所以我们如今的筹划是如许的。简单讲，这是一个价值矩阵，我们有N个订单包，N个骑手，这么一个二维的矩阵，我们欲望可以或许把每个订单包都分到一小我身上，中心的就是价值矩阵，欲望输出的是订单包和骑手之间最优匹配。这里的价值定义和计算办法也经由几版的迭代，最开端毫无疑问的，当你决定把一个单分给骑手的时刻，价值是其他单不会是以受影响，也不欲望他距离跑太长，因为电动车跑两公里送一单肯定是最坏的选择。所以我们最开端用规矩的办法，经由过程大年夜量的离线分析，比如大年夜概20个特点，这些特点每个权重若干，算出来今后，后面是优化问题，最后的结不雅是获得右边的矩阵。一个订单分给了这个骑手，匹配用的什么算法？我们用的是比较成熟的最优匹配KM算法，KM算法求的是完全匹配下最大年夜权匹配，KM算法也有很多流程，和开端的VRP解决筹划比较接近，赓续优化。最开端算法流程初始化可行顶标的值，用匈牙利算法寻找完全匹配。
当然，我们还有很多的不足，我们大年夜概解决了根本的问题，但后来我们意识到，分单如不雅有一个订单来了，立时分给一个骑手去接，这往往不是最优选择，如不雅你再等两分钟，同样餐厅同样路线上会出现更多的单，所以就出现了蓄水，也许等两分钟，等更多的单。蓄水之后我们经由过程两个单打包出来，这是2.1版本。打包的时刻还有很多不足之处，任何做机械进修都要用规矩来，什么样的包可以打在一路，同取同送，GPS不准的情况下同取同送带来的结不雅就是订单完成不了，比如这栋楼A座和这栋楼B座。所以2.2版本，去掉落了打包规矩，我们用机械进修办法进修，人工调剂的时刻，什么样的单人工分成什么样的包和模型，用订单类似度模型，然则这还不敷。
因为我们推广过程傍边发明，在不合的处所有不合的习惯，而这个习惯会造查对骑手知足度和推广难度很大年夜的影响。所以我们又出了一个新的叫订荡竽暌闺骑手匹配模型，我们来定什么样的是好的，刚才讲的更多是我们经由过程离线算出来的，用一个公式去match全国几千个站点分单逻辑，这是做不到的，用这种规矩必定做不好。所以我们做了订荡竽暌闺骑手匹配模型，把数据按照本地站点掏出来，我们进行进修，学到人工调剂习惯，我们机械进修抓住这个特点，真正做到本地化、本地化，这是我们2.3标准。每个站每个地区都是独特的模型。我们正在做的是3.0版本，加强进修，大年夜家对这个也比较熟悉。
2.3的时刻在模型上就很难再进步了，但不管怎么说，模型更新必定是离线过程，可能一个礼拜，可能一天，我们欲望变得更快，怎么更快？如今比较风行的加强进修，我们经由过程在线反馈，骑手喜不爱好，如不雅不爱好会换单，这个旌旗灯号我们曾经抓到了，然则经由过程离线进行补偿，经由过程加强进修在线上主动进修，还在开辟过程中。
全部算法过程是如许的，但最大年夜的问题是我们的基本数据，刚才我反复提到POI点，不管算法怎么分，它看到的是我们告诉它大年夜这个获得那个点，POI的精确性一向以来是最大年夜的挑衅，所有以LBS为办事的任何公司，POI相当于地址库，就像Google map为什么值钱，因为它的POI做的好，导航算法是你优化的，光有算法没用，重点在POI的精确性，当然，Google不仅仅在美国，他在全世界做的都比较好，这是他的财富，就是数据。我们本身也在赓续积聚POI。ETA、出餐时光猜测、骑手模型、餐厅画像，这些都须要经久晋升。骑手模型讲的是这个骑手他的习惯、他的才能，对路线的熟悉程度，包含比如给他五个单他能不克不及准时送到，什么时刻单可以分给某小我，他比较靠谱。餐厅画像也很重要。
最后是总结。很多同伙不太清跋扈，实际上本地生活场景算法异常大年夜，可能送外卖比较多，但想象它不是外卖，而是运筹优化，尤其因为是本地生活圈问题导致很多不规矩的器械，所以挑衅异常异常多，不比任何一家互联网公司小。第一个问题，基本数据的完全性和精确性，这点没有人帮到我们，因为行业特点是靠本身，经久经由过程仁攀来收集这些数据，餐厅、骑手，甚至电梯难易程度对我们的算法都有影响。
还有对人的行动懂得，人的行动懂得，在我们分单的时刻认为如许是最好的，但实际运营傍边我们受到很多阻力，别人不爱好如许做。比如追单，在五楼接了一个单，方才到楼下同样分一个餐厅的单，骑手不爱好，十分艰苦下来的不想另娶单了，我们发明你这个时刻再归去总的时光会更少，但骑手不爱好，他认为跑上去麻烦，很多时刻要等电梯，或者有各类他不爱好的行动。这都是我们后来意识到，很多时刻须要和营业结合才能有一个完全的解决筹划。最后一个，优化算法与机械进修的结合，在物流场景更多的是成本优化，机械进修更多是对身分的进修。所以优化算法和机械进修只有结合起来才能完美解决我们的┞封些问题。我的内容就分享到此，感谢大年夜家！
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本文标题：饿了么张浩：AI派来的外卖送餐员
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