隨著環(huán)境監(jiān)測和設備巡檢工作的日益復雜化,傳統(tǒng)的人工路徑規(guī)劃方式正面臨效率和精度的雙重挑戰(zhàn)。企業(yè)和環(huán)保部門正面臨著采樣點數(shù)量的激增、采樣頻次的提高以及對時效性的更高要求。隨著合規(guī)要求的日趨嚴格,采樣工作需要同時考慮效率和標準化操作。鑒于多元化約束條件的增加(包括時間窗口、優(yōu)先級、資源限制等),規(guī)劃難度呈指數(shù)級增長。鑒于傳統(tǒng)規(guī)劃方法已無法滿足復雜場景下的精準調(diào)度需求,智能化升級已成為必然趨勢,智能路徑規(guī)劃成為解決高精度調(diào)度與標準化作業(yè)難題的必然選擇。
一、路徑規(guī)劃引擎搭建
隨著業(yè)務場景智能化升級的推進,三維天地(301159)創(chuàng)新性地研發(fā)了路徑規(guī)劃引擎。該引擎深度整合多維度技術與行業(yè)特定需求,構建了高精度、高效率的可視化路徑規(guī)劃應用場景。引擎能夠處理前端輸入的地理信息以獲取地理數(shù)據(jù),通過算法優(yōu)化和多源數(shù)據(jù)融合,運用迭代優(yōu)化機制計算出最短的閉環(huán)巡檢路線。
同時,引擎還能將路徑規(guī)劃以最優(yōu)地圖路線的形式可視化展示,從而提高多個采樣點巡檢工作的效率。通過實現(xiàn)多采樣點的高效覆蓋與科學調(diào)度,顯著提升了數(shù)據(jù)采集的效率和質(zhì)量,為巡檢采樣任務提供了科學合理的最優(yōu)路徑解決方案。
二、引擎核心能力
三維天地路徑規(guī)劃引擎采用智能路徑規(guī)劃技術,全面覆蓋所有采樣點,最小化行駛距離,從而生成最優(yōu)的采樣順序。最終,它能夠構建出最短的閉環(huán)巡檢路線,實現(xiàn)大規(guī)模點位組合的優(yōu)化。這項技術在考慮實際路徑約束條件的基礎上,能夠在復雜環(huán)境下實現(xiàn)高效路徑的生成。
1、多源數(shù)據(jù)融合建模
用戶輸入的點位名稱及對應經(jīng)緯度數(shù)據(jù)
高德地圖/天地圖等開放平臺的具體道路數(shù)據(jù)
三維天地將該引擎整合了地理信息數(shù)據(jù)、道路流量、交通狀況等多種數(shù)據(jù)源,構建了一個多源數(shù)據(jù)融合框架,為精準路徑計算提供了全面的數(shù)據(jù)支持,從而支持復雜的規(guī)劃決策和智能分析?；诓蓸狱c的經(jīng)緯度信息,并結(jié)合道路網(wǎng)絡結(jié)構,采用距離運算公式來計算球面距離,生成了表征距離的數(shù)據(jù)集。這些數(shù)據(jù)為路徑規(guī)劃算法提供了精確的輸入,進而實現(xiàn)了路徑?jīng)Q策的增強。
2、路徑優(yōu)化
算法優(yōu)化:采用改進型進化算法優(yōu)化大規(guī)模和高復雜度的路徑規(guī)劃方案,引入局部搜索增強策略計算近似全局最優(yōu)路徑。
組合優(yōu)化:進化算法概率調(diào)整可以增加種群多樣性,平衡算法在廣度搜索和深度挖掘之間的能力,更有效地組合優(yōu)秀基因,提高新解質(zhì)量。
多次迭代優(yōu)化策略:采用多種群迭代進化策略擴大解空間覆蓋范圍,得到多目標約束下的全局最優(yōu)解,提升路徑規(guī)劃精度。
3、最優(yōu)路線可視化
前端頁面與后端聯(lián)動渲染地圖路線,實現(xiàn)最優(yōu)規(guī)劃路線的直觀顯示。
三、路徑規(guī)劃引擎應用場景
1、市場抽檢
針對市場安全抽檢,在區(qū)域劃分、樣品類別的復雜約束條件下實現(xiàn)抽樣最優(yōu)路徑規(guī)劃,保證監(jiān)管覆蓋率。
考慮樣品保存條件和實驗室處理能力的約束條件,合理規(guī)劃同一路徑上不同類別樣品的采集順序和數(shù)量。
