算法應(yīng)用效果做了這樣的建模轉(zhuǎn)換之后，流水線調(diào)度問(wèn)題就有了大量的啟發(fā)式算法可以借鑒。我們把一個(gè)經(jīng)典的基于問(wèn)題特征的啟發(fā)式算法做了適配和改進(jìn)，就可以得到非常好的效果。相比于之前的算法，耗時(shí)下降70%，整體優(yōu)化效果不錯(cuò)。因?yàn)檫@是一個(gè)確定性算法，所以運(yùn)行多少次的結(jié)果都一樣。我們的算法運(yùn)行一次，跟其它算法運(yùn)行10次的比較好結(jié)果相比，優(yōu)化效果是持平的。訂單智能調(diào)度配送調(diào)度場(chǎng)景，可以用數(shù)學(xué)語(yǔ)言描述。它不僅是一個(gè)業(yè)務(wù)問(wèn)題，更是一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的組合優(yōu)化問(wèn)題，并且是一個(gè)“馬爾可夫決策”過(guò)程。外賣配送saas系統(tǒng)，特別適合各個(gè)外賣平臺(tái)的服務(wù)商代理或者租用。浙江調(diào)度SaaS租賃
SaaS2.0模式要求服務(wù)運(yùn)營(yíng)商能夠提供具備靈活定制、即時(shí)部署、快速集成的SaaS應(yīng)用平臺(tái)，能夠提供基于web的應(yīng)用定制、開(kāi)發(fā)、部署工具，能夠?qū)崿F(xiàn)無(wú)編程的SaaS應(yīng)用、穩(wěn)定、部署實(shí)現(xiàn)能力。在確保SaaS服務(wù)運(yùn)營(yíng)商自身能夠迅速推出新模塊、迅速實(shí)現(xiàn)用戶的客戶化需求的同時(shí)，能夠使各類開(kāi)發(fā)伙伴、行業(yè)合作伙伴簡(jiǎn)單地通過(guò)瀏覽器就能利用平臺(tái)的各種應(yīng)用配置工具，結(jié)合自身特有的業(yè)務(wù)知識(shí)、行業(yè)知識(shí)、技術(shù)知識(shí)，迅速地配置出包括數(shù)據(jù)、界面、流程、邏輯、算法、查詢、統(tǒng)計(jì)、報(bào)表等部分在內(nèi)的功能強(qiáng)大的業(yè)務(wù)管理應(yīng)用，并且能夠確保應(yīng)用迅速地穩(wěn)定、部署，確保應(yīng)用能夠以較高水平的性能運(yùn)行。浙江調(diào)度SaaS租賃saas平臺(tái)，軟件及服務(wù)的平臺(tái)。
下面是一個(gè)實(shí)際案例，我們用算法把一個(gè)城市做了重新的區(qū)域規(guī)劃。當(dāng)然，這里必須要強(qiáng)調(diào)的是，在這個(gè)過(guò)程中，人工介入還是非常必要的。對(duì)于一些算法很難處理好的邊角場(chǎng)景，需要人工進(jìn)行微調(diào)，使整個(gè)規(guī)劃方案更加合理。中間的圖是算法規(guī)劃的結(jié)果。經(jīng)過(guò)試點(diǎn)后，測(cè)試城市整體的單均行駛距離下降了5%，平均每一單騎手的行駛距離節(jié)省超過(guò)100米。可以想象一下，在這么龐大的單量規(guī)模下，每單平均減少100米，總節(jié)省的路程、節(jié)省的電瓶車電量，都是一個(gè)非?？捎^的數(shù)字。更重要的是，可以讓騎手自己明顯感覺(jué)到自己的效率得到了提升。
既然存在這么多的問(wèn)題，那么做區(qū)域規(guī)劃項(xiàng)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(jì)分析的優(yōu)化目標(biāo)設(shè)定。多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題優(yōu)化的三要素是：目標(biāo)、約束、決策變量。***點(diǎn)，首先要確定優(yōu)化目標(biāo)。在很多比較穩(wěn)定或者傳統(tǒng)的業(yè)務(wù)場(chǎng)景中，目標(biāo)非常確定。而在區(qū)域規(guī)劃這個(gè)場(chǎng)景中，怎么定義優(yōu)化目標(biāo)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(wèn)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(wèn)題的業(yè)務(wù)目標(biāo)定為優(yōu)化騎手的單均行駛距離?