618下单的包裹,大家都收到了吧~
小易想替网易严选的同事们问一声:
你们收到的包装箱是满满当当的?
还是空空荡荡的?
一定是满满当当的比较多!
从前,小易偶尔会遇到这样的情况:明明只买了些小东西,却用了好大一个箱子来包装。过度包装,真的是太浪费、也太不环保啦。
看不下去的网易严选派出了人工智能部的算法工程师!
这些工程师可不是平平无奇的数学小天才。利用数学,他们可以解决许多生活中的问题。
提高包装箱利用率,在他们眼中就是一道小学三年级水平的“应用题”。
# 问:小明在网易严选购买了1袋猫粮、2包秘制无骨凤爪、3盒冻干藤椒豚骨面,仓库小哥哥该用多大的盒子打包最合适?
# 解:把商品近似地看成长方体, 然后用计算机把长方体往盒子里一顿猛塞:
第一步,用三维空间坐标表示商品在箱子中的位置
第二步,利用小学数学的加法和乘法,建立一个三维装箱问题的数学模型
第三步,求解模型(用小学数学专用话术就是解方程)
第四步,得到最优解,搞定!
鲁迅先生说,任何事物都有两面性(恕我瞎编)。
上面的模型虽然能计算最优解,但也有个致命的缺点:计算非常耗时!
在实际应用中,仓库小哥哥打包必须分秒必争,因此要求在100毫秒以内返回计算结果。100毫秒以内,这个模型只能求解5个商品(SKU)的情形。换句话说,如果小明买了6件商品,这个模型就崩溃了。
不过没关系!只要思想不滑坡,办法总比困难多。
平复完受伤的心灵之后,算法工程师们决定换一个新的思路:
第一步:把刚才的三维装箱问题(问题A)看成图上的搜索问题(问题B);
第二步:求解图上的搜索问题;
第三步:把搜索问题的解,映射回原问题A的解。哦吼,再次搞定!
这一次效果好了很多。可求解的商品数量提升到了10,已经可以满足绝大部分的实际需求。
细心的同学可能会问:如果,小明买了11个商品怎么办?
算法小哥哥说,他们还在继续改进。
比如,为了弥补前两个算法计算耗时长的问题,算法小哥哥又换了个思路,设计了一些效果看起来不错的启发式算法,你们看~
算法小哥哥研究的这套系统有个专业的名字——包材推荐系统,是网易严选的决策系统之一。
在它的支持下,每天海量的包裹装箱和装袋会变得更有效率。随着算法的迭代,网易严选的装箱利用率大大提升,用户体验也变得更好了。
包材推荐系统实际使用场景
当然啦,在实际中,商品的形状及属性并不是理想的长方体。比如,衣服是柔软的、垃圾桶是中空的、电蚊拍的形状是不规则的……这些问题都给包材算法推荐带来了巨大的挑战。
不过,算法小哥哥说了:“我们不慌,继续算!”
最近,他们又在思考:当前箱子的尺寸设计合理吗?能否用装箱算法去设计尺寸更合理的纸箱。
魔鬼藏在细节里。为了让用户有更好的体验,每一个小小的产品改进背后,都藏着网易小哥哥小姐姐们的心血。
算法小哥哥说,如果大家想吐槽纸箱问题,或者有更好的装箱算法,欢迎来切磋!留言区等你~
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