2020年12月，由秦虎教授團隊完成的“三維裝載與車輛路徑規劃算法合作項目”榮獲華為諾亞方舟實驗室優秀高校合作項目獎。該項目開發出的三維裝箱與車輛路徑算法已經在華為内部落地運行，并且成果得到華為公司高度認可。
圖表 1-華為諾亞方舟實驗室優秀高校合作項目獎牌
項目背景
2019年，秦虎教授團隊承接了華為的“三維裝載與車輛路徑規劃算法合作項目"，于2020年通過結題驗收，目前開發的算法已經在華為内部落地使用。三維裝載與車輛路徑規劃，指的是将多個提貨點的貨物（紙箱、木箱、棧闆、木軸等），分配到合适的集裝箱車的過程，在保證使用最少集裝箱車的基礎上，使車輛的行駛路線最短，且貨物在集裝箱車裡的擺放滿足業務需求。即要開發出能同時決策貨物裝箱和車輛訪問顧客順序的高效率算法。
圖表 2-路徑規劃+貨物分配
圖表 3-三維裝載
項目意義
作為優化領域中的經典問題，車輛路徑規劃及其變種問題已被研究了數十年。但業界仍缺乏可供借鑒的相關領域的實踐經驗，究其原因，是因為各公司所要解決問題的非标準化程度和複雜程度通常差異巨大。而近年來随着物流運輸行業的迅速發展，車輛路徑問題又重回研究焦點。尤其是數據采集的不斷完善和分布式計算、機器學習、人工智能等相關技術的不斷成熟，為研究者提供了更開闊的思路和技術，能更有效探索解空間、在更高層次上組合優化，給大量高效的智能優化算法的湧現提供了條件。在華為定制場景下精心開發，最終由秦虎教授團隊完成的三維裝載和車輛路徑規劃混合啟發式算法可以達到靈活滿足各類業務約束和适應不同的裝載場景及優化目标，且可以通過調整算法組合配置，大大拓展了複雜應用場景的适配性。 來源：學科與科研管理辦公室
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