第一次突破!中国物流供应链技术入围运筹学“奥斯卡” 上市公司信息披露

股票资讯  2021-03-26 14:36:49

原标题:第一次突破!中国物流供应链技术入围运筹学“奥斯卡”

最新消息,中国物流力量刚刚实现全球物流与管理科学界最高荣誉零突破!

1月15日,国际运筹学与管理科学学会(INFORMS)宣布了2021年弗兰茨·埃德尔曼杰出成就奖的决赛。阿里巴巴凭借领先的路径规划算法和全新的零售实践,首次进入总决赛。

INFORMS评论说,阿里开创了新的零售模式,通过技术优化了仓库分配流程,在极短的时间内取得了80%~90%的最佳业绩。

弗兰茨·埃德尔曼杰出成就奖是全球运筹学和管理学科学界的最高工业应用奖,被誉为运筹学的“奥斯卡”。该奖项旨在奖励在运营规划和管理领域做出突出贡献并为世界各国和地区带来巨大应用价值的研究项目或成果。

入围者不仅要学术创新,还要经过行业的检验,在实际落地过程中明确产生价值。

在之前的获奖名单中,有亚马逊、沃尔玛等企业在物流领域的项目成果,在实际业务中一般会产生数亿美元的效益。自该奖项于1972年首次颁发以来,获奖项目累计价值超过2500亿美元。

然而,在这一领域,中国以前还是一片空白。该奖项成立50年来,这是中国物流供应链领域的企业首次入围。

那么阿里物流供应链想出什么样的算法呢?它能给我们的日常生活带来什么变化?

阿里为什么获奖?

物流路径规划是一个典型的NP难问题。

结合零售场景简单讲解的其实就是如何快速实时的规划仓库内的提货路线和骑手的配送路线。

具体来说,在仓库中,路径规划算法需要综合消费者订单、货架上商品的位置、拣选机传递给打包机的挂链速度等因素来指导拣选机做更合理的工作。

在仓库外,算法需要考虑经销商与商家的距离、商家的备货时间等动态因素。,并分配距离较近、工作量合理的经销商提货。

这里的挑战主要在于以下三点:

不确定性:首先,在即时仓储配送模式下,客户可能随时下单,需求是随机的;其次,城市交通拥堵问题会带来公交时间的不确定性;最后,到达客户地点后的交付存在不确定性,如登记信息和等待电梯造成的耗时。 在仓库空间有限的情况下,规划出符合业务需求的路线:在仓库的运营阶段,以Box Horse为例,每批有2-5个客户订单,每个客户订单包含任意4-8种商品。这些货物分散在仓库的各个分区,每一个分区都被挑出来,通过吊链送到质检台进行包装。交货地址相似的订单应打包后送出仓库。因此,仓库内路线的优化需要同时考虑拣选路线和配送路线,尽可能同时到达悬挂链,以免在这个过程中造成堵塞。 严格的求解时间:由于订单即时性的要求,这样的路径优化需要在很短的时间内完成,以留出足够的实际操作时间。 为此,阿里与其菜鸟Boxma、Lazada等业务方合作,创建了基于大规模域搜索和深度强化学习的路径规划算法方案,在不到0.01秒的时间内实现了最优解98%~99%的最优性。

阿里巴巴供应链与运营优化集团介绍,阿里VRP路径规划始于2016年的菜鸟时代,并在仓储和配送的丰富协作中不断完善。它可以支持半小时到两小时内交付的新格式,在预测和库存方向处于行业前沿,未来将为新零售探索更多可能性。

自适应大规模邻域搜索算法框架

自适应大规模邻域搜索算法(ALNS)是菜鸟在2016年开始构建路径规划算法体系时选择的技术路线。

当时国内外行业的大部分玩家都选择了成熟的开源算法,比如jsprit和opt-planner。但是由于担心后期技术发展的天花板有限,新手还是选择了自主发展的道路。

自适应大规模邻域搜索(ALNS)算法框架的优点如下:

易于扩展,除了解决标准VRP(车辆路径规划)外,还能解决各种变式问题; 与局部搜索算法相比,ALNS可以在每个搜索过程中探索更大的解空间; ALNS算法能够在搜索过程中自适应选择合适的算子,对不同类型的数据具有相对稳健的求解效果; 方便算法升级扩展。通过设计和实现不同类型的运营商,ALNS可以实现不同的搜索策略。 该组织的核心成员猪又回忆说。

