Технологии

Это позволяет обмениваться данными с КИС с помощью предоставляемого ей интерфейса. В зависимости от конкретной системы возможны и другие способы интеграции (в частности, на уровне БД).

СПР может быть интегрирована с внешними системами для получения необходимой информации, например, ГИС или системы GPS трекинга.

Однако, часто вычислительная сложность задачи является комбинаторной, что делает невозможным нахождение глобального оптимума. Поэтому мы используем различные алгоритмы локальной оптимизации для поиска наилучшего решения в заданное время. Такие алгоритмы позволяют:

• Обрабатывать события без перестройки всего плана (инкрементально).
• Контролировать соотношение скорость/качество решений.
• Объяснять каждое решения системы.

В большинстве случаев задачу оптимизации можно свести к размещению одной или N задач на один или M ресурсов. Например: заявки такси на свободных водителей, грузы на доступные грузовики, производственные задачи на роботов и т.п.

Для решения задачи мы выполняем следующие действия:

1. Представляем реальные сущности (например, такси и заявки) в модели предметной области. Каждой сущности соответствует  ее программный аналог. Это дает возможность представлять задачу оптимизации в естественном виде (каждая заявка пытается найти наилучшую по ряду критериев машину), что облегчает разработку, а также дает открытую архитектуру для внедрения новых правил и алгоритмов.
2. Выделяем критерии совместимости задач и ресурсов для сокращения пространства решений.
3. Выделяем критерии оптимизации и строим многокритериальную модель оценки выгодности размещения задачи на ресурсе. 
4. Выбираем один или несколько базовых алгоритмов локальной оптимизации  для поиска конфигурации (жадные алгоритмы, k-перестановки, алгоритмы со случайным поиском, алгоритмы с памятью, кластеризация данных и т.п.), дающей наилучшую оценку согласно модели. Выбор зависит от параметров задачи: размерности, количества взаимосвязей, требованиям к скорости решения и т.п.
5. Добавляем специфическую для предметной области логику (например, учет предпочтений корпоративных клиентов, времени суток и т.п.).
6. Производим совместную с заказчиком настройку системы.

Более подробную информацию по современным алгоритмам оптимизации в области логистики можно найти здесь (англ.). Описанные на данном сайте алгоримты используются в множестве различных практических задач оптимизации. <<

Как показала практика, только в этом случае пользователи начинают доверять решениям системы, а значит и реально использовать ее. Кроме того, значительно сокращается трудоемкость, а значит и стоимость поддержки – на большинство вопросов пользователи в состоянии ответить самостоятельно. <<