基于業務場景的約束條件梳理**難的一個問題，其實是要求區域邊界必須沿路網。起初我們很難理解，因為本質上區域規劃只是對商家進行分類，它只是一個商家**的概念，為什么要畫出邊界，還要求邊界沿路網呢？其實剛才介紹過，區域邊界是為了回答如果有新商家上線到底屬于哪個站點的問題。而且，從**管理成本來講，更習慣于哪條路以東、哪條路以南這樣的表述方式，便于記憶和理解，提高管理效率。所以，就有了這樣的訴求，我們希望區域邊界更“便于理解”。整體方案設計在目標和約束條件確定了之后，整體技術方案分成三部分：首先，根據三個目標函數，確定商家比較好**。這一步比較簡單，做運籌優化的同學都可以快速地解決這樣一個多目標組合優化問題。后面的步驟比較難，怎么把區域邊界畫出來呢？為了解決這個問題，配送團隊和美團地圖團隊進行合作。先利用路網信息，把城市切成若干互不重疊的多邊形，然后根據計算幾何，將一批商家對應的多邊形拼成完整的區域邊界。***，用美團自主研發的配送仿真系統，評測這樣的區域規劃對應的單均行駛距離和體驗指標是否符合預期。因為**直接變動的成本非常***真系統就起到了非常好的作用。配送saas云平臺，配送軟件及服務的云平臺。廣東火鍋配送SaaS平臺

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。無錫物流配送SaaS服務送道配送saas系統特別適合縣級市場的騎手創業。

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企業管理軟件分成兩大陣營：平臺型SaaS和傻瓜式SaaS。平臺型SaaS是把傳統企業管理軟件的強大功能通過SaaS模式交付給客戶，有強大的自定制功能。傻瓜式SaaS提供固定功能和模塊，簡單易懂但不能靈活定制的在線應用，用戶也是按月付費。一般而言，平臺型SaaS更適合企業的發展，因為它強大的自定制功能能滿足企業的應用，當然，并非所有SaaS廠商的產品都具有自定制功能，所以企業在選擇產品時要先考察清楚。傻瓜式SaaS的功能是固定的，在某個階段能適應企業的發展，一旦企業有了新的發展，它的無法升級和無自定制的缺點就會暴露出來，這時企業只能進行“二次購買”。平臺型SaaS和傻瓜式SaaS的共同點是都能租賃使用。但是無論是平臺型SaaS或傻瓜式SaaS，SaaS服務提供商都必須有自己的知識產權，所以企業在選擇SaaS產品時應當了解服務商是否有自己的知識產權。外賣配送saas系統，提供外賣配送及服務的系統。

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。租用外賣配送saas系統的優點，前期成本低。自己建立開發團隊，成本一年上百萬。廣東外賣配送SaaS產品

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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。廣東火鍋配送SaaS平臺