在传统物流中,影响末端配送效率**关键的点,是配送员对他所负责区域的熟悉程度。这也是为什么在传统物流领域,配送站或配送员,都会固定负责某几个小区的原因之一。因为越熟悉,配送效率就会越高。即时配送场景也类似,每个骑手需要尽量固定地去熟悉一片商家或者配送区域。同时,对于管理者而言,站点的管理范围也比较明确。另外,如果有新商家上线,也很容易确定由哪个配送站来提供服务。所以,这个问题有很多运营管理的诉求在其中。saas云平台,软件及服务的云平台。重庆聚合配送SaaS软件
配送连接的是商家、顾客、骑手三方,配送网络决定了这三方的连接关系。当用户打开App,查看哪些商家可以点餐,这由商家配送范围决定。每个商家的配送范围不一样,看似是商家粒度的决策,但实际上直接影响每个C端用户得到的商流供给,这本身也是一个资源分配或者资源抢夺问题。商家配送范围智能化也是一个组合优化问题,但是我们这里讲的是商家和骑手的连接关系。用户在美团点外卖,为他服务的骑手是谁呢?又是怎么确定的呢?这些是由配送区域边界来决定的。配送区域边界指的是一些商家**所对应的范围。为什么要划分区域边界呢?从优化的角度来讲,对于一个确定问题来说,约束条件越少,目标函数值更优的可能性就越大。做优化的同学肯定都不喜欢约束条件,但是配送区域边界实际上就是给配送系统强加的约束。重庆蔬菜配送SaaS平台软件达达saas系统,押金高,应用场景少,考核指标严格,送道相反。
算法应用效果做了这样的建模转换之后,流水线调度问题就有了大量的启发式算法可以借鉴。我们把一个经典的基于问题特征的启发式算法做了适配和改进,就可以得到非常好的效果。相比于之前的算法,耗时下降70%,整体优化效果不错。因为这是一个确定性算法,所以运行多少次的结果都一样。我们的算法运行一次,跟其它算法运行10次的比较好结果相比,优化效果是持平的。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。
在求解路径规划这类问题上,很多公司的技术团队,都经历过这样的阶段:起初,采用类似遗传算法的迭代搜索算法,但是随着业务的单量变大,发现算法耗时太慢,根本不可接受。然后,改为大规模邻域搜索算法,但算法依然有很强的随机性,因为没有随机性在就没办法得到比较好的解。而这种基于随机迭代的搜索策略,带来很强的不确定性,在问题规模大的场景会出现非常多的BadCase。另外,迭代搜索耗时太长了。主要的原因是,随机迭代算法是把组合优化问题当成一个单纯的Permutation问题去求解,很少用到问题结构特征。这些算法,求解TSP时这样操作,求解VRP时也这样操作,求解Scheduling还是这样操作,这种类似“无脑”的方式很难有出色的优化效果。saas软件的应用分类,财务、人事、销售、营销、物流、招聘等。
配送团队**终选用的是按组排班的方式,把所有骑手分成几组,规定每个组的开工时段。然后大家可以按组轮岗,每个人的每个班次都会轮到。这个问题比较大的挑战是,我们并不是在做一项业务工具,而是在设计算法。而算法要有自己的优化目标,那么排班的目标是什么呢?如果你要问站长,怎么样的排班是好的,可能他只会说,要让需要用人的时候有人。但这不是算法语言,更不能变成模型语言。决策变量及目标设计为了解决这个问题,首先要做设计决策变量,决策变量并没有选用班次的起止时刻和结束时刻,那样做的话,决策空间太大。我们把时间做了离散化,以半小时为粒度。对于***来讲,只有48个时间单元,决策空间大幅缩减。然后,目标定为运力需求满足订单量的时间单元**多。这是因为,并不能保证站点的人数在对应的进单曲线情况下可以满足每个单元的运力需求。所以,我们把业务约束转化为目标函数的一部分。这样做还有一个好处,那就是没必要知道站点的总人数是多少。国外saas软件在国内推广应用比较好的案例有吗?安徽骑手管理SaaS服务
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外卖配送是一个典型的O2O场景。既有线上的业务,也有线下的复杂运营。配送连接订单需求和运力供给。为了达到需求和供给的平衡,不仅要在线下运营商家、运营骑手,还要在线上将这些需求和运力供给做合理的配置,其目的是提高整体的效率。只有将配送效率比较大化,才能带来良好的顾客体验,实现较低的配送成本。而做资源优化配置的过程,实际上是有分层的。根据我们的理解,可以分为三层:基础层是结构优化,它直接决定了配送系统效率的上限。这种基础结构的优化,周期比较长,频率比较低,包括配送网络规划、运力结构规划等等。中间层是市场调节,相对来说是中短期的,主要通过定价或者营销手段,使供需达到一个相对理想的平衡状态。再上层是实时匹配,通过调度做实时的资源比较好匹配。实时匹配的频率是比较高的,决策的周期也**短。重庆聚合配送SaaS软件
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