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。不想當將軍的士兵不是好士兵，不想當老板的騎手不是好騎手，騎手可以租用送道配送saas系統，自己當老板。湖北蔬菜配送SaaS軟件

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。南京調度SaaS平臺saas平臺，軟件及服務的平臺。

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。

SaaS的另外一個意思是存儲即服務(StorageasaService)是一種由公司向個人或企業提供技術專業知識和存儲空間的商業模式。在企業層面，存儲即服務供應商瞄準二級存儲應用，推廣"存儲即服務是一種管理備份內容便捷方式"的理念。企業層面存儲即服務的比較大優點在于:從人力、硬件到物理存儲空間各層面都能節約成本。舉例而言，一名使用存儲即服務進行資料備份的網絡管理員能夠確定網絡中哪些數據需要備份，每隔多久需要備份一次，而無需維護大型磁帶庫或安排離線磁帶保護。該網絡管理員所在公司應簽訂一份服務等級協議(SLA)。根據這份服務等級協議，存儲即服務供應商同意出租存儲空間，指明按照每千兆字節存儲費用的多少或數據傳輸數量的多少確定服務費用。協議還確定該公司數據在某一規定時刻通過存儲供應商的專有廣域網或因特網自動進行傳輸。如該公司數據發生損毀或丟失，網絡管理員可聯系存儲即服務供應商，請求對方提供這些數據的拷貝。存儲即服務被一些小型或中性企業普遍視為一種不錯的選擇，因為這些企業缺少資本預算或技術人員實施和維護自身存儲系統。存儲即服務正作為一種降低災難恢復風險、提供長期記錄保存以及提升企業永續運作與可用性的方式在所有企業中進行推廣。送道配送saas系統，是一整套外賣配送的系統解決方案。

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。外賣配送saas系統的代理，提供給看好這個賽道的城市或者區域代理商。湖北騎手管理SaaS軟件

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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。湖北蔬菜配送SaaS軟件

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