算法**思想基于約束條件的構(gòu)造算法與局部搜索綜合考慮以上因素，我們**終基于約束條件，根據(jù)啟發(fā)式算法構(gòu)造初始方案，再用局部搜索迭代優(yōu)化。使用這樣的方式，求解速度能夠達(dá)到毫秒級，而且可以給出任意站點(diǎn)的排班方案。整體的優(yōu)化指標(biāo)還不錯(cuò)。當(dāng)然，不保證是比較好解，只是可以接受的滿意解。落地應(yīng)用效果站點(diǎn)體驗(yàn)指標(biāo)良好，**接受度高。排班時(shí)間節(jié)?。?h/每站點(diǎn)每次。這種算法也在自營場景做了落地應(yīng)用，跟那些排班經(jīng)驗(yàn)豐富的站長相比，效果基本持平，**的接受程度也比較高。**重要的是帶來排班時(shí)間的節(jié)省，每次排班幾分鐘就搞定了，這樣可以讓站長有更多的時(shí)間去做其它的管理工作。外賣配送saas云平臺(tái)，外賣配送軟件及服務(wù)的云平臺(tái)。湖北水果配送SaaS系統(tǒng)

基于業(yè)務(wù)場景的約束條件梳理**難的一個(gè)問題，其實(shí)是要求區(qū)域邊界必須沿路網(wǎng)。起初我們很難理解，因?yàn)楸举|(zhì)上區(qū)域規(guī)劃只是對商家進(jìn)行分類，它只是一個(gè)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(shí)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(gè)站點(diǎn)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(jì)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(gè)目標(biāo)函數(shù)，確定商家比較好**。這一步比較簡單，做運(yùn)籌優(yōu)化的同學(xué)都可以快速地解決這樣一個(gè)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(gè)問題，配送團(tuán)隊(duì)和美團(tuán)地圖團(tuán)隊(duì)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(jì)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(tuán)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(yàn)指標(biāo)是否符合預(yù)期。因?yàn)?*直接變動(dòng)的成本非常***真系統(tǒng)就起到了非常好的作用。天津自配送SaaS開發(fā)外賣配送saas平臺(tái)哪家好？送道門檻低、產(chǎn)品全、應(yīng)用場景廣。

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(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)過試點(diǎn)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?，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?？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。

SaaS通過租賃的方式提供軟件服務(wù)，免卻了軟件安裝實(shí)施過程中一系列專業(yè)并復(fù)雜的環(huán)節(jié)，讓軟件的實(shí)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(jìn)的管理思想，實(shí)現(xiàn)銷售、生產(chǎn)、采購、財(cái)務(wù)等多部門多角色在同一個(gè)平臺(tái)上開展工作，實(shí)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(shí)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。送道配送saas系統(tǒng)，是一整套外賣配送的系統(tǒng)解決方案。

SaaS2.0模式要求服務(wù)運(yùn)營商能夠提供具備靈活定制、即時(shí)部署、快速集成的SaaS應(yīng)用平臺(tái)，能夠提供基于web的應(yīng)用定制、開發(fā)、部署工具，能夠?qū)崿F(xiàn)無編程的SaaS應(yīng)用、穩(wěn)定、部署實(shí)現(xiàn)能力。在確保SaaS服務(wù)運(yùn)營商自身能夠迅速推出新模塊、迅速實(shí)現(xiàn)用戶的客戶化需求的同時(shí)，能夠使各類開發(fā)伙伴、行業(yè)合作伙伴簡單地通過瀏覽器就能利用平臺(tái)的各種應(yīng)用配置工具，結(jié)合自身特有的業(yè)務(wù)知識(shí)、行業(yè)知識(shí)、技術(shù)知識(shí)，迅速地配置出包括數(shù)據(jù)、界面、流程、邏輯、算法、查詢、統(tǒng)計(jì)、報(bào)表等部分在內(nèi)的功能強(qiáng)大的業(yè)務(wù)管理應(yīng)用，并且能夠確保應(yīng)用迅速地穩(wěn)定、部署，確保應(yīng)用能夠以較高水平的性能運(yùn)行。送道配送saas系統(tǒng)，適合連鎖品牌自配送商家租用，自己管理外賣訂單、建立自配送團(tuán)隊(duì)。常州外賣配送SaaS代理商

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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(gè)商圈一分鐘峰值100多單，匹配幾百個(gè)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(tuán)有更多業(yè)務(wù)場景，比如跑腿和全城送，會(huì)跨非常多的商圈，甚至跨越半個(gè)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(yùn)行時(shí)間只有幾秒鐘，同時(shí)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(jī)和乘客的匹配，本質(zhì)是個(gè)二分圖匹配問題，有多項(xiàng)式時(shí)間的比較好算法：KM算法。打車場景的難點(diǎn)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(xiàng)式時(shí)間比較好算法的情況下，如何在指數(shù)級的解空間，短時(shí)間得到優(yōu)化解。如果認(rèn)為每一單和每個(gè)騎手的匹配有不同的適應(yīng)度，那么這個(gè)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(yùn)算適應(yīng)度，其計(jì)算量可想而知。湖北水果配送SaaS系統(tǒng)