Как ИИ управляет грузоперевозками: опыт "Центр 2М" и "Точки-Точки"

Может ли искусственный интеллект оптимизировать грузоперевозки, сделать их более эффективными и экологичными? Разработчик транспортно-логистической компании "Точка-Точка" Илья Баштанов и аналитик данных "Центр 2М" Татьяна Воронова доказывают, что может. В статье, опубликованной на портале "Хабр", эксперты поясняют, почему нейросетевой алгоритм является оптимальным решением для перевозки сборных грузов и как классическая задача комбинаторной оптимизации стала основой для создания уникального бизнес-инструмента.

Исходная задача, от которой отталкивались разработчики, заключалась в необходимости создать алгоритм, позволяющий формировать несколько вариантов партий из имеющихся на складе грузов.

Специалисты "Точки-Точки" и "Центр 2М" использовали приближенный метод — жадный алгоритм — для того, чтобы уменьшить разнообразие грузов и найти приближенное решение за полиномиальное время. В результате тестирования в различных базах данных выбор пал на L/pgSQL – процедурный язык СУБД PostgreSQL. В итоге решение находилось с приемлемой точностью со средним временем транзакции менее 1 секунды.

Результатом работы экспертов стал работающий алгоритм, который на протяжении двух с лишним лет применяется в работе компании "Точка-Точка". Оперативный и удобный "добор" груза с помощью платформы позволяет клиентам "Точки-Точки",быстро и эффективно догружать транспортные средства, повышая доходность каждого рейса. Таким образом, применив математический подход к решению бизнес-задачи, компания добилась высоких результатов в организации качественного сервиса догруза и утвердила свое положение на рынке.

Узнать больше о тонкостях разработки и тестирования алгоритма можно из полного текста статьи Ильи Баштанова и Татьяны Вороновой на портале "Хабр"