智能騎手排班業(yè)務背景這是隨著外賣配送的營業(yè)時間越來越長而衍生出的一個項目。早期，外賣只服務午高峰到晚高峰，后來大家慢慢可以點夜宵、點早餐。到如今，很多配送站點已經(jīng)提供了24小時服務。但是，騎手不可能全天24小時開工，勞動法對每天的工作時長也有規(guī)定，所以這一項目勢在必行。另外，外賣配送場景的訂單“峰谷效應”非常明顯。上圖是一個實際的進單曲線。可以看到全天24小時內(nèi)，午晚高峰兩個時段單量非常高，而閑時和夜宵相對來說單量又少一些。因此，系統(tǒng)也沒辦法把***24小時根據(jù)每個人的工作時長做平均切分，也需要進行排班。對于排班，存在兩類方案的選型問題。很多業(yè)務的排班是基于人的維度，好處是配置的粒度非常精細，每個人的工作時段都是個性化的，可以考慮到每個人的訴求。但是，在配送場景的缺點也顯而易見。如果站長需要為每個人去規(guī)劃工作時段，其難度可想而知，也很難保證分配的公平性。saas的行業(yè)分類，有制造業(yè)、有農(nóng)業(yè)、有工業(yè)。江蘇水果配送SaaS系統(tǒng)

根據(jù)智能配送的這三層體系，配送算法團隊也針對性地進行了運作。如上圖所示，右邊三個子系統(tǒng)分別對應這三層體系，比較低層是規(guī)劃系統(tǒng)，中間層是定價系統(tǒng)，**上層是調(diào)度系統(tǒng)。同樣非常重要的還包括圖中另外四個子系統(tǒng)，在配送過程中做精細的數(shù)據(jù)采集、感知、預估，為優(yōu)化決策提供準確的參數(shù)輸入，包括機器學習系統(tǒng)、IoT和感知系統(tǒng)、LBS系統(tǒng)，這都是配送系統(tǒng)中非常重要的環(huán)節(jié)，涉及大量復雜的機器學習問題。而運籌優(yōu)化則是調(diào)度系統(tǒng)、定價系統(tǒng)、規(guī)劃系統(tǒng)的**技術(shù)北京騎手管理SaaS系統(tǒng)送道配送saas系統(tǒng)，押金低、考核松、應用場景多，聚合各個外賣平臺運力。

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。

所以，在這個項目中，基本可以確定這樣的技術(shù)路線。首先，只能做啟發(fā)式定向搜索，不能在算法中加隨機擾動。不能允許同樣的輸入在不同運行時刻給出不一樣的優(yōu)化結(jié)果。然后，不能用普通迭代搜索，必須把這個問題結(jié)構(gòu)特性挖掘出來，做基于知識的定制化搜索。說起來容易，具體要怎么做呢？我們認為，**重要的是看待這個問題的視角。這里的路徑規(guī)劃問題，對應的經(jīng)典問題模型，是開環(huán)TSP問題，或是開環(huán)VRP的變種么？可以是，也可以不是。我們做了一個有意思的建模轉(zhuǎn)換，把它看作流水線調(diào)度問題：每個訂單可以認為是job；一個訂單的兩個任務取餐和送餐，可以認為是一個job的operation。任意兩個任務點之間的通行時間，可以認為是序列相關的準備時間。每一單承諾的送達時間，包括預訂單和即時單，可以映射到流水線調(diào)度問題中的提前和拖期懲罰上。送道配送saas系統(tǒng)適合西貝這樣的自配送公司，管理外賣訂單和外賣騎手。

SaaS軟件應用服務經(jīng)過多年的發(fā)展，已經(jīng)開始從SaaS1.0的階段慢慢進化到SaaS2.0的階段。類似于Web1.0與Web2.0的概念，SaaS1.0更多地強調(diào)由服務提供商本身提供全部應用內(nèi)容與功能，應用內(nèi)容與功能的來源是單一的;而SaaS2.0階段，服務運營商在提供自身**SaaS應用的的同時，還向各類開發(fā)伙伴、行業(yè)合作伙伴開放一套具備強大定制能力的快速應用定制平臺，使這些合作伙伴能夠利用平臺迅速配置出特定領域、特定行業(yè)的SaaS應用，與服務運營商本身的SaaS應用無縫集成，并通過服務運營商的門戶平臺、銷售渠道提供給**終企業(yè)用戶使用，共同分享收益。全國外賣配送saas系統(tǒng)有哪些？順豐、達達、麥芽田、送道。南京同城配送SaaS平臺軟件

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基于業(yè)務場景的約束條件梳理**難的一個問題，其實是要求區(qū)域邊界必須沿路網(wǎng)。起初我們很難理解，因為本質(zhì)上區(qū)域規(guī)劃只是對商家進行分類，它只是一個商家**的概念，為什么要畫出邊界，還要求邊界沿路網(wǎng)呢？其實剛才介紹過，區(qū)域邊界是為了回答如果有新商家上線到底屬于哪個站點的問題。而且，從**管理成本來講，更習慣于哪條路以東、哪條路以南這樣的表述方式，便于記憶和理解，提高管理效率。所以，就有了這樣的訴求，我們希望區(qū)域邊界更“便于理解”。整體方案設計在目標和約束條件確定了之后，整體技術(shù)方案分成三部分：首先，根據(jù)三個目標函數(shù)，確定商家比較好**。這一步比較簡單，做運籌優(yōu)化的同學都可以快速地解決這樣一個多目標組合優(yōu)化問題。后面的步驟比較難，怎么把區(qū)域邊界畫出來呢？為了解決這個問題，配送團隊和美團地圖團隊進行合作。先利用路網(wǎng)信息，把城市切成若干互不重疊的多邊形，然后根據(jù)計算幾何，將一批商家對應的多邊形拼成完整的區(qū)域邊界。***，用美團自主研發(fā)的配送仿真系統(tǒng)，評測這樣的區(qū)域規(guī)劃對應的單均行駛距離和體驗指標是否符合預期。因為**直接變動的成本非常***真系統(tǒng)就起到了非常好的作用。江蘇水果配送SaaS系統(tǒng)

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