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下面是一个实际案例，我们用算法把一个城市做了重新的区域规划。当然，这里必须要强调的是，在这个过程中，人工介入还是非常必要的。对于一些算法很难处理好的边角场景，需要人工进行微调，使整个规划方案更加合理。中间的图是算法规划的结果。经过试点后，测试城市整体的单均行驶距离下降了5%，平均每一单骑手的行驶距离节省超过100米。可以想象一下，在这么庞大的单量规模下，每单平均减少100米，总节省的路程、节省的电瓶车电量，都是一个非常可观的数字。更重要的是，可以让骑手自己明显感觉到自己的效率得到了提升。送道配送saas系统适合西贝这样的自配送公司，管理外卖订单和外卖骑手。苏州聚合配送SaaS平台

在建模层面，标准化和通用的模型才是比较好选。所以，我们把人数做了归一化，算法分配每个班次的骑手比例，但不分人数。**终只需要输入站点的总人数，就得到每个班次的人数。在算法决策的时候，不决策人数、只决策比例，这样也可以把单量进行归一化。每个时间单元的进单量除以每天峰值时间单元的单量，也变成了0~1之间的数字。这样就可以认为，如果某个时间单元内人数比例大于单量比例，那么叫作运力得到满足。这样，通过各种归一化，变成了一个通用的问题，而不需要对每种场景单独处理。另外，这个问题涉及大量复杂的强约束，涉及各种管理的诉求、骑手的体验。约束有很多，比如每个工作时段尽量连续、每个工作时段持续的时间不过短、不同工作时段之间休息的时间不过短等等，有很多这样的业务约束。梳理之后可以发现，这个问题的约束太多了，求比较好解甚至可行解的难度太大了。另外，站长在使用排班工具的时候，希望能马上给出系统排班方案，再快速做后续微调，因此对算法运行时间要求也比较高。南京火锅配送SaaS平台送道配送saas系统，适合站长创业，拉几个兄弟就能做自己的配送业务了。

而我们面临的问题规模，前几年只是区域维度的调度粒度，一个商圈一分钟峰值100多单，匹配几百个骑手，但是这种乘积关系对应的数据已经非常大了。现在，由于美团有更多业务场景，比如跑腿和全城送，会跨非常多的商圈，甚至跨越半个城市，所以只能做城市级的全局优化匹配。目前，调度系统处理的问题的峰值规模，是1万多单和几万名骑手的匹配。而算法允许的运行时间只有几秒钟，同时对内存的消耗也非常大。另外，配送和网约车派单场景不太一样。打车的调度是做司机和乘客的匹配，本质是个二分图匹配问题，有多项式时间的比较好算法：KM算法。打车场景的难点在于，如何刻画每对匹配的权重。而配送场景还需要解决，对于没有多项式时间比较好算法的情况下，如何在指数级的解空间，短时间得到优化解。如果认为每一单和每个骑手的匹配有不同的适应度，那么这个适应度并不是可线性叠加的。也就意味着多单对多人的匹配方案中，任意一种匹配都只能重新运算适应度，其计算量可想而知。

用户质疑SaaS是很正常的，但是从多个方面来看，在十几年前业界关于电子商务的不休争论时，这些质疑就已经存在了。SaaS服务模式与传统许可模式软件有很大的不同，它是未来管理软件的发展趋势。相比较传统服务方式而言SaaS具有很多独特的特征：SaaS不仅减少了或取消了传统的软件授权费用，而且厂商将应用软件部署在统一的服务器上，免除了**终用户的服务器硬件、网络安全设备和软件升级维护的支出，客户不需要除了个人电脑和互联网连接之外的其它IT投资就可以通过互联网获得所需要软件和服务。此外，大量的新技术，如WebService，提供了更简单、更灵活、更实用的SaaS。另外，SaaS供应商通常是按照客户所租用的软件模块来进行收费的，因此用户可以根据需求按需订购软件应用服务，而且SaaS的供应商会负责系统的部署、升级和维护。而传统管理软件通常是买家需要一次支付一笔可观的费用才能正式启动。外卖配送saas的前景怎么样？

软营(SaaS)虽然在中国还是个刚刚兴起的新生事物，但是由于国内具有非常良好的生长土壤，备受业界的关注。据统计我国约有1200万家中小企业，这是一个数量非常庞大的软件运营服务(SaaS)消费群体。我国的中小企业由于受到IT预算少、缺乏专业的技术支持人员、决策时间长等问题的困扰，企业的信息化普及率一直不高。而另一方面，中小企业灵活多变、发展迅速等特点，又急需专业的IT系统和服务来帮助其提高工作效率、提升管理质量、降低运营成本，以增强其**竞争能力。软件运营服务(SaaS)正是解决这些矛盾的比较好途径，用户可以根据自己的应用需要从服务提供商那里定购相应的应用软件服务，并且可以根据企业发展的变化来调整所使用的服务内容，具有很强的伸缩性和扩展性，同时这些应用服务所需要的专业维护与技术支持也都是由服务商的专业人员来承担。外卖配送saas系统，提供外卖配送及服务的系统。南京火锅配送SaaS平台

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骑手路径规划具体到骑手的路径规划问题，不是简单的路线规划。这个场景是，一个骑手身上有很多配送任务，这些配送任务存在各种约束，怎样选择比较好配送顺序去完成所有任务。这是一个NP难问题，当有5个订单、10个任务点的时候，就存在11万多条可能的顺序。而在高峰期的时候，骑手往往背负的不止5单，甚至有时候一个骑手会同时接到十几单，这时候可行的取送顺序就变成了一个天文数字。算法应用场景再看算法的应用场景，这是智能调度系统中**为重要的一个环节。系统派单、系统改派，都依赖路径规划算法。在骑手端，给每个骑手推荐任务执行顺序。另外，用户点了外卖之后，美团会实时展示骑手当前任务还需要执行几分钟，要给用户提供更多预估信息。这么多应用场景，共同的诉求是对时效的要求非常高，算法运行时间要越短越好。但是，算法**是快就可以吗？并不是。因为这是派单、改派这些环节的**模块，所以算法的优化求解能力也非常重要。如果路径规划算法不能给出较优路径，可想而知，上层的指派和改派很难做出更好的决策。所以，对这个问题做明确的梳理，**的诉求是优化效果必须是稳定的好。不能这次的优化结果好，下次就不好。另外，运行时间一定要短。苏州聚合配送SaaS平台