幸运的是,以ALNS算法为核心的第一版VRP优化引擎开发出来后,研究人员很快就看到了效果。对比测试结果表明,其求解效果和效率明显优于国际流行的开源VRP求解器如jsprit。

之后,团队从两个方面进一步丰富和升级了VRP优化引擎的核心算法组件。

一方面是功能扩展。

比如在原算法核心框架的基础上,增加了对取送(车辆边收边送)和多趟(车辆多趟送)的支持;并通过抽象实际的业务问题,不同类型的优化目标方程(如最小化阶梯定价的总成本,最小化交付时间等。)和约束条件(如车辆行驶距离限制、车辆交付订单号限制、车辆跨区域号限制等。)进行总结,使解决引擎能够解决的问题更加全面和广泛。同时开发了一套特定领域语言(DSL),调用者只需要定义相应的业务逻辑,将其与数据和核心算法解耦就可以解决问题。

另一方面,是技术上的探索。

例如,为了进一步提高VRP引擎的解决方案质量并对其进行并行升级,开发并实现了三种并行算法架构:

包括基于odps-graph的孤岛分布式模型,基于spark的中央池模型,最后充分利用GPU并行计算的优势,使用原生CUDA C编程接口,将计算、数据更新等高并行模块放在GPU上执行。在大规模数据集上的测试表明,与CUBLAS相比,该方案比原单机版可实现40倍加速和近1000倍加速。

深度强化学习算法框架

除了启发式算法的路线,阿里路径规划算法系统还引入了另一条技术路线,即深度强化学习(DRL)。

核心原因也是业务场景的需求:比如外卖和打车场景需要以毫秒为单位返回结果。

深度强化学习算法框架提供了一系列基于图神经网络的强化学习算法来解决VRP问题。

其中,图神经网络算法以点(坐标和要求)和边(点与点之间的距离和时间)为输入,配合两种解码器分别对这两种特征进行解码,并结合监督学习方法训练相应的模型。

此外,研究人员将深度强化学习与自适应大规模邻域搜索相结合,并以ALNS算法的结果为样本训练DRL模型,以更快地解决VRP问题。

在这样的组合拳下,阿里VRP优化引擎早就霸气了。

该发动机在入围弗兰茨·埃德尔曼杰出成就奖之前已经获得了许多世界第一。

例如,2018年9月,在由VRP算法领域最权威的评估和比较平台欧洲独立研究机构SINTEF发起和管理的最佳已知解决方案列表中,路径规划算法在VRPTW打破了世界纪录(客户对货物交付时间有时间窗口要求)。

截至2020年10月,VRP路径规划算法已经获得了该列表中36个VRPTW实例和23个PDVRPTW实例的已知最优解,使其成为中国第一家同时在这两个问题上创下如此多世界纪录的物流供应链公司。

但是,既然你能入围弗兰茨·埃德尔曼杰出成就奖,那你一定有工业应用的真正篇章。

在阿里供应链&在运营优化技术团队的牵线下,算法在阿里集团已经开放,并被不同业务的算法团队所接受:Boxma、菜鸟、Lazada等平台使用已久。算法带来的价值在这些深入人们生活的商业场景中不断积累,对于技术人员来说,也省去了反复做轮子的负担。

深层生命的算法

点一箱马,留在室内,30分钟到1小时内上优质新鲜菜。

你现在习以为常的便利背后,起作用的是路径规划算法等AI技术。

阿里供应链与运营优化技术团队介绍,以仓库提货为例,由于货物分布在仓库的不同位置,如果没有合理的路径规划,提货人在重复搜索的过程中必然会浪费大量的时间和精力。

使用路径规划算法后,提货人可以走最短的路径,挑选最快的商品:以前一天要走2万多步,现在只需要走1万多步。

在城市分配方面,一个仓库覆盖的调度订单,最早是在地图上手工选箱完成,甚至通过Excel按文本地址分组。由于配送点多,实时下单的特点,调度时要考虑车辆装载率、里程、对区域的熟悉程度等因素,花费的决策时间长达30-40分钟。对于AI来说,调度可以在几分钟内完成,给仓库留出了足够的生产时间,通过更好的组合提高了车辆效率。

