既然存在這么多的問題，那么做區(qū)域規(guī)劃項目就變得非常有必要。那么，什么是好的區(qū)域規(guī)劃方案？基于統(tǒng)計分析的優(yōu)化目標設定。多目標優(yōu)化問題優(yōu)化的三要素是：目標、約束、決策變量。***點，首先要確定優(yōu)化目標。在很多比較穩(wěn)定或者傳統(tǒng)的業(yè)務場景中，目標非常確定。而在區(qū)域規(guī)劃這個場景中，怎么定義優(yōu)化目標呢？首先，我們要思考的是區(qū)域規(guī)劃主要影響的是什么。從剛才幾類問題的分析可以發(fā)現(xiàn)，影響的主要是騎手的順路性、空駛率，也就是騎手平均為每一單付出的路程成本。所以，我們將問題的業(yè)務目標定為優(yōu)化騎手的單均行駛距離。基于現(xiàn)有的大量區(qū)域和站點積累的數(shù)據(jù)，做大量的統(tǒng)計分析后，可以定義出這樣幾個指標：商家聚合度、訂單的聚合度、訂單重心和商家重心的偏離程度。數(shù)據(jù)分析結(jié)果說明，這幾個指標和單均行駛距離的相關(guān)性很強。經(jīng)過這一層的建模轉(zhuǎn)化，問題明確為優(yōu)化這三個指標。第二點，需要梳理業(yè)務約束。在這方面，我們花費了大量的時間和精力。比如：區(qū)域單量有上限和下限。區(qū)域之間不能有重合，不能有商家歸多個區(qū)域負責。所有的AOI不能有遺漏，都要被某個區(qū)域覆蓋到，不能出現(xiàn)商家沒有站點的服務。配送saas平臺，配送軟件及服務的平臺。廣東聚合配送SaaS軟件

在客戶通過軟營模式(SaaS)獲得巨***的同時，對于軟件廠商而言就變成了巨大的潛在市場。因為以前那些因為無法承擔軟件許可費用或者是沒有能力配置專業(yè)人員的用戶，都變成了潛在的客戶。同時，軟營模式還可以幫助廠商增強差異化的競爭優(yōu)勢，降低開發(fā)成本和維護成本，加快產(chǎn)品或服務進入市場的節(jié)奏，有效降低營銷成本，改變自身的收入模式，改善與客戶之間的關(guān)系。軟營模式(SaaS)無論是對客戶還是對廠商而言，都具有強大的吸引力，將會給客戶和廠商之間帶來雙贏的大好局面。調(diào)度SaaS服務送道跑腿saas系統(tǒng)，幫忙、幫送、幫取、幫排隊的一款服務軟件。

軟營SaaS模式與傳統(tǒng)的銷售軟件長久許可證的方式有很大的不同，它是未來管理軟件的發(fā)展趨勢，相比較傳統(tǒng)服務方式而言SaaS具有很多獨特的特征:折疊減少投資折疊按需訂購另外，SaaS軟件運營商通常是按照客戶所租用的軟件模塊來進行收費的，因此用戶可以根據(jù)需求按需訂購軟件應用服務，而且SaaS的供應商會負責系統(tǒng)的部署、升級和維護。而傳統(tǒng)管理軟件通常是買家需要一次支付一筆可觀的費用才能正式啟動。折疊前景美好SaaS將會有很大的發(fā)展。Think戰(zhàn)略調(diào)研機構(gòu)的***調(diào)查結(jié)果顯示，有三分之一的人有打算要在2006年使用SaaS。既然得到了這么多人的接受，SaaS已成為軟件產(chǎn)業(yè)的一個重要力量。只要SaaS的品質(zhì)和可信度能繼續(xù)得到證實，它的魅力就不會消退。折疊適用***SaaS不僅適用于中小型企業(yè)，所有規(guī)模的企業(yè)都會從SaaS中獲利。新一代的SaaS能夠使用戶在小范圍的實施中測試應用程序的可靠性和適用性。SaaS不僅適用于CRM，而且正在慢慢的用于處理幾乎每個管理軟件的需求。

