💸 👨🏼 🧔🏽 आसान है, यह अपने आप को रसद ✏️ 👩🏿‍🎓 🐶

मैं आपके साथ एक ट्रेडिंग कंपनी में लॉजिस्टिक्स सिस्टम बनाने के अनुभव को साझा करना चाहता हूं।

एक ठीक दिन, 2012 के करीब, सिर ने कार्य निर्धारित किया: संगठन के परिवहन रसद की लागत के अनुकूलन की समस्या के बारे में सोचने के लिए।
उद्यम की गतिविधि का मुख्य क्षेत्र थोक और उत्पादों की डिलीवरी है, जहां परिवहन लागत लागत का एक महत्वपूर्ण हिस्सा है।

प्रबंधन ने माना कि ईंधन पर पैसा खर्च करने के लिए चीजें डालने का समय आ गया था, और यह भी संदेह था कि ड्राइवर उड़ानों के बीच "बाएं हाथ" वितरण में शामिल थे। छोटे और मध्यम आकार के उद्यमों में, बहुत कुछ विश्वास पर बनाया गया है, क्योंकि नियंत्रण के लिए व्यक्तियों को रखना लाभहीन है और हमेशा उचित नहीं है। जब लागत में वृद्धि और दक्षता गिरती है, तो आपको बस कुछ करने की जरूरत है।

शुरू करने के लिए, हमने प्रबंधन विधियों द्वारा समस्या को हल करने की कोशिश की: ईंधन के स्तर की निरंतर माप, टैकोमीटर रीडिंग, कार्गो की व्यक्तिगत संगत के साथ प्रसव के समय का माप। प्रभाव नकारात्मकता, संदेह और अनावश्यक आंदोलनों के अलावा कुछ भी नहीं था (यह किसी के लिए भी एक नौकरी है)। यदि किसी एकल मार्ग के साथ अनुमानित गुंजाइश निर्धारित करना अभी भी संभव था, तो 25-35 खुदरा सुविधाओं की उड़ान के साथ सब कुछ बहुत बदल गया, प्रसार बहुत बड़ा था, समय और ईंधन दोनों में।

उद्देश्य: व्यापार उद्यमों के लिए व्यस्त वाहनों को भेजना, लाभ कम करना और इसलिए लागत। यदि संभव हो, तो मार्ग से विचलन से बचें। इसका लक्ष्य वित्त और कार्यान्वयन समय में न्यूनतम निवेश के साथ लागत को कम करना है, इसलिए कल बोलना है। चर्चा के दौरान, वे कई विकल्पों पर सहमत हुए:

मार्गों की गणना और ईंधन और स्नेहक के लिए लेखांकन के लिए सेवाओं में से एक का उपयोग करें;
बेड़े पर नज़र रखने / ट्रैकिंग मॉड्यूल;
अपने आप को कुछ डिजाइन;

हमने तीनों समाधानों को आजमाने का फैसला किया और सर्वश्रेष्ठ चुना:

1. उस समय, हमें एक अच्छा टर्नकी समाधान नहीं मिला। या तो टर्नकी डिजाइन, लेकिन महंगा है, या समझौते के रूप में इसे और आगे ले जाना है। कई ऑनलाइन सेवाओं की कोशिश की है। कुल मिलाकर, यह बुरा नहीं है, लेकिन मूल रूप से कठिनाई लेखा प्रणाली से जानकारी की नकल करने के लिए थी, परिणाम प्राप्त करने के लिए कार्यों की संख्या (यहां क्लिक करें, यहां जाएं, निर्देशिका को अपडेट करें), सब कुछ ऑनलाइन है (उस समय यह महत्वपूर्ण था)। लेकिन सबसे बड़ी कमी कई बिंदुओं वाले मार्गों को बनाने और सर्वोत्तम मार्ग चुनने में कठिनाई है। आमतौर पर, सब कुछ मैन्युअल रूप से चुनना पड़ता था, मूल्यों को समायोजित करना, जो लंबे समय तक था और परिणामस्वरूप हमेशा सफल नहीं होता था।

