2021年3月31日，坤湛运筹优化团队荣获EMO2021华为国际物流大赛Best Prize，并在第11届International Conference on Evolutionary Multi-Criterion Optimization国际会议上分享了团队的研究成果。
本次大赛由EMO国际会议与华为诺亚方舟实验室联合主办，自2020年11月开赛以来，历时4个月，近500名来自全球各地的参赛选手报名。由于赛题复杂度高，最终只有22支队伍提交的算法成功跑出结果。坤湛运筹优化团队的负责人、资深算法专家张岩带领团队以绝对领先的分数，获得大赛综合评分第一名。
坤湛张岩(右)领奖
张岩带领的算法团队在此次大赛中脱颖而出，与坤湛运筹优化团队自研的运筹优化引擎QuadX-Opt的支撑密不可分，基于该算法引擎，参赛团队可以根据赛题的个性化需求进行快速的算法定制和持续性的算法调优。
据坤湛的联合创始人兼CDO王金明(剑儒)透露，坤湛已经基于该独创的算法引擎研发了业内首个根据7W(从委托方获得任务，分配给合适的人，带上适当的工具/备件与合适的人在SLA规定时间内到达指定位置完成任务)调度最佳实践打造的“泛行业通用调度平台”。用户可通过灵活的系统配置与丰富的业务包选用，来支持不同业务场景的调度需求，所支持场景包括：物流供应链、同城配送、城市应急、排程排产、外场检修、售后服务等。该平台内置丰富、领先、开箱即用的AI算法制品，结合多维算法因子，使资源匹配、路径规划、装箱计划、生产排班等场景的计算更加精准、快速。平台同时支持业务能力开放，提供完善SDK与接入指南，可与合作伙伴共同构建行业APP STORE。
本次大赛题目是一个综合3D装箱、路径规划和分批配送的复杂性问题，赛题数据来自真实的业务场景，要求参赛者在规定的约束条件下，完成所有货物的配送，尽可能最大化车辆装载率、最小化运输总里程，以此提升运输效率、降低运输成本。该算法应用到物流运输行业，将帮助企业大幅实现降本增效。
此次大赛提供的50个数据集，均来自真实的业务场景，每个数据集包含不同尺寸和数量的标的物、不同尺寸和载重的车型以及不同的站点要求。张岩团队巧妙地进行算法可行解的构建，通过多轮迭代优化，最终成功地找到了50个数据集的极优解。张岩团队设计的算法支持并行运算，整体运行时间仅需90秒(其他TOP 5团队算法运行时间在17000秒至24000秒之间)，效率极高，可以满足实际工业级场景的应用需求。此外，张岩团队的代码层级脉络清晰，数据结构干净整洁，可按需增加新的约束条件，易于修改，拓展性强。
张岩，毕业于中国科学技术大学，曾获“2019上汽未来汽车创想赛”冠军、“2018阿里巴巴智慧航空AI大赛”季军等奖项。他曾带领算法团队攻克某大型物流集团“干线长线融合——小车换大车”运筹优化项目，保守估计为该物流集团每年有效节约7000余万元成本。
附： 坤湛致力于用前沿技术推动城市智能和产业智能的进步与融合发展，提供数字化转型与智能化升级的综合解决方案，涵盖从城市级到企业级的数字化战略规划、技术实施、平台运营等全方位服务。2020年完成超2000万美元首轮融资，由高榕资本领投，投后估值近2亿美元。
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