【笔记】从架构到算法,详解美团外卖订单分配内部机制

案例来源:微信公众号@机器之心
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(以下为案例的简要概述,便于之后能快速检索到相关内容。部分文字与图片可能直接来自原文,如有侵权请告知,谢谢)

0. 背景
1)美团旗下40万骑手,峰值配送1600万单,提高配送效率意义重大,因此美团推出了用于即时配送的「超级大脑」——O2O 即时配送智能调度系统
2)最简单的订单分配方式是抢单模式,但因为每个骑手的信息匮乏,容易陷入局部最优解;中心化的人工调度一般优于抢单模式,但效率低,且人力成本高
3)系统需求:在正确的时间将订单分配给最合适的骑手,设计最优配送路线,并预估超时情况及时进行改派操作,实现订单和骑手的最优匹配

1. 基本架构
1)数据平台:包括骑手轨迹数据、配送业务数据、实时环境数据等基础数据
2)机器学习:出餐时间估计、交付时间估计、未来订单估计、路径耗时估计等预测数据
3)运筹优化:基于基础数据与预测数据,进行系统派单、路径规划、自动改派、仿真系统等

2. 问题建模
决策优化的数学模型包括三个要素:
1)决策变量:表示可以进行的决策。订单分配的决策变量是“订单分配给哪个骑手”、“骑手的建议行驶路线”
2)优化目标:表示通过调整决策变量,我们希望优化的指标。这里可以分为两个维度,对用户而言,“最少配送时间”、“最小超时率”;对骑手而言,“最小化单均行驶距离”、“最小化单均消耗时间”。
多优化目标情况下,美团采用人工设定目标函数结构,仿真系统+实际数据设定目标函数参数的方式,来确定最终的优化目标函数。
3)约束条件:一个骑手分配任务的时间限制等。
以上只是单任务的优化,但实际目标是全局优化,因此还要考虑未来可能产生的订单【笔记】从架构到算法,详解美团外卖订单分配内部机制_第1张图片

3. 机器学习
配送过程中,商家取餐与交付用户占到配送时长的一半以上。准确预测取餐和交付时间,可以减少骑手等待时间。
1)商家出餐受到品类、时段、天气等因素影响。
2)用户交付受到楼层、是否处于高峰时段、有没有电梯等。
这两个时间使用机器学习的方式进行预测。进一步,美团建立调度模型的自学习机制,借鉴多变量控制理论的思想,调整模型中的相关参数。模型平均预估偏差小于4分钟,10分钟置信度达到90%以上。

4. 运筹优化
将配送问题划分为两个层次:
1)订单分配方案优化:把一批订单分配至骑手,使目标(如配送时长、准时率等)最优。
2)骑手路径优化:已知订单的情况下,确定最佳配送线路。
解决思路有三种:
1)采用迭代的方式,通过订单分配优化算法进行初始的订单分配,然后通过骑手路径优化算法获取各骑手的最佳行驶路线,进而,订单分配优化算法根据骑手路径优化结果调整分配方案。这两个层次不断反复迭代,最终获得比较满意的解【笔记】从架构到算法,详解美团外卖订单分配内部机制_第2张图片
2)二分图解:先对一个人可以完成的订单打包成一个任务,然后用二分图匹配算法(匈牙利算法、KM算法)解决
3)强化学习:引入了离线学习和在线优化相结合的机制,离线学习得到策略模型,在线通过策略迭代,不断寻求更优解。通过不断地改进算法,在耗时下降的同时,算法的优化效果提升 50% 以上。【具体思路?】

5. 应对突发情况
常见的突发情况有:商家出餐异常慢、联系不上用户、车坏了、临时交通管制等。
解决方案有两种:
1)延时调度:某些情况下订单可以不立即分配,在不影响订单超时的情况下,寻找最优指派时间。
2)自动改派:实时评估骑手的位置和订单完成情况,分析是否有超时风险,及时改派。

6. 仿真系统
系统能够模拟真实的配送过程和线上调度逻辑,并给出按照某种配送策略下的最终结果。该模拟过程和线下的实际导航、地理数据完全一致,系统同时能够根据实际配送数据进行模型自学习,不断提升仿真精度。【笔记】从架构到算法,详解美团外卖订单分配内部机制_第3张图片

7. 应用效果
1)中关村配送站在 5 月 6 日切换了派单模式和相应的算法,大望路配送站的调度策略维持不变。可以看出,在切换后,中关村的平均配送时长有了 2.9 分钟的下降,严重超时率下降了 4.7 个百分点(相比较对比区域)。
2)在更广泛的区域上进行了测试,结果表明,在体验指标不变的前提下,新策略能够降低 19% 的运力消耗。换言之,原来 5 个人干的活,现在 4 个人就能干好,所以说,智能调度在降低成本上价值是很大的。

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