G7智慧物联网随着电商、新零售的火热发展，现代消费的不断升级，城市配送需求也得以迅猛增长。作为物流链条最后一公里的环节，核心需求非常清晰，那就是对于配送时效、配载率的高要求，如何在最短的时间内、用最短最优的路线，实现更多货物的配送，这其中配送路径的选择、规划是影响时效的很重要的因素。今天带大家清楚地了解下在城市配送方案中G7重要的技术支撑--智能蚁群算法如何实现路径规划、优化：
蚁群算法是一种用来寻找优化路径的概率搜索算法，一种模拟蚂蚁群体在食物采集过程中表现出来的智能行为的仿生优化算法。
该方法先后已经成功求解了旅行商问题(Traveling Salesman Problem，TSP)、指派问题及调度问题等，得到了较好的实验效果。
G7将其应用于城配解决方案中的基本路径如下：
蚁群与城市配送的场景关联
蚂蚁觅食过程中，虽然单个蚂蚁的行为比较简单，但是蚁群整体却可以体现一些智能的行为。例如蚁群可以在不同环境下，寻找最短到达食物源的路径，源于蚁群内的蚂蚁可通过某种信息机制实现信息的有效传递。
蚂蚁算法规划路径
城市配送主要的业务场景，为快递配送员及连锁便利店配送，一般以天为单位，配送当日订单，配送范围主要为同城或附近城市，对于订单送达的时间多有精确限制。配送车从一个或多个仓库发车，客户、车辆与仓库绑定或不绑定等诸多因素都会影响配送时效。
在途实时可视
通过G7强大的物联网技术，对于所有配送员、配送车、配送地点等链条实现了全程在途可视，即时地获取在途行驶数据，如时间、地点定位、配送员驾驶行为状态等，并将相关数据实时地回传G7管理云端平台。
蚁群算法优化路径
首先，设置一只蚂蚁要路过所有配送地址的行走路径，并考虑其在行走时要遵循的各类约束，如限行，车辆载重率等。用一只蚂蚁的行走路径代表一种配货方案，所有蚂蚁的行走路径就代表了所有的配货方案。然后，预设一只蚂蚁释放的信息素是这只蚂蚁走完这条配送路径的总成本，而蚂蚁只会在自己走过的路径上释放信息素，因此，成本越低，这条路径的信息素越高，每只蚂蚁在运动过程中倾向选择信息素高的路径行走，最终所有的蚂蚁都会走信息素最高的路，就形成了最优成本的配送路径。
G7智慧物联网
降本增效
最优路径形成后，系统自动匹配相应配送任务，轻松实现了从A点到B点最节省时间、路况最好、可以更多载货的一条精选路线，释放出最后一公里的最大效益。同时通过G7管理后台对于在途异常进行实时监控，预知所有延误时效的风险并及时触发报警，通过系统报警和后台管理人员人工干预，便于及时处理异常，避免延误。
蚁群算法仅仅是针对城配路径优选的一个技术支撑，依托G7物联网+AI算法的领先实力，G7已经全面部署了运营机器人、安全机器人、财务机器人等主流解决方案，并不断根据物流运输场景的更多、更深层次的需求迭代升级，持续助益物流运输时效、安全、成本管理。
