2021年3月31日，坤湛運籌優化團隊榮獲EMO2021華為國際物流大賽Best Prize，并在第11屆International Conference on Evolutionary Multi-Criterion Optimization國際會議上分享了團隊的研究成果。

      本次大賽由EMO國際會議與華為諾亞方舟實驗室聯合主辦，自2020年11月開賽以來，歷時4個月，近500名來自全球各地的參賽選手報名。由于賽題復雜度高，最終只有22支隊伍提交的算法成功跑出結果。坤湛運籌優化團隊的負責人、資深算法專家張巖帶領團隊以絕對領先的分數，獲得大賽綜合評分第一名。

坤湛張巖（右）領獎

      張巖帶領的算法團隊在此次大賽中脫穎而出，與坤湛運籌優化團隊自研的運籌優化引擎QuadX-Opt的支撐密不可分，基于該算法引擎，參賽團隊可以根據賽題的個性化需求進行快速的算法定制和持續性的算法調優。

      據坤湛的聯合創始人兼CDO王金明(劍儒)透露，坤湛已經基于該獨創的算法引擎研發了業內首個根據7W（從委托方<Whom>獲得任務<What>，分配給合適的人<Who>，帶上適當的工具/備件<with What>與合適的人<with Whom>在SLA規定時間內<When>到達指定位置<Where>完成任務)調度最佳實踐打造的“泛行業通用調度平臺”。用戶可通過靈活的系統配置與豐富的業務包選用，來支持不同業務場景的調度需求，所支持場景包括：物流供應鏈、同城配送、城市應急、排程排產、外場檢修、售后服務等。該平臺內置豐富、領先、開箱即用的AI算法制品，結合多維算法因子，使資源匹配、路徑規劃、裝箱計劃、生產排班等場景的計算更加精準、快速。平臺同時支持業務能力開放，提供完善SDK與接入指南，可與合作伙伴共同構建行業APP STORE。

      本次大賽題目是一個綜合3D裝箱、路徑規劃和分批配送的復雜性問題，賽題數據來自真實的業務場景，要求參賽者在規定的約束條件下，完成所有貨物的配送，盡可能最大化車輛裝載率、最小化運輸總里程，以此提升運輸效率、降低運輸成本。該算法應用到物流運輸行業，將幫助企業大幅實現降本增效。

      此次大賽提供的50個數據集，均來自真實的業務場景，每個數據集包含不同尺寸和數量的標的物、不同尺寸和載重的車型以及不同的站點要求。張巖團隊巧妙地進行算法可行解的構建，通過多輪迭代優化，最終成功地找到了50個數據集的極優解。張巖團隊設計的算法支持并行運算，整體運行時間僅需90秒（其他TOP 5團隊算法運行時間在17000秒至24000秒之間），效率極高，可以滿足實際工業級場景的應用需求。此外，張巖團隊的代碼層級脈絡清晰，數據結構干凈整潔，可按需增加新的約束條件，易于修改，拓展性強。

      張巖，畢業于中國科學技術大學，曾獲“2019上汽未來汽車創想賽”冠軍、“2018阿里巴巴智慧航空AI大賽”季軍等獎項。他曾帶領算法團隊攻克某大型物流集團“干線長線融合——小車換大車”運籌優化項目，保守估計為該物流集團每年有效節約7000余萬元成本。

      附：坤湛致力于用前沿技術推動城市智能和產業智能的進步與融合發展，提供數字化轉型與智能化升級的綜合解決方案，涵蓋從城市級到企業級的數字化戰略規劃、技術實施、平臺運營等全方位服務。2020年完成超2000萬美元首輪融資，由高榕資本領投，投后估值近2億美元。

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