“互聯網+”背景下智能外賣訂單分配研究

王浩偉 呂明星 虞蕊嬌 王浩文

摘 要：本文對外賣訂單分配的靜態(tài)進行了建模，并結合具體問題展開研究。同時實地考察了小區(qū)樓層高度與外賣員交付時長之間的關系。除此以外，針對某一高校大學生進行了問卷調查，并運用層次分析法AHP研究影響外賣配送質量的因素權重。最后，對外賣小哥的生存現狀進行了思考討論。

關鍵詞：層次分析法;靜態(tài)建模;交付時長

隨著大數據、人工智能時代的到來以及外賣業(yè)務的蓬勃發(fā)展，如何通過技術手段，讓外賣平臺數十萬的騎手高效工作，在確保用戶滿意度不斷上升的同時降低訂單配送的成本，提升實時訂單分配的能力，是外賣平臺持續(xù)努力想要解決完善的難題。

目前，相關的研究主要是對外賣訂單在某一時刻以及動態(tài)的包含未來不確定性因素兩種狀態(tài)下進行建模，應用k-means對“商家-客戶”進行聚類，并使用遺傳算法、模擬退火算法等算法進行模型的求解，分析模型的完善程度。

一、模型假設

1.不考慮送外賣的突發(fā)情況，如交通事故、極端惡劣天氣等，騎手正常送外賣。

2.假設系統都是按照最優(yōu)決策進行運營，不存在手工調配訂單等緊急情況。

3.假設所有騎手行駛速度一樣，且全程勻速行駛。

二、模型建立與求解

三、模型評價與應用

1.模型的評價

上述模型針對的是給定訂單的優(yōu)化分配策略，然而在實際外賣運送調度中，管理者往往追求的是一段時間動態(tài)累計收益的最大化，故模型的實際應用性有待進一步的加強。

2.模型的應用

設外賣騎手的騎行速度為v，配送一個訂單的最長時間限制為T。

如圖所示，相同顏色的店鋪和客戶代表著客戶從該店鋪下單，需要外賣騎手運送。我們運用已經建立的模型計算出騎手在有T限制下完成訂單配送可能會走的兩條最優(yōu)路線。分別如下圖所示：

綜上，可得C1，C2，C3，C4的權重分別為（0.4821，0.2729， 0.2729，0.5351），由此可以看出在該高校大學生看來配送及時性對于他們來說是最重要的，是影響他們購買外賣的服務質量體驗最大因素。

由上述調查可以推斷客戶對于配送及時性是十分重中的，這和外賣平臺所追求的目標是一致的。當客戶和平臺的利益都無法妥協時，外賣騎手這個相對弱勢群體承擔了壓力和拼命奔波的苦果。如今，他們的生存狀態(tài)十分令人擔憂和同情。為了追逐利潤，平臺給騎手時間逐步縮短，而這更加迫使著外賣小哥加快速度。于是，一手接電話一手開車、闖紅燈、逆向行駛成了外賣小哥的家常便飯。超時扣工資、殘酷的淘汰制度不斷驅使著外賣小哥加速加速。每當看到一起一起的交通事故發(fā)生時，人們內心不禁惶恐起來。為他們拼命送單的辛酸、被系統支配的無奈而感到深深的同情。

如果不違章，一天跑的單數會減少一半。外賣小哥在平臺和客戶壓力下不得不違章，不得不拼命加速去贏得訂單，贏得時間。于是，外賣騎手逐漸成為最危險的職業(yè)之一。工資逐漸在危險中獲取，然而外賣平臺卻在持續(xù)不斷獲取著高額的盈利。

除此以外，智能系統并不永遠正確地指引外賣騎手高效配送。根據采訪，人們了解到算法有時會把路徑錯誤地當作直線計算，然而實際配送中距離遠不止于此，這就加劇了外賣騎手的窘境。算法包含的路徑中有大量逆行路段，甚至有的路徑有圍墻相隔，這些都讓外賣騎手感到絕望難過。這些情形都是令人痛心的，值得我們去反思，去改善。

如今，雖然外賣訂單分配系統已經相對比較完善了，但其算法在復雜多變的實際生活中應用的精確度以及對騎手生存狀態(tài)的關注還有待進一步加強。

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