Amazon
Last Mile Challenge
Problem der Last Mile mit verschiedenen Methoden lösen mit Visualisierungs- und Lösungsmöglichkeiten.
Interaktiver Spielplatz
Erfahren Sie, wie unsere Lösungen in der realen Welt aussehen würden
und vergleichen Sie sie interaktiv miteinander
Ganzzahlige Lineare
Programme
Extreme Präzision, die die exakte Lösung im Austausch zur Laufzeit garantiert
Genauigkeit Finden immer die optimale Lösung!
Laufzeit Sind NP-hart und damit nicht effizient lösbar!
Entwicklung Relativ leicht zu implementieren.
Scoring Erzielen ohne Einbeziehung der Hierarchie einen sehr schlechten Score!
Fahrstil Die für ILPs optimalen Routen sind alles andere als optimal für Amazon Fahrer:innen.
Anfangspunkt Schlechte Annäherung an die Realität.
Maschinelles Lernen
Realitätsnahe Fahrvorhersage mit schnellen Laufzeiten
Genauigkeit Ist nicht so präzise wie andere Methoden
Laufzeit Hat eine moderate Laufzeit
Entwicklung Relativ schwierig zu implementieren
Scoring Erzielt einen relativ geringen Score
Fahrstil Fährt wie ein echter Fahrer fahren würde
Anfangspunkt Sehr gute Annäherung an die Realität
Heuristik
Schnelle Laufzeiten mit leichtem Scoreverlust
Genauigkeit Ist nicht immer optimal
Laufzeit Bislang die schnellste Methode
Entwicklung Relativ leicht zu implementieren.
Scoring hat das beste Verhältnis zwischen Punktzahl und Laufzeit
Fahrstil Berücksichtigt nicht die Amazon-Fahrer
Anfangspunkt Moderate Annäherung an die Realität
Hybrid
Kombination mehrerer Methoden mit dem Ziel, die beste Lösung zu finden
Genauigkeit Fast optimal
Laufzeit Genügend Laufzeiten
Entwicklung Relativ leicht zu implementieren.
Scoring hat die besten Scores
Fahrstil Berücksichtigt nicht die Amazon-Fahrer
Anfangspunkt Wählt den besten Anfangspunkt
Noch interesse?
Es gibt ein weiteres großartiges Projekt, das sich mit dem Aufbau elektrischer Autobahnen befasst
Weitere Informationen über E-Roads