騎手路徑規(guī)劃具體到騎手的路徑規(guī)劃問題，不是簡單的路線規(guī)劃。這個場景是，一個騎手身上有很多配送任務，這些配送任務存在各種約束，怎樣選擇比較好配送順序去完成所有任務。這是一個NP難問題，當有5個訂單、10個任務點的時候，就存在11萬多條可能的順序。而在高峰期的時候，騎手往往背負的不止5單，甚至有時候一個騎手會同時接到十幾單，這時候可行的取送順序就變成了一個天文數(shù)字。算法應用場景再看算法的應用場景，這是智能調(diào)度系統(tǒng)中**為重要的一個環(huán)節(jié)。系統(tǒng)派單、系統(tǒng)改派，都依賴路徑規(guī)劃算法。在騎手端，給每個騎手推薦任務執(zhí)行順序。另外，用戶點了外賣之后，美團會實時展示騎手當前任務還需要執(zhí)行幾分鐘，要給用戶提供更多預估信息。這么多應用場景，共同的訴求是對時效的要求非常高，算法運行時間要越短越好。但是，算法**是快就可以嗎？并不是。因為這是派單、改派這些環(huán)節(jié)的**模塊，所以算法的優(yōu)化求解能力也非常重要。如果路徑規(guī)劃算法不能給出較優(yōu)路徑，可想而知，上層的指派和改派很難做出更好的決策。所以，對這個問題做明確的梳理，**的訴求是優(yōu)化效果必須是穩(wěn)定的好。不能這次的優(yōu)化結(jié)果好，下次就不好。另外，運行時間一定要短。送道配送saas系統(tǒng)，有三種功能，對接平臺的外賣訂單，管理外賣騎手，聯(lián)絡顧客。

在建模層面，標準化和通用的模型才是比較好選。所以，我們把人數(shù)做了歸一化，算法分配每個班次的騎手比例，但不分人數(shù)。**終只需要輸入站點的總?cè)藬?shù)，就得到每個班次的人數(shù)。在算法決策的時候，不決策人數(shù)、只決策比例，這樣也可以把單量進行歸一化。每個時間單元的進單量除以每天峰值時間單元的單量，也變成了0~1之間的數(shù)字。這樣就可以認為，如果某個時間單元內(nèi)人數(shù)比例大于單量比例，那么叫作運力得到滿足。這樣，通過各種歸一化，變成了一個通用的問題，而不需要對每種場景單獨處理。另外，這個問題涉及大量復雜的強約束，涉及各種管理的訴求、騎手的體驗。約束有很多，比如每個工作時段盡量連續(xù)、每個工作時段持續(xù)的時間不過短、不同工作時段之間休息的時間不過短等等，有很多這樣的業(yè)務約束。梳理之后可以發(fā)現(xiàn)，這個問題的約束太多了，求比較好解甚至可行解的難度太大了。另外，站長在使用排班工具的時候，希望能馬上給出系統(tǒng)排班方案，再快速做后續(xù)微調(diào)，因此對算法運行時間要求也比較高。SaaS是一種提供云軟件的模式，它減少了企業(yè)購買、構(gòu)建和維護基礎設施和應用程序的成本。調(diào)度SaaS服務

租用外賣配送saas系統(tǒng)的優(yōu)點，前期成本低。自己建立開發(fā)團隊，成本一年上百萬。廣東聚合配送SaaS軟件

訂單智能調(diào)度配送調(diào)度場景，可以用數(shù)學語言描述。它不僅是一個業(yè)務問題，更是一個標準的組合優(yōu)化問題，并且是一個“馬爾可夫決策”過程。調(diào)度問題的數(shù)學描述并非對于某個時刻的一批訂單做比較好分配就足夠，還需要考慮整個時間窗維度，每一次指派對后面的影響。每一次訂單分配，都影響了每個騎手后續(xù)時段的位置分布和行進方向。如果騎手的分布和方向不適合未來的訂單結(jié)構(gòu)，相當于降低了后續(xù)調(diào)度時刻比較好性的天花板。所以，要考慮長周期的優(yōu)化，而不是一個靜態(tài)優(yōu)化問題。問題簡化分析為了便于理解，我們還是先看某個調(diào)度時刻的靜態(tài)優(yōu)化問題。它不僅*是一個算法問題，還需要我們對工程架構(gòu)有非常深刻的理解。因為，在對問題輸入數(shù)據(jù)進行拆解的時候，會發(fā)現(xiàn)算法的輸入數(shù)據(jù)太龐大了。比如說，我們需要任意兩個任務點的導航距離數(shù)據(jù)。廣東聚合配送SaaS軟件

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