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,用于帮助物流公司提升运送效率、降低成本。
陈越对这一需求产生了浓厚兴趣,主动参与到合作项目中。
在与公司团队的多次讨论中,陈越意识到,物流路径优化的核心难题在于平衡计划的确定性和执行的灵活性。
如果路径规划过于刚性,一旦实际需求发生变化(比如订单数量激增或突发的交通状况),司机可能无法快速调整。
而如果路径规划过于灵活,司机又可能因为缺乏明确指引而效率低下。
在深入研究这个问题后,陈越提出了一种“柔性算法”的思路。
他设计了一种巧妙的算法,将司机的预先路线设置为“部分交叉重合”(overlap)。
具体来说,这些交叉路线为司机提供了一定的“缓冲区”,使他们能够在总路线方向不变的情况下,根据实际需求在交叉区域内灵活调整。
陈越与团队不断完善这一算法,并用真实数据进行了模拟测试。
测试结果表明,这种柔性算法在面对需求波动时表现出了显着的优势——物流效率提升了15%,运输成本则降低了约10%。
更重要的是,这种方法为路径规划的优化提供了一种全新的思路。
经过两一年努力,这项研究不仅得到了工业界的高度认可,还成功发表在顶级运筹学期刊《managementscience》上。
论文被正式接收的那天晚上,陈越又一次来到查尔斯河边。
夜晚的河水在城市灯光的映衬下微微波动,带着一种宁静的力量。
身后的校区灯火通明,河对岸的波士顿市区映照在水面上,勾勒出城市与自然流动的边界。
陈越低头看着查尔斯河,那些交叉重合的水波让他联想到司机路径上的“overlap”,柔性算法的关键设计正是从这种交叉中找到平衡。
或许,他的学术与人生也如这河水般,总在不同的轨迹中寻找交汇的可能性。
他闭上眼,脑海中闪过那些曾经的挫折——高中时的困顿、博士初期的迷茫、研究瓶颈中的失落——们似乎都在这一刻远去,就像河水一样流向他看不见的远方。
“这只是开始。
”陈越对自己低声说。
春风拂过,水波轻漾,他知道,他还有更长的路要走,而他正在变得比以往任何时候都更加笃定。
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