雷鋒網(wǎng) AI 研習(xí)社按，2018 年初，比達(dá)咨詢發(fā)布 2017 年度中國第三方餐飲外賣市場(chǎng)研究報(bào)告。報(bào)告顯示，2017 年度外賣市場(chǎng)交易規(guī)模達(dá) 2046 億元，較去年增長(zhǎng) 23.1%，用戶規(guī)模增長(zhǎng) 3 億人，較去年增長(zhǎng) 15.4%。

隨著外賣市場(chǎng)規(guī)模的逐漸擴(kuò)大，如何提高外賣平臺(tái)物流運(yùn)營效率，將每個(gè)訂單分配給最合適的騎手？如何為每位騎手規(guī)劃最佳路徑？如何精確地將外賣送到每位顧客手上？這些都是亟需解決的問題。

作為目前中國外賣市場(chǎng)的一大巨頭，餓了么是如何解決以上問題的呢？雷鋒網(wǎng) AI 研習(xí)社近日聯(lián)系到餓了么相關(guān)團(tuán)隊(duì)，了解到他們獨(dú)特的智能調(diào)度系統(tǒng)「方舟」以及調(diào)度效果。

餓了么對(duì) AI 研習(xí)社表示，智能調(diào)度系統(tǒng)「方舟」是餓了么外賣即時(shí)配送領(lǐng)域中最核心的環(huán)節(jié)，該系統(tǒng)替代了調(diào)度員大部分的工作，減少了人力介入的程度，實(shí)現(xiàn)了自動(dòng)化、智能化派單。

目前，「方舟」系統(tǒng)已在完成全國 74 個(gè)大中型城市的推廣，覆蓋直營城市 96% 的訂單，預(yù)計(jì)今年 6 月底完成向其他城市的推廣。

方舟的智能派單是如何實(shí)現(xiàn)的呢？

Part1「知人善任」——把對(duì)的訂單派給對(duì)的人

智能調(diào)度系統(tǒng)的核心目標(biāo)是提高外賣平臺(tái)物流運(yùn)營效率，其中效率與公平是派單的兩大支柱?！阜街邸雇ㄟ^學(xué)習(xí)騎手的送餐數(shù)據(jù)，劃定騎手等級(jí)，并階梯化各級(jí)騎手目標(biāo)單量，從而為每個(gè)騎手做出一張能力畫像，將運(yùn)單分配給最合適的騎手。

在外賣的午間與晚間高峰，「方舟」會(huì)以運(yùn)單效率為第一準(zhǔn)則，在高峰期優(yōu)先對(duì)高等級(jí)騎手分派訂單，以提升配送效率。數(shù)據(jù)顯示，「方舟」系統(tǒng)每秒處理訂單的峰值可以達(dá)到 80 單。

到了外賣的平峰期，「方舟」則會(huì)在考慮效率的基礎(chǔ)上，強(qiáng)調(diào)公平性。通過大數(shù)據(jù)分析，做到騎手單量的均衡，確保同等級(jí)、同團(tuán)隊(duì)騎手所分配的運(yùn)單量在一定時(shí)間跨度內(nèi)大體相當(dāng)。

除了在騎手訂單數(shù)量上做到均衡以外，為避免騎手工作負(fù)荷不均，「方舟」還會(huì)對(duì)運(yùn)單類別進(jìn)行均衡，使長(zhǎng)單與短單、易送單與難送單在各個(gè)騎手運(yùn)單中的比例大致都一樣。

Part2 「老馬識(shí)途」：為每位騎手規(guī)劃最優(yōu)路徑

「方舟」智能調(diào)度系統(tǒng)通過分析餐廳歷史出餐數(shù)據(jù)，騎手接單時(shí)，系統(tǒng)會(huì)優(yōu)先指向出餐更快的餐廳，讓騎手減少在餐廳等餐的時(shí)間。數(shù)據(jù)顯示，在智能調(diào)度系統(tǒng)的幫助下，餓了么每單配送時(shí)長(zhǎng)已縮短至 28.62 分鐘，準(zhǔn)時(shí)率和用戶好評(píng)率都高達(dá) 99%。

當(dāng)騎手遇到暴雨、下雪等極端天氣時(shí)，由于天氣與路況問題，騎手的行駛速度會(huì)變慢，這時(shí)候系統(tǒng)會(huì)分配給騎手更多的送餐時(shí)間，確保騎手不會(huì)因?yàn)閾?dān)心送餐遲到而超速，降低騎手產(chǎn)生交通安全事故的概率。

除了時(shí)間和距離，并單率也是決定人效的重要因素，因此，「方舟」還會(huì)將同一街道、同一樓宇的臨近訂單合并，給一名騎手統(tǒng)一配送，將騎手每一趟的價(jià)值最大化，業(yè)內(nèi)叫「追單」。

此外，「方舟」還解決了長(zhǎng)期存在的區(qū)隔問題。所謂「網(wǎng)格」，就是配送地圖中的最小單位，在傳統(tǒng)的配送體系中，網(wǎng)格與網(wǎng)格之間派單體系獨(dú)立，網(wǎng)格 A 的外賣小哥不能接到網(wǎng)格 B 的訂單，但在實(shí)際中，跨網(wǎng)格配送的情況卻很常見，這樣容易導(dǎo)致騎手空駛返回，造成成本浪費(fèi)。

