“ผึ้งทำงานในอาณานิคม” มาร์ค คูโอ ผู้ก่อตั้งและซีอีโอของ รูทีฟิคบอกกับ Digital Trends “พวกมันมีหน่วยสอดแนมที่ออกไปหาน้ำหวาน ซึ่งหมายถึงการสำรวจดอกไม้นานาชนิดในระยะไกล ทันทีที่ผึ้งสอดแนมพบดอกไม้แผ่นหนึ่งและกลับมายังรังพร้อมน้ำหวานคุณภาพดี มันจะเต้นโยกตัวเพื่อดึงดูดผึ้งตัวอื่น ๆ ซึ่งจะไปสำรวจแผ่นนั้นอย่างใกล้ชิดยิ่งขึ้น”
วิดีโอแนะนำ
ด้วยแรงบันดาลใจจากพฤติกรรมนี้ อัลกอริธึม Routific ที่พัฒนาขึ้นจึงนำแนวคิดดังกล่าวไปใช้กับโลกแห่งโลจิสติกส์ โดยการหาวิธีที่กลุ่มยานพาหนะจัดส่งสามารถจัดส่งพัสดุให้กับธุรกิจได้อย่างเหมาะสมที่สุดหรือ ผู้บริโภค “ผู้บริโภคคือดอกไม้ และรถบรรทุกคือผึ้ง” Kuo กล่าวต่อ “สิ่งที่อัลกอริทึมของเราระบุคือเส้นทางที่ดีที่สุดสำหรับรถบรรทุกในการเข้าถึงผู้บริโภคในสถานการณ์ที่คุณอาจมีที่อยู่ที่แตกต่างกัน 2,000 แห่งที่ต้องจัดส่งและมีกลุ่มรถบรรทุก 50 คัน ในกรณีนั้น คำถามที่ว่าคุณจะจัดลำดับลำดับการจัดส่งให้เหมาะสมที่สุดได้อย่างไรนั้นซับซ้อนอย่างไม่น่าเชื่อ”
Routific - เส้นทางการส่ง
โดยพื้นฐานแล้วมันเป็นรูปแบบที่แตกต่างกันไปจากการศึกษามายาวนาน “ปัญหาพนักงานขายเดินทาง” — หนึ่งในอัลกอริธึมวิทยาการคอมพิวเตอร์ที่รู้จักกันดีที่สุด ออกแบบมาเพื่อหาเส้นทางที่เหมาะสมที่สุดระหว่างจุดต่างๆ อย่างไรก็ตาม ในกรณีที่ปัญหาของพนักงานขายที่ต้องเดินทางมักจะมีพนักงานขายเพียงคนเดียว ในกรณีนี้ จะต้องพิจารณายานพาหนะที่แตกต่างกันหลายคัน
“หากคุณมีที่อยู่ที่ต้องจัดส่งเพียง 57 แห่ง แสดงว่าคุณมีเส้นทางที่เป็นไปได้รวมกันมากกว่าสี่พันล้านล้านรายการแล้ว” Kuo กล่าวต่อ “นั่นคือ 1 โดยมีศูนย์ 75 ตัวตามหลัง เป็นไปไม่ได้ที่มนุษย์จะค้นหาเส้นทางที่เหมาะสมที่สุดในกรณีนี้ แต่สำหรับอัลกอริธึมก็ยังเป็นเส้นทางถัดไป เป็นไปไม่ได้เลยหากคุณขอให้ลองทุกเส้นทางที่เป็นไปได้เพื่อหาสิ่งที่ดีที่สุด หนึ่ง. คุณต้องใช้กลยุทธ์มากกว่านี้อีกสักหน่อย และนั่นคือสิ่งที่ผึ้งสร้างขึ้นมาในธรรมชาติของพวกมัน และเราได้รวมไว้ในอัลกอริทึมของเราแล้ว”
การทำให้สิ่งต่างๆ ยากขึ้นอีกคือความท้าทายอื่นๆ มากมายที่ต้องคำนึงถึงในการจัดส่ง รวมถึงความต้องการบรรจุภัณฑ์หรือไม่ ที่จะจัดส่งในช่วงเวลาที่แน่นอน ความจุโดยรวมของรถบรรทุก ไม่ว่าสินค้าจะต้องขนส่งในรถแช่เย็นหรือไม่ และ มากกว่า.
จุดที่การเปรียบเทียบผึ้งเข้ามามีบทบาทคือวิธีที่อัลกอริธึมขอให้คอมพิวเตอร์จัดการงานค้นหา “CPU ของเราก็เหมือนกับผึ้งซึ่งมีหลายพื้นที่ที่มันสำรวจ” Kuo กล่าวต่อ “เมื่อใดก็ตามที่พื้นที่หนึ่งดูเหมือนว่าจะมีแนวโน้มมากขึ้น มันจะรวบรวมความสนใจของพลัง CPU อื่น ๆ เพื่อส่งทรัพยากรไปยังพื้นที่เฉพาะนั้นมากขึ้นเพื่อสำรวจพื้นที่ค้นหาเฉพาะนั้นเพิ่มเติมอีกเล็กน้อย ด้วยวิธีนี้ เราจะสามารถค้นหาเส้นทางที่เหมาะสมที่สุด หรือเส้นทางที่ใกล้เคียงกับความเหมาะสมที่สุดได้อย่างรวดเร็วมาก”
มันไม่เพียงแค่เร็วขึ้นเช่นกัน Kuo ยังกล่าวอีกว่าเส้นทางที่อัลกอริธึมของเขาสร้างขึ้นมักจะสั้นกว่าเส้นทางที่วางแผนด้วยตนเองที่ลูกค้าหลายรายเคยใช้ถึง 40 เปอร์เซ็นต์ สิ่งนี้มีผลกระทบเชิงบวกอย่างเห็นได้ชัดในแง่ของการประหยัดน้ำมันเชื้อเพลิง ชั่วโมงที่ใช้อยู่บนท้องถนน และค่าใช้จ่ายในการบำรุงรักษายานพาหนะ “ในบางกรณี เรายังสามารถนำยานพาหนะออกนอกถนนได้ เนื่องจากแผนเดิมที่ลูกค้าของเราดำเนินการด้วยนั้นไม่มีประสิทธิภาพมากนัก” เขากล่าว
ไม่น่าแปลกใจเลยที่ Routific กำลังสร้างสิ่งเล็กๆ น้อยๆ — เรากล้าพูดไหม? — ฉวัดเฉวียน
คำแนะนำของบรรณาธิการ
- Startup Boxbot มีแผนเฉพาะสำหรับยานพาหนะขนส่งอัตโนมัติ
อัพเกรดไลฟ์สไตล์ของคุณDigital Trends ช่วยให้ผู้อ่านติดตามโลกแห่งเทคโนโลยีที่เปลี่ยนแปลงไปอย่างรวดเร็วด้วยข่าวสารล่าสุด รีวิวผลิตภัณฑ์สนุกๆ บทบรรณาธิการที่เจาะลึก และการแอบดูที่ไม่ซ้ำใคร
