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G7黑科技:智能优选法则

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发表于 2018-6-11 17:35:02 | 显示全部楼层 |阅读模式
作为中国领先的物联网科技公司,G7智慧物流一直深挖物流运输管理的不同场景、痛点,并通过物联网+AI科技力量去实现对于物流运输管理水准的提升,提效降本,保障安全。
今天带大家了解G7很重要的班线调度强化学习算法,其很重要的目的就是实现降低空驶率,打破地区、企业之间的界限,更加合理配置和利用运力资源的目的。 图片4.jpg
通过G7强大的物联网技术,对于物流运输全程链条上所有司机、车头、挂车、道路、站点、配送地点等实现了全程在途可视,即时地获取在途行驶数据,如时间、地点定位、司机驾驶行为状态等,并将相关数据实时地回传G7管理云端平台。
该算法主要是借助了强化学习算法中的蒙特卡洛树搜索原理,形成智能排班调度策略。当最优成本的调度配送方案形成后,G7智能管理系统会自动匹配相应配送任务,轻松实现了调度灵活,减少空驶以及空驶油耗,最多载货,最短耗时的排班调度规划,提高了车辆、司机的周转率,大幅提升物流效率。
同时结合G7智能管理后台对于在途异常进行实时监控,预知所有延误时效的风险并及时触发报警,系统报警和后台管理人员人工干预,便于及时处理异常,避免延误。
强化学习算法仅仅是配送算法优选排班调度方案的一个技术支撑,依托G7物联网+AI算法的领先实力,G7已经全面部署了运营机器人、安全机器人、财务机器人等主流解决方案,并不断根据物流运输场景的更多、更深层次的需求迭代升级,持续助益物流运输时效、安全、成本管理。

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