कुछ महीनों के काम के बाद, उन्होंने इस फैसले से इनकार कर दिया।

2. एक प्रयोग के रूप में, उन्होंने एक दर्जन कारों पर जीएसएम ट्रैकिंग मॉड्यूल स्थापित किए।
परिणाम अधिक सफल है। आप हमेशा जानते हैं कि कार कहां थी। लेकिन लागत पहले विकल्प की तुलना में अधिक महंगा है। हालांकि, मार्ग से विचलन के एक-दो मामलों की पहचान करने के बाद (एक ड्राइवर शब्बत, दूसरे ने दिल की महिला का दौरा किया, काम के घंटों के दौरान), कर्मचारियों ने ऐसे उपकरणों से गहनता से छुटकारा पाना शुरू कर दिया। हालांकि उन्होंने उत्साहपूर्वक इस नवाचार को पहले स्वीकार नहीं किया था। या तो पावर टर्मिनल गलती से चमक गया, या जब इंजन की मरम्मत की जा रही थी, तो डिवाइस विफल हो गया, या इलेक्ट्रॉनिक्स ने धूप में "ओवरहीट" कर दिया। इसलिए तीन साल तक हमने 9 उपकरणों को खो दिया। सामान्य तौर पर, निर्णय सकारात्मक निकला, लेकिन मंत्रियों के - मुझे संदिग्ध गतिविधि की पहचान करने के लिए लंबे समय से यात्रा करने वाले मार्गों को देखना था, जो बहुत सुविधाजनक नहीं है। ट्रैकिंग सिस्टम में ए प्लस ट्रैक के निर्यात पर मद था, जो मार्गों पर कुछ आंकड़े जमा करने की अनुमति देता था।

बाद में, हमने कॉर्पोरेट संचार के लिए सबसे बड़े मोबाइल ऑपरेटरों में से एक से एक अलग प्रणाली का इस्तेमाल किया और बिक्री एजेंटों की गतिविधि को ट्रैक किया, परिणाम समान था: सिम कार्ड टूट रहे थे, फोन खो गए थे, वे घर पर भूल गए थे, बैटरी समाप्त हो गई थी, लोग हमेशा एक रास्ता खोज लेंगे।

3. पहले दो दृष्टिकोणों के समानांतर, हमने ~~एक साइकिल~~ का ~~आविष्कार~~ करने का फैसला किया, जिससे कि हमारी लेखा प्रणाली में खुद को मार्गों का निर्माण करने की क्षमता का एहसास हो सके।

सबसे पहले, हमने यात्रा के सभी स्थानों को लाया और डेटाबेस में उनके भू-निर्देशांक में प्रवेश किया। हमें जीपीएस ट्रैकर के अनुसार निर्देशांक मिला, जब दौरा किया, साथ ही ओएसएम मैप्स से नेत्रहीन, माउस के साथ सही जगह की खोज की और निर्देशांक की नकल की।

दूसरे चरण में, एक सुविधाजनक प्रारूप में क्षेत्र के वेक्टर नक्शे प्राप्त करना आवश्यक था।
चुनाव एक ही OSM पर गिर गया, क्योंकि कार्ड एक खुला प्रारूप है। हमने ग्रह के डंप को मास्टर नहीं किया, इसलिए हमने शुरू में ओएसएम से निर्यात के माध्यम से XML में टुकड़ों में डेटा अपलोड किया, और फिर प्रदेशों को जोड़ा। बाद में जीआईएस-एलएबी परियोजना शुरू हुई। इन योग्य लोगों ने कई वर्षों तक क्षेत्र द्वारा टूटे हुए क्षेत्रों के एक दैनिक डंप को बाहर रखा। लेकिन हर कोई खाना चाहता है, परियोजना हाल ही में बंद हो गई है, और लोग चले गए हैं , और वे उचित मूल्य के लिए एक ही काम कर रहे हैं।

