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。進入80年代以后，RSI更名為Oracle系統(tǒng)公司(OracleSystemCorporation)，Oracle公司用產(chǎn)品名稱為公司命名，幫助公司贏得了業(yè)界的認同，并在同一時間Oracle決定開發(fā)便攜式RDBMS并推出便攜式數(shù)據(jù)庫。同一時代的SAP公司也不甘落后，公司研發(fā)出了SAPR/3，該產(chǎn)品的推出成就了SAPR/3時代。微軟公司是世界PC機軟件開發(fā)的先導，創(chuàng)始于80年代，目前是全球比較大的電腦軟件提供商。起步較晚的PeopleSoft擁有一段不斷創(chuàng)新**的歷史歲月。這家公司從80年代中期開始運作，當時公司的創(chuàng)辦人DaveDuffield和KenMorris制作出PeopleSoft***套人力資源應用方案。他們將這套應用方案建構于一個主從式平臺上，而非傳統(tǒng)的主架構，并加入必要的彈性，從而將更多的控制權交付于使用者手上。而歷史正重新上演:由主從式架構轉換成網(wǎng)際網(wǎng)絡架構的世代交替趨勢，使企業(yè)機構大幅地加強他們與客戶、伙伴和員工之間的互動。隨著PC機性能的極大提高和網(wǎng)絡技術的普及。大型機的市場變得越來越小，很多企業(yè)都放棄了原來的大型外賣配送平臺saas化，能給想創(chuàng)業(yè)的騎手和自配送商家低成本啟動。浙江外賣訂單管理SaaS云平臺

下面是一個實際案例，我們用算法把一個城市做了重新的區(qū)域規(guī)劃。當然，這里必須要強調(diào)的是，在這個過程中，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，需要人工進行微調(diào)，使整個規(guī)劃方案更加合理。中間的圖是算法規(guī)劃的結果。經(jīng)過試點后，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。可以想象一下，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。湖北跑腿SaaS系統(tǒng)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。

智能騎手排班業(yè)務背景這是隨著外賣配送的營業(yè)時間越來越長而衍生出的一個項目。早期，外賣只服務午高峰到晚高峰，后來大家慢慢可以點夜宵、點早餐。到如今，很多配送站點已經(jīng)提供了24小時服務。但是，騎手不可能全天24小時開工，勞動法對每天的工作時長也有規(guī)定，所以這一項目勢在必行。另外，外賣配送場景的訂單“峰谷效應”非常明顯。上圖是一個實際的進單曲線?？梢钥吹饺?4小時內(nèi)，午晚高峰兩個時段單量非常高，而閑時和夜宵相對來說單量又少一些。因此，系統(tǒng)也沒辦法把***24小時根據(jù)每個人的工作時長做平均切分，也需要進行排班。對于排班，存在兩類方案的選型問題。很多業(yè)務的排班是基于人的維度，好處是配置的粒度非常精細，每個人的工作時段都是個性化的，可以考慮到每個人的訴求。但是，在配送場景的缺點也顯而易見。如果站長需要為每個人去規(guī)劃工作時段，其難度可想而知，也很難保證分配的公平性。

用戶質(zhì)疑SaaS是很正常的，但是從多個方面來看，在十幾年前業(yè)界關于電子商務的不休爭論時，這些質(zhì)疑就已經(jīng)存在了。SaaS服務模式與傳統(tǒng)許可模式軟件有很大的不同，它是未來管理軟件的發(fā)展趨勢。相比較傳統(tǒng)服務方式而言SaaS具有很多獨特的特征：SaaS不僅減少了或取消了傳統(tǒng)的軟件授權費用，而且廠商將應用軟件部署在統(tǒng)一的服務器上，免除了**終用戶的服務器硬件、網(wǎng)絡安全設備和軟件升級維護的支出，客戶不需要除了個人電腦和互聯(lián)網(wǎng)連接之外的其它IT投資就可以通過互聯(lián)網(wǎng)獲得所需要軟件和服務。此外，大量的新技術，如WebService，提供了更簡單、更靈活、更實用的SaaS。另外，SaaS供應商通常是按照客戶所租用的軟件模塊來進行收費的，因此用戶可以根據(jù)需求按需訂購軟件應用服務，而且SaaS的供應商會負責系統(tǒng)的部署、升級和維護。而傳統(tǒng)管理軟件通常是買家需要一次支付一筆可觀的費用才能正式啟動。saas的國際環(huán)境怎么樣？國外有多家上市公司，國內(nèi)的春天才剛剛開始。

所以，在這個項目中，基本可以確定這樣的技術路線。首先，只能做啟發(fā)式定向搜索，不能在算法中加隨機擾動。不能允許同樣的輸入在不同運行時刻給出不一樣的優(yōu)化結果。然后，不能用普通迭代搜索，必須把這個問題結構特性挖掘出來，做基于知識的定制化搜索。說起來容易，具體要怎么做呢？我們認為，**重要的是看待這個問題的視角。這里的路徑規(guī)劃問題，對應的經(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。我們做了一個有意思的建模轉換，把它看作流水線調(diào)度問題：每個訂單可以認為是job；一個訂單的兩個任務取餐和送餐，可以認為是一個job的operation。任意兩個任務點之間的通行時間，可以認為是序列相關的準備時間。每一單承諾的送達時間，包括預訂單和即時單，可以映射到流水線調(diào)度問題中的提前和拖期懲罰上。配送saas云平臺，配送軟件及服務的云平臺。四川蛋糕配送SaaS租賃

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