外賣配送是一個典型的O2O場景。既有線上的業務，也有線下的復雜運營。配送連接訂單需求和運力供給。為了達到需求和供給的平衡，不僅要在線下運營商家、運營騎手，還要在線上將這些需求和運力供給做合理的配置，其目的是提高整體的效率。只有將配送效率比較大化，才能帶來良好的顧客體驗，實現較低的配送成本。而做資源優化配置的過程，實際上是有分層的。根據我們的理解，可以分為三層：基礎層是結構優化，它直接決定了配送系統效率的上限。這種基礎結構的優化，周期比較長，頻率比較低，包括配送網絡規劃、運力結構規劃等等。中間層是市場調節，相對來說是中短期的，主要通過定價或者營銷手段，使供需達到一個相對理想的平衡狀態。再上層是實時匹配，通過調度做實時的資源比較好匹配。實時匹配的頻率是比較高的，決策的周期也**短。外賣配送saas系統，提供外賣配送及服務的系統。天津物流配送SaaS軟件

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。北京聚合配送SaaS平臺軟件saas平臺，軟件及服務的平臺。

SaaS2.0還需要服務運營商能夠提供內容豐富、信息共享的SaaS門戶與渠道平臺，使SaaS服務價值鏈上的各個環節，包括**終用戶、開發團隊、銷售渠道、業務伙伴、行業合作伙伴，能夠通過SaaS門戶充分地交流信息、共享數據、尋找機會、獲取服務，**終形成SaaS應用服務行業的網上虛擬社區，比較大限度地發揮SaaS軟件作為互聯網應用的優勢，比較大限度地利用Internet在傳播、推廣、信息共享方面的特點，更好地在中國發展、推廣SaaS軟件服務業務。因此，如果SaaS應用服務提供商只是大量堆砌功能模塊，而不具備針對特定用戶簡便、低成本的客戶化定制能力，不具備能夠整合合作伙伴、渠道與相關內容的門戶網站，是無法在激烈的市場競爭中生存的。國際上SaaS應用服務產業發展的經驗證明，只有具備靈活定制、結構先進的基礎應用平臺，具備內容豐富的SaaS門戶系統，才能夠支持SaaS應用服務業務的平穩發展，才能夠支撐數百以至上千的企業用戶在同一個應用體系內實現業務操作，才能夠保證每個企業自身應用功能的安全性、穩定性和可擴展性。

SaaS起源于60年代的Mainframe、80年代的C/S、從ASP模式演變而來的SaaS 。1984年，Sun公司的聯合創始人JohnGage說出了"網絡就是計算機"的名言，用于描述分布式計算技術帶來的新世界。而進入90年代后，經濟進入全球化，信息技術得以高速的發展，隨著企業規模的擴大與信息技術的發展，很多采用分散式運算模式的企業突然發現，其服務器的數量已經到了令人吃驚的地步，由此帶來的是，復雜的管理模式、運算營運成本失控、關鍵型應用無法實現，因而迫使他們用大型機實現服務器的再集中。這就是***的SAAS(軟件即服務)。在這個時代，在國際上SAAS提供商Salesforce是創建于1999年3月的一家客戶關系管理(CRM)軟件服務提供商，Salesforce有譯作軟件營銷**或軟營，是全球按需CRM解決方案的***。致力于向客戶提供以CRM為**的產品、服務和解決方案，為客戶創造長期的價值和潛在的增長。2010年12月，BrivoSystems宣布Raleigh警察局(RPD)將繼續在更多派出所和其它地方部署其軟件即服務(SaaS)。隨著系統的擴展，超過900名的RPD成員、分銷商和其他工作人員使用Brivo系統管理訪問，涵蓋14個地點的，59多扇門，這其中包括了他們新**和北區建筑物。國內saas軟件的出海成功案例有嗎？

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。外賣配送saas系統，適合騎手想自主創業，租用一個軟件，自己帶上幾個兄弟就可以承接配送業務了。安徽自配送SaaS平臺軟件

達達saas系統，押金高，應用場景少，考核指標嚴格，送道相反。天津物流配送SaaS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。天津物流配送SaaS軟件

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