外賣配送是一個(gè)典型的O2O場景。既有線上的業(yè)務(wù)，也有線下的復(fù)雜運(yùn)營。配送連接訂單需求和運(yùn)力供給。為了達(dá)到需求和供給的平衡，不僅要在線下運(yùn)營商家、運(yùn)營騎手，還要在線上將這些需求和運(yùn)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(yàn)，實(shí)現(xiàn)較低的配送成本。而做資源優(yōu)化配置的過程，實(shí)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(yùn)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(jià)或者營銷手段，使供需達(dá)到一個(gè)相對理想的平衡狀態(tài)。再上層是實(shí)時(shí)匹配，通過調(diào)度做實(shí)時(shí)的資源比較好匹配。實(shí)時(shí)匹配的頻率是比較高的，決策的周期也**短。配送saas平臺，配送軟件及服務(wù)的平臺。廣東外賣訂單管理SaaS租賃

所以，在這個(gè)項(xiàng)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(jī)擾動(dòng)。不能允許同樣的輸入在不同運(yùn)行時(shí)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(gè)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(gè)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(gè)有意思的建模轉(zhuǎn)換，把它看作流水線調(diào)度問題：每個(gè)訂單可以認(rèn)為是job；一個(gè)訂單的兩個(gè)任務(wù)取餐和送餐，可以認(rèn)為是一個(gè)job的operation。任意兩個(gè)任務(wù)點(diǎn)之間的通行時(shí)間，可以認(rèn)為是序列相關(guān)的準(zhǔn)備時(shí)間。每一單承諾的送達(dá)時(shí)間，包括預(yù)訂單和即時(shí)單，可以映射到流水線調(diào)度問題中的提前和拖期懲罰上。南通調(diào)度SaaS軟件達(dá)達(dá)saas系統(tǒng)，押金高，應(yīng)用場景少，考核指標(biāo)嚴(yán)格，送道相反。

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(shí)間越來越長而衍生出的一個(gè)項(xiàng)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(diǎn)夜宵、點(diǎn)早餐。到如今，很多配送站點(diǎn)已經(jīng)提供了24小時(shí)服務(wù)。但是，騎手不可能全天24小時(shí)開工，勞動(dòng)法對每天的工作時(shí)長也有規(guī)定，所以這一項(xiàng)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(gè)實(shí)際的進(jìn)單曲線?？梢钥吹饺?4小時(shí)內(nèi)，午晚高峰兩個(gè)時(shí)段單量非常高，而閑時(shí)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(shí)根據(jù)每個(gè)人的工作時(shí)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(gè)人的工作時(shí)段都是個(gè)性化的，可以考慮到每個(gè)人的訴求。但是，在配送場景的缺點(diǎn)也顯而易見。如果站長需要為每個(gè)人去規(guī)劃工作時(shí)段，其難度可想而知，也很難保證分配的公平性。

在客戶通過軟營模式(SaaS)獲得巨***的同時(shí)，對于軟件廠商而言就變成了巨大的潛在市場。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)差異化的競爭優(yōu)勢，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(qiáng)大的吸引力，將會給客戶和廠商之間帶來雙贏的大好局面。saas云平臺，軟件及服務(wù)的云平臺。

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。saas平臺有哪些？嘩啦啦、餐道、明道、客如云、達(dá)達(dá)、送道。浙江火鍋配送SaaS軟件

外賣配送saas的前景怎么樣？廣東外賣訂單管理SaaS租賃

SaaS模式區(qū)別ERP這樣的企業(yè)應(yīng)用軟件，軟件的部署和實(shí)施比軟件本身的功能、性能更為重要，萬一部署失敗，那所有的投入幾乎全部白費(fèi)，這樣的風(fēng)險(xiǎn)是每個(gè)企業(yè)用戶都希望避免的。通常的ERP、CRM項(xiàng)目的部署周期至少需要一兩年甚至更久的時(shí)間，而SaaS模式的軟件項(xiàng)目部署**多也不會超過90天，而且用戶無需在軟件許可證和硬件方面進(jìn)行投資。傳統(tǒng)軟件在使用方式上受空間和地點(diǎn)的限制，必須在固定的設(shè)備上使用，而SaaS模式的軟件項(xiàng)目可以在任何可接入Internet的地方與時(shí)間使用。相對于傳統(tǒng)軟件而言SaaS模式在軟件的升級、服務(wù)、數(shù)據(jù)安全傳輸?shù)雀鱾€(gè)方面都有很大的優(yōu)勢。廣東外賣訂單管理SaaS租賃

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