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)。送道配送saas系統(tǒng)的開發(fā)團隊，深耕外賣配送行業(yè)十年，對配送行業(yè)有深刻的洞察，能解決使用者的各種需求。湖北燒烤配送SaaS云平臺

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(dāng)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。南京調(diào)度SaaS平臺外賣配送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。

所以，在這個項目中，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擾動。不能允許同樣的輸入在不同運行時刻給出不一樣的優(yōu)化結(jié)果。然后，不能用普通迭代搜索，必須把這個問題結(jié)構(gòu)特性挖掘出來，做基于知識的定制化搜索。說起來容易，具體要怎么做呢？我們認(rèn)為，**重要的是看待這個問題的視角。這里的路徑規(guī)劃問題，對應(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。我們做了一個有意思的建模轉(zhuǎn)換，把它看作流水線調(diào)度問題：每個訂單可以認(rèn)為是job；一個訂單的兩個任務(wù)取餐和送餐，可以認(rèn)為是一個job的operation。任意兩個任務(wù)點之間的通行時間，可以認(rèn)為是序列相關(guān)的準(zhǔn)備時間。每一單承諾的送達(dá)時間，包括預(yù)訂單和即時單，可以映射到流水線調(diào)度問題中的提前和拖期懲罰上。

當(dāng)然，區(qū)域規(guī)劃項目的發(fā)起，存在很多問題需要解決。主要包括以下三種情況：配送區(qū)域里的商家不聚合。這是一個典型站點，商家主要集中在左下角和右上角，造成騎手在區(qū)域里取餐、送餐時執(zhí)行任務(wù)的地理位置非常分散，需要不停往返兩個商圈，無效跑動非常多。區(qū)域奇形怪狀，空駛嚴(yán)重。之前在門店上線外賣平臺的發(fā)展過程中，很多地方原本沒有商家，后來上線的商家多了，就單獨作為一個配送區(qū)域。這樣的區(qū)域形狀可能就會不規(guī)則，導(dǎo)致騎手很多時候在區(qū)域外跑。而商家和騎手都有綁定關(guān)系，騎手只能服務(wù)自己區(qū)域內(nèi)的商家，因此騎手無法接到配送區(qū)域外的取餐任務(wù)，空駛率非常高。很多時候騎手送完餐之后，只能空跑回來才可能接到新任務(wù)。站點的大小不合理。圖三這個站點，每天的單量只有一二百單。如果從騎手平均單量的角度去配置騎手的話，只能配置3~4個騎手。如果某一兩個人突然有事要請假，可想而知，站點的配送體驗一定會變得非常差，運營管理難度會很高。反之，如果某一個站點變得非常大，站長也不可能管得了那么多的騎手，這也是一個問題。所以，需要給每個站點規(guī)劃一個合理的單量規(guī)模。送道配送saas系統(tǒng)特別適合縣級市場的騎手創(chuàng)業(yè)。

服務(wù)滿意度服務(wù)級別協(xié)議是我們通常用來判斷一個SaaS服務(wù)是否令用戶滿意的工具，SLA是一項針對提供某種程度上的穩(wěn)定性的廠商的合同義務(wù)，Smith認(rèn)為，當(dāng)前使用SLA協(xié)議的用戶達(dá)到了99%以上。此外，SLA協(xié)議還包括如果合同到期的話，SaaS服務(wù)提供商應(yīng)該如何處理用戶數(shù)據(jù)的條款，在這種情況下，用戶應(yīng)該確保擁有這些信息的所有權(quán)，并且確認(rèn)是受到法律保護(hù)的。例如，PrinceStreetCapitalManagement公司采用了由DataStorage公司提供的備份服務(wù)，這項服務(wù)可以對企業(yè)的電子郵件系統(tǒng)實施保護(hù)，并對離線數(shù)據(jù)存儲池進(jìn)行保護(hù)，確保遠(yuǎn)程存儲安全以及信息的快速恢復(fù)，SLA協(xié)議在其中也是一個重要的組成部分。該公司的首席財務(wù)官PeterMcKown表示，"在你尋找一款適合的備份和恢復(fù)解決方案時，對MicrosoftExchange的快速恢復(fù)是一個重要的考查標(biāo)準(zhǔn)，在選擇了DataStorage服務(wù)作為我們的備份和恢復(fù)服務(wù)管理合作伙伴之后，我們的業(yè)務(wù)獲得了充分的滿足，服務(wù)水平超過了我們的想象。"什么是saas？軟件即服務(wù)的意思。浙江蛋糕配送SaaS服務(wù)

國外saas軟件在國內(nèi)推廣應(yīng)用比較好的案例有嗎？湖北燒烤配送SaaS云平臺

智能騎手排班業(yè)務(wù)背景這是隨著外賣配送的營業(yè)時間越來越長而衍生出的一個項目。早期，外賣只服務(wù)午高峰到晚高峰，后來大家慢慢可以點夜宵、點早餐。到如今，很多配送站點已經(jīng)提供了24小時服務(wù)。但是，騎手不可能全天24小時開工，勞動法對每天的工作時長也有規(guī)定，所以這一項目勢在必行。另外，外賣配送場景的訂單“峰谷效應(yīng)”非常明顯。上圖是一個實際的進(jìn)單曲線。可以看到全天24小時內(nèi)，午晚高峰兩個時段單量非常高，而閑時和夜宵相對來說單量又少一些。因此，系統(tǒng)也沒辦法把***24小時根據(jù)每個人的工作時長做平均切分，也需要進(jìn)行排班。對于排班，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)，每個人的工作時段都是個性化的，可以考慮到每個人的訴求。但是，在配送場景的缺點也顯而易見。如果站長需要為每個人去規(guī)劃工作時段，其難度可想而知，也很難保證分配的公平性。湖北燒烤配送SaaS云平臺

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