对于被许多人所称的现代淘金热所吸引的企

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业家和投资者来说竞争是非常激烈的。使用空间分析和位置数据做出业务决策将在确定哪些公司在未来几年成为真正的竞争者方面发挥重要作用。要忘记在和上分享这篇文章关于作者这些博客文章由我们的社区行业专家或团队提供涵盖了空间分析的整个范围。从位置智能到空间数据科学行业趋势等等我们精心制作了相关内容以陪伴您度过旅程的每个阶段无论您具有技术背景还是业务背景。通过我们的博客您距离将空间分析提升到新的水平又近了一步。更多帖子来自卡托贡献者于按需运输问题来说这又是一个更艰巨的挑战因为需要实时计算这个矩阵。{}想了解的故事吗？在这里看到它贪心算法这通常是解决此问题时遵循的第一种方法。每次收到订单时都会激活该算法它会搜索最近的空闲骑手并将订单分配给该骑手。在这种情况下我们采用最接近的标准但也可以是任何其他要优化的标准具体取决于所提供的服务或业务目标。

该算法被广泛使用因为它非常容易实现并且易于理解和分析其结果。此外在启动新业务时客户体验通常是主要指标之一因此希望尽快处理每个订单是有意义的。然而这并一定意味着客户总是会得到更快的服务。用这个算法解决问题后我们得 瑞典 WhatsApp 号码数据 到的总距离为公里乘客从出发地点到上车地点的行程。在下图中我们可以看到使用绘制的算法执行的前六个步骤其中黑点是闲置乘客的位置绿点是订单的取货位置。这种可视化非常强大因为它可以帮助快速识别我们算法中的低效之处。送货服务批量分配算法如前所述改进作业的一个关键因素是添加尽可能多的信息和灵活性。拓宽视野并获取更多信息的一种选择是推迟订单分配并每分钟运行一次算法。我们推迟得越多越好因为我们将获得更多信息。下图显示了每分钟收到的订单数。送货服务每分钟运行一次算法意味着订单必须最多等待一分钟才能处理这最初会对客户体验产生重大影响。



事实上我们会看到一些订单甚至会提前交付。该算法每分钟都会激活它将考虑最后一分钟收到的所有订单并分配它们。这意味着它将有多个订单要分配。为了充分利用我们所拥有的所有信息我们将把这个作为分配问题来解决。有专门针对这个问题设计的算法例如匈牙利算法。通常这些算法是针对问题的非常具体的情况而设计的当问题开始需要复杂的特征时很难改进它们。这就是为什么我们将使用线性规划或更具体地说整数线性规划来解决它。这项技术将使我们能够适应未来的变化或增加问题的复杂性。{选项__=""}线性规划简而言之典型的线性规划如下所示\{}^\{}\\\\{}^{}\\{}^\\{}^\\{}^它具有以下组成部分决策变量\\{}^决策变量代表需要做出的决策这将导致最佳计划。我们问题的决策变量将指示哪个骑手被分配到哪个订单。一旦每个变量都实例化为一个值就可以实现解决方案。