XML प्रारूप में नक्शा प्राप्त करने के बाद, हमने विनिर्देशन के अनुसार सड़कों के लिए जिम्मेदार परत को निकाला। चूंकि कई पड़ोसी क्षेत्रों के कार्डों की मात्रा दस गीगाबाइट पर कब्जा कर ली गई थी, एसएयूसी पार्सर को आरयूबीवाई में लिखा गया था, उन्होंने केवल आवश्यक टैग का चयन किया और पड़ोसी क्षेत्रों को विलय कर दिया जिसमें गतिविधियों को एक संरचना में किया गया था।

इस परियोजना को पास्कल में लिखित लेखा प्रणाली के लिए एक बाहरी DLL के रूप में लिखा गया है। उन उपकरणों का बेड़ा जिस पर सिस्टम काम करने वाला था, उसे हल्के से, अप्रचलित करने के लिए, इसलिए 1 जीबी रैम की सीमा थी (हां, ऐसी कंपनियां भी हैं जो इस तकनीक का उपयोग करती हैं, 10 साल से काम कर रही हैं, और उसी राशि में काम करेगी)। प्रारंभ में, कार्ड को टुकड़ों में तोड़ने और आवश्यकतानुसार इसे रैम में लोड करने की इच्छा थी (जैसा कि नाविकों पर), लेकिन यह बेहद धीमी थी। नतीजतन, हम एक उचित पचास एमबी तक रचना करने में कामयाब रहे।

OSM में, रोड मैप्स को अतिरिक्त विशेषताओं के साथ रोडवे के वेक्टर सेक्शन के रूप में दर्शाया जाता है। हमारे निर्णय में, हमने आसन्न सूचियों का उपयोग किया। जहां शिखर मानचित्र पर एक बिंदु है, और किनारों को एक पड़ोसी बिंदु के लिए मार्ग है। अनुकूलन के लिए, हम मानते हैं कि एक शीर्ष से अधिकतम चार पथ (चौराहे) हो सकते हैं। यदि 4 से अधिक पथ हैं, तो आपको किनारे को दो अतिरिक्त लोगों में विभाजित करने की आवश्यकता है, इसलिए हमारे पास हमेशा प्रत्येक मानचित्र बिंदु के लिए किनारों की संख्या = 4 है। यह दृष्टिकोण हमें स्मृति में डेटा संरेखित करने की अनुमति देता है, हालांकि यह कुछ हद तक बेमानी है।

यह ध्यान देने योग्य है कि पृथ्वी एक गेंद (अप्रत्याशित रूप से) नहीं है, लेकिन एक जियोइड है , लेकिन कार्टोग्राफी के उद्देश्य के लिए इसे एक गोलाकार या दीर्घवृत्त के लिए सरलीकृत किया जाता है।

हमारे उद्देश्यों के लिए, मुझे एक दीर्घवृत्त की सतह पर दो बिंदुओं के बीच की दूरी की गणना करने का एक सूत्र मिला, जिसे मैं इसके गहरे अर्थ को नहीं समझ सकता था, लेकिन यह हमें इसका उपयोग करने से नहीं रोकता है।

कोड

function distance(StartLong:Single; StartLat:Single; EndLong:Single; EndLat:Single) : Single; const D2R: Double = 0.017453; // Degrees to Radians Conversion E2: Double = 0.006739496742337; // Square of eccentricity of ellipsoid var fPhimean: Double; // Mean latitude fdLambda: Double; // Longitude difference fAlpha: Double; // Bearing fRho: Double; // Meridional radius of curvature fNu: Double; // Transverse radius of curvature fR: Double; // Radius of spherical earth fz: Double; // Angular distance at centre of spheroid begin fdLambda := (StartLong - EndLong) * D2R; fPhimean := ((StartLat + EndLat) / 2.0) * D2R; fRho := (6378137.0 * (1 - E2)) / Power(1 - E2 * (Power(Sin(fPhimean),2)), 1.5); fNu := 6378137.0 / (Sqrt(1 - E2 * (Sin(fPhimean) * Sin(fPhimean)))); fz := Sqrt(Power(Sin((StartLat - EndLat) * D2R/2.0),2) + Cos(EndLat*D2R) * Cos(StartLat*D2R) * Power(Sin(fdLambda/2.0),2)); fz := 2 * ArcSin(fz); fAlpha := ArcSin(Cos(EndLat * D2R) * Sin(fdLambda) * 1 / Sin(fz)); fR := (fRho * fNu) / ((fRho * Power(Sin(fAlpha),2)) + (fNu * Power(Cos(fAlpha),2))); distance := fz * fR; // 1  1  end;

