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，適合連鎖品牌自配送商家租用，自己管理外賣訂單、建立自配送團隊。天津自配送SaaS服務

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。四川火鍋配送SaaS開發送道配送saas系統，有三種功能，對接平臺的外賣訂單，管理外賣騎手，聯絡顧客。

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。

當然，區域規劃項目的發起，存在很多問題需要解決。主要包括以下三種情況：配送區域里的商家不聚合。這是一個典型站點，商家主要集中在左下角和右上角，造成騎手在區域里取餐、送餐時執行任務的地理位置非常分散，需要不停往返兩個商圈，無效跑動非常多。區域奇形怪狀，空駛嚴重。之前在門店上線外賣平臺的發展過程中，很多地方原本沒有商家，后來上線的商家多了，就單獨作為一個配送區域。這樣的區域形狀可能就會不規則，導致騎手很多時候在區域外跑。而商家和騎手都有綁定關系，騎手只能服務自己區域內的商家，因此騎手無法接到配送區域外的取餐任務，空駛率非常高。很多時候騎手送完餐之后，只能空跑回來才可能接到新任務。站點的大小不合理。圖三這個站點，每天的單量只有一二百單。如果從騎手平均單量的角度去配置騎手的話，只能配置3~4個騎手。如果某一兩個人突然有事要請假，可想而知，站點的配送體驗一定會變得非常差，運營管理難度會很高。反之，如果某一個站點變得非常大，站長也不可能管得了那么多的騎手，這也是一個問題。所以，需要給每個站點規劃一個合理的單量規模。外賣配送系統saas化，對于騎手、商家、創業伙伴來講，租賃便宜，方便承接業務。

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。大型機(Mainframe)也曾有過輝煌的時代，1948年，IBM開發制造了基于電子管的計算機SSEC。1952年IBM公司的***臺用于科學計算的大型機IBM701問世，1953年又推出了***臺用于數據處理的大型機IBM702和小型機IBM650，這樣***代商用計算機誕生了，1956年，IBM又推出了***臺隨機存儲系統。60年代的大型機60年代的大型機(1張)RAMAC305，RAMAC是"計算與控制隨機訪問方法的英文縮寫。它是現代磁盤系統的先驅。1958年IBM又推出了7090，1960年又推出7040、7044大型數據處理機。1964年IBM公布了360系統。此后，IBM于1965年又推出了701與702的后續產品704和705。成為計算機發展史上的一個重要的里程碑。在20世紀60-80年代信息處理主要是以C/S(主機系統+客戶終端)為**的，即大型機的集中式數據處理。那時，需要使用大型機存儲和處理數據的企業也是寥寥可數。因為那時經濟還沒有真正實現全球化，信息的交流更不像***這樣普及。大型機體系結構的比較大好處是****的I/O處理能力。雖然大型機處理器并不總是擁有**優勢，但是它們的I/O體系結構使它們能處理好幾個PC服務器放一起才能處理的數據。saas的國際環境怎么樣？國外有多家上市公司，國內的春天才剛剛開始。天津調度SaaS平臺

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而我們面臨的問題規模，前幾年只是區域維度的調度粒度，一個商圈一分鐘峰值100多單，匹配幾百個騎手，但是這種乘積關系對應的數據已經非常大了。現在，由于美團有更多業務場景，比如跑腿和全城送，會跨非常多的商圈，甚至跨越半個城市，所以只能做城市級的全局優化匹配。目前，調度系統處理的問題的峰值規模，是1萬多單和幾萬名騎手的匹配。而算法允許的運行時間只有幾秒鐘，同時對內存的消耗也非常大。另外，配送和網約車派單場景不太一樣。打車的調度是做司機和乘客的匹配，本質是個二分圖匹配問題，有多項式時間的比較好算法：KM算法。打車場景的難點在于，如何刻畫每對匹配的權重。而配送場景還需要解決，對于沒有多項式時間比較好算法的情況下，如何在指數級的解空間，短時間得到優化解。如果認為每一單和每個騎手的匹配有不同的適應度，那么這個適應度并不是可線性疊加的。也就意味著多單對多人的匹配方案中，任意一種匹配都只能重新運算適應度，其計算量可想而知。天津自配送SaaS服務