在客戶通過軟營模式(SaaS)獲得巨***的同時，對于軟件廠商而言就變成了巨大的潛在市場。因為以前那些因為無法承擔軟件許可費用或者是沒有能力配置專業人員的用戶，都變成了潛在的客戶。同時，軟營模式還可以幫助廠商增強差異化的競爭優勢，降低開發成本和維護成本，加快產品或服務進入市場的節奏，有效降低營銷成本，改變自身的收入模式，改善與客戶之間的關系。軟營模式(SaaS)無論是對客戶還是對廠商而言，都具有強大的吸引力，將會給客戶和廠商之間帶來雙贏的大好局面。送道配送saas系統，是一整套外賣配送的系統解決方案。四川跑腿SaaS云平臺

下面是一個實際案例，我們用算法把一個城市做了重新的區域規劃。當然，這里必須要強調的是，在這個過程中，人工介入還是非常必要的。對于一些算法很難處理好的邊角場景，需要人工進行微調，使整個規劃方案更加合理。中間的圖是算法規劃的結果。經過試點后，測試城市整體的單均行駛距離下降了5%，平均每一單騎手的行駛距離節省超過100米。可以想象一下，在這么龐大的單量規模下，每單平均減少100米，總節省的路程、節省的電瓶車電量，都是一個非常可觀的數字。更重要的是，可以讓騎手自己明顯感覺到自己的效率得到了提升。四川自配送SaaS服務商外賣配送saas的前景怎么樣？

所以，在這個項目中，基本可以確定這樣的技術路線。首先，只能做啟發式定向搜索，不能在算法中加隨機擾動。不能允許同樣的輸入在不同運行時刻給出不一樣的優化結果。然后，不能用普通迭代搜索，必須把這個問題結構特性挖掘出來，做基于知識的定制化搜索。說起來容易，具體要怎么做呢？我們認為，**重要的是看待這個問題的視角。這里的路徑規劃問題，對應的經典問題模型，是開環TSP問題，或是開環VRP的變種么？可以是，也可以不是。我們做了一個有意思的建模轉換，把它看作流水線調度問題：每個訂單可以認為是job；一個訂單的兩個任務取餐和送餐，可以認為是一個job的operation。任意兩個任務點之間的通行時間，可以認為是序列相關的準備時間。每一單承諾的送達時間，包括預訂單和即時單，可以映射到流水線調度問題中的提前和拖期懲罰上。

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。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。

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。隨著PC機性能的極大提高和網絡技術的普及。大型機的市場變得越來越小，很多企業都放棄了原來的大型C/S(客戶機/服務器)C/S(客戶機/服務器)(1張)機改用小型機和服務器。另外，客戶機/服務器(Client/Server)技術得以飛速發展，也是大型機市場萎縮的一個重要原因。這種C/S模式使信息利用的難度**降低，并很快在全球普及開來。而大型機卻是每況愈下，就是在不久前，有人還曾預言，大型機就要從地球上消失了。這時的大型機就像瀕臨滅絕的恐龍逐漸走向***。C/S結構軟件(即客戶機/服務器模式)分為客戶機和服務器兩層，客戶機不是毫無運算能力的輸入、輸出設備，而是具有了一定的數據處理和數據存儲能力，通過把應用軟件的計算和數據合理地分配在客戶機和服務器兩端，可以有效地降低網絡通信量和服務器運算量。由于服務器連接個數和數據通信量的限制，這種結構的軟件適于在用戶數目不多的局域網內使用。抖音外賣來了，解決外賣配送是一種剛需，可以使用送道的外賣聚合配送saas軟件。南京外賣訂單管理SaaS服務

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算法應用效果做了這樣的建模轉換之后，流水線調度問題就有了大量的啟發式算法可以借鑒。我們把一個經典的基于問題特征的啟發式算法做了適配和改進，就可以得到非常好的效果。相比于之前的算法，耗時下降70%，整體優化效果不錯。因為這是一個確定性算法，所以運行多少次的結果都一樣。我們的算法運行一次，跟其它算法運行10次的比較好結果相比，優化效果是持平的。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。四川跑腿SaaS云平臺