06.04.2026 15:14
🔥 AlphaEvolveИ против классической оптимизации, результат минус 15 000 км Google показали кейс FM Logistic, и он куда интереснее, чем кажется на первы…
🔥 AlphaEvolveИ против классической оптимизации, результат минус 15 000 км
Google показали кейс FM Logistic, и он куда интереснее, чем кажется на первый взгляд. Это не стартап с хаосом, а большая международная компания с уже хорошо оптимизированными процессами. Тем ценнее результат.
В центре история про классическую задачу коммивояжера. Нужно построить самый короткий маршрут через все точки. Формулировка простая, но на практике это одна из самых сложных задач оптимизации. Количество вариантов растет так быстро, что даже для сотни точек полный перебор невозможен.
Теперь масштаб. Склад FM Logistic это 17 700 точек и площадь примерно как 8 футбольных полей. Одновременно работают несколько операторов, маршруты ограничены по длине и должны строиться прямо в процессе работы. То есть это уже не учебная задача, а жесткий прод с кучей ограничений.
Они дали свой алгоритм AlphaEvolve и дальше началось самое интересное. Система сама генерировала новые версии решения, прогоняла их на реальных данных и отбирала лучшие по метрикам. По сути, это эволюция кода под реальные условия, а не лабораторная оптимизация.
В результате нашли конкретные улучшения, которые дали плюс 10.4% к эффективности маршрутов. В логистике это огромная цифра. В их случае это около 15 000 километров в год и серьезная экономия денег.
Решение уже работает в проде и его планируют масштабировать на другие склады. Хороший пример того, как агентный подход и эволюционные алгоритмы начинают менять не демки, а реальные бизнес-процессы.
https://cloud.google.com/blog/products/ai-machine-learning/how-fm-logistic-tackled-the-traveling-salesman-problem-at-warehouse-scale-with-alphaevolve🔥 AlphaEvolveИ против классической оптимизации, результат минус 15 000 км
Google показали кейс FM Logistic, и он куда интереснее, чем кажется на первый взгляд. Это не стартап с хаосом, а большая международная компания с уже хорошо оптимизированными процессами. Тем ценнее результат.
В центре история про классическую задачу коммивояжера. Нужно построить самый короткий маршрут через все точки. Формулировка простая, но на практике это одна из самых сложных задач оптимизации. Количество вариантов растет так быстро, что даже для сотни точек полный перебор невозможен.
Теперь масштаб. Склад FM Logistic это 17 700 точек и площадь примерно как 8 футбольных полей. Одновременно работают несколько операторов, маршруты ограничены по длине и должны строиться прямо в процессе работы. То есть это уже не учебная задача, а жесткий прод с кучей ограничений.
Они дали свой алгоритм AlphaEvolve и дальше началось самое интересное. Система сама генерировала новые версии решения, прогоняла их на реальных данных и отбирала лучшие по метрикам. По сути, это эволюция кода под реальные условия, а не лабораторная оптимизация.
В результате нашли конкретные улучшения, которые дали плюс 10.4% к эффективности маршрутов. В логистике это огромная цифра. В их случае это около 15 000 километров в год и серьезная экономия денег.
Решение уже работает в проде и его планируют масштабировать на другие склады. Хороший пример того, как агентный подход и эволюционные алгоритмы начинают менять не демки, а реальные бизнес-процессы.
https://cloud.google.com/blog/products/ai-machine-learning/how-fm-logistic-tackled-the-traveling-salesman-problem-at-warehouse-scale-with-alphaevolve
Google показали кейс FM Logistic, и он куда интереснее, чем кажется на первый взгляд. Это не стартап с хаосом, а большая международная компания с уже хорошо оптимизированными процессами. Тем ценнее результат.
В центре история про классическую задачу коммивояжера. Нужно построить самый короткий маршрут через все точки. Формулировка простая, но на практике это одна из самых сложных задач оптимизации. Количество вариантов растет так быстро, что даже для сотни точек полный перебор невозможен.
Теперь масштаб. Склад FM Logistic это 17 700 точек и площадь примерно как 8 футбольных полей. Одновременно работают несколько операторов, маршруты ограничены по длине и должны строиться прямо в процессе работы. То есть это уже не учебная задача, а жесткий прод с кучей ограничений.
Они дали свой алгоритм AlphaEvolve и дальше началось самое интересное. Система сама генерировала новые версии решения, прогоняла их на реальных данных и отбирала лучшие по метрикам. По сути, это эволюция кода под реальные условия, а не лабораторная оптимизация.
В результате нашли конкретные улучшения, которые дали плюс 10.4% к эффективности маршрутов. В логистике это огромная цифра. В их случае это около 15 000 километров в год и серьезная экономия денег.
Решение уже работает в проде и его планируют масштабировать на другие склады. Хороший пример того, как агентный подход и эволюционные алгоритмы начинают менять не демки, а реальные бизнес-процессы.
https://cloud.google.com/blog/products/ai-machine-learning/how-fm-logistic-tackled-the-traveling-salesman-problem-at-warehouse-scale-with-alphaevolve🔥 AlphaEvolveИ против классической оптимизации, результат минус 15 000 км
Google показали кейс FM Logistic, и он куда интереснее, чем кажется на первый взгляд. Это не стартап с хаосом, а большая международная компания с уже хорошо оптимизированными процессами. Тем ценнее результат.
В центре история про классическую задачу коммивояжера. Нужно построить самый короткий маршрут через все точки. Формулировка простая, но на практике это одна из самых сложных задач оптимизации. Количество вариантов растет так быстро, что даже для сотни точек полный перебор невозможен.
Теперь масштаб. Склад FM Logistic это 17 700 точек и площадь примерно как 8 футбольных полей. Одновременно работают несколько операторов, маршруты ограничены по длине и должны строиться прямо в процессе работы. То есть это уже не учебная задача, а жесткий прод с кучей ограничений.
Они дали свой алгоритм AlphaEvolve и дальше началось самое интересное. Система сама генерировала новые версии решения, прогоняла их на реальных данных и отбирала лучшие по метрикам. По сути, это эволюция кода под реальные условия, а не лабораторная оптимизация.
В результате нашли конкретные улучшения, которые дали плюс 10.4% к эффективности маршрутов. В логистике это огромная цифра. В их случае это около 15 000 километров в год и серьезная экономия денег.
Решение уже работает в проде и его планируют масштабировать на другие склады. Хороший пример того, как агентный подход и эволюционные алгоритмы начинают менять не демки, а реальные бизнес-процессы.
https://cloud.google.com/blog/products/ai-machine-learning/how-fm-logistic-tackled-the-traveling-salesman-problem-at-warehouse-scale-with-alphaevolve