Проблема — когда несколько продавцов (каждый с несколькими складами!) могут продавать один и тот же товар, какая комбинация продавцов/складов минимизирует общую стоимость корзины, включая цену, доставку и комиссионные.
И помните, чем больше товаров в корзине, тем дороже поиск, но и больше экономия.
Решение -
- Генетические алгоритмы поиска
- #MachineLearning для поиска оптимальных алгоритмов
- CUDA для запуска этих алгоритмов
Читайте дальше, чтобы узнать захватывающие подробности — в частности, то, как AI/ML выглядит так, как будто он омолодит генетические алгоритмы, пересечение пространств поиска монстров и сложных итерационных систем обратной связи кажется естественным. (°)
Заметьте, возможность естественного распараллеливания процесса не помешает
(°) Только один пример — следует ли использовать графический процессор? Выбор лучшего алгоритма для задачи, к сожалению, не так прост, как «если тележка = маленькая, то используйте CPUFS elif cart = big, затем используйте GPUFS elif cart = огромная, затем используйте GPUGA». Нам нужна была функция интеллектуального принятия решений для решения этих проблем, поэтому мы использовали машинное обучение для обучения модели на основе функций корзины и использовали ее для улучшения результатов функции
