訂單智能調(diào)度配送調(diào)度場景，可以用數(shù)學(xué)語言描述。它不僅是一個業(yè)務(wù)問題，更是一個標(biāo)準(zhǔn)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(xué)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(jìn)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(dāng)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(jìn)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(wù)點的導(dǎo)航距離數(shù)據(jù)。送道配送saas系統(tǒng)，老鄉(xiāng)雞的自配送團(tuán)隊就是用的這套系統(tǒng)，管理外賣訂單和外賣騎手。江蘇騎手管理SaaS軟件
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(fù)雜運營。配送連接訂單需求和運力供給。為了達(dá)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(dá)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。江蘇調(diào)度SaaS系統(tǒng)SaaS平臺供應(yīng)商將應(yīng)用軟件統(tǒng)一部署在自己的服務(wù)器上。
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(biāo)設(shè)定。多目標(biāo)優(yōu)化問題優(yōu)化的三要素是：目標(biāo)、約束、決策變量。***點，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)場景中，目標(biāo)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(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(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(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)果說明，這幾個指標(biāo)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(biāo)。第二點，需要梳理業(yè)務(wù)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(fù)責(zé)。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(wù)。
軟營SaaS模式正在成為應(yīng)用軟件市場令人興奮的發(fā)展趨勢。IDC的研究報告表明，在2004年，以SaaS方式發(fā)布的軟件已經(jīng)達(dá)到42億美元的銷售額。在未來5年內(nèi)，該數(shù)字將以26%的年度復(fù)合增長率持續(xù)增長，到2008年整個市場規(guī)模將達(dá)到72億美元。在歐美等IT業(yè)發(fā)達(dá)地區(qū)，用戶已經(jīng)開始對SaaS軟營模式給予了高度的認(rèn)同，并已經(jīng)取得良好發(fā)展。AMRResearch公司在2005年11月發(fā)表的一份針對美國地區(qū)用戶的調(diào)查報告顯示，在美國的各主要垂直行業(yè)和不同規(guī)模企業(yè)中，超過78%的企業(yè)使用或考慮使用軟營服務(wù)。只有18%的企業(yè)暫時沒有使用軟營的計劃。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(tuán)隊，成本一年上百萬。
算法應(yīng)用效果做了這樣的建模轉(zhuǎn)換之后，流水線調(diào)度問題就有了大量的啟發(fā)式算法可以借鑒。我們把一個經(jīng)典的基于問題特征的啟發(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，耗時下降70%，整體優(yōu)化效果不錯。因為這是一個確定性算法，所以運行多少次的結(jié)果都一樣。我們的算法運行一次，跟其它算法運行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)度場景，可以用數(shù)學(xué)語言描述。它不僅是一個業(yè)務(wù)問題，更是一個標(biāo)準(zhǔn)的組合優(yōu)化問題，并且是一個“馬爾可夫決策”過程。達(dá)達(dá)saas系統(tǒng)，押金高，應(yīng)用場景少，考核指標(biāo)嚴(yán)格，送道相反。北京火鍋配送SaaS服務(wù)
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。江蘇騎手管理SaaS軟件
隨著居民收入和消費支出均良性增長,消費信心持續(xù)增強,在銷售方面則表現(xiàn)為對高水平旅游需求的不斷提升。根據(jù)行業(yè)發(fā)展報告顯示,在銷售方面,人群對高級別酒店、民宿青睞度提升,顯得更重舒適度和體驗感。銷售的不斷發(fā)展，逐漸也有了短板出現(xiàn),如服務(wù)不夠人性化、配套設(shè)施不齊全、舒適度參差不齊等,但隨著銷售和體驗感的相結(jié)合,使得用戶獲得服務(wù)體驗更加簡單。近幾年，外賣配送服務(wù)，自配送服務(wù)，外賣配送saas系統(tǒng)，外賣配送管理系統(tǒng)托管現(xiàn)象在全國多個城市尤其是一二線城市愈演愈烈。一方面，房價在近幾年逐年增長，另一方面，隨著大量人群的進(jìn)入，區(qū)域市場的需求持續(xù)上升。在多方力量的推動下，外賣配送服務(wù)，自配送服務(wù)，外賣配送saas系統(tǒng)，外賣配送管理系統(tǒng)托管成為了不少用戶的選擇。商務(wù)服務(wù)正在演變，而我們也要跟上腳步，商務(wù)服務(wù)需要在整個預(yù)訂過程中既要保證落實整個預(yù)訂過程的權(quán)利，又要提供日益?zhèn)€性化的服務(wù)。通過提供更好的解決方案和更多的選擇，為我們則是選擇那些提高遵從性和照顧責(zé)任的策略。江蘇騎手管理SaaS軟件
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