重庆同城配送SaaS代理商
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。saas模式，是平台把软件开发好之后，租用给有同类需求的客户。这样可以降低自己开发的成本。重庆同城配送SaaS代理商
当然，区域规划项目的发起，存在很多问题需要解决。主要包括以下三种情况：配送区域里的商家不聚合。这是一个典型站点，商家主要集中在左下角和右上角，造成骑手在区域里取餐、送餐时执行任务的地理位置非常分散，需要不停往返两个商圈，无效跑动非常多。区域奇形怪状，空驶严重。之前在门店上线外卖平台的发展过程中，很多地方原本没有商家，后来上线的商家多了，就单独作为一个配送区域。这样的区域形状可能就会不规则，导致骑手很多时候在区域外跑。而商家和骑手都有绑定关系，骑手只能服务自己区域内的商家，因此骑手无法接到配送区域外的取餐任务，空驶率非常高。很多时候骑手送完餐之后，只能空跑回来才可能接到新任务。站点的大小不合理。图三这个站点，每天的单量只有一二百单。如果从骑手平均单量的角度去配置骑手的话，只能配置3~4个骑手。如果某一两个人突然有事要请假，可想而知，站点的配送体验一定会变得非常差，运营管理难度会很高。反之，如果某一个站点变得非常大，站长也不可能管得了那么多的骑手，这也是一个问题。所以，需要给每个站点规划一个合理的单量规模。重庆同城配送SaaS代理商送道同城配送saas系统，可以使用全国地方。
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。
SaaS2.0模式要求服务运营商能够提供具备灵活定制、即时部署、快速集成的SaaS应用平台，能够提供基于web的应用定制、开发、部署工具，能够实现无编程的SaaS应用、稳定、部署实现能力。在确保SaaS服务运营商自身能够迅速推出新模块、迅速实现用户的客户化需求的同时，能够使各类开发伙伴、行业合作伙伴简单地通过浏览器就能利用平台的各种应用配置工具，结合自身特有的业务知识、行业知识、技术知识，迅速地配置出包括数据、界面、流程、逻辑、算法、查询、统计、报表等部分在内的功能强大的业务管理应用，并且能够确保应用迅速地稳定、部署，确保应用能够以较高水平的性能运行。送道跑腿saas系统，帮忙、帮送、帮取、帮排队的一款服务软件。
智能骑手排班业务背景这是随着外卖配送的营业时间越来越长而衍生出的一个项目。早期，外卖只服务午高峰到晚高峰，后来大家慢慢可以点夜宵、点早餐。到如今，很多配送站点已经提供了24小时服务。但是，骑手不可能全天24小时开工，劳动法对每天的工作时长也有规定，所以这一项目势在必行。另外，外卖配送场景的订单“峰谷效应”非常明显。上图是一个实际的进单曲线。可以看到全天24小时内，午晚高峰两个时段单量非常高，而闲时和夜宵相对来说单量又少一些。因此，系统也没办法把***24小时根据每个人的工作时长做平均切分，也需要进行排班。对于排班，存在两类方案的选型问题。很多业务的排班是基于人的维度，好处是配置的粒度非常精细，每个人的工作时段都是个性化的，可以考虑到每个人的诉求。但是，在配送场景的缺点也显而易见。如果站长需要为每个人去规划工作时段，其难度可想而知，也很难保证分配的公平性。代理外卖配送saas系统，找到服务商，去承接配送业务，持续分成，是一个可持续的生意。重庆同城配送SaaS代理商
SaaS平台供应商将应用软件统一部署在自己的服务器上。重庆同城配送SaaS代理商
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。重庆同城配送SaaS代理商