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Delhivery的中途运输路线算法将物流成本降低了7.3%
Delhivery通过混合进化搜索在3,000多个地点实现了中途运输规划的自动化，节省了近7.3%的路线成本，并选择了新的枢纽站点。
Delhivery
那一手
Delhivery是印度领先的物流公司之一，其中途运输分销网络覆盖超过3,000个地点，涉及车队组合、站点依赖和时间窗口。
Delhivery和IIT Kharagpur的研究人员将该问题建模为新型混合整数线性规划，并构建了混合进化搜索算法和插入启发式算法，以减少计算时间。
该算法实现了近7.3%的显著成本节约，并且收敛迅速，使整个规划和运营过程实现自动化。
该算法还扩展到选择网络中新枢纽的最佳位置，将日常路线规划转变为网络设计。
为什么管用
- 一个算法取代了数千地点的人工规划。
- 7.3%的成本削减在利润率很薄的物流行业中意义重大。
- 同一模型既回答路线问题，也回答枢纽选址问题。
- 快速收敛使得每日重新规划成为可能。
值了多少优化整个中途运输网络，包括枢纽聪明
可以搬走什么
当网络跨越数千节点时，用搜索算法取代人工路线规划，该算法还能回答诸如枢纽选址等设计问题。
后来呢
该研究发表在《INFORMS Journal on Applied Analytics》（2025年）上，展示了运筹学技术改进大型物流网络的成果；Delhivery已将算法的规划集成到其运营中。
资料来源
- Optimizing Delhivery's Midmile Logistics Network Using a Hybrid Evolutionary Search Algorithm
- Optimizing Delhivery's Midmile Logistics Network Using a Hybrid Evolutionary Search Algorithm
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