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“互联网+”背景下智能外卖订单分配研究

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王浩伟吕明星虞蕊娇王浩文

摘要：本文对外卖订单分配的静态进行了建模，并结合具体问题展开研究。同时实地考察了小区楼层高度与外卖员交付时长之间的关系。除此以外，针对某一高校大学生进行了问卷调查，并运用层次分析法AHP研究影响外卖配送质量的因素权重。最后，对外卖小哥的生存现状进行了思考讨论。

关键词：层次分析法;静态建模;交付时长

随着大数据、人工智能时代的到来以及外卖业务的蓬勃发展，如何通过技术手段，让外卖平台数十万的骑手高效工作，在确保用户满意度不断上升的同时降低订单配送的成本，提升实时订单分配的能力，是外卖平台持续努力想要解决完善的难题。

目前，相关的研究主要是对外卖订单在某一时刻以及动态的包含未来不确定性因素两种状态下进行建模，应用k-means对“商家-客户”进行聚类，并使用遗传算法、模拟退火算法等算法进行模型的求解，分析模型的完善程度。

一、模型假设

1.不考虑送外卖的突发情况，如交通事故、极端恶劣天气等，骑手正常送外卖。

2.假设系统都是按照最优决策进行运营，不存在手工调配订单等紧急情况。

3.假设所有骑手行驶速度一样，且全程匀速行驶。

二、模型建立与求解

三、模型评价与应用

1.模型的评价

上述模型针对的是给定订单的优化分配策略，然而在实际外卖运送调度中，管理者往往追求的是一段时间动态累计收益的最大化，故模型的实际应用性有待进一步的加强。

2.模型的应用

设外卖骑手的骑行速度为v，配送一个订单的最长时间限制为T。

如图所示，相同颜色的店铺和客户代表着客户从该店铺下单，需要外卖骑手运送。我们运用已经建立的模型计算出骑手在有T限制下完成订单配送可能会走的两条最优路线。分别如下图所示：

综上，可得C1，C2，C3，C4的权重分别为（0.4821，0.2729，0.2729，0.5351），由此可以看出在该高校大学生看来配送及时性对于他们来说是最重要的，是影响他们购买外卖的服务质量体验最大因素。

由上述调查可以推断客户对于配送及时性是十分重中的，这和外卖平台所追求的目标是一致的。当客户和平台的利益都无法妥协时，外卖骑手这个相对弱势群体承担了压力和