如今，騎手要從網(wǎng)格 A 到網(wǎng)格 B 送單，「方舟」就會(huì)在他返程時(shí)，為他安排從網(wǎng)格 B 取餐送到網(wǎng)格 A 的任務(wù)，最大限度減少空駛里程，為騎手創(chuàng)收。

五次迭代

這一智能調(diào)度系統(tǒng)的發(fā)展歷程如何？餓了么人工智能與策略部負(fù)責(zé)人李佩曾在去年年底的一次演講中表示，方舟系統(tǒng)歷經(jīng)五次迭代：

• 第一版是逐單分配：當(dāng)前時(shí)刻最優(yōu)。

  在這一分配系統(tǒng)的算法里，主要考慮到運(yùn)單剩余時(shí)長(zhǎng)、騎手已有負(fù)載、騎手繞路距離、運(yùn)單與騎手已有負(fù)載的夾角，抽象出來的問題模型是帶時(shí)間窗的路徑規(guī)劃問題。

  但是由于配送員的行為可能不會(huì)按照系統(tǒng)給的最優(yōu)配送路徑，比如電動(dòng)車沒電或者配送員想走另外一條路，因此這種獲取訂單最優(yōu)解的方案雖然有效，但滿足不了業(yè)務(wù)需求。

• 之后，他們升級(jí)到蓄水分單：蓄水時(shí)長(zhǎng)內(nèi)最優(yōu)。

  在這個(gè)版本里，他們引入 buffer 的概念?；趥€(gè)體的獨(dú)特性會(huì)影響分配算法效率的考慮，他們拋棄掉個(gè)體概念，改從時(shí)間區(qū)間的維度來考慮問題，這里希望能做到「全局最優(yōu)」。

  在這個(gè)版本里，主要考慮如下內(nèi)容：運(yùn)單特征（ 起點(diǎn)、終點(diǎn)、路面距離）、騎手特征（負(fù)載、能力、繞路比、最大夾角）、生成運(yùn)單騎手匹配度矩陣、基于匹配度矩陣做全局最優(yōu)匹配。

  但由于會(huì)出現(xiàn)運(yùn)力飽和甚至是運(yùn)力不足的情況，一旦碰到高峰期，配送速度還是不能讓顧客滿意。

• 基于此，他們升級(jí)到波次并單與多級(jí)調(diào)控。

  波次并單指的是在同一波次內(nèi)盡可能的并單，最大化同時(shí)背單數(shù)。多級(jí)調(diào)控是通過算法，建立一個(gè)運(yùn)單緊急度模型，分為緊急單分配、低相似運(yùn)單分配等等，保證最緊急的訂單最快出單。

  但實(shí)際線下環(huán)境的復(fù)雜度遠(yuǎn)遠(yuǎn)超乎想象，傳統(tǒng)算法設(shè)計(jì)幾乎已經(jīng)無力再繼續(xù)優(yōu)化。

• 于是他們開發(fā)出第四個(gè)版本——機(jī)器學(xué)習(xí)分單。

  基于機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，他們建立了五個(gè)模型——運(yùn)單相似度模型、騎手背單能力模型（通過機(jī)器學(xué)習(xí)評(píng)估人類員工能力的實(shí)例）、騎手路徑規(guī)劃模型、騎手行程時(shí)間預(yù)估模型、騎手樓內(nèi)時(shí)間預(yù)估模型。

  雖然從理論上來看沒有問題，但調(diào)度結(jié)果極其依賴算法模型?；诖?，算法工程師觀察配送員的配送行為之后對(duì)算法模型了進(jìn)行大量?jī)?yōu)化。

• 這催生出第五個(gè)版本—深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與多場(chǎng)景智能適配分單。

  在這一版本中，深度學(xué)習(xí)在系統(tǒng)里承擔(dān)了幾乎所有預(yù)測(cè)工作，包括不同騎手在送餐過程中的路徑選擇，以及未來 15、30 分鐘的負(fù)載壓力。

  此外，算法團(tuán)隊(duì)為調(diào)度劃分了午高峰、平峰、爆單、大廈、小區(qū)等多個(gè)場(chǎng)景，系統(tǒng)會(huì)根據(jù)場(chǎng)景來適配模型。

餓了么對(duì)雷鋒網(wǎng) AI 研習(xí)社表示，加入阿里大家庭以后，他們還將利用高德地圖的數(shù)據(jù)，讓「方舟」智能調(diào)度系統(tǒng)的精準(zhǔn)度進(jìn)一步提高，餓了么智能調(diào)度系統(tǒng)也將為阿里生態(tài)拓展全新的本地生活服務(wù)領(lǐng)域，完成從新零售走向新消費(fèi)重要一步提供新動(dòng)力。

（完）

參考信息：1024 學(xué)院《用深度學(xué)習(xí)取代人工調(diào)度，全面解析餓了么方舟（Ark）智能調(diào)度系統(tǒng)》

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