結(jié)合季節(jié)性和區(qū)域風險因素,動態(tài)調(diào)整抽檢頻次和范圍,實現(xiàn)精準監(jiān)管。
整合歷史抽檢數(shù)據(jù),識別高風險區(qū)域,智能調(diào)整抽檢密度與頻率。
2、設備巡檢與維護
優(yōu)化數(shù)千設備點位的巡檢路徑,平衡巡檢頻次與路徑長度。
結(jié)合工藝流程關聯(lián)性,生成關鍵設備群組化巡檢路線。
支持多復雜條件約束的路徑規(guī)劃,如設備維護優(yōu)先級、檢修時間窗口等,實現(xiàn)多目標決策。
基于設備健康狀態(tài)動態(tài)調(diào)整巡檢頻率,合理規(guī)劃適配的巡檢路徑。
智能平衡日常巡檢與定期檢修計劃,實現(xiàn)資源最優(yōu)調(diào)度。
3、環(huán)境監(jiān)測
考慮樣品類型多樣性(水質(zhì)、土壤、氣體)的保存條件差異,規(guī)劃最優(yōu)采樣路徑與順序。
流域水質(zhì)采樣任務中,結(jié)合水文數(shù)據(jù)動態(tài)調(diào)整采樣點優(yōu)先級,確保關鍵數(shù)據(jù)采集時效性。
基于季節(jié)性變化和生態(tài)系統(tǒng)敏感性,設計分階段監(jiān)測路徑,支持多樣本類型的協(xié)同采集路徑規(guī)劃。
整合氣象數(shù)據(jù)與污染擴散模型,生成針對性采樣方案,提高監(jiān)測代表性。
4、采購運輸與貿(mào)易物流
多采購點的場景下,整合GIS數(shù)據(jù)、道路流量、價格和質(zhì)量多維度約束條件,生成最優(yōu)采購路徑和時序安排。
對實時路況進行分階段動態(tài)路徑規(guī)劃,智能應對交通擁堵與路況變化。
跨區(qū)域貿(mào)易物流中,整合鐵路、公路和航運多種交通方式,計算綜合成本最低的運輸路線。
大宗商品交易中,結(jié)合交貨期、倉儲容量和運輸資源約束,實現(xiàn)多批次、多節(jié)點的物流網(wǎng)絡優(yōu)化。
支持季節(jié)性商品采購策略制定路徑規(guī)劃方案,平衡價格波動與庫存成本。
四、路徑規(guī)劃引擎展望
知識圖譜融合:融合地理信息、遙感數(shù)據(jù)等多維度知識庫,實現(xiàn)路徑規(guī)劃與業(yè)務規(guī)則的深度融合。構建行業(yè)特定知識圖譜,實現(xiàn)經(jīng)驗沉淀與智能推理,提升系統(tǒng)自主決策能力。
多模式協(xié)同規(guī)劃:發(fā)展多模式交通工具協(xié)同的路徑規(guī)劃,如無人機、車輛、步行的最優(yōu)組合方案,打造立體化監(jiān)測網(wǎng)絡。
算法自進化:沉淀路徑規(guī)劃經(jīng)驗,提升算法針對性和適應性,形成自進化的智能規(guī)劃引擎。通過深度學習與強化學習技術,實現(xiàn)算法持續(xù)優(yōu)化與知識積累。
標準化與開放生態(tài):推動路徑規(guī)劃標準化建設,促進不同行業(yè)間的技術協(xié)同和經(jīng)驗共享,打造多場景適配的路徑規(guī)劃技術方案。構建開放的技術生態(tài),支持第三方算法集成與應用拓展。
三維天地通過技術創(chuàng)新和場景深化,進一步促進了智能路徑規(guī)劃與行業(yè)知識的深度融合,致力于打造更加個性化和場景化的解決方案,實現(xiàn)從“感知-決策-執(zhí)行”的全流程智能規(guī)劃。
同時,智能路徑規(guī)劃技術將在更廣闊的場景中發(fā)揮至關重要的作用,為企業(yè)提供科學的決策支持和運營效率的提升。三維天地將持續(xù)深化在智能路徑規(guī)劃領域的研究,構建全面的智能路徑規(guī)劃生態(tài),建立路徑規(guī)劃技術的行業(yè)標準體系,以推動技術的融合與創(chuàng)新。
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