浙江外賣配送SaaS系統(tǒng)

既然存在這么多的問題，那么做區(qū)域規(guī)劃項(xiàng)目就變得非常有必要。那么，什么是好的區(qū)域規(guī)劃方案？基于統(tǒng)計(jì)分析的優(yōu)化目標(biāo)設(shè)定。多目標(biāo)優(yōu)化問題優(yōu)化的三要素是：目標(biāo)、約束、決策變量。***點(diǎn)，首先要確定優(yōu)化目標(biāo)。在很多比較穩(wěn)定或者傳統(tǒng)的業(yè)務(wù)場(chǎng)景中，目標(biāo)非常確定。而在區(qū)域規(guī)劃這個(gè)場(chǎng)景中，怎么定義優(yōu)化目標(biāo)呢？首先，我們要思考的是區(qū)域規(guī)劃主要影響的是什么。從剛才幾類問題的分析可以發(fā)現(xiàn)，影響的主要是騎手的順路性、空駛率，也就是騎手平均為每一單付出的路程成本。所以，我們將問題的業(yè)務(wù)目標(biāo)定為優(yōu)化騎手的單均行駛距離?；诂F(xiàn)有的大量區(qū)域和站點(diǎn)積累的數(shù)據(jù)，做大量的統(tǒng)計(jì)分析后，可以定義出這樣幾個(gè)指標(biāo)：商家聚合度、訂單的聚合度、訂單重心和商家重心的偏離程度。數(shù)據(jù)分析結(jié)果說明，這幾個(gè)指標(biāo)和單均行駛距離的相關(guān)性很強(qiáng)。經(jīng)過這一層的建模轉(zhuǎn)化，問題明確為優(yōu)化這三個(gè)指標(biāo)。第二點(diǎn)，需要梳理業(yè)務(wù)約束。在這方面，我們花費(fèi)了大量的時(shí)間和精力。比如：區(qū)域單量有上限和下限。區(qū)域之間不能有重合，不能有商家歸多個(gè)區(qū)域負(fù)責(zé)。所有的AOI不能有遺漏，都要被某個(gè)區(qū)域覆蓋到，不能出現(xiàn)商家沒有站點(diǎn)的服務(wù)。saas平臺(tái)，軟件及服務(wù)的平臺(tái)。浙江外賣配送SaaS系統(tǒng)

過去，很多中小企業(yè)對(duì)于數(shù)據(jù)安全都有所顧慮，他們不知道是不是可以信任那些初創(chuàng)廠商，或是不太確定電子商務(wù)是一個(gè)穩(wěn)定的業(yè)務(wù)模式，但是在10年之后，似乎每個(gè)人都多多少少和電子商務(wù)有所聯(lián)系，不過，要是想讓企業(yè)也接受這個(gè)全新的技術(shù)還要等一段時(shí)間。同樣的，SaaS服務(wù)也需要經(jīng)歷這樣的循環(huán)，贏得人們的信任是SaaS服務(wù)提供商們不得不面對(duì)的一項(xiàng)日產(chǎn)共工作，但是對(duì)于那些只有幾個(gè)技術(shù)人員或是根本沒有IT部門的中小企業(yè)來說，SaaS確實(shí)有很重要的作用，能夠?yàn)槠髽I(yè)提供他們必須要完成的工作。同時(shí)，如果你是PrinceStreet公司的話，或許你需要和多個(gè)廠商合作，DuBois認(rèn)為，在判斷究竟哪一個(gè)供應(yīng)商才是可信的時(shí)候，用戶需要問自己三個(gè)問題：誰是技術(shù)提供商？誰是管理他們數(shù)據(jù)的供應(yīng)商？誰負(fù)責(zé)建設(shè)數(shù)據(jù)中心和他們的基本數(shù)據(jù)架構(gòu)？她認(rèn)為："在很多情況下，這些問題的答案指向不同的三個(gè)廠商，因此每個(gè)層次都會(huì)有危險(xiǎn)存在，在任何情況下，用戶要認(rèn)真的了解隱私性、加密、可用性、恢復(fù)時(shí)間、SLA協(xié)議、成本以及合同期限等細(xì)節(jié)情況。"總之，安全問題不容小覷，解決安全問題是SaaS模式繼續(xù)存在并發(fā)展的前提，而周全的考慮各方面的安全性則是中小企業(yè)在選擇SaaS服務(wù)商時(shí)必須注意的問題。安徽外賣配送SaaS平臺(tái)軟件外賣配送saas系統(tǒng)，適合騎手想自主創(chuàng)業(yè)，租用一個(gè)軟件，自己帶上幾個(gè)兄弟就可以承接配送業(yè)務(wù)了。

對(duì)企業(yè)來說，SaaS的優(yōu)點(diǎn)在于：⒈從技術(shù)方面來看：SaaS是簡(jiǎn)單的部署，不需要購(gòu)買任何硬件，剛開始只需要簡(jiǎn)單注冊(cè)即可。企業(yè)無需再配備IT方面的專業(yè)技術(shù)人員，同時(shí)又能得到***的技術(shù)應(yīng)用，滿足企業(yè)對(duì)信息管理的需求。⒉從投資方面來看：企業(yè)只以相對(duì)低廉的“月費(fèi)”方式投資，不用一次性投資到位，不占用過多的營(yíng)運(yùn)資金，從而緩解企業(yè)資金不足的壓力；不用考慮成本折舊問題，并能及時(shí)獲得***硬件平臺(tái)及比較好解決方案。⒊從維護(hù)和管理方面來看：由于企業(yè)采取租用的方式來進(jìn)行物流業(yè)務(wù)管理，不需要專門的維護(hù)和管理人員，也不需要為維護(hù)和管理人員支付額外費(fèi)用。很大程度上緩解企業(yè)在人力、財(cái)力上的壓力，使其能夠集中資金對(duì)**業(yè)務(wù)進(jìn)行有效的運(yùn)營(yíng)；SaaS能使用戶在世界上都是一個(gè)完全**的系統(tǒng)。如果您連接到網(wǎng)絡(luò)，就可以訪問系統(tǒng)。

