王浩偉 呂明星 虞蕊嬌 王浩文

摘 要：本文對(duì)外賣訂單分配的靜態(tài)進(jìn)行了建模，并結(jié)合具體問題展開研究。同時(shí)實(shí)地考察了小區(qū)樓層高度與外賣員交付時(shí)長之間的關(guān)系。除此以外，針對(duì)某一高校大學(xué)生進(jìn)行了問卷調(diào)查，并運(yùn)用層次分析法AHP研究影響外賣配送質(zhì)量的因素權(quán)重。最后，對(duì)外賣小哥的生存現(xiàn)狀進(jìn)行了思考討論。

關(guān)鍵詞：層次分析法;靜態(tài)建模;交付時(shí)長

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

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

一、模型假設(shè)

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(shè)系統(tǒng)都是按照最優(yōu)決策進(jìn)行運(yùn)營，不存在手工調(diào)配訂單等緊急情況。

3.假設(shè)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(píng)價(jià)與應(yīng)用

1.模型的評(píng)價(jià)

上述模型針對(duì)的是給定訂單的優(yōu)化分配策略，然而在實(shí)際外賣運(yùn)送調(diào)度中，管理者往往追求的是一段時(shí)間動(dòng)態(tài)累計(jì)收益的最大化，故模型的實(shí)際應(yīng)用性有待進(jìn)一步的加強(qiáng)。

2.模型的應(yīng)用

設(shè)外賣騎手的騎行速度為v，配送一個(gè)訂單的最長時(shí)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(yùn)送。我們運(yùn)用已經(jīng)建立的模型計(jì)算出騎手在有T限制下完成訂單配送可能會(huì)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(quán)重分別為（0.4821，0.2729， 0.2729，0.5351），由此可以看出在該高校大學(xué)生看來配送及時(shí)性對(duì)于他們來說是最重要的，是影響他們購買外賣的服務(wù)質(zhì)量體驗(yàn)最大因素。

由上述調(diào)查可以推斷客戶對(duì)于配送及時(shí)性是十分重中的，這和外賣平臺(tái)所追求的目標(biāo)是一致的。當(dāng)客戶和平臺(tái)的利益都無法妥協(xié)時(shí)，外賣騎手這個(gè)相對(duì)弱勢(shì)群體承擔(dān)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(dān)憂和同情。為了追逐利潤，平臺(tái)給騎手時(shí)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(shí)扣工資、殘酷的淘汰制度不斷驅(qū)使著外賣小哥加速加速。每當(dāng)看到一起一起的交通事故發(fā)生時(shí)，人們內(nèi)心不禁惶恐起來。為他們拼命送單的辛酸、被系統(tǒng)支配的無奈而感到深深的同情。

如果不違章，一天跑的單數(shù)會(huì)減少一半。外賣小哥在平臺(tái)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(shí)間。于是，外賣騎手逐漸成為最危險(xiǎn)的職業(yè)之一。工資逐漸在危險(xiǎn)中獲取，然而外賣平臺(tái)卻在持續(xù)不斷獲取著高額的盈利。

除此以外，智能系統(tǒng)并不永遠(yuǎn)正確地指引外賣騎手高效配送。根據(jù)采訪，人們了解到算法有時(shí)會(huì)把路徑錯(cuò)誤地當(dāng)作直線計(jì)算，然而實(shí)際配送中距離遠(yuǎn)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?nèi)シ此?，去改善?/p>

如今，雖然外賣訂單分配系統(tǒng)已經(jīng)相對(duì)比較完善了，但其算法在復(fù)雜多變的實(shí)際生活中應(yīng)用的精確度以及對(duì)騎手生存狀態(tài)的關(guān)注還有待進(jìn)一步加強(qiáng)。

參考文獻(xiàn)：

[1]秦昕悅.外賣配送最優(yōu)路徑模型設(shè)計(jì)[J].電子技術(shù)與軟件工程，2020（08）：162-163.

[2]趙楨.西安美團(tuán)外賣配送模式和流程優(yōu)化研究[D].貴州大學(xué)，2017.

[3]丁艷慧.美團(tuán)外賣配送模式選擇研究[D].南京大學(xué)，2018.

[4]李倩.新零售背景下即時(shí)配送模式研究[D].云南財(cái)經(jīng)大學(xué)，2019.

[5]李雪妍.派單模式下考慮“取餐+送餐”的眾包外賣配送優(yōu)化研究[D].北京交通大學(xué)，2019.

[6]李桃迎，呂曉寧，李峰，陳燕.考慮動(dòng)態(tài)需求的外賣配送路徑優(yōu)化模型及算法[J].控制與決策，2019，34（02）：406-413.

[7]涂漢江.集中區(qū)域外賣即時(shí)配送調(diào)度系統(tǒng)的設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)[D].南昌大學(xué)，2016.

[8]陳萍，李航.基于時(shí)間滿意度的O2O外賣配送路徑優(yōu)化問題研究[J].中國管理科學(xué)，2016，24（S1）：170-176.

[9]鄧娜，張建軍.O2O外賣訂單配送任務(wù)分配模式研究[J].上海管理科學(xué)，2018，40（01）：63-66.

[10]汪章月.眾包配送模式下外賣訂單分配與路徑優(yōu)化研究[D].東華大學(xué)，2020.

[11]靳志宏，鞠新誠，郭加佳，楊珍花.O2O模式下外賣騎手的配送路徑優(yōu)化[J].大連海事大學(xué)學(xué)報(bào)，2019，45（04）：55-64.

[12]陳嘉俊.O2O模式下配送車輛實(shí)時(shí)路徑選擇研究[D].重慶郵電大學(xué)，2019.

[13]李昆.數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的外賣訂單動(dòng)態(tài)分配算法研究[D].東北財(cái)經(jīng)大學(xué)，2019.

[14]高琳，馬瑞年，許進(jìn).有向最短哈密爾頓路問題的DNA算法[J].系統(tǒng)工程與電子技術(shù)，2002（08）：102-105.