सड़क का आधार बनाने के बाद, आसपास के क्षेत्र को प्रदर्शित करने के लिए एक दृश्य परत की आवश्यकता थी। इस परियोजना ने यहाँ मदद की, इसने हमें 10 ^ 100 या यांडेक्स की तरह, क्षेत्रों के OSM मानचित्र को टाइल की परतों में विभाजित करने की अनुमति दी। ऑनलाइन के दिग्गजों के नक्शे के साथ काम करने की कोशिश की गई, ब्राउज़र लेयर के शीर्ष पर एक वेक्टर नक्शा प्रस्तुत किया गया, लेकिन लाइसेंस प्रतिबंधों के कारण, उन्होंने मना करने का फैसला किया। नतीजतन, हमने एक वर्चुअल डिस्क बनाई और वहां दस गीगाबाइट के एक जोड़े को टाइलों का एक डंप अपलोड किया, लेकिन सब कुछ हाथ में है और धीमा नहीं होता है। सच है, लगभग हर छह महीने में एक बार आपको ताज़ा करना होता है, आमतौर पर यह कार्ड के अधिभार के साथ मेल खाता है।

टाइल छवि और वेक्टर मानचित्र को संयोजित करने के लिए, आपको यह जानना होगा कि टाइलें, Google, OpenStreetMap, Bing, Yahoo को Mercator प्रोजेक्शन (अधिक सटीक WEB MERCATOR , जो गोला पर प्रक्षेपण है) में दर्शाया गया है, जहां प्रत्येक गहरी परत पिछले वाले की तुलना में दोगुनी है।

Yandex.Maps Mercator ellipsoid के प्रक्षेपण का उपयोग करता है।

इससे कोई फर्क नहीं पड़ता कि आप प्रक्षेपण विमान पर भू-निर्देशांक का पुन: संयोजन कर सकते हैं और इसके विपरीत।

हमने विस्तार के स्तर 17 को अधिकतम के रूप में चुना है। टाइलों की संख्या में वृद्धि (प्रत्येक स्तर पिछले एक की तुलना में 4 गुना बड़ा है), साथ ही साथ उनकी कम जानकारी सामग्री के कारण क्लोजर का कोई मतलब नहीं है।

2 ^ 17 * 256 = 33554432 (256 पिक्सेल में टाइल किनारे का आकार है)।

कोड

 Const size =33554432; //      17  ; center=16777216; //  x  y     ; EXCT=0.081819790992; //        map_type=true; //  :  –    //============================================================= //     function TO_X(X:Single):Integer; begin TO_X := floor(center+size*(x/360)); //  X     Lon; end; //============================================================= //     function TO_Y(Y:Single):Integer; var ls:single; begin ls:=sin(Y*Pi/180); // C ; if map_type then TO_Y := floor(center-atanh(ls)*(size/(2*Pi))) //  Y     Lat   else TO_Y := floor(center-(atanh(ls) - EXCT * atanh(EXCT * ls))*(size/(2*Pi))); //  Y     Lat  ; end; //============================================================= //       function TO_LON(X:Single):Single; begin TO_LON := (X - center) * 360 / size; end; //============================================================= //       function TO_LAT(Y:Single):Single; var g:Double; begin if map_type then //   TO_LAT:= (180 / Pi)* (2 * ArcTan(exp((center - y) * 2 * Pi / size)) - Pi / 2) else begin //   g := (PI/2) - 2 * ArcTan(1 / Exp((20037508.342789 - (y*64) / 53.5865938) / 6378137)); TO_LAT:= 180 / Pi * (g + 0.00335655146887969 * Sin(2 * g) + 0.00000657187271079536 * Sin(4 * g) + 0.00000001764564338702 * Sin(6 * g) + 0.00000000005328478445 * Sin(8 * g)); end; end; //=============================================================

