1 of 8

Платформа комбинаторной оптимизации и маршрутизации

Логистика работы с отходами

Последняя миля

Дальнемагистральные перевозки

Сервисные инженеры

Гиперлокальная доставка

veeroute.ru

2 of 8

Veeroute

Компания:

Основана в 2014, выпусниками СПбГЭУ. Офисы в СПБ и Москве

Продукт:

Платформа комбинаторной оптимизации и маршрутизации

Основные области применения:

  • Доставка первой и последней мили
  • Гиперлокальная доставка
  • Дальнемагистральные перевозки
  • Сервисные инженеры
  • Логистика работы с отходами

3 of 8

4 of 8

5 of 8

Вариативность, количество комбинаций

Всего лишь за 20 минут

будет рассчитано и проанализировано

~ 330 000 000 000 (млрд) кандидатов маршрутов*

в поиске оптимального решения со всеми ограничениями

​

​

(* зависит от вычислительной мощности сервера)

​

Пример:

Количество уникальных маршрутов (с учетом порядка внутри)

по 10 заказов из 1000 — это астрономическая величина, примерно 10^30.

Полное пространство решений настолько велико, что его невозможно перебрать даже на суперкомпьютерах. Поэтому для решения транспортных задач никогда не используют полный перебор (brute force), а применяют эвристические и метаэвристические алгоритмы.

6 of 8

Собственные алгоритмы

​

Модификации алгоритмов

​

Все алгоритмы работают ВМЕСТЕ

200+

алгоритмов и модификаций

Собственная алгоритмическая платформа (200 +)

Greedy Best Insertion

Greedy Best Insertion Choose Simultaneous

Greedy Multilayered, Greedy Regret

Greedy Zones Balanced

Ruin And Greedy Removal Recreate

Chain Optimizator

Chain Precise Optimizator

Graph Intersector

Memetic Algo

Local Optimization

Local Searcher

​

Perturbation Queue

Single Route Local Optimization

ForForForOptimization

Route Segment Union Calculator

BiRoutes Local Optimization

BiRoutes Relocate Optimizer

Swap Optimize Routes

SR Opt Random Reinsert Order HC

SR Opt Random Shuffle Multiple Insertion

BiRoutes Relocate Optimizer

Swap Optimize Routes

​

SR Opt Random Reinsert Order HC

SR Opt Random Shuffle Multiple Insertion

SR Opt Random Insertion Post Optimization

Dijkstra's algorithm, Bellman-Ford algorithm

Levit's algorithm, Floyd-Warshall algorithm

Algorithm A, Prim's algorithm

Kruskal's algorithm

Lowest common ancestor

Tarjan's strongly connected components algorithm

Stoer-Wagner algorithm

Parallel Mesh-Sweeps

Общеизвестные алгоритмы

+

+

KNOW-HOW

© Veeroute LTD veeroute.com

7 of 8

Использование ИИ

  1. Ускорение работы:
    • В процессе вычисления идет обучение нейронных сетей �- определяется вклад прироста качества конкретных алгоритмов в зависимости от специфики данных клиента
    • После обучения – AI управляет выбором максимально эффективных алгоритмов и отсекает ненужные, обеспечивая максимальный результат за необходимое клиенту время
  2. Подготовка данных:
    • При помощи методов Machine Learning в маршрутизатор подаётся вероятностная модель параметров, спрогнозированных на исторических данных. Данные вероятности учитываются при оптимизации
  3. Генерация кода для моделирования:
    • Быстрое создание удобных интерфейсов для пользователей по работе с оптимизатором - тестирование изменений логистики “ЧТО ЕСЛИ ?!”

​

8 of 8

Результаты проектов федерального уровня

​

ТОП-1 Фуд-ритейл

30 000+ магазинов

6 000+ ТС, 42 РЦ

5% снижение стоимости доставки паллетоместа

время планирования

всех РЦ 40 минут

​

​

ТОП-3 E-grocery

300 000+ заказов в день

​

3-6% повышение SLА

on-line перепланирование

каждые 30 секунд

​

ТОП-5

Телеком

2 500+ сервисных инженеров

20% повышение производительности

планирование

в 40+ городов РФ

​

ТОП-1

DIY

20 000+ заказов

в день

​

37% рост производительности курьеров

время планирования

по РФ 20-40 минут

​

ТОП-2 Сборный груз

300 отделений

15%+ оптимизация транспорта

6-ть регионов РФ

за 20-40 минут

​

ТОП-5

FTL

1300 тягачей

​

12% экономии пробега

планирование по РФ 

за 20 минут