菜鳥技術團隊獲ROADEF/EURO挑戰賽全球第二
7月28日消息,Challenge EURO/ROADEF 2022 Trucks Loading Problem決賽結果7月14日公布,菜鳥人工智能團隊由張鑫航、熊望祺、陳靈瀟、胡佳金、劉軒組成的參賽隊伍獲得全球第二。
據悉,ROADEF/EURO挑戰賽由法國運籌與決策支持學會、歐洲運籌學會共同發起,屬于國際運籌學界的頂級賽事之一。賽事目的在于促進工業界關注運籌優化、決策分析快速發展、學術界深化研究,助力解決工業應用中的核心難題。同時,工業界期待通過挑戰賽與各領域的專業研究人員建立合作伙伴關系。
ROADEF/EURO挑戰賽至今已成功舉辦12屆,賽題都為工業應用中的核心技術難題,提供歷屆競賽主題的公司包括法國液化空氣集團、圣戈班集團、谷歌等國際著名公司。本屆賽題是由法國雷諾公司提供的卡車裝載優化問題,菜鳥依靠算法團隊在多目標優化、裝箱算法上的技術先進性最終獲獎。
卡車裝載效果圖,圖源:菜鳥公眾號
本屆比賽的賽題圍繞卡車裝載優化問題(Trucks Loading Problem),目標是設計零件裝車優化方案,達成車輛成本和庫存成本最小化。菜鳥的解決方案采用了一種混合多起點啟發式算法(Hybrid Multi-start Heuristic Algorithm),核心部分包括基于混合整數規劃的零件車型分配(ItemAssignment)算法,基于3D裝載的零件裝車(ItemLoading)算法,以及基于彈射鏈等多種優化算子的局部搜索策略,其中高效的ItemLoading算法則是重中之重,該算法在初始解生成以及后續局部搜索中被高頻調用,對最后的求解效果至關重要。基于菜鳥多年來在GreedSolver Bin Packing上的持續投入,參賽團隊沉淀了一套高效求解3D Bin Packing Problem的算法。在此基礎上,一套適用于賽題的高效的ItemLoading 算法被快速使用,這也是最后獲得全球第二的關鍵。
3D裝載問題廣泛應用于物流領域中,包括航空打板、卡車裝載、箱型推薦等場景。3D裝箱優化算法可以幫助企業提高裝載率或滿箱率,減少運輸成本、包材成本。借助菜鳥自研的GreedSolver Bin Packing算法,菜鳥及其合作伙伴將通過更優的裝箱方案減少空間浪費,在降低成本的同時助力綠色物流。
另據了解,菜鳥近日聯合全球知名戰略咨詢公司羅蘭貝格發布《2023年跨境航空貨運行業展望》。
截自菜鳥國際公眾號
展望認為,“謀發展”將成為2023年航空貨運市場的主基調。需求端,產業鏈重新分工、高端制造加速出海,供給端,腹艙運力恢復、貨機集中交付、海運價格走低,行業端,物流組織方合縱連橫生態組局,均影響未來航空貨運的市場發展,市場長期向好趨勢不變。
