Service Mesh 发展趋势(续) 蚂蚁金服 | 骑士到中盘路向何方?
0 码力 | 43 页 | 2.90 MB | 5 月前3经典算法与人工智能在外卖物流调度中的应用
经典算法与深度学习 在外卖物流调度中的应用 SPEAKER / 徐明泉 百度外卖首席架构师 引言:外卖配送的背后 2 引言:外卖订单调度系统要考虑的因素 3 订单相关 骑士相关 • 商户、用户位置 • 用户期望时间 • 预计出餐时间.. • 现有订单的配送路线 • 新增订单后配送路线的改变情况 • 历史取送餐速度 • 完成每个订单的预计时间 • 熟悉的区域 • 配送工具 6 人工派单模式 • 调度员根据订单地址和骑士 位置来进行订单分配 • 人力调度派单峰值为每人 800单/天 调度 系统 3.0 云端分组派单模式 A 组 B 组 • 系统综合考虑各因素进行 订单分组,然后再指派给 合适的骑士 订单云端分组 整体最优分配 调度 系统 4.0 深度学习智能模式 • 出餐时间估算更准,缩短 骑士到店等待时间,节省 运力,提升用户等餐体验 出餐时间预估 出餐时间预估 深度学习智能 调度 系统 2.0 系统派单模式 • 系统综合考虑配送距离、 骑士运力、期望送达时间 等因素来自动派单 配送距离 期望送达时间 骑士运力 订单相似度 调度 系统 1.0 外卖订单智能调度要解决的核心问题 7 调度系统算法 1 2 3 4 5 路线规划 • 动态规划最优配送路线,且合理 并单,以最低的配送成本最大化 满足用户配送体验。0 码力 | 28 页 | 6.86 MB | 1 年前3
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