手段去解決這些痛難點問題。其中，我會穿插講一下物流中的優(yōu)化問題以及它們對應(yīng)使用的算法模型，最后會通過案例介紹，跟大家解釋一下看到項目應(yīng)該如何去解決及選擇對應(yīng)的算法。
我們來看一下，一家物流公司是怎樣從一家小型物流公司成長為一家中小型物流公司的，通過這種簡單介紹讓大家了解一下物流公司的成長路徑。我們常見的快遞公司，服務(wù)的是個人用戶，實際上傳統(tǒng)物流主要面向的領(lǐng)域是農(nóng)副產(chǎn)品、大宗商品，例如建筑材料等，做這些業(yè)務(wù)的物流公司非常零散，說零散是因為在這個領(lǐng)域沒有一家獨大的，而且很大的一個特性是區(qū)域性特別強(qiáng)，所以我在這里介紹的就是這一類型物流公司的運(yùn)作模式。
其實現(xiàn)在做物流的門檻非常低，你只需要花二三十萬買一輛貨車做點對點運(yùn)送（從寄貨方送到收貨方）即可，不需要花太多人力物力就能實現(xiàn)。但是如果想把公司做大，就不能夠只做單純的點對點服務(wù)了，因為要把更多的貨物送到更多的地方，再用點對點服務(wù)，運(yùn)送效率上會大大降低。因此物流公司通常會建立中轉(zhuǎn)場或分撥中心，即上游貨物先送到分撥中心分揀，然后再安排配送到對應(yīng)的目的地。那么，中轉(zhuǎn)場為何有如此重要的作用？
【有關(guān)本部分的具體講解，請回看視頻00:05:15，http://www.mooc.ai/open/course/639?=Leiphone】
我們從物流的上游過程可以看到，在選擇先去哪個網(wǎng)點攬收的問題上已經(jīng)是一個典型的路徑優(yōu)化問題了 —— 如何串聯(lián)起網(wǎng)點的路徑，從而使得行駛距離更短、在途成本更少。另外，車子的裝箱體積是有限的，那么則升級為含裝載率的路徑優(yōu)化問題。第二個優(yōu)化點是車型，如何用最少的成本串聯(lián)這些網(wǎng)點運(yùn)更多的貨物。
【有關(guān)物流中轉(zhuǎn)場的更多內(nèi)容，請回看視頻00:09:50，http://www.mooc.ai/open/course/639?=Leiphone】
總結(jié)以上所說，物流領(lǐng)域中會遇到以下三大優(yōu)化問題：廂內(nèi)裝載優(yōu)化、司機(jī)排班優(yōu)化、配送路徑優(yōu)化。接下來我將會介紹如何解決這些問題。
首先說廂內(nèi)裝載優(yōu)化，這是一個非常經(jīng)典的優(yōu)化問題，因為貨廂是一個三維結(jié)構(gòu)，裝載的可能性更多，解決起來更加復(fù)雜。
【有關(guān)本部分的具體講解，請回看視頻00:15:55，http://www.mooc.ai/open/course/639?=Leiphone】
第二個是司機(jī)排班問題，司機(jī)排班問題簡單地說就是一個二部圖匹配問題，那我們應(yīng)該如何解決這個問題呢？
【有關(guān)本部分的具體講解，請回看視頻00:21:45，http://www.mooc.ai/open/course/639?=Leiphone】
下一個是路徑優(yōu)化問題，具體的算法就不詳細(xì)介紹，因為解決路徑優(yōu)化問題的算法有很多，在不同場景下有不同對應(yīng)的算法，在這里主要介紹路徑優(yōu)化問題可能會碰到的潛在需求和變化，詳情可回看視頻00:26:20。從例子中，我們了解到在做優(yōu)化問題的時候，其實是分了很多層進(jìn)行優(yōu)化的，并不是一步到位的。
最后就是案例介紹。
【有關(guān)案例介紹部分的具體講解，請回看視頻00:37:00，http://www.mooc.ai/open/course/639?=Leiphone】
今天的分享就到這里，感興趣的同學(xué)可以關(guān)注杉數(shù)科技的官方微信了解更多詳情。
以上就是本期嘉賓的全部分享內(nèi)容。更多公開課視頻請到雷鋒網(wǎng)AI研習(xí)社社區(qū)（http://ai.yanxishe.com/）觀看。
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