|
Аннотация Разработка инструментов для определения оптимального расположения банкоматов и порядка их обслуживания с целью оптимизации затрат на обслуживание. Задача Разработка инструментов для вычисления оптимизации совместного расположения банкоматов и их обслуживания. Решение Разработан набор сервисов для моделирования сети и поиска оптимального расположения банкоматов, расчет оптимальных маршрутов и расписаний обслуживания. Результаты Текущие решения были интегрированы в программное обеспечение клиента и активно используются в настоящий момент. Снижены затраты на обслуживание сети банкоматов, благодаря подбору более оптимальным маршрутам и расписаниям мероприятий обслуживания. Оптимизируется текущая сеть банкоматов. |
Клиент:
Розничный банк Сфера деятельности: ATM services Технологии: Python, Pandas, NumPy, SciPy, Tensorflow География Индия |
Кейс 1: Система сбора и хранения промышленных данных
Цель проекта
Автоматизация процесса планирования инкассации
Описание проекта
Сервис для расчета оптимального маршрута движения по банкоматам и отделениям и формированию расписаний для каждой обслуживающей бригады
Исходные данные
Для расчета используется множество факторов и ограничений, таких как степень сложности операции обслуживания, количество бригад и транспортных средств, параметры транспортной сети, срочность осуществления обслуживания и др.
Результат работ
Сервис, использующий алгоритм решения на основе исходных данных и рассчитывающий оптимальные маршруты и расписания
Конечный результат
Алгоритм
В решении использовался гибридный алгоритм, включающий в себя генетическую и комбинаторную часть:
Автоматизация процесса планирования инкассации
Описание проекта
Сервис для расчета оптимального маршрута движения по банкоматам и отделениям и формированию расписаний для каждой обслуживающей бригады
Исходные данные
Для расчета используется множество факторов и ограничений, таких как степень сложности операции обслуживания, количество бригад и транспортных средств, параметры транспортной сети, срочность осуществления обслуживания и др.
Результат работ
Сервис, использующий алгоритм решения на основе исходных данных и рассчитывающий оптимальные маршруты и расписания
Конечный результат
- Снижены затраты на обслуживание сети банкоматов
- Рост времени доступности банкоматов
Алгоритм
В решении использовался гибридный алгоритм, включающий в себя генетическую и комбинаторную часть:
- Сбор данных и их представление в виде сетевого графа.
- Циклы отбора и селекции различных маршрутов.
- Декомпозиция задачи на более локальные.
- Локальные комбинаторные оптимизации.
Кейс 2: Оптимизация расположения банкоматов
Цель проекта
Создание рекомендательной системы по оптимальному расположению банкоматов
Описание проекта
Микросервис для моделирования и подбору оптимальной конфигурации сети взаимного расположения банкоматов
Исходные данные
Для моделирования применяются такие параметры как данные о текущей загруженности банкоматов, географическое распределение транзакций клиентов банка, геоданные, статистика мобильного трафика
Результат работ
Алгоритмы, моделирующие различные конфигурации сети банкоматов
Микросервис для расчета оптимальной конфигурации сети и различные варианты их изменений
Конечный результат
Решение основано на модифицированном методе роя частиц:
Описание проекта
Микросервис для моделирования и подбору оптимальной конфигурации сети взаимного расположения банкоматов
Исходные данные
Для моделирования применяются такие параметры как данные о текущей загруженности банкоматов, географическое распределение транзакций клиентов банка, геоданные, статистика мобильного трафика
Результат работ
Алгоритмы, моделирующие различные конфигурации сети банкоматов
Микросервис для расчета оптимальной конфигурации сети и различные варианты их изменений
Конечный результат
- Снижение нагрузочной разности точек обслуживания
- Оптимизация числа банкоматов в отдельных областях при сохранении суммарной нагрузки
- Учет рекомендаций оптимальных расположений в новых и отдаленных районах
- Сбор различных данных;
- Моделирование географического пространства признаков;
- Итеративный поиск наиболее выгодных взаимных расположений с учетом ограничений.