7月28日消息,Challenge EURO/ROADEF 2022 Trucks Loading Problem决赛结果7月14日公布,菜鸟人工智能团队由张鑫航、熊望祺、陈灵潇、胡佳金、刘轩组成的参赛队伍获得全球第二。

　　据悉,ROADEF/EURO挑战赛由法国运筹与决策支持学会、欧洲运筹学会共同发起,属于国际运筹学界的顶级赛事之一。赛事目的在于促进工业界关注运筹优化、决策分析快速发展、学术界深化研究,助力解决工业应用中的核心难题。同时,工业界期待通过挑战赛与各领域的专业研究人员建立合作伙伴关系。

　　ROADEF/EURO挑战赛至今已成功举办12届,赛题都为工业应用中的核心技术难题,提供历届竞赛主题的公司包括法国液化空气集团、圣戈班集团、谷歌等国际著名公司。本届赛题是由法国雷诺公司提供的卡车装载优化问题,菜鸟依靠算法团队在多目标优化、装箱算法上的技术先进性最终获奖。

　　卡车装载效果图,图源:菜鸟公众号

　　本届比赛的赛题围绕卡车装载优化问题(Trucks Loading Problem),目标是设计零件装车优化方案,达成车辆成本和库存成本最小化。菜鸟的解决方案采用了一种混合多起点启发式算法(Hybrid Multi-start Heuristic Algorithm),核心部分包括基于混合整数规划的零件车型分配(ItemAssignment)算法,基于3D装载的零件装车(ItemLoading)算法,以及基于弹射链等多种优化算子的局部搜索策略,其中高效的ItemLoading算法则是重中之重,该算法在初始解生成以及后续局部搜索中被高频调用,对最后的求解效果至关重要。基于菜鸟多年来在GreedSolver Bin Packing上的持续投入,参赛团队沉淀了一套高效求解3D Bin Packing Problem的算法。在此基础上,一套适用于赛题的高效的ItemLoading 算法被快速使用,这也是最后获得全球第二的关键。

　　3D装载问题广泛应用于物流领域中,包括航空打板、卡车装载、箱型推荐等场景。3D装箱优化算法可以帮助企业提高装载率或满箱率,减少运输成本、包材成本。借助菜鸟自研的GreedSolver Bin Packing算法,菜鸟及其合作伙伴将通过更优的装箱方案减少空间浪费,在降低成本的同时助力绿色物流。

　　另据了解,菜鸟近日联合全球知名战略咨询公司罗兰贝格发布《2023年跨境航空货运行业展望》。

　　截自菜鸟国际公众号

　　展望认为,“谋发展”将成为2023年航空货运市场的主基调。需求端,产业链重新分工、高端制造加速出海,供给端,腹舱运力恢复、货机集中交付、海运价格走低,行业端,物流组织方合纵连横生态组局,均影响未来航空货运的市场发展,市场长期向好趋势不变。