不仅仅是零售,城市配送等领域。

其实物流路径规划算法背后的技术积累,可以说是打造了一把“屠龙刀”,可以用于不同的业务。

以阿里自己的业务为例,大规模邻域搜索算法和深度强化学习算法这两个通用框架,也可以解决犀牛智能机加工的调度问题,规划出自动化生产的最佳加工路线。

同样,该算法也可以转移到出租车领域的调度和拼车决策中。

在阿里内部的出租车平台上,由于引入了路线规划算法,在同等运力下,下班高峰时段的出租车单车率可以从60%提高到90%。

所以如果再简单粗暴的理解一下,这套算法会让菜鸟展现出“人头外卖平台+人头打车平台”的核心技术实力。

“在地面飞行”的科学家

阿里供应链与运营优化技术团队中有相当多的R&D人员在获得博士学位后致力于让技术在实际业务场景中产生价值。这一次,对于他们入围运筹学“奥斯卡”总决赛无疑是一个极大的鼓舞。

但实际上,对于团队来说,这个成绩一开始是没有预料到的,一切都不是为了得奖而成立的。

值得指出的是,早在2016年,菜鸟就开始研发物流路径规划算法系统,不是为了刷榜,不是为了获奖,而是为了解决实际业务中的痛点。

团队成员承认,他们在项目开始时不会想到今天的成就。

当初R&D人员其实只是想解决最简单的一个仓库多点发送的问题,因为在当时的业务场景中,这种情况占了六七成。

当该算法被应用并且该值被验证时,更多的业务需求被提到给R&D人员,例如多仓库交付,例如同时取出和交付...R&D人员会在这个过程中不断分解目标,通过播放列表验证求解效果,不断迭代完善函数。

归根结底,从业务痛点出发,才能解决实际场景的问题。

但是,回首萧瑟之处,一切都是对新秀队几年努力的回报。

据团队介绍,菜鸟人工智能部有数百名员工,其中三分之一是医生。他们总是希望用最前沿的科技方法来解决现实商业中的最优解。

无论是菜鸟还是整个阿里经济,提供最好的武场,让他们实现“地上飞”的务实理想,都是恰到好处的。

比如场景的丰富性。从各种淘订单,到四路一站式包裹,再到各种社区零售店的日常补货,每一个来菜鸟的R&D人员都有机会在实际大流量场景中检验算法的好坏。

当然也有一些凡尔赛总结。

如前所述,VRP问题是一个典型的NP难问题。面对实际情况,不仅规模大,而且很难解决。

比如解n的时候!复杂性问题(即TSP,VRP退化的最简单情况),如果n=30,一台超级计算机每秒运行100亿次需要8万年。

现在,利用阿里丰富的软硬件资源和高效的搜索策略,算法开发人员可以以更低的成本构建高性能、可靠的解决方案。例如,基于阿里巴巴云的MaxCompute(原ODPS)数据仓库或菜鸟开发的Minas包数据引擎可以避免传统的人工干预和对实际场景中的大规模问题进行模型简化,直接从数据库中读取原始问题进行建模,然后直接导入高度可靠的分布式求解器GreedSolver,在很小的延迟内获得高精度的解决方案,从而提高效率,增强业务能力。

也有团队成员结合自己的经历发出这样的感慨:

当你今年以博士生身份进入菜鸟人工智能团队时,一开始不会给你一个明确的KPI,你会享受到一个相对宽松的技术环境,有足够的空间去思考和观察,推出你认为有意义、有意思的研究项目。

在这个成长的过程中,得益于阿里的商业土壤,他能够为战争而战,让技术在实际商业中快速得到检验。

所以,在这个奖项中,菜鸟可以在中国物流领域取得里程碑式的成就,因为时间和地点的优势,他们是不可或缺的。

菜鸟技术方

其实也说明了菜鸟经常被忽视的一面。

提到菜鸟会想到什么?

菜鸟贴,还是淘宝退货在家提货?

这正是我们每天需要的。

不过入围运筹学“奥斯卡”,说明了菜鸟的另一面——硬核技术,说明接地气也可以很科技。

而对于新手来说,不仅仅是物流路径规划算法。

以及菜鸟站端接数字化:包裹到站,智能中间站一站完成快递、编码、通知;自助无感取货,配套智能云监控,扫描,取货;刷脸,秒发;还有菜鸟无人车的安全无接触配送...

只是商业和商业场景的成功,让菜鸟很容易忽略商业生态之上的AI和尖端技术力量。

而且,这样的技术力量不仅会推动中国快递和物流行业的数字化转型,还会为更广泛的应用场景进行迁移和出口,让我们的生活更加便捷高效。

这也是新手的技术方面值得长期关注的最重要原因。

是时候更全面地了解菜鸟了。

-结束-

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