基于業(yè)務(wù)場景的約束條件梳理**難的一個問題，其實是要求區(qū)域邊界必須沿路網(wǎng)。起初我們很難理解，因為本質(zhì)上區(qū)域規(guī)劃只是對商家進(jìn)行分類，它只是一個商家**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站點的問題。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)三個目標(biāo)函數(shù)，確定商家比較好**。這一步比較簡單，做運籌優(yōu)化的同學(xué)都可以快速地解決這樣一個多目標(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？為了解決這個問題，配送團隊和美團地圖團隊進(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)計算幾何，將一批商家對應(yīng)的多邊形拼成完整的區(qū)域邊界。***，用美團自主研發(fā)的配送仿真系統(tǒng)，評測這樣的區(qū)域規(guī)劃對應(yīng)的單均行駛距離和體驗指標(biāo)是否符合預(yù)期。因為**直接變動的成本非常***真系統(tǒng)就起到了非常好的作用。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。南京物流配送SaaS系統(tǒng)
在建模層面，標(biāo)準(zhǔn)化和通用的模型才是比較好選。所以，我們把人數(shù)做了歸一化，算法分配每個班次的騎手比例，但不分人數(shù)。**終只需要輸入站點的總?cè)藬?shù)，就得到每個班次的人數(shù)。在算法決策的時候，不決策人數(shù)、只決策比例，這樣也可以把單量進(jìn)行歸一化。每個時間單元的進(jìn)單量除以每天峰值時間單元的單量，也變成了0~1之間的數(shù)字。這樣就可以認(rèn)為，如果某個時間單元內(nèi)人數(shù)比例大于單量比例，那么叫作運力得到滿足。這樣，通過各種歸一化，變成了一個通用的問題，而不需要對每種場景單獨處理。另外，這個問題涉及大量復(fù)雜的強約束，涉及各種管理的訴求、騎手的體驗。約束有很多，比如每個工作時段盡量連續(xù)、每個工作時段持續(xù)的時間不過短、不同工作時段之間休息的時間不過短等等，有很多這樣的業(yè)務(wù)約束。梳理之后可以發(fā)現(xiàn)，這個問題的約束太多了，求比較好解甚至可行解的難度太大了。另外，站長在使用排班工具的時候，希望能馬上給出系統(tǒng)排班方案，再快速做后續(xù)微調(diào)，因此對算法運行時間要求也比較高。南京物流配送SaaS平臺軟件送道配送saas系統(tǒng)，適合站長創(chuàng)業(yè)，拉幾個兄弟就能做自己的配送業(yè)務(wù)了。
根據(jù)智能配送的這三層體系，配送算法團隊也針對性地進(jìn)行了運作。如上圖所示，右邊三個子系統(tǒng)分別對應(yīng)這三層體系，比較低層是規(guī)劃系統(tǒng)，中間層是定價系統(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)雜的機器學(xué)習(xí)問題。而運籌優(yōu)化則是調(diào)度系統(tǒng)、定價系統(tǒng)、規(guī)劃系統(tǒng)的**技術(shù)
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)。saas軟件的應(yīng)用分類，財務(wù)、人事、銷售、營銷、物流、招聘等。
saas數(shù)據(jù)安全很明顯，可取的做法是盡可能多的了解該公司是如何提供SaaS服務(wù)的，他們?yōu)榱四男畔⒌陌踩隽耸裁矗咳绻阈枰謴?fù)數(shù)據(jù)，需要多久才能收到？該公司是否能夠在低迷而又不穩(wěn)定的市場中長久生存下去？這些都是你應(yīng)該問問自己的關(guān)鍵問題--只有做出滿意的答案才能夠任何選擇SaaS供應(yīng)商的決定。SaaS能夠節(jié)省用戶在部署應(yīng)用時捆綁的軟件許可、硬件以及管理成本，但是這并不意味著SaaS就是每一個人都是使用的。當(dāng)打算選擇一家SaaS供應(yīng)商時，你應(yīng)該深入了解這家供應(yīng)商到底能夠提供多少實質(zhì)性內(nèi)容，反面的典型就是不愿意向用戶提供詳細(xì)的參考資料或是只有很低用戶口碑度。"在SaaS的世界里，留住用戶的數(shù)字是一個非常重要的宣傳。"LiveOffice公司的總裁MattSmith這樣認(rèn)為，他的公司提供電子郵件、即時消息以及其它SaaS產(chǎn)品，"一個可靠的公司的客戶保持率應(yīng)該至少在98%。"如果這是一家剛剛成立的沒有太多用戶聽說過的初創(chuàng)廠商，你就需要進(jìn)行更加徹底的調(diào)查，以核實其原有的一些用戶是否成功交付了。國外saas軟件在國內(nèi)推廣應(yīng)用比較好的案例有嗎？常州物流配送SaaS平臺軟件
不想當(dāng)將軍的士兵不是好士兵，不想當(dāng)老板的騎手不是好騎手，騎手可以租用送道配送saas系統(tǒng)，自己當(dāng)老板。南京物流配送SaaS系統(tǒng)
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(rèn)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。南京物流配送SaaS系統(tǒng)
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