基于業(yè)務(wù)場(chǎng)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(duì)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(duì)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(píng)測(cè)這樣的區(qū)域規(guī)劃對(duì)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。配送saas云平臺(tái)，配送軟件及服務(wù)的云平臺(tái)。廣東火鍋配送SaaS平臺(tái)
在求解路徑規(guī)劃這類問題上，很多公司的技術(shù)團(tuán)隊(duì)，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(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]有隨機(jī)性在就沒辦法得到比較好的解。而這種基于隨機(jī)迭代的搜索策略，帶來很強(qiáng)的不確定性，在問題規(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)太長了。主要的原因是，隨機(jī)迭代算法是把組合優(yōu)化問題當(dāng)成一個(gè)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(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“無腦”的方式很難有出色的優(yōu)化效果。無錫物流配送SaaS服務(wù)送道配送saas系統(tǒng)特別適合縣級(jí)市場(chǎng)的騎手創(chuàng)業(yè)。
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？如果你要問站長，怎么樣的排班是好的，可能他只會(huì)說，要讓需要用人的時(shí)候有人。但這不是算法語言，更不能變成模型語言。決策變量及目標(biāo)設(shè)計(jì)為了解決這個(gè)問題，首先要做設(shè)計(jì)決策變量，決策變量并沒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)?，并不能保證站點(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，那就是沒必要知道站點(diǎn)的總?cè)藬?shù)是多少。
SaaS企業(yè)管理軟件分成兩大陣營：平臺(tái)型SaaS和傻瓜式SaaS。平臺(tái)型SaaS是把傳統(tǒng)企業(yè)管理軟件的強(qiáng)大功能通過SaaS模式交付給客戶，有強(qiáng)大的自定制功能。傻瓜式SaaS提供固定功能和模塊，簡單易懂但不能靈活定制的在線應(yīng)用，用戶也是按月付費(fèi)。一般而言，平臺(tái)型SaaS更適合企業(yè)的發(fā)展，因?yàn)樗鼜?qiáng)大的自定制功能能滿足企業(yè)的應(yīng)用，當(dāng)然，并非所有SaaS廠商的產(chǎn)品都具有自定制功能，所以企業(yè)在選擇產(chǎn)品時(shí)要先考察清楚。傻瓜式SaaS的功能是固定的，在某個(gè)階段能適應(yīng)企業(yè)的發(fā)展，一旦企業(yè)有了新的發(fā)展，它的無法升級(jí)和無自定制的缺點(diǎn)就會(huì)暴露出來，這時(shí)企業(yè)只能進(jìn)行“二次購買”。平臺(tái)型SaaS和傻瓜式SaaS的共同點(diǎn)是都能租賃使用。但是無論是平臺(tái)型SaaS或傻瓜式SaaS，SaaS服務(wù)提供商都必須有自己的知識(shí)產(chǎn)權(quán)，所以企業(yè)在選擇SaaS產(chǎn)品時(shí)應(yīng)當(dāng)了解服務(wù)商是否有自己的知識(shí)產(chǎn)權(quán)。外賣配送saas系統(tǒng)，提供外賣配送及服務(wù)的系統(tǒng)。
在客戶通過軟營模式(SaaS)獲得巨***的同時(shí)，對(duì)于軟件廠商而言就變成了巨大的潛在市場(chǎng)。因?yàn)橐郧澳切┮驗(yàn)闊o法承擔(dān)軟件許可費(fèi)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(shí)，軟營模式還可以幫助廠商增強(qiáng)差異化的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，降低開發(fā)成本和維護(hù)成本，加快產(chǎn)品或服務(wù)進(jìn)入市場(chǎng)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(duì)客戶還是對(duì)廠商而言，都具有強(qiáng)大的吸引力，將會(huì)給客戶和廠商之間帶來雙贏的大好局面。租用外賣配送saas系統(tǒng)的優(yōu)點(diǎn)，前期成本低。自己建立開發(fā)團(tuán)隊(duì)，成本一年上百萬。廣東外賣配送SaaS產(chǎn)品
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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(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。廣東火鍋配送SaaS平臺(tái)