「ミツバチはコロニーで働いています」と創業者兼CEOのマーク・クオ氏は言う。 ルーティフィックとデジタルトレンドに語った。 「彼らには蜜を探しに出かける偵察隊がいます。つまり、長距離にわたってさまざまな種類の花を探索することになります。 偵察ミツバチが花のパッチを見つけて、良質の蜜を持って巣に戻るとすぐに、ワグルダンスをして他のミツバチを引き寄せ、そのミツバチはそのパッチをより近くまで探索しに行きます。」
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この行動に触発されて、Routific が開発したアルゴリズムは、その概念を物流の世界に適用し、 配送車両がどのようにして企業や企業に荷物を最適に配送できるかを考え出すことで、 消費者。 「消費者は花であり、トラックはミツバチです」とクオ氏は続けた。 「私たちのアルゴリズムが割り出すのは、配送先が 2,000 の異なる住所があり、50 台のトラックがいるというシナリオで、トラックが消費者に届けるのに最適なルートです。 その場合、最適な配送順序をどのように配置するかという問題は、非常に複雑になります。」
Routific - ルートのディスパッチ
それは本質的に、長年研究されてきた理論のバリエーションです 「巡回セールスマン問題」 — 最もよく知られているコンピューター サイエンス アルゴリズムの 1 つで、点間の最適な経路を見つけ出すように設計されています。 ただし、巡回セールスマン問題では通常 1 人のセールスマンしか存在しませんが、この場合は複数の異なる車両を考慮する必要があります。
「配達先の住所が 57 しかないとしても、考えられるルートの組み合わせはすでに 4 兆 5000 万通り以上あります。」と Kuo 氏は続けました。 「それは 1 の後に 75 個のゼロが続きます。 この場合、人間が最適なルートを見つけることは不可能ですが、アルゴリズムであっても次はそれです。 最善のルートを見つけるために、考えられるすべてのルートの組み合わせを順番に試してくださいと要求しても、不可能です。 1つ。 それについてはもう少し戦術的になる必要があります。それがミツバチの性質に組み込まれているものであり、私たちはアルゴリズムに組み込んでいます。」
事態をさらに困難にしているのは、荷物が必要かどうかなど、配達に関して考慮する必要がある他の多くの課題です。 正確な時間枠内に配達されるかどうか、トラックの全体の積載量、商品を冷蔵車両で発送する必要があるかどうか、 もっと。
ミツバチの例えが登場するのは、アルゴリズムがコンピューターに検索タスクの処理を依頼する方法です。 「私たちの CPU は、さまざまな領域を探索するミツバチのようなものです」と Kuo 氏は続けました。 「1 つの領域がより有望に見えるときは常に、他の CPU パワーの注意を集めて、より多くのリソースをその特定の領域に振り向けて、その特定の検索スペースをもう少し探索します。 そうすることで、最適なルート、または最適に非常に近いルートを非常に迅速に見つけることができます。」
ただ速いだけではありません。 クオ氏はまた、彼のアルゴリズムが導き出すルートは、多くの顧客が以前に使用していた手動で計画したルートよりも通常 40% 短いとも述べた。 これは、燃料の節約、道路で費やされる時間、車両のメンテナンスのコストの点で明らかなプラスの影響をもたらします。 「場合によっては、顧客が取り組んでいた当初の計画が非常に非効率的だったために、車両を道路から撤去することさえできました」と彼は言いました。
Routific がちょっとしたものを生み出しているのも不思議ではありません。敢えて言えばいいでしょうか? — バズ。
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