下面是一個(gè)實(shí)際案例，我們用算法把一個(gè)城市做了重新的區(qū)域規(guī)劃。當(dāng)然，這里必須要強(qiáng)調(diào)的是，在這個(gè)過程中，人工介入還是非常必要的。對(duì)于一些算法很難處理好的邊角場(chǎng)景，需要人工進(jìn)行微調(diào)，使整個(gè)規(guī)劃方案更加合理。中間的圖是算法規(guī)劃的結(jié)果。經(jīng)過試點(diǎn)后，測(cè)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?？梢韵胂笠幌拢谶@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(gè)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。不想當(dāng)將軍的士兵不是好士兵，不想當(dāng)老板的騎手不是好騎手，騎手可以租用送道配送saas系統(tǒng)，自己當(dāng)老板。

基于業(yè)務(wù)場(chǎng)景的約束條件梳理**難的一個(gè)問題，其實(shí)是要求區(qū)域邊界必須沿路網(wǎng)。起初我們很難理解，因?yàn)楸举|(zhì)上區(qū)域規(guī)劃只是對(duì)商家進(jìn)行分類，它只是一個(gè)商家**的概念，為什么要畫出邊界，還要求邊界沿路網(wǎng)呢？其實(shí)剛才介紹過，區(qū)域邊界是為了回答如果有新商家上線到底屬于哪個(gè)站點(diǎn)的問題。而且，從**管理成本來講，更習(xí)慣于哪條路以東、哪條路以南這樣的表述方式，便于記憶和理解，提高管理效率。所以，就有了這樣的訴求，我們希望區(qū)域邊界更“便于理解”。整體方案設(shè)計(jì)在目標(biāo)和約束條件確定了之后，整體技術(shù)方案分成三部分：首先，根據(jù)三個(gè)目標(biāo)函數(shù)，確定商家比較好**。這一步比較簡(jiǎn)單，做運(yùn)籌優(yōu)化的同學(xué)都可以快速地解決這樣一個(gè)多目標(biāo)組合優(yōu)化問題。后面的步驟比較難，怎么把區(qū)域邊界畫出來呢？為了解決這個(gè)問題，配送團(tuán)隊(duì)和美團(tuán)地圖團(tuán)隊(duì)進(jìn)行合作。先利用路網(wǎng)信息，把城市切成若干互不重疊的多邊形，然后根據(jù)計(jì)算幾何，將一批商家對(duì)應(yīng)的多邊形拼成完整的區(qū)域邊界。***，用美團(tuán)自主研發(fā)的配送仿真系統(tǒng)，評(píng)測(cè)這樣的區(qū)域規(guī)劃對(duì)應(yīng)的單均行駛距離和體驗(yàn)指標(biāo)是否符合預(yù)期。因?yàn)?*直接變動(dòng)的成本非常***真系統(tǒng)就起到了非常好的作用。抖音外賣來了，解決外賣配送是一種剛需，可以使用送道的外賣聚合配送saas軟件。無錫水果配送SaaS云平臺(tái)

saas系統(tǒng)是什么？運(yùn)營(yíng)saas軟件的平臺(tái)，SaaS 應(yīng)用軟件有0費(fèi)、付費(fèi)和增值三種模式。浙江外賣配送SaaS系統(tǒng)

而我們面臨的問題規(guī)模，前幾年只是區(qū)域維度的調(diào)度粒度，一個(gè)商圈一分鐘峰值100多單，匹配幾百個(gè)騎手，但是這種乘積關(guān)系對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)已經(jīng)非常大了?，F(xiàn)在，由于美團(tuán)有更多業(yè)務(wù)場(chǎng)景，比如跑腿和全城送，會(huì)跨非常多的商圈，甚至跨越半個(gè)城市，所以只能做城市級(jí)的全局優(yōu)化匹配。目前，調(diào)度系統(tǒng)處理的問題的峰值規(guī)模，是1萬多單和幾萬名騎手的匹配。而算法允許的運(yùn)行時(shí)間只有幾秒鐘，同時(shí)對(duì)內(nèi)存的消耗也非常大。另外，配送和網(wǎng)約車派單場(chǎng)景不太一樣。打車的調(diào)度是做司機(jī)和乘客的匹配，本質(zhì)是個(gè)二分圖匹配問題，有多項(xiàng)式時(shí)間的比較好算法：KM算法。打車場(chǎng)景的難點(diǎn)在于，如何刻畫每對(duì)匹配的權(quán)重。而配送場(chǎng)景還需要解決，對(duì)于沒有多項(xiàng)式時(shí)間比較好算法的情況下，如何在指數(shù)級(jí)的解空間，短時(shí)間得到優(yōu)化解。如果認(rèn)為每一單和每個(gè)騎手的匹配有不同的適應(yīng)度，那么這個(gè)適應(yīng)度并不是可線性疊加的。也就意味著多單對(duì)多人的匹配方案中，任意一種匹配都只能重新運(yùn)算適應(yīng)度，其計(jì)算量可想而知。浙江外賣配送SaaS系統(tǒng)