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)非常可觀的數(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。全國(guó)外賣配送saas系統(tǒng)有哪些？順豐、達(dá)達(dá)、麥芽田、送道。無(wú)錫調(diào)度SaaS系統(tǒng)
在求解路徑規(guī)劃這類問(wèn)題上，很多公司的技術(shù)團(tuán)隊(duì)，都經(jīng)歷過(guò)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(shí)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(qiáng)的隨機(jī)性，因?yàn)闆](méi)有隨機(jī)性在就沒(méi)辦法得到比較好的解。而這種基于隨機(jī)迭代的搜索策略，帶來(lái)很強(qiáng)的不確定性，在問(wèn)題規(guī)模大的場(chǎng)景會(huì)出現(xiàn)非常多的BadCase。另外，迭代搜索耗時(shí)太長(zhǎng)了。主要的原因是，隨機(jī)迭代算法是把組合優(yōu)化問(wèn)題當(dāng)成一個(gè)單純的Permutation問(wèn)題去求解，很少用到問(wèn)題結(jié)構(gòu)特征。這些算法，求解TSP時(shí)這樣操作，求解VRP時(shí)也這樣操作，求解Scheduling還是這樣操作，這種類似“無(wú)腦”的方式很難有出色的優(yōu)化效果。無(wú)錫調(diào)度SaaS系統(tǒng)外賣配送saas平臺(tái)，外賣配送軟件及服務(wù)的平臺(tái)。
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(guò)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(wèn)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)
SaaS模式區(qū)別ERP這樣的企業(yè)應(yīng)用軟件，軟件的部署和實(shí)施比軟件本身的功能、性能更為重要，萬(wàn)一部署失敗，那所有的投入幾乎全部白費(fèi)，這樣的風(fēng)險(xiǎn)是每個(gè)企業(yè)用戶都希望避免的。通常的ERP、CRM項(xiàng)目的部署周期至少需要一兩年甚至更久的時(shí)間，而SaaS模式的軟件項(xiàng)目部署**多也不會(huì)超過(guò)90天，而且用戶無(wú)需在軟件許可證和硬件方面進(jìn)行投資。傳統(tǒng)軟件在使用方式上受空間和地點(diǎn)的限制，必須在固定的設(shè)備上使用，而SaaS模式的軟件項(xiàng)目可以在任何可接入Internet的地方與時(shí)間使用。相對(duì)于傳統(tǒng)軟件而言SaaS模式在軟件的升級(jí)、服務(wù)、數(shù)據(jù)安全傳輸?shù)雀鱾€(gè)方面都有很大的優(yōu)勢(shì)。送道即時(shí)配送saas系統(tǒng)，可以定制化開發(fā)，私有部署，也可以租賃。
配送團(tuán)隊(duì)**終選用的是按組排班的方式，把所有騎手分成幾組，規(guī)定每個(gè)組的開工時(shí)段。然后大家可以按組輪崗，每個(gè)人的每個(gè)班次都會(huì)輪到。這個(gè)問(wèn)題比較大的挑戰(zhàn)是，我們并不是在做一項(xiàng)業(yè)務(wù)工具，而是在設(shè)計(jì)算法。而算法要有自己的優(yōu)化目標(biāo)，那么排班的目標(biāo)是什么呢？如果你要問(wèn)站長(zhǎng)，怎么樣的排班是好的，可能他只會(huì)說(shuō)，要讓需要用人的時(shí)候有人。但這不是算法語(yǔ)言，更不能變成模型語(yǔ)言。決策變量及目標(biāo)設(shè)計(jì)為了解決這個(gè)問(wèn)題，首先要做設(shè)計(jì)決策變量，決策變量并沒(méi)有選用班次的起止時(shí)刻和結(jié)束時(shí)刻，那樣做的話，決策空間太大。我們把時(shí)間做了離散化，以半小時(shí)為粒度。對(duì)于***來(lái)講，只有48個(gè)時(shí)間單元，決策空間大幅縮減。然后，目標(biāo)定為運(yùn)力需求滿足訂單量的時(shí)間單元**多。這是因?yàn)椋⒉荒鼙ＷC站點(diǎn)的人數(shù)在對(duì)應(yīng)的進(jìn)單曲線情況下可以滿足每個(gè)單元的運(yùn)力需求。所以，我們把業(yè)務(wù)約束轉(zhuǎn)化為目標(biāo)函數(shù)的一部分。這樣做還有一個(gè)好處，那就是沒(méi)必要知道站點(diǎn)的總?cè)藬?shù)是多少。代理外賣配送saas系統(tǒng)，找到服務(wù)商，去承接配送業(yè)務(wù)，持續(xù)分成，是一個(gè)可持續(xù)的生意。無(wú)錫騎手管理SaaS服務(wù)商
配送saas系統(tǒng)是從哪一年開始的？2017年前后。無(wú)錫調(diào)度SaaS系統(tǒng)
SaaS軟件應(yīng)用服務(wù)經(jīng)過(guò)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(lái)源是單一的;而SaaS2.0階段，服務(wù)運(yùn)營(yíng)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(yíng)商本身的SaaS應(yīng)用無(wú)縫集成，并通過(guò)服務(wù)運(yùn)營(yíng)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。無(wú)錫調(diào)度SaaS系統(tǒng)
上海冕勤信息技術(shù)有限公司專注技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)品研發(fā)，發(fā)展規(guī)模團(tuán)隊(duì)不斷壯大。目前我公司在職員工以90后為主，是一個(gè)有活力有能力有創(chuàng)新精神的團(tuán)隊(duì)。誠(chéng)實(shí)、守信是對(duì)企業(yè)的經(jīng)營(yíng)要求，也是我們做人的基本準(zhǔn)則。公司致力于打造***的外賣配送服務(wù)，自配送服務(wù)，外賣配送saas系統(tǒng)，外賣配送管理系統(tǒng)。公司憑著雄厚的技術(shù)力量、飽滿的工作態(tài)度、扎實(shí)的工作作風(fēng)、良好的職業(yè)道德，樹立了良好的外賣配送服務(wù)，自配送服務(wù)，外賣配送saas系統(tǒng)，外賣配送管理系統(tǒng)形象，贏得了社會(huì)各界的信任和認(rèn)可。