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。SaaS是一種提供云軟件的模式，它減少了企業(yè)購買、構(gòu)建和維護(hù)基礎(chǔ)設(shè)施和應(yīng)用程序的成本。四川跑腿SaaS服務(wù)商

既然存在這么多的問題，那么做區(qū)域規(guī)劃項(xiàng)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(jì)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(diǎn)，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(gè)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(diǎn)積累的數(shù)據(jù)，做大量的統(tǒng)計(jì)分析后，可以定義出這樣幾個(gè)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(gè)指標(biāo)和單均行駛距離的相關(guān)性很強(qiáng)。經(jīng)過這一層的建模轉(zhuǎn)化，問題明確為優(yōu)化這三個(gè)指標(biāo)。第二點(diǎn)，需要梳理業(yè)務(wù)約束。在這方面，我們花費(fèi)了大量的時(shí)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(gè)區(qū)域負(fù)責(zé)。所有的AOI不能有遺漏，都要被某個(gè)區(qū)域覆蓋到，不能出現(xiàn)商家沒有站點(diǎn)的服務(wù)。北京調(diào)度SaaS租賃送道配送saas系統(tǒng)，有三種功能，對接平臺(tái)的外賣訂單，管理外賣騎手，聯(lián)絡(luò)顧客。

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。

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(jī)性能的極大提高和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的普及。大型機(jī)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(jī)/服務(wù)器)C/S(客戶機(jī)/服務(wù)器)(1張)機(jī)改用小型機(jī)和服務(wù)器。另外，客戶機(jī)/服務(wù)器(Client/Server)技術(shù)得以飛速發(fā)展，也是大型機(jī)市場萎縮的一個(gè)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(jī)卻是每況愈下，就是在不久前，有人還曾預(yù)言，大型機(jī)就要從地球上消失了。這時(shí)的大型機(jī)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(jī)/服務(wù)器模式)分為客戶機(jī)和服務(wù)器兩層，客戶機(jī)不是毫無運(yùn)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(chǔ)能力，通過把應(yīng)用軟件的計(jì)算和數(shù)據(jù)合理地分配在客戶機(jī)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(yùn)算量。由于服務(wù)器連接個(gè)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。送道配送saas系統(tǒng)適合西貝這樣的自配送公司，管理外賣訂單和外賣騎手。

如何保障這些數(shù)據(jù)存放在SaaS供應(yīng)商處不被盜用或**？有人將這個(gè)問題比作“將錢放在家里安全還是放在銀行安全？”對SaaS服務(wù)提供商而言，安全泄露***會(huì)嚴(yán)重影響到企業(yè)的聲譽(yù)與發(fā)展前景，還會(huì)影響到眾多客戶公司的日常運(yùn)作，造成一種行業(yè)性的危機(jī)。這不僅是客戶公司不愿看到的，更是這些SaaS服務(wù)提供商不愿意的。因此SaaS服務(wù)提供商對安全等級的要求變得愈加嚴(yán)格起來。由于SaaS服務(wù)提供商負(fù)責(zé)所有前期的實(shí)施、后期的維護(hù)等一系列服務(wù)，因此唯有信任服務(wù)提供商，企業(yè)才能放心使用SaaS產(chǎn)品。其次是解決內(nèi)部信息系統(tǒng)維護(hù)人員的管理和信任問題。內(nèi)網(wǎng)需要專門的人員和設(shè)備來解決信息化的問題，因此存在系統(tǒng)維護(hù)和設(shè)備維護(hù)，一般來說，內(nèi)網(wǎng)系統(tǒng)由于人員上的安排和水平是否能做到很好的數(shù)據(jù)備份或異地?cái)?shù)據(jù)備份呢？SaaS廠商不僅選擇有能力的人員負(fù)責(zé)相關(guān)項(xiàng)目，并輔助以相關(guān)的技術(shù)，防止數(shù)據(jù)丟失。全國外賣配送saas系統(tǒng)有哪些？順豐、達(dá)達(dá)、麥芽田、送道。湖北聚合配送SaaS產(chǎn)品

外賣配送saas系統(tǒng)的應(yīng)用，主要是給自配送餐飲用，給外賣配送的團(tuán)隊(duì)用，給外賣騎手用。四川跑腿SaaS服務(wù)商

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。四川跑腿SaaS服務(wù)商

上海冕勤信息技術(shù)有限公司致力于商務(wù)服務(wù)，以科技創(chuàng)新實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量管理的追求。送道擁有一支經(jīng)驗(yàn)豐富、技術(shù)創(chuàng)新的專業(yè)研發(fā)團(tuán)隊(duì)，以高度的專注和執(zhí)著為客戶提供外賣配送服務(wù)，自配送服務(wù)，外賣配送saas系統(tǒng)，外賣配送管理系統(tǒng)。送道繼續(xù)堅(jiān)定不移地走高質(zhì)量發(fā)展道路，既要實(shí)現(xiàn)基本面穩(wěn)定增長，又要聚焦關(guān)鍵領(lǐng)域，實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)型再突破。送道始終關(guān)注自身，在風(fēng)云變化的時(shí)代，對自身的建設(shè)毫不懈怠，高度的專注與執(zhí)著使送道在行業(yè)的從容而自信。