；诂F(xiàn)有的大量區(qū)域和站點(diǎn)積累的數(shù)據(jù)，做大量的統(tǒng)計(jì)分析后，可以定義出這樣幾個(gè)指標(biāo)：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(shuō)明，這幾個(gè)指標(biāo)和單均行駛距離的相關(guān)性很強(qiáng)。經(jīng)過(guò)這一層的建模轉(zhuǎn)化，問(wèn)題明確為優(yōu)化這三個(gè)指標(biāo)。第二點(diǎn)，需要梳理業(yè)務(wù)約束。在這方面，我們花費(fèi)了大量的時(shí)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(gè)區(qū)域負(fù)責(zé)。所有的AOI不能有遺漏，都要被某個(gè)區(qū)域覆蓋到，不能出現(xiàn)商家沒(méi)有站點(diǎn)的服務(wù)。配送saas云平臺(tái)，配送軟件及服務(wù)的云平臺(tái)。
訂單智能調(diào)度配送調(diào)度場(chǎng)景，可以用數(shù)學(xué)語(yǔ)言描述。它不僅是一個(gè)業(yè)務(wù)問(wèn)題，更是一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的組合優(yōu)化問(wèn)題，并且是一個(gè)“馬爾可夫決策”過(guò)程。調(diào)度問(wèn)題的數(shù)學(xué)描述并非對(duì)于某個(gè)時(shí)刻的一批訂單做比較好分配就足夠，還需要考慮整個(gè)時(shí)間窗維度，每一次指派對(duì)后面的影響。每一次訂單分配，都影響了每個(gè)騎手后續(xù)時(shí)段的位置分布和行進(jìn)方向。如果騎手的分布和方向不適合未來(lái)的訂單結(jié)構(gòu)，相當(dāng)于降低了后續(xù)調(diào)度時(shí)刻比較好性的天花板。所以，要考慮長(zhǎng)周期的優(yōu)化，而不是一個(gè)靜態(tài)優(yōu)化問(wèn)題。問(wèn)題簡(jiǎn)化分析為了便于理解，我們還是先看某個(gè)調(diào)度時(shí)刻的靜態(tài)優(yōu)化問(wèn)題。它不僅*是一個(gè)算法問(wèn)題，還需要我們對(duì)工程架構(gòu)有非常深刻的理解。因?yàn)椋趯?duì)問(wèn)題輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行拆解的時(shí)候，會(huì)發(fā)現(xiàn)算法的輸入數(shù)據(jù)太龐大了。比如說(shuō)，我們需要任意兩個(gè)任務(wù)點(diǎn)的導(dǎo)航距離數(shù)據(jù)。送道同城配送saas系統(tǒng)，可以使用全國(guó)地方。無(wú)錫火鍋配送SaaS租賃
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SaaS企業(yè)管理軟件分成兩大陣營(yíng)：平臺(tái)型SaaS和傻瓜式SaaS。平臺(tái)型SaaS是把傳統(tǒng)企業(yè)管理軟件的強(qiáng)大功能通過(guò)SaaS模式交付給客戶，有強(qiáng)大的自定制功能。傻瓜式SaaS提供固定功能和模塊，簡(jiǎn)單易懂但不能靈活定制的在線應(yīng)用，用戶也是按月付費(fèi)。一般而言，平臺(tái)型SaaS更適合企業(yè)的發(fā)展，因?yàn)樗鼜?qiáng)大的自定制功能能滿足企業(yè)的應(yīng)用，當(dāng)然，并非所有SaaS廠商的產(chǎn)品都具有自定制功能，所以企業(yè)在選擇產(chǎn)品時(shí)要先考察清楚。傻瓜式SaaS的功能是固定的，在某個(gè)階段能適應(yīng)企業(yè)的發(fā)展，一旦企業(yè)有了新的發(fā)展，它的無(wú)法升級(jí)和無(wú)自定制的缺點(diǎn)就會(huì)暴露出來(lái)，這時(shí)企業(yè)只能進(jìn)行“二次購(gòu)買”。平臺(tái)型SaaS和傻瓜式SaaS的共同點(diǎn)是都能租賃使用。但是無(wú)論是平臺(tái)型SaaS或傻瓜式SaaS，SaaS服務(wù)提供商都必須有自己的知識(shí)產(chǎn)權(quán)，所以企業(yè)在選擇SaaS產(chǎn)品時(shí)應(yīng)當(dāng)了解服務(wù)商是否有自己的知識(shí)產(chǎn)權(quán)。浙江調(diào)度SaaS租賃
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