基于業(yè)務場景的約束條件梳理**難的一個問題，其實是要求區(qū)域邊界必須沿路網。起初我們很難理解，因為本質上區(qū)域規(guī)劃只是對商家進行分類，它只是一個商家**的概念，為什么要畫出邊界，還要求邊界沿路網呢？其實剛才介紹過，區(qū)域邊界是為了回答如果有新商家上線到底屬于哪個站點的問題。而且，從**管理成本來講，更習慣于哪條路以東、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”。整體方案設計在目標和約束條件確定了之后，整體技術方案分成三部分：首先，根據三個目標函數，確定商家比較好**。這一步比較簡單，做運籌優(yōu)化的同學都可以快速地解決這樣一個多目標組合優(yōu)化問題。后面的步驟比較難，怎么把區(qū)域邊界畫出來呢？為了解決這個問題，配送團隊和美團地圖團隊進行合作。先利用路網信息，把城市切成若干互不重疊的多邊形，然后根據計算幾何，將一批商家對應的多邊形拼成完整的區(qū)域邊界。***，用美團自主研發(fā)的配送仿真系統(tǒng)，評測這樣的區(qū)域規(guī)劃對應的單均行駛距離和體驗指標是否符合預期。因為**直接變動的成本非常***真系統(tǒng)就起到了非常好的作用。SaaS是一種提供云軟件的模式，它減少了企業(yè)購買、構建和維護基礎設施和應用程序的成本。南京物流配送SaaS系統(tǒng)

在建模層面，標準化和通用的模型才是比較好選。所以，我們把人數做了歸一化，算法分配每個班次的騎手比例，但不分人數。**終只需要輸入站點的總人數，就得到每個班次的人數。在算法決策的時候，不決策人數、只決策比例，這樣也可以把單量進行歸一化。每個時間單元的進單量除以每天峰值時間單元的單量，也變成了0~1之間的數字。這樣就可以認為，如果某個時間單元內人數比例大于單量比例，那么叫作運力得到滿足。這樣，通過各種歸一化，變成了一個通用的問題，而不需要對每種場景單獨處理。另外，這個問題涉及大量復雜的強約束，涉及各種管理的訴求、騎手的體驗。約束有很多，比如每個工作時段盡量連續(xù)、每個工作時段持續(xù)的時間不過短、不同工作時段之間休息的時間不過短等等，有很多這樣的業(yè)務約束。梳理之后可以發(fā)現(xiàn)，這個問題的約束太多了，求比較好解甚至可行解的難度太大了。另外，站長在使用排班工具的時候，希望能馬上給出系統(tǒng)排班方案，再快速做后續(xù)微調，因此對算法運行時間要求也比較高。南京物流配送SaaS平臺軟件送道配送saas系統(tǒng)，適合站長創(chuàng)業(yè)，拉幾個兄弟就能做自己的配送業(yè)務了。

根據智能配送的這三層體系，配送算法團隊也針對性地進行了運作。如上圖所示，右邊三個子系統(tǒng)分別對應這三層體系，比較低層是規(guī)劃系統(tǒng)，中間層是定價系統(tǒng)，**上層是調度系統(tǒng)。同樣非常重要的還包括圖中另外四個子系統(tǒng)，在配送過程中做精細的數據采集、感知、預估，為優(yōu)化決策提供準確的參數輸入，包括機器學習系統(tǒng)、IoT和感知系統(tǒng)、LBS系統(tǒng)，這都是配送系統(tǒng)中非常重要的環(huán)節(jié)，涉及大量復雜的機器學習問題。而運籌優(yōu)化則是調度系統(tǒng)、定價系統(tǒng)、規(guī)劃系統(tǒng)的**技術

訂單智能調度配送調度場景，可以用數學語言描述。它不僅是一個業(yè)務問題，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。調度問題的數學描述并非對于某個時刻的一批訂單做比較好分配就足夠，還需要考慮整個時間窗維度，每一次指派對后面的影響。每一次訂單分配，都影響了每個騎手后續(xù)時段的位置分布和行進方向。如果騎手的分布和方向不適合未來的訂單結構，相當于降低了后續(xù)調度時刻比較好性的天花板。所以，要考慮長周期的優(yōu)化，而不是一個靜態(tài)優(yōu)化問題。問題簡化分析為了便于理解，我們還是先看某個調度時刻的靜態(tài)優(yōu)化問題。它不僅*是一個算法問題，還需要我們對工程架構有非常深刻的理解。因為，在對問題輸入數據進行拆解的時候，會發(fā)現(xiàn)算法的輸入數據太龐大了。比如說，我們需要任意兩個任務點的導航距離數據。saas軟件的應用分類，財務、人事、銷售、營銷、物流、招聘等。

saas數據安全很明顯，可取的做法是盡可能多的了解該公司是如何提供SaaS服務的，他們?yōu)榱四男畔⒌陌踩隽耸裁?？如果你需要恢復數據，需要多久才能收到？該公司是否能夠在低迷而又不穩(wěn)定的市場中長久生存下去？這些都是你應該問問自己的關鍵問題--只有做出滿意的答案才能夠任何選擇SaaS供應商的決定。SaaS能夠節(jié)省用戶在部署應用時捆綁的軟件許可、硬件以及管理成本，但是這并不意味著SaaS就是每一個人都是使用的。當打算選擇一家SaaS供應商時，你應該深入了解這家供應商到底能夠提供多少實質性內容，反面的典型就是不愿意向用戶提供詳細的參考資料或是只有很低用戶口碑度。"在SaaS的世界里，留住用戶的數字是一個非常重要的宣傳。"LiveOffice公司的總裁MattSmith這樣認為，他的公司提供電子郵件、即時消息以及其它SaaS產品，"一個可靠的公司的客戶保持率應該至少在98%。"如果這是一家剛剛成立的沒有太多用戶聽說過的初創(chuàng)廠商，你就需要進行更加徹底的調查，以核實其原有的一些用戶是否成功交付了。國外saas軟件在國內推廣應用比較好的案例有嗎？常州物流配送SaaS平臺軟件

不想當將軍的士兵不是好士兵，不想當老板的騎手不是好騎手，騎手可以租用送道配送saas系統(tǒng)，自己當老板。南京物流配送SaaS系統(tǒng)

而我們面臨的問題規(guī)模，前幾年只是區(qū)域維度的調度粒度，一個商圈一分鐘峰值100多單，匹配幾百個騎手，但是這種乘積關系對應的數據已經非常大了。現(xiàn)在，由于美團有更多業(yè)務場景，比如跑腿和全城送，會跨非常多的商圈，甚至跨越半個城市，所以只能做城市級的全局優(yōu)化匹配。目前，調度系統(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。而算法允許的運行時間只有幾秒鐘，同時對內存的消耗也非常大。另外，配送和網約車派單場景不太一樣。打車的調度是做司機和乘客的匹配，本質是個二分圖匹配問題，有多項式時間的比較好算法：KM算法。打車場景的難點在于，如何刻畫每對匹配的權重。而配送場景還需要解決，對于沒有多項式時間比較好算法的情況下，如何在指數級的解空間，短時間得到優(yōu)化解。如果認為每一單和每個騎手的匹配有不同的適應度，那么這個適應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算適應度，其計算量可想而知。南京物流配送SaaS系統(tǒng)

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