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在求解路径规划这类问题上，很多公司的技术团队，都经历过这样的阶段：起初，采用类似遗传算法的迭代搜索算法，但是随着业务的单量变大，发现算法耗时太慢，根本不可接受。然后，改为大规模邻域搜索算法，但算法依然有很强的随机性，因为没有随机性在就没办法得到比较好的解。而这种基于随机迭代的搜索策略，带来很强的不确定性，在问题规模大的场景会出现非常多的BadCase。另外，迭代搜索耗时太长了。主要的原因是，随机迭代算法是把组合优化问题当成一个单纯的Permutation问题去求解，很少用到问题结构特征。这些算法，求解TSP时这样操作，上海物流配送SaaS平台，求解VRP时也这样操作，求解Scheduling还是这样操作，上海物流配送SaaS平台，这种类似“无脑”的方式很难有出色的优化效果，上海物流配送SaaS平台。配送saas云平台，配送软件及服务的云平台。上海物流配送SaaS平台

SaaS是Software-as-a-Service(软件即服务)的简称，随着互联网技术的发展和应用软件的成熟，在21世纪开始兴起的一种完全创新的软件应用模式。它与"on-demandsoftware"(按需软件)，theapplicationserviceprovider(ASP，应用服务提供商)，hostedsoftware(托管软件)所具有相似的含义。它是一种通过Internet提供软件的模式，厂商将应用软件统一部署在自己的服务器上，客户可以根据自己实际需求，通过互联网向厂商定购所需的应用软件服务，按定购的服务多少和时间长短向厂商支付费用，并通过互联网获得厂商提供的服务。对于许多小型企业来说，SaaS是采用**技术的比较好途径，它消除了企业购买、构建和维护基础设施和应用程序的需要。SaaS应用软件的价格通常为"全包"费用，囊括了通常的应用软件许可证费、软件维护费以及技术支持费，将其统一为每个用户的月度租用费。对于广大中小型企业来说，SaaS是采用**技术实施信息化的比较好途径。但SaaS*适用于中小型企业。上海烧烤配送SaaS租赁saas软件的应用分类，财务、人事、销售、营销、物流、招聘等。

在传统物流中，影响末端配送效率**关键的点，是配送员对他所负责区域的熟悉程度。这也是为什么在传统物流领域，配送站或配送员，都会固定负责某几个小区的原因之一。因为越熟悉，配送效率就会越高。即时配送场景也类似，每个骑手需要尽量固定地去熟悉一片商家或者配送区域。同时，对于管理者而言，站点的管理范围也比较明确。另外，如果有新商家上线，也很容易确定由哪个配送站来提供服务。所以，这个问题有很多运营管理的诉求在其中。

当然，区域规划项目的发起，存在很多问题需要解决。主要包括以下三种情况：配送区域里的商家不聚合。这是一个典型站点，商家主要集中在左下角和右上角，造成骑手在区域里取餐、送餐时执行任务的地理位置非常分散，需要不停往返两个商圈，无效跑动非常多。区域奇形怪状，空驶严重。之前在门店上线外卖平台的发展过程中，很多地方原本没有商家，后来上线的商家多了，就单独作为一个配送区域。这样的区域形状可能就会不规则，导致骑手很多时候在区域外跑。而商家和骑手都有绑定关系，骑手只能服务自己区域内的商家，因此骑手无法接到配送区域外的取餐任务，空驶率非常高。很多时候骑手送完餐之后，只能空跑回来才可能接到新任务。站点的大小不合理。图三这个站点，每天的单量只有一二百单。如果从骑手平均单量的角度去配置骑手的话，只能配置3~4个骑手。如果某一两个人突然有事要请假，可想而知，站点的配送体验一定会变得非常差，运营管理难度会很高。反之，如果某一个站点变得非常大，站长也不可能管得了那么多的骑手，这也是一个问题。所以，需要给每个站点规划一个合理的单量规模。租用外卖配送saas系统的优点，前期成本低。自己建立开发团队，成本一年上百万。

SaaS软件应用服务经过多年的发展，已经开始从SaaS1.0的阶段慢慢进化到SaaS2.0的阶段。类似于Web1.0与Web2.0的概念，SaaS1.0更多地强调由服务提供商本身提供全部应用内容与功能，应用内容与功能的来源是单一的;而SaaS2.0阶段，服务运营商在提供自身**SaaS应用的的同时，还向各类开发伙伴、行业合作伙伴开放一套具备强大定制能力的快速应用定制平台，使这些合作伙伴能够利用平台迅速配置出特定领域、特定行业的SaaS应用，与服务运营商本身的SaaS应用无缝集成，并通过服务运营商的门户平台、销售渠道提供给**终企业用户使用，共同分享收益。不想当将军的士兵不是好士兵，不想当老板的骑手不是好骑手，骑手可以租用送道配送saas系统，自己当老板。上海自配送SaaS产品

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既然存在这么多的问题，那么做区域规划项目就变得非常有必要。那么，什么是好的区域规划方案？基于统计分析的优化目标设定。多目标优化问题优化的三要素是：目标、约束、决策变量。***点，首先要确定优化目标。在很多比较稳定或者传统的业务场景中，目标非常确定。而在区域规划这个场景中，怎么定义优化目标呢？首先，我们要思考的是区域规划主要影响的是什么。从刚才几类问题的分析可以发现，影响的主要是骑手的顺路性、空驶率，也就是骑手平均为每一单付出的路程成本。所以，我们将问题的业务目标定为优化骑手的单均行驶距离。基于现有的大量区域和站点积累的数据，做大量的统计分析后，可以定义出这样几个指标：商家聚合度、订单的聚合度、订单重心和商家重心的偏离程度。数据分析结果说明，这几个指标和单均行驶距离的相关性很强。经过这一层的建模转化，问题明确为优化这三个指标。*二点，需要梳理业务约束。在这方面，我们花费了大量的时间和精力。比如：区域单量有上限和下限。区域之间不能有重合，不能有商家归多个区域负责。所有的AOI不能有遗漏，都要被某个区域覆盖到，不能出现商家没有站点的服务。上海物流配送SaaS平台

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