算法應(yīng)用效果做了這樣的建模轉(zhuǎn)換之后，流水線調(diào)度問題就有了大量的啟發(fā)式算法可以借鑒。我們把一個經(jīng)典的基于問題特征的啟發(fā)式算法做了適配和改進，就可以得到非常好的效果。相比于之前的算法，耗時下降70%，整體優(yōu)化效果不錯。因為這是一個確定性算法，所以運行多少次的結(jié)果都一樣。我們的算法運行一次，跟其它算法運行10次的比較好結(jié)果相比，優(yōu)化效果是持平的。訂單智能調(diào)度配送調(diào)度場景，可以用數(shù)學(xué)語言描述。它不僅是一個業(yè)務(wù)問題，更是一個標(biāo)準(zhǔn)的組合優(yōu)化問題，并且是一個“馬爾可夫決策”過程。外賣配送saas系統(tǒng)，特別適合各個外賣平臺的服務(wù)商代理或者租用。浙江調(diào)度SaaS租賃

SaaS2.0模式要求服務(wù)運營商能夠提供具備靈活定制、即時部署、快速集成的SaaS應(yīng)用平臺，能夠提供基于web的應(yīng)用定制、開發(fā)、部署工具，能夠?qū)崿F(xiàn)無編程的SaaS應(yīng)用、穩(wěn)定、部署實現(xiàn)能力。在確保SaaS服務(wù)運營商自身能夠迅速推出新模塊、迅速實現(xiàn)用戶的客戶化需求的同時，能夠使各類開發(fā)伙伴、行業(yè)合作伙伴簡單地通過瀏覽器就能利用平臺的各種應(yīng)用配置工具，結(jié)合自身特有的業(yè)務(wù)知識、行業(yè)知識、技術(shù)知識，迅速地配置出包括數(shù)據(jù)、界面、流程、邏輯、算法、查詢、統(tǒng)計、報表等部分在內(nèi)的功能強大的業(yè)務(wù)管理應(yīng)用，并且能夠確保應(yīng)用迅速地穩(wěn)定、部署，確保應(yīng)用能夠以較高水平的性能運行。浙江調(diào)度SaaS租賃saas平臺，軟件及服務(wù)的平臺。

下面是一個實際案例，我們用算法把一個城市做了重新的區(qū)域規(guī)劃。當(dāng)然，這里必須要強調(diào)的是，在這個過程中，人工介入還是非常必要的。對于一些算法很難處理好的邊角場景，需要人工進行微調(diào)，使整個規(guī)劃方案更加合理。中間的圖是算法規(guī)劃的結(jié)果。經(jīng)過試點后，測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。可以想象一下，在這么龐大的單量規(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。

既然存在這么多的問題，那么做區(qū)域規(guī)劃項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，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)場景中，目標(biāo)非常確定。而在區(qū)域規(guī)劃這個場景中，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)域和站點積累的數(shù)據(jù)，做大量的統(tǒng)計分析后，可以定義出這樣幾個指標(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，這幾個指標(biāo)和單均行駛距離的相關(guān)性很強。經(jīng)過這一層的建模轉(zhuǎn)化，問題明確為優(yōu)化這三個指標(biāo)。第二點，需要梳理業(yè)務(wù)約束。在這方面，我們花費了大量的時間和精力。比如：區(qū)域單量有上限和下限。區(qū)域之間不能有重合，不能有商家歸多個區(qū)域負責(zé)。所有的AOI不能有遺漏，都要被某個區(qū)域覆蓋到，不能出現(xiàn)商家沒有站點的服務(wù)。配送saas云平臺，配送軟件及服務(wù)的云平臺。

訂單智能調(diào)度配送調(diào)度場景，可以用數(shù)學(xué)語言描述。它不僅是一個業(yè)務(wù)問題，更是一個標(biāo)準(zhǔn)的組合優(yōu)化問題，并且是一個“馬爾可夫決策”過程。調(diào)度問題的數(shù)學(xué)描述并非對于某個時刻的一批訂單做比較好分配就足夠，還需要考慮整個時間窗維度，每一次指派對后面的影響。每一次訂單分配，都影響了每個騎手后續(xù)時段的位置分布和行進方向。如果騎手的分布和方向不適合未來的訂單結(jié)構(gòu)，相當(dāng)于降低了后續(xù)調(diào)度時刻比較好性的天花板。所以，要考慮長周期的優(yōu)化，而不是一個靜態(tài)優(yōu)化問題。問題簡化分析為了便于理解，我們還是先看某個調(diào)度時刻的靜態(tài)優(yōu)化問題。它不僅*是一個算法問題，還需要我們對工程架構(gòu)有非常深刻的理解。因為，在對問題輸入數(shù)據(jù)進行拆解的時候，會發(fā)現(xiàn)算法的輸入數(shù)據(jù)太龐大了。比如說，我們需要任意兩個任務(wù)點的導(dǎo)航距離數(shù)據(jù)。送道同城配送saas系統(tǒng)，可以使用全國地方。無錫火鍋配送SaaS租賃

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SaaS企業(yè)管理軟件分成兩大陣營：平臺型SaaS和傻瓜式SaaS。平臺型SaaS是把傳統(tǒng)企業(yè)管理軟件的強大功能通過SaaS模式交付給客戶，有強大的自定制功能。傻瓜式SaaS提供固定功能和模塊，簡單易懂但不能靈活定制的在線應(yīng)用，用戶也是按月付費。一般而言，平臺型SaaS更適合企業(yè)的發(fā)展，因為它強大的自定制功能能滿足企業(yè)的應(yīng)用，當(dāng)然，并非所有SaaS廠商的產(chǎn)品都具有自定制功能，所以企業(yè)在選擇產(chǎn)品時要先考察清楚。傻瓜式SaaS的功能是固定的，在某個階段能適應(yīng)企業(yè)的發(fā)展，一旦企業(yè)有了新的發(fā)展，它的無法升級和無自定制的缺點就會暴露出來，這時企業(yè)只能進行“二次購買”。平臺型SaaS和傻瓜式SaaS的共同點是都能租賃使用。但是無論是平臺型SaaS或傻瓜式SaaS，SaaS服務(wù)提供商都必須有自己的知識產(chǎn)權(quán)，所以企業(yè)在選擇SaaS產(chǎn)品時應(yīng)當(dāng)了解服務(wù)商是否有自己的知識產(chǎn)權(quán)。浙江調(diào)度SaaS租賃

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