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(yīng)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(yù)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)saas軟件的應(yīng)用分類，財務(wù)、人事、銷售、營銷、物流、招聘等。安徽聚合配送SaaS產(chǎn)品

SaaS起源于60年代的Mainframe、80年代的C/S、從ASP模式演變而來的SaaS。隨著PC機性能的極大提高和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的普及。大型機的市場變得越來越小，很多企業(yè)都放棄了原來的大型C/S(客戶機/服務(wù)器)C/S(客戶機/服務(wù)器)(1張)機改用小型機和服務(wù)器。另外，客戶機/服務(wù)器(Client/Server)技術(shù)得以飛速發(fā)展，也是大型機市場萎縮的一個重要原因。這種C/S模式使信息利用的難度**降低，并很快在全球普及開來。而大型機卻是每況愈下，就是在不久前，有人還曾預(yù)言，大型機就要從地球上消失了。這時的大型機就像瀕臨滅絕的恐龍逐漸走向***。C/S結(jié)構(gòu)軟件(即客戶機/服務(wù)器模式)分為客戶機和服務(wù)器兩層，客戶機不是毫無運算能力的輸入、輸出設(shè)備，而是具有了一定的數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)存儲能力，通過把應(yīng)用軟件的計算和數(shù)據(jù)合理地分配在客戶機和服務(wù)器兩端，可以有效地降低網(wǎng)絡(luò)通信量和服務(wù)器運算量。由于服務(wù)器連接個數(shù)和數(shù)據(jù)通信量的限制，這種結(jié)構(gòu)的軟件適于在用戶數(shù)目不多的局域網(wǎng)內(nèi)使用。北京水果配送SaaS云平臺送道配送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(luò)顧客。

SaaS軟件運營商為中小企業(yè)搭建信息化所需要的所有網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施及軟件、硬件運作平臺，并負責所有前期的實施、后期的維護等一系列服務(wù)，企業(yè)無需購買軟硬件、建設(shè)機房、招聘IT人員，只需前期支付一次性的項目實施費和定期的軟件租賃服務(wù)費，即可通過互聯(lián)網(wǎng)享用信息系統(tǒng)。服務(wù)提供商通過有效的技術(shù)措施，可以保證每家企業(yè)數(shù)據(jù)的安全性和保密性。企業(yè)采用SaaS服務(wù)模式在效果上與企業(yè)自建信息系統(tǒng)基本沒有區(qū)別，但節(jié)省了大量用于購買IT產(chǎn)品、技術(shù)和維護運行的資金，且像打開自來水龍頭就能用水一樣，方便地利用信息化系統(tǒng)，從而大幅度降低了中小企業(yè)信息化的門檻與風險。具體來說SaaS可以為客戶帶來如下的價值:a)服務(wù)的收費方式風險小，靈活選擇模塊，備份，維護，安全，升級b)讓客戶更專注**業(yè)務(wù)c)靈活啟用和暫停，隨時隨地都可使用d)按需定購，選擇更加自由e)產(chǎn)品更新速度加快f)市場空間增大g)實現(xiàn)年息式的循環(huán)收入模式h)有效降低營銷成本i)準面對面使用指導j)在全球各地，7*24全天候網(wǎng)絡(luò)服務(wù)k)不需要額外增加專業(yè)的IT人員l)**降低客戶的總體擁有成本。

算法**思想基于約束條件的構(gòu)造算法與局部搜索綜合考慮以上因素，我們**終基于約束條件，根據(jù)啟發(fā)式算法構(gòu)造初始方案，再用局部搜索迭代優(yōu)化。使用這樣的方式，求解速度能夠達到毫秒級，而且可以給出任意站點的排班方案。整體的優(yōu)化指標還不錯。當然，不保證是比較好解，只是可以接受的滿意解。落地應(yīng)用效果站點體驗指標良好，**接受度高。排班時間節(jié)?。?h/每站點每次。這種算法也在自營場景做了落地應(yīng)用，跟那些排班經(jīng)驗豐富的站長相比，效果基本持平，**的接受程度也比較高。**重要的是帶來排班時間的節(jié)省，每次排班幾分鐘就搞定了，這樣可以讓站長有更多的時間去做其它的管理工作。送道同城配送saas系統(tǒng)，可以使用全國地方。

外賣配送是一個典型的O2O場景。既有線上的業(yè)務(wù)，也有線下的復雜運營。配送連接訂單需求和運力供給。為了達到需求和供給的平衡，不僅要在線下運營商家、運營騎手，還要在線上將這些需求和運力供給做合理的配置，其目的是提高整體的效率。只有將配送效率比較大化，才能帶來良好的顧客體驗，實現(xiàn)較低的配送成本。而做資源優(yōu)化配置的過程，實際上是有分層的。根據(jù)我們的理解，可以分為三層：基礎(chǔ)層是結(jié)構(gòu)優(yōu)化，它直接決定了配送系統(tǒng)效率的上限。這種基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化，周期比較長，頻率比較低，包括配送網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃、運力結(jié)構(gòu)規(guī)劃等等。中間層是市場調(diào)節(jié)，相對來說是中短期的，主要通過定價或者營銷手段，使供需達到一個相對理想的平衡狀態(tài)。再上層是實時匹配，通過調(diào)度做實時的資源比較好匹配。實時匹配的頻率是比較高的，決策的周期也**短。達達saas系統(tǒng)，押金高，應(yīng)用場景少，考核指標嚴格，送道相反。廣東蛋糕配送SaaS系統(tǒng)

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在求解路徑規(guī)劃這類問題上，很多公司的技術(shù)團隊，都經(jīng)歷過這樣的階段：起初，采用類似遺傳算法的迭代搜索算法，但是隨著業(yè)務(wù)的單量變大，發(fā)現(xiàn)算法耗時太慢，根本不可接受。然后，改為大規(guī)模鄰域搜索算法，但算法依然有很強的隨機性，因為沒有隨機性在就沒辦法得到比較好的解。而這種基于隨機迭代的搜索策略，帶來很強的不確定性，在問題規(guī)模大的場景會出現(xiàn)非常多的BadCase。另外，迭代搜索耗時太長了。主要的原因是，隨機迭代算法是把組合優(yōu)化問題當成一個單純的Permutation問題去求解，很少用到問題結(jié)構(gòu)特征。這些算法，求解TSP時這樣操作，求解VRP時也這樣操作，求解Scheduling還是這樣操作，這種類似“無腦”的方式很難有出色的優(yōu)化效果。安徽聚合配送SaaS產(chǎn)品