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。saas的行業分類，有制造業、有農業、有工業。南通聚合配送SaaS服務

既然存在這么多的問題，那么做區域規劃項目就變得非常有必要。那么，什么是好的區域規劃方案？基于統計分析的優化目標設定。多目標優化問題優化的三要素是：目標、約束、決策變量。***點，首先要確定優化目標。在很多比較穩定或者傳統的業務場景中，目標非常確定。而在區域規劃這個場景中，怎么定義優化目標呢？首先，我們要思考的是區域規劃主要影響的是什么。從剛才幾類問題的分析可以發現，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，我們將問題的業務目標定為優化騎手的單均行駛距離。基于現有的大量區域和站點積累的數據，做大量的統計分析后，可以定義出這樣幾個指標：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。數據分析結果說明，這幾個指標和單均行駛距離的相關性很強。經過這一層的建模轉化，問題明確為優化這三個指標。第二點，需要梳理業務約束。在這方面，我們花費了大量的時間和精力。比如：區域單量有上限和下限。區域之間不能有重合，不能有商家歸多個區域負責。所有的AOI不能有遺漏，都要被某個區域覆蓋到，不能出現商家沒有站點的服務。南京火鍋配送SaaS代理商saas平臺，軟件及服務的平臺。

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。

ERP這樣的企業應用軟件，軟件的部署和實施比軟件本身的功能、性能更為重要，萬一部署失敗，那所有的投入幾乎全部白費，這樣的風險是每個企業用戶都希望避免的。通常的ERP、CRM項目的部署周期至少需要一兩年甚至更久的時間，而SaaS模式的軟件項目部署通常只占五分之一時間，而且用戶無需在軟件許可證和硬件方面進行投資。傳統軟件在使用方式上受空間和地點的限制，必須在固定的設備上使用，而SaaS模式的軟件項目可以在任何可接入互聯網的地方與時間使用。相對于傳統軟件而言，SaaS模式在軟件的升級、服務、數據安全傳輸等各個方面都有很大的優勢。SaaS已成為軟件產業的一個重要力量。只要SaaS的品質和可信度能繼續得到證實，它的魅力就不會消退。例如中企云軟基于excel平臺和excel服務器，使這一服務云端化，支持在線定制，在線服務，在線使用，讓用戶無需自建服務器即可輕松擁有saas+paas的平臺。而協達軟件的渡云SAAS則通過“微商務”的方式讓用戶低成本使用簡潔易用的微型SAAS應用功能，從而逐步升級到更貼身的應用功能上。送道配送saas系統，老鄉雞的自配送團隊就是用的這套系統，管理外賣訂單和外賣騎手。

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。外賣配送saas軟件，2023年的機會在哪里？騎手小本創業的好機會。重慶火鍋配送SaaS平臺

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訂單智能調度配送調度場景，可以用數學語言描述。它不僅是一個業務問題，更是一個標準的組合優化問題，并且是一個“馬爾可夫決策”過程。調度問題的數學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構，相當于降低了后續調度時刻比較好性的天花板。所以，要考慮長周期的優化，而不是一個靜態優化問題。問題簡化分析為了便于理解，我們還是先看某個調度時刻的靜態優化問題。它不僅*是一個算法問題，還需要我們對工程架構有非常深刻的理解。因為，在對問題輸入數據進行拆解的時候，會發現算法的輸入數據太龐大了。比如說，我們需要任意兩個任務點的導航距離數據。南通聚合配送SaaS服務

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