场景背景

运筹优化领域的核心问题通常可建模为组合优化问题，其可行解空间随决策变量呈指数级增长，在制造、港口等运输调度场景中面对大规模、多约束的组合优化难题。百度伐谋与南开大学聚焦在智慧物流、车辆路径优化等领域，引入百度伐谋自演化智能体，探索从人工经验到智能决策的技术范式转变。

场景痛点

• 物流排车：多品类、多仓库、多线路订单人工合车率低，配送成本高；排车规则多层嵌套（如品类限制、线路约束、装载上下限），难以标准化；问题发现滞后导致反复返工。从运筹学视角，该问题属于多约束车辆路径问题（CVRPTW）的变种，解空间呈指数级爆炸，传统精确算法无法在合理时间内求解，启发式方法易陷入局部最优。

• 资源调度排班：例如在航空排版场景的任务-人员分配的组合爆炸（如：航班数×机组数），多类硬约束（关键航班优先、过夜合规）与软目标（成本最小化、利用率最大化）相互冲突；已有基础算法进入性能平缓期，人工调优周期长且难以突破。

产品效果

• 物流排车：多在某制造流通企业的真实业务需求测试中，伐谋优化后的排车方案与原有人工排班方案对比，合车成功率显著提升，运费可视化与异常订单标注机制建立，客户配送成本得到有效降低。

• 资源排班：在某物流公司组织的航空排班算法公开评测任务中（包含10余个真实航班数据集，共20余支高校及企业团队参赛），伐谋给出的排班方案综合得分位列所有参赛算法前3名，在关键指标（日均飞行时间利用率、过夜合规率）上优于基准算法30%以上，且结果可解释性满足业务审计要求。