G7智慧物聯(lián)網(wǎng)

　　隨著(zhù)電商、新零售的火熱發(fā)展，現代消費的不斷升級，城市配送需求也得以迅猛增長(cháng)。作為物流鏈條最后一公里的環(huán)節，核心需求非常清晰，那就是對于配送時(shí)效、配載率的高要求，如何在最短的時(shí)間內、用最短最優(yōu)的路線(xiàn)，實(shí)現更多貨物的配送，這其中配送路徑的選擇、規劃是影響時(shí)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(shí)現路徑規劃、優(yōu)化：

　　蟻群算法是一種用來(lái)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(guò)程中表現出來(lái)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(wèn)題(Traveling Salesman Problem，TSP)、指派問(wèn)題及調度問(wèn)題等，得到了較好的實(shí)驗效果。

　　G7將其應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(chǎng)景關(guān)聯(lián)

　　螞蟻覓食過(guò)程中，雖然單個(gè)螞蟻的行為比較簡(jiǎn)單，但是蟻群整體卻可以體現一些智能的行為。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，源于蟻群內的螞蟻可通過(guò)某種信息機制實(shí)現信息的有效傳遞。

螞蟻算法規劃路徑

　　城市配送主要的業(yè)務(wù)場(chǎng)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(shí)間多有精確限制。配送車(chē)從一個(gè)或多個(gè)倉庫發(fā)車(chē)，客戶(hù)、車(chē)輛與倉庫綁定或不綁定等諸多因素都會(huì )影響配送時(shí)效。

　　在途實(shí)時(shí)可視

　　通過(guò)G7強大的物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，對于所有配送員、配送車(chē)、配送地點(diǎn)等鏈條實(shí)現了全程在途可視，即時(shí)地獲取在途行駛數據，如時(shí)間、地點(diǎn)定位、配送員駕駛行為狀態(tài)等，并將相關(guān)數據實(shí)時(shí)地回傳G7管理云端平臺。

　　蟻群算法優(yōu)化路徑

　　首先，設置一只螞蟻要路過(guò)所有配送地址的行走路徑，并考慮其在行走時(shí)要遵循的各類(lèi)約束，如限行，車(chē)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(huì )在自己走過(guò)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(dòng)過(guò)程中傾向選擇信息素高的路徑行走，最終所有的螞蟻都會(huì )走信息素最高的路，就形成了最優(yōu)成本的配送路徑。

G7智慧物聯(lián)網(wǎng)

　　降本增效

　　最優(yōu)路徑形成后，系統自動(dòng)匹配相應配送任務(wù)，輕松實(shí)現了從A點(diǎn)到B點(diǎn)最節省時(shí)間、路況最好、可以更多載貨的一條精選路線(xiàn)，釋放出最后一公里的最大效益。同時(shí)通過(guò)G7管理后臺對于在途異常進(jìn)行實(shí)時(shí)監控，預知所有延誤時(shí)效的風(fēng)險并及時(shí)觸發(fā)報警，通過(guò)系統報警和后臺管理人員人工干預，便于及時(shí)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(gè)技術(shù)支撐，依托G7物聯(lián)網(wǎng)+AI算法的領(lǐng)先實(shí)力，G7已經(jīng)全面部署了運營(yíng)機器人、安全機器人、財務(wù)機器人等主流解決方案，并不斷根據物流運輸場(chǎng)景的更多、更深層次的需求迭代升級，持續助益物流運輸時(shí)效、安全、成本管理。