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#外卖到了
2020-09-07 09:10
一份外卖从下单到送到你手里,需要经过几手交易?

一份外卖从店铺送到你手中,期间经历了什么?

谁来配送?一次要拿多少个订单?走哪个路线更快?如何不超时?

在外卖准时配送这小小的一件事上,有无数的问题需要被解决。

送外卖,是一个多人多点动态匹配问题。

如今订单量的增多,使得外卖员不得不一次处理多个订单。多人指的是区域内的外卖员,多点指的是店铺和收货人,匹配就是将新订单合理的分配给外卖员,在保证准时配送的同时,尽可能的解决更多订单。

如果有订单改派了呢?高峰期爆单了呢?再加上下雨了呢?

送外卖,真的是一个很大的问题。

拆解是解决问题的有效手段,外卖配送可以大体拆解为分析决策

分析指的是对现实状况描绘和预测,目标是为决策提供依据。

比如我们曾提到过的天气预测就是分析,要不要带伞就是决策。

外卖配送中的预测包括出餐时间、路径耗时、未来订单量等各个方面,这部分工作往往由机器学习承担。别忘了机器学习最重要的能力,就是通过积累的数据,对未来的状况作出预测。

接下来是决策,派出哪些订单,规划怎样的路径,这些决定全部是基于上一步的预测和现实情况做出的。除了遗传算法、模拟退火等经典的运筹优化模型,强化学习也会在现实情况的基础上,模拟出更优结果,为决策模型提供迭代依据。

但这仍然是理想中的外卖规划。别忘了外卖是要送到家门口的,社区内的道路、上下楼时间,这些信息都是收集数据再清洗后得到的,也就是外卖员一次次跑出来的。

在 30 分钟的外卖配送中,层层嵌套着许多需要不同技术解决的问题,这正是现实的魅力。

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