智能騎手排班業(yè)務(wù)背景這是隨著外賣配送的營業(yè)時(shí)間越來越長而衍生出的一個(gè)項(xiàng)目。早期，外賣只服務(wù)午高峰到晚高峰，后來大家慢慢可以點(diǎn)夜宵、點(diǎn)早餐。到如今，很多配送站點(diǎn)已經(jīng)提供了24小時(shí)服務(wù)。但是，騎手不可能全天24小時(shí)開工，勞動(dòng)法對(duì)每天的工作時(shí)長也有規(guī)定，所以這一項(xiàng)目勢在必行。另外，外賣配送場景的訂單“峰谷效應(yīng)”非常明顯。上圖是一個(gè)實(shí)際的進(jìn)單曲線?？梢钥吹饺?4小時(shí)內(nèi)，午晚高峰兩個(gè)時(shí)段單量非常高，而閑時(shí)和夜宵相對(duì)來說單量又少一些。因此，系統(tǒng)也沒辦法把***24小時(shí)根據(jù)每個(gè)人的工作時(shí)長做平均切分，也需要進(jìn)行排班。對(duì)于排班，存在兩類方案的選型問題。很多業(yè)務(wù)的排班是基于人的維度，好處是配置的粒度非常精細(xì)，每個(gè)人的工作時(shí)段都是個(gè)性化的，可以考慮到每個(gè)人的訴求。但是，在配送場景的缺點(diǎn)也顯而易見。如果站長需要為每個(gè)人去規(guī)劃工作時(shí)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(tuán)隊(duì)也針對(duì)性地進(jìn)行了運(yùn)作。如上圖所示，右邊三個(gè)子系統(tǒng)分別對(duì)應(yīng)這三層體系，比較低層是規(guī)劃系統(tǒng)，中間層是定價(jià)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(gè)子系統(tǒng)，在配送過程中做精細(xì)的數(shù)據(jù)采集、感知、預(yù)估，為優(yōu)化決策提供準(zhǔn)確的參數(shù)輸入，包括機(jī)器學(xué)習(xí)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(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)問題。而運(yùn)籌優(yōu)化則是調(diào)度系統(tǒng)、定價(jià)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(yīng)用場景多，聚合各個(gè)外賣平臺(tái)運(yùn)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(gè)場景是，一個(gè)騎手身上有很多配送任務(wù)，這些配送任務(wù)存在各種約束，怎樣選擇比較好配送順序去完成所有任務(wù)。這是一個(gè)NP難問題，當(dāng)有5個(gè)訂單、10個(gè)任務(wù)點(diǎn)的時(shí)候，就存在11萬多條可能的順序。而在高峰期的時(shí)候，騎手往往背負(fù)的不止5單，甚至有時(shí)候一個(gè)騎手會(huì)同時(shí)接到十幾單，這時(shí)候可行的取送順序就變成了一個(gè)天文數(shù)字。算法應(yīng)用場景再看算法的應(yīng)用場景，這是智能調(diào)度系統(tǒng)中**為重要的一個(gè)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(gè)騎手推薦任務(wù)執(zhí)行順序。另外，用戶點(diǎn)了外賣之后，美團(tuán)會(huì)實(shí)時(shí)展示騎手當(dāng)前任務(wù)還需要執(zhí)行幾分鐘，要給用戶提供更多預(yù)估信息。這么多應(yīng)用場景，共同的訴求是對(duì)時(shí)效的要求非常高，算法運(yùn)行時(shí)間要越短越好。但是，算法**是快就可以嗎？并不是。因?yàn)檫@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(duì)這個(gè)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(yùn)行時(shí)間一定要短。
所以，在這個(gè)項(xiàng)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(jī)擾動(dòng)。不能允許同樣的輸入在不同運(yùn)行時(shí)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(gè)問題結(jié)構(gòu)特性挖掘出來，做基于知識(shí)的定制化搜索。說起來容易，具體要怎么做呢？我們認(rèn)為，**重要的是看待這個(gè)問題的視角。這里的路徑規(guī)劃問題，對(duì)應(yīng)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(gè)有意思的建模轉(zhuǎn)換，把它看作流水線調(diào)度問題：每個(gè)訂單可以認(rèn)為是job；一個(gè)訂單的兩個(gè)任務(wù)取餐和送餐，可以認(rèn)為是一個(gè)job的operation。任意兩個(gè)任務(wù)點(diǎn)之間的通行時(shí)間，可以認(rèn)為是序列相關(guān)的準(zhǔn)備時(shí)間。每一單承諾的送達(dá)時(shí)間，包括預(yù)訂單和即時(shí)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(yīng)用服務(wù)經(jīng)過多年的發(fā)展，已經(jīng)開始從SaaS1.0的階段慢慢進(jìn)化到SaaS2.0的階段。類似于Web1.0與Web2.0的概念，SaaS1.0更多地強(qiáng)調(diào)由服務(wù)提供商本身提供全部應(yīng)用內(nèi)容與功能，應(yīng)用內(nèi)容與功能的來源是單一的;而SaaS2.0階段，服務(wù)運(yùn)營商在提供自身**SaaS應(yīng)用的的同時(shí)，還向各類開發(fā)伙伴、行業(yè)合作伙伴開放一套具備強(qiáng)大定制能力的快速應(yīng)用定制平臺(tái)，使這些合作伙伴能夠利用平臺(tái)迅速配置出特定領(lǐng)域、特定行業(yè)的SaaS應(yīng)用，與服務(wù)運(yùn)營商本身的SaaS應(yīng)用無縫集成，并通過服務(wù)運(yùn)營商的門戶平臺(tái)、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(dá)達(dá)、麥芽田、送道。南京同城配送SaaS平臺(tái)軟件
saas平臺(tái)有哪些？嘩啦啦、餐道、明道、客如云、達(dá)達(dá)、送道。江蘇水果配送SaaS系統(tǒng)
基于業(yè)務(wù)場景的約束條件梳理**難的一個(gè)問題，其實(shí)是要求區(qū)域邊界必須沿路網(wǎng)。起初我們很難理解，因?yàn)楸举|(zhì)上區(qū)域規(guī)劃只是對(duì)商家進(jìn)行分類，它只是一個(gè)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(shí)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(gè)站點(diǎn)的問題。而且，從**管理成本來講，更習(xí)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(shè)計(jì)在目標(biāo)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(gè)目標(biāo)函數(shù)，確定商家比較好**。這一步比較簡單，做運(yùn)籌優(yōu)化的同學(xué)都可以快速地解決這樣一個(gè)多目標(biāo)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(gè)問題，配送團(tuán)隊(duì)和美團(tuán)地圖團(tuán)隊(duì)進(jìn)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(jì)算幾何，將一批商家對(duì)應(yīng)的多邊形拼成完整的區(qū)域邊界。***，用美團(tuán)自主研發(fā)的配送仿真系統(tǒng)，評(píng)測這樣的區(qū)域規(guī)劃對(duì)應(yīng)的單均行駛距離和體驗(yàn)指標(biāo)是否符合預(yù)期。因?yàn)?*直接變動(dòng)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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