在求解路徑規劃這類問題上，很多公司的技術團隊，都經歷過這樣的階段：起初，采用類似遺傳算法的迭代搜索算法，但是隨著業務的單量變大，發現算法耗時太慢，根本不可接受。然后，改為大規模鄰域搜索算法，但算法依然有很強的隨機性，因為沒有隨機性在就沒辦法得到比較好的解。而這種基于隨機迭代的搜索策略，帶來很強的不確定性，在問題規模大的場景會出現非常多的BadCase。另外，迭代搜索耗時太長了。主要的原因是，隨機迭代算法是把組合優化問題當成一個單純的Permutation問題去求解，很少用到問題結構特征。這些算法，求解TSP時這樣操作，求解VRP時也這樣操作，求解Scheduling還是這樣操作，這種類似“無腦”的方式很難有出色的優化效果。送道配送saas系統，適合區域管理、城市經理創業，有商家資源、有騎手兄弟，送道提供一套管理系統就創業了。南京自配送SaaS軟件

SaaS企業管理軟件分成兩大陣營：平臺型SaaS和傻瓜式SaaS。平臺型SaaS是把傳統企業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用，用戶也是按月付費。一般而言，平臺型SaaS更適合企業的發展，因為它強大的自定制功能能滿足企業的應用，當然，并非所有SaaS廠商的產品都具有自定制功能，所以企業在選擇產品時要先考察清楚。傻瓜式SaaS的功能是固定的，在某個階段能適應企業的發展，一旦企業有了新的發展，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服務提供商都必須有自己的知識產權，所以企業在選擇SaaS產品時應當了解服務商是否有自己的知識產權。北京蔬菜配送SaaS服務達達saas系統，押金高，應用場景少，考核指標嚴格，送道相反。

SaaS軟件應用服務經過多年的發展，已經開始從SaaS1.0的階段慢慢進化到SaaS2.0的階段。類似于Web1.0與Web2.0的概念，SaaS1.0更多地強調由服務提供商本身提供全部應用內容與功能，應用內容與功能的來源是單一的;而SaaS2.0階段，服務運營商在提供自身**SaaS應用的的同時，還向各類開發伙伴、行業合作伙伴開放一套具備強大定制能力的快速應用定制平臺，使這些合作伙伴能夠利用平臺迅速配置出特定領域、特定行業的SaaS應用，與服務運營商本身的SaaS應用無縫集成，并通過服務運營商的門戶平臺、銷售渠道提供給**終企業用戶使用，共同分享收益。

根據智能配送的這三層體系，配送算法團隊也針對性地進行了運作。如上圖所示，右邊三個子系統分別對應這三層體系，比較低層是規劃系統，中間層是定價系統，**上層是調度系統。同樣非常重要的還包括圖中另外四個子系統，在配送過程中做精細的數據采集、感知、預估，為優化決策提供準確的參數輸入，包括機器學習系統、IoT和感知系統、LBS系統，這都是配送系統中非常重要的環節，涉及大量復雜的機器學習問題。而運籌優化則是調度系統、定價系統、規劃系統的**技術SaaS是一種模式,全稱為Software as a Service(軟件即服務)。

在傳統物流中，影響末端配送效率**關鍵的點，是配送員對他所負責區域的熟悉程度。這也是為什么在傳統物流領域，配送站或配送員，都會固定負責某幾個小區的原因之一。因為越熟悉，配送效率就會越高。即時配送場景也類似，每個騎手需要盡量固定地去熟悉一片商家或者配送區域。同時，對于管理者而言，站點的管理范圍也比較明確。另外，如果有新商家上線，也很容易確定由哪個配送站來提供服務。所以，這個問題有很多運營管理的訴求在其中。送道配送saas系統的開發團隊，深耕外賣配送行業十年，對配送行業有深刻的洞察，能解決使用者的各種需求。常州火鍋配送SaaS云平臺

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