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根据智能配送的这三层体系，配送算法团队也针对性地进行了运作。如上图所示，右边三个子系统分别对应这三层体系，比较低层是规划系统，中间层是定价系统，**上层是调度系统。同样非常重要的还包括图中另外四个子系统，在配送过程中做精细的数据采集、感知、预估，为优化决策提供准确的参数输入，包括机器学习系统、IoT和感知系统、LBS系统，这都是配送系统中非常重要的环节，涉及大量复杂的机器学习问题。而运筹优化则是调度系统、定价系统、规划系统的**技术顺丰同城配送saas系统，押金高、考核严、应用场景少，送道相反。浙江蔬菜配送SaaS云平台

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。湖北自配送SaaS云平台送道配送saas，送道公司提供外卖配送的一套订单管理、骑手管理、外卖管理软件。

软营SaaS模式正在成为应用软件市场令人兴奋的发展趋势。IDC的研究报告表明，在2004年，以SaaS方式发布的软件已经达到42亿美元的销售额。在未来5年内，该数字将以26%的年度复合增长率持续增长，到2008年整个市场规模将达到72亿美元。在欧美等IT业发达地区，用户已经开始对SaaS软营模式给予了高度的认同，并已经取得良好发展。AMRResearch公司在2005年11月发表的一份针对美国地区用户的调查报告显示，在美国的各主要垂直行业和不同规模企业中，超过78%的企业使用或考虑使用软营服务。只有18%的企业暂时没有使用软营的计划。

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。SaaS是一种提供云软件的模式，它减少了企业购买、构建和维护基础设施和应用程序的成本。

订单智能调度配送调度场景，可以用数学语言描述。它不仅是一个业务问题，更是一个标准的组合优化问题，并且是一个“马尔可夫决策”过程。调度问题的数学描述并非对于某个时刻的一批订单做比较好分配就足够，还需要考虑整个时间窗维度，每一次指派对后面的影响。每一次订单分配，都影响了每个骑手后续时段的位置分布和行进方向。如果骑手的分布和方向不适合未来的订单结构，相当于降低了后续调度时刻比较好性的天花板。所以，要考虑长周期的优化，而不是一个静态优化问题。问题简化分析为了便于理解，我们还是先看某个调度时刻的静态优化问题。它不仅*是一个算法问题，还需要我们对工程架构有非常深刻的理解。因为，在对问题输入数据进行拆解的时候，会发现算法的输入数据太庞大了。比如说，我们需要任意两个任务点的导航距离数据。抖音外卖来了，解决外卖配送是一种刚需，可以使用送道的外卖聚合配送saas软件。江苏外卖配送SaaS产品

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所以，在这个项目中，基本可以确定这样的技术路线。首先，只能做启发式定向搜索，不能在算法中加随机扰动。不能允许同样的输入在不同运行时刻给出不一样的优化结果。然后，不能用普通迭代搜索，必须把这个问题结构特性挖掘出来，做基于知识的定制化搜索。说起来容易，具体要怎么做呢？我们认为，**重要的是看待这个问题的视角。这里的路径规划问题，对应的经典问题模型，是开环TSP问题，或是开环VRP的变种么？可以是，也可以不是。我们做了一个有意思的建模转换，把它看作流水线调度问题：每个订单可以认为是job；一个订单的两个任务取餐和送餐，可以认为是一个job的operation。任意两个任务点之间的通行时间，可以认为是序列相关的准备时间。每一单承诺的送达时间，包括预订单和即时单，可以映射到流水线调度问题中的提前和拖期惩罚上。浙江蔬菜配送SaaS云平台

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