अब जब हमारे पास बुनियादी उपकरण हैं, तो हम इष्टतम मार्ग बनाने के कार्य के लिए सीधे आगे बढ़ सकते हैं। हम रोड ग्राफ में खरीदारी की सुविधाओं को निकटतम किनारे से जोड़ते हैं, और फिर सबसे छोटे रास्ते की खोज शुरू करते हैं। ऐसा करने के लिए, हम प्रत्येक यात्रा बिंदु के लिए क्रमिक रूप से अपने डिस्चार्ज किए गए भिन्नता के लिए डायजेस्ट्रा के एल्गोरिथ्म के एक भिन्नता का उपयोग करते हैं। आउटपुट में, हमें मुख्य विकर्ण (रिंग प्रतिबंध) पर अनंत के साथ आकार (एन + 1) * (एन + 1) का एक आसन्न मैट्रिक्स मिलता है, जहां एन बाहर निकलने के बिंदु को ध्यान में रखे बिना यात्रा के बिंदुओं की संख्या है।

परिणामस्वरूप मैट्रिक्स सभी खरीदारी सुविधाओं के बीच सड़कों के साथ न्यूनतम दूरी को संग्रहीत करता है, जो एक क्लासिक ट्रैवलिंग सेल्समैन समस्या है । चूंकि इस तरह की समस्या की एल्गोरिथम जटिलता सबसे ऊपर है, इसलिए हमने इसे हल करने के लिए शाखा और बाध्य पद्धति का उपयोग किया। N <15 के लिए, यह संपूर्ण है, अन्यथा, एक मोटा अनुमान गहराई से जुड़ा हुआ है। विकल्प निश्चित रूप से आदर्श नहीं है, लेकिन काफी काम कर रहा है।

नतीजतन, हमें किमी में एक अनुमान के साथ इष्टतम दूरी के करीब एक मार्ग मिला। यदि आवश्यक हो, तो ऑपरेटर व्यक्तिगत बिंदुओं की प्राथमिकता के पक्ष में मार्ग को मैन्युअल रूप से बदल सकता है।

समाधान संगठन में लगभग 7 वर्षों से काम कर रहा है, काफी सफलतापूर्वक, हालांकि दोषों के बिना, सटीकता और सुविधा दोनों में। परिणाम जीपीएस वाहन ट्रैकिंग डेटा के अनुरूप हैं। मेरे अनुमान में, रसद की शुरूआत ने ईंधन के लिए आवंटित धन का 10-12% बचाने की अनुमति दी। कार्यक्रम को केवल एक व्यक्ति - आपके विनम्र सेवक द्वारा डिजाइन, लॉन्च और साथ किया गया था।

मेरा रूढ़िवादी नेतृत्व "चमक" करने के लिए उत्सुक नहीं है, इसलिए मैं ध्यान के लिए मार्ग का एक काल्पनिक उदाहरण सुझाता हूं।

विज़ुअलाइज़ेशन के बिना, गणना कई बार तेजी से होती है, और एक बस्ती के अंदर, लगभग तुरंत।

इतने सालों के बाद, कभी-कभी कोड में जाने के लिए और नए अनुभव के साथ नए, अधिक आधुनिक मंच पर कॉपी करने के लिए खुजली का हाथ होता है, लेकिन अभी तक कोई आर्थिक व्यवहार्यता नहीं है।

यह सब मैं आपको बताना चाहता था, मुझे उम्मीद है कि यह दिलचस्प था।
मैं माफी माँगता हूँ अगर मैं कहीं भी सटीक नहीं था।

आसान है, यह अपने आप को रसद

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