物流/路線優化 – NVIDIA 技術博客

聚焦：clicOH 借助 NVIDIA cuOpt 實現最后一英里交付速度 20 倍提升

Thu, 29 Aug 2024 05:34:02 +0000

受消費者行為轉變和疫情影響，電子商務繼續呈爆炸式增長和轉型。因此，物流和運輸公司發現自己處于包裹配送革命的前沿。這新的現實情況在最后一英里配送中尤為明顯，而后者現在已經成為供應鏈物流中成本最高的要素，占從零售到制造等各行業供應鏈總成本的41％以上。可以理解的是，最后一英里配送成本的飆升正在促使人們努力找出并緩解根本原因。最后一英里配送挑戰因車輛路線規劃問題（VRP）而變得更加復雜。作為旅行推銷員問題的泛化，VRP 問：“一支車隊向一組特定客戶交付時，應該采用的最佳路線集是什么？”如果僅有 10 個配送目的地，就可以進行超過 3,000,000 次的排列和行程組合。如果目的地為 15 個，可能的路線數量可能超過 1 萬億次。隨著目的地數量的增加，相應的可能行程數量甚至超過最快的超級計算機的功能，而這并沒有考慮到常見的運營限制，例如車隊可用性、導航能力和訪問限制。這些限制，

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人工智能增強的導航圖為大型船舶提供更安全的水域

Tue, 25 Jun 2024 05:12:46 +0000

海事初創公司Orca AI憑借其 AI-powered 導航系統開創了海上安全的先河，該系統提供實時視頻處理，幫助船員在擁擠的水域和低能見度條件下做出數據驅動的決策。每年，數千艘價值 1 億英鎊的大型船只運送價值 14 萬億美元的貨物，穿越世界海洋和水道，努力遵守緊迫的最后期限。每天，事故都在發生或勉強避免。僅在 2023 年，就記錄了 4000 多起安全事件，包括碰撞和近距離碰撞。該導航模塊稱為 SeaPod，配有五個高清攝像頭用于白天觀看和三個熱像儀用于夜間觀看。即使在霧蒙蒙的條件下，SeaPod 也可以分析和注釋實時視頻，為航海家提供關于八海里外物體的重要見解。然后，注釋后的數據包括其他船只的相對大小和速度信息，顯示在船只駕駛室的計算機屏幕上。奧卡人工智能是 NVIDIA 針對尖端初創公司的 Inception 計劃的一部分。其云連接、

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突破性的 NVIDIA cuOpt 算法將路線優化解決方案的速度提高 100 倍

Wed, 20 Mar 2024 05:44:33 +0000

NVIDIA cuOpt 是一個加速優化引擎，專為解決復雜的路線規劃問題而設計。它能夠高效地處理各種問題，包括但不限于：休息和等待時間、車輛的多個成本和時間矩陣、多目標優化、訂單與車輛的匹配、車輛的起始和結束位置、以及車輛的起始和結束時間等。更具體地說，cuOpt 解決了兩個問題的多個變體：時間窗口容量車輛路線規劃問題 (CVRPTW) 和時間窗口拾貨和交付問題 (PDPTW).這些問題的目的是滿足客戶請求，同時盡可能減少車輛數量和按相應順序行駛的總距離。 cuOpt 在過去三年中設定的最大路由基準測試中打破了 23 項世界紀錄，由 SINTEF 進行。本文將探討優化算法的關鍵要素及其定義，以及將 NVIDIA cuOpt 與該領域的領先解決方案進行基準測試的過程，并重點介紹這些比較的重要性。在整篇博文中，我們將術語“請求”用于 CVRPTW 的訂單，

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