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。外賣配送saas系統(tǒng)，適合騎手想自主創(chuàng)業(yè)，租用一個軟件，自己帶上幾個兄弟就可以承接配送業(yè)務(wù)了。無錫調(diào)度SaaS軟件
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)化目標設(shè)定。多目標優(yōu)化問題優(yōu)化的三要素是：目標、約束、決策變量。***點，首先要確定優(yōu)化目標。在很多比較穩(wěn)定或者傳統(tǒng)的業(yè)務(wù)場景中，目標非常確定。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)目標定為優(yōu)化騎手的單均行駛距離。基于現(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：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。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)域負責。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)。江蘇外賣訂單管理SaaS系統(tǒng)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。
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(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NP難問題，當有5個訂單、10個任務(wù)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(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(wù)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(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。
而我們面臨的問題規(guī)模，前幾年只是區(qū)域維度的調(diào)度粒度，一個商圈一分鐘峰值100多單，匹配幾百個騎手，但是這種乘積關(guān)系對應(yīng)的數(shù)據(jù)已經(jīng)非常大了?，F(xiàn)在，由于美團有更多業(yè)務(wù)場景，比如跑腿和全城送，會跨非常多的商圈，甚至跨越半個城市，所以只能做城市級的全局優(yōu)化匹配。目前，調(diào)度系統(tǒng)處理的問題的峰值規(guī)模，是1萬多單和幾萬名騎手的匹配。而算法允許的運行時間只有幾秒鐘，同時對內(nèi)存的消耗也非常大。另外，配送和網(wǎng)約車派單場景不太一樣。打車的調(diào)度是做司機和乘客的匹配，本質(zhì)是個二分圖匹配問題，有多項式時間的比較好算法：KM算法。打車場景的難點在于，如何刻畫每對匹配的權(quán)重。而配送場景還需要解決，對于沒有多項式時間比較好算法的情況下，如何在指數(shù)級的解空間，短時間得到優(yōu)化解。如果認為每一單和每個騎手的匹配有不同的適應(yīng)度，那么這個適應(yīng)度并不是可線性疊加的。也就意味著多單對多人的匹配方案中，任意一種匹配都只能重新運算適應(yīng)度，其計算量可想而知。外賣配送saas平臺，外賣配送軟件及服務(wù)的平臺。
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)模將達到72億美元。在歐美等IT業(yè)發(fā)達地區(qū)，用戶已經(jīng)開始對SaaS軟營模式給予了高度的認同，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。外賣配送平臺saas化，能給想創(chuàng)業(yè)的騎手和自配送商家低成本啟動。廣東燒烤配送SaaS平臺軟件
SaaS是一種提供云軟件的模式，它減少了企業(yè)購買、構(gòu)建和維護基礎(chǔ)設(shè)施和應(yīng)用程序的成本。無錫調(diào)度SaaS軟件
SaaS通過租賃的方式提供軟件服務(wù)，免卻了軟件安裝實施過程中一系列專業(yè)并復(fù)雜的環(huán)節(jié)，讓軟件的實施使用變得簡單易掌握。SaaS模式軟件的開發(fā)基于“能完全替代傳統(tǒng)管理軟件功能”這樣的要求，并提供在線服務(wù)和先進的管理思想，實現(xiàn)銷售、生產(chǎn)、采購、財務(wù)等多部門多角色在同一個平臺上開展工作，實現(xiàn)信息可管控的高度共享和協(xié)同。正是由于這些優(yōu)勢，SaaS發(fā)展迅速。SaaS應(yīng)用在給企業(yè)和供應(yīng)商帶來收益的同時也帶來了挑戰(zhàn)：數(shù)據(jù)的安全性成為人們**關(guān)心的話題。特別是那些大型上市公司，將數(shù)據(jù)寄存在公司防火墻之外的構(gòu)想讓中高管階層感到無所適從，他們對數(shù)據(jù)安全性能否得到有力保證深感懷疑。無錫調(diào)度SaaS軟件
上海冕勤信息技術(shù)有限公司是我國外賣配送服務(wù)，自配送服務(wù)，外賣配送saas系統(tǒng)，外賣配送管理系統(tǒng)專業(yè)化較早的私營有限責任公司之一，公司位于上海市金山區(qū)衛(wèi)清西路421號四樓B-1458，成立于2017-11-10，迄今已經(jīng)成長為商務(wù)服務(wù)行業(yè)內(nèi)同類型企業(yè)的佼佼者。公司承擔并建設(shè)完成商務(wù)服務(wù)多項重點項目，取得了明顯的社會和經(jīng)濟效益。產(chǎn)品已銷往多個國家和地區(qū)，被國內(nèi)外眾多企業(yè)和客戶所認可。