軟營SaaS模式正在成為應用軟件市場令人興奮的發展趨勢。IDC的研究報告表明，在2004年，以SaaS方式發布的軟件已經達到42億美元的銷售額。在未來5年內，該數字將以26%的年度復合增長率持續增長，到2008年整個市場規模將達到72億美元。在歐美等IT業發達地區，用戶已經開始對SaaS軟營模式給予了高度的認同，并已經取得良好發展。AMRResearch公司在2005年11月發表的一份針對美國地區用戶的調查報告顯示，在美國的各主要垂直行業和不同規模企業中，超過78%的企業使用或考慮使用軟營服務。只有18%的企業暫時沒有使用軟營的計劃。saas平臺有哪些？嘩啦啦、餐道、明道、客如云、達達、送道。南京燒烤配送SaaS產品

配送連接的是商家、顧客、騎手三方，配送網絡決定了這三方的連接關系。當用戶打開App，查看哪些商家可以點餐，這由商家配送范圍決定。每個商家的配送范圍不一樣，看似是商家粒度的決策，但實際上直接影響每個C端用戶得到的商流供給，這本身也是一個資源分配或者資源搶奪問題。商家配送范圍智能化也是一個組合優化問題，但是我們這里講的是商家和騎手的連接關系。用戶在美團點外賣，為他服務的騎手是誰呢？又是怎么確定的呢？這些是由配送區域邊界來決定的。配送區域邊界指的是一些商家**所對應的范圍。為什么要劃分區域邊界呢？從優化的角度來講，對于一個確定問題來說，約束條件越少，目標函數值更優的可能性就越大。做優化的同學肯定都不喜歡約束條件，但是配送區域邊界實際上就是給配送系統強加的約束。上海跑腿SaaS產品saas云平臺，軟件及服務的云平臺。

在建模層面，標準化和通用的模型才是比較好選。所以，我們把人數做了歸一化，算法分配每個班次的騎手比例，但不分人數。**終只需要輸入站點的總人數，就得到每個班次的人數。在算法決策的時候，不決策人數、只決策比例，這樣也可以把單量進行歸一化。每個時間單元的進單量除以每天峰值時間單元的單量，也變成了0~1之間的數字。這樣就可以認為，如果某個時間單元內人數比例大于單量比例，那么叫作運力得到滿足。這樣，通過各種歸一化，變成了一個通用的問題，而不需要對每種場景單獨處理。另外，這個問題涉及大量復雜的強約束，涉及各種管理的訴求、騎手的體驗。約束有很多，比如每個工作時段盡量連續、每個工作時段持續的時間不過短、不同工作時段之間休息的時間不過短等等，有很多這樣的業務約束。梳理之后可以發現，這個問題的約束太多了，求比較好解甚至可行解的難度太大了。另外，站長在使用排班工具的時候，希望能馬上給出系統排班方案，再快速做后續微調，因此對算法運行時間要求也比較高。

如何保障這些數據存放在SaaS供應商處不被盜用或**？有人將這個問題比作“將錢放在家里安全還是放在銀行安全？”對SaaS服務提供商而言，安全泄露***會嚴重影響到企業的聲譽與發展前景，還會影響到眾多客戶公司的日常運作，造成一種行業性的危機。這不僅是客戶公司不愿看到的，更是這些SaaS服務提供商不愿意的。因此SaaS服務提供商對安全等級的要求變得愈加嚴格起來。由于SaaS服務提供商負責所有前期的實施、后期的維護等一系列服務，因此唯有信任服務提供商，企業才能放心使用SaaS產品。其次是解決內部信息系統維護人員的管理和信任問題。內網需要專門的人員和設備來解決信息化的問題，因此存在系統維護和設備維護，一般來說，內網系統由于人員上的安排和水平是否能做到很好的數據備份或異地數據備份呢？SaaS廠商不僅選擇有能力的人員負責相關項目，并輔助以相關的技術，防止數據丟失。送道配送saas，送道公司提供外賣配送的一套訂單管理、騎手管理、外賣管理軟件。

騎手路徑規劃具體到騎手的路徑規劃問題，不是簡單的路線規劃。這個場景是，一個騎手身上有很多配送任務，這些配送任務存在各種約束，怎樣選擇比較好配送順序去完成所有任務。這是一個NP難問題，當有5個訂單、10個任務點的時候，就存在11萬多條可能的順序。而在高峰期的時候，騎手往往背負的不止5單，甚至有時候一個騎手會同時接到十幾單，這時候可行的取送順序就變成了一個天文數字。算法應用場景再看算法的應用場景，這是智能調度系統中**為重要的一個環節。系統派單、系統改派，都依賴路徑規劃算法。在騎手端，給每個騎手推薦任務執行順序。另外，用戶點了外賣之后，美團會實時展示騎手當前任務還需要執行幾分鐘，要給用戶提供更多預估信息。這么多應用場景，共同的訴求是對時效的要求非常高，算法運行時間要越短越好。但是，算法**是快就可以嗎？并不是。因為這是派單、改派這些環節的**模塊，所以算法的優化求解能力也非常重要。如果路徑規劃算法不能給出較優路徑，可想而知，上層的指派和改派很難做出更好的決策。所以，對這個問題做明確的梳理，**的訴求是優化效果必須是穩定的好。不能這次的優化結果好，下次就不好。另外，運行時間一定要短。SaaS平臺供應商將應用軟件統一部署在自己的服務器上。江蘇調度SaaS服務商

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配送團隊**終選用的是按組排班的方式，把所有騎手分成幾組，規定每個組的開工時段。然后大家可以按組輪崗，每個人的每個班次都會輪到。這個問題比較大的挑戰是，我們并不是在做一項業務工具，而是在設計算法。而算法要有自己的優化目標，那么排班的目標是什么呢？如果你要問站長，怎么樣的排班是好的，可能他只會說，要讓需要用人的時候有人。但這不是算法語言，更不能變成模型語言。決策變量及目標設計為了解決這個問題，首先要做設計決策變量，決策變量并沒有選用班次的起止時刻和結束時刻，那樣做的話，決策空間太大。我們把時間做了離散化，以半小時為粒度。對于***來講，只有48個時間單元，決策空間大幅縮減。然后，目標定為運力需求滿足訂單量的時間單元**多。這是因為，并不能保證站點的人數在對應的進單曲線情況下可以滿足每個單元的運力需求。所以，我們把業務約束轉化為目標函數的一部分。這樣做還有一個好處，那就是沒必要知道站點的總人數是多少。南京燒烤配送SaaS產品

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