在客戶通過軟營模式(SaaS)獲得巨***的同時，對于軟件廠商而言就變成了巨大的潛在市場。因為以前那些因為無法承擔軟件許可費用或者是沒有能力配置專業(yè)人員的用戶，都變成了潛在的客戶。同時，軟營模式還可以幫助廠商增強差異化的競爭優(yōu)勢，降低開發(fā)成本和維護成本，加快產(chǎn)品或服務(wù)進入市場的節(jié)奏，有效降低營銷成本，改變自身的收入模式，改善與客戶之間的關(guān)系。軟營模式(SaaS)無論是對客戶還是對廠商而言，都具有強大的吸引力，將會給客戶和廠商之間帶來雙贏的大好局面。送道配送saas系統(tǒng)，是一整套外賣配送的系統(tǒng)解決方案。四川跑腿SaaS云平臺

下面是一個實際案例，我們用算法把一個城市做了重新的區(qū)域規(guī)劃。當然，這里必須要強調(diào)的是，在這個過程中，人工介入還是非常必要的。對于一些算法很難處理好的邊角場景，需要人工進行微調(diào)，使整個規(guī)劃方案更加合理。中間的圖是算法規(guī)劃的結(jié)果。經(jīng)過試點后，測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100米?？梢韵胂笠幌拢谶@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，都是一個非?？捎^的數(shù)字。更重要的是，可以讓騎手自己明顯感覺到自己的效率得到了提升。四川自配送SaaS服務(wù)商外賣配送saas的前景怎么樣？

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：每個訂單可以認為是job；一個訂單的兩個任務(wù)取餐和送餐，可以認為是一個job的operation。任意兩個任務(wù)點之間的通行時間，可以認為是序列相關(guān)的準備時間。每一單承諾的送達時間，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。

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。送道配送saas系統(tǒng)，老鄉(xiāng)雞的自配送團隊就是用的這套系統(tǒng)，管理外賣訂單和外賣騎手。

SaaS起源于60年代的Mainframe、80年代的C/S、從ASP模式演變而來的SaaS。隨著PC機性能的極大提高和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的普及。大型機的市場變得越來越小，很多企業(yè)都放棄了原來的大型C/S(客戶機/服務(wù)器)C/S(客戶機/服務(wù)器)(1張)機改用小型機和服務(wù)器。另外，客戶機/服務(wù)器(Client/Server)技術(shù)得以飛速發(fā)展，也是大型機市場萎縮的一個重要原因。這種C/S模式使信息利用的難度**降低，并很快在全球普及開來。而大型機卻是每況愈下，就是在不久前，有人還曾預(yù)言，大型機就要從地球上消失了。這時的大型機就像瀕臨滅絕的恐龍逐漸走向***。C/S結(jié)構(gòu)軟件(即客戶機/服務(wù)器模式)分為客戶機和服務(wù)器兩層，客戶機不是毫無運算能力的輸入、輸出設(shè)備，而是具有了一定的數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)存儲能力，通過把應(yīng)用軟件的計算和數(shù)據(jù)合理地分配在客戶機和服務(wù)器兩端，可以有效地降低網(wǎng)絡(luò)通信量和服務(wù)器運算量。由于服務(wù)器連接個數(shù)和數(shù)據(jù)通信量的限制，這種結(jié)構(gòu)的軟件適于在用戶數(shù)目不多的局域網(wǎng)內(nèi)使用。抖音外賣來了，解決外賣配送是一種剛需，可以使用送道的外賣聚合配送saas軟件。南京外賣訂單管理SaaS服務(wù)

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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，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，更是一個標準的組合優(yōu)化問題，并且是一個“馬爾可夫決策”過程。四川跑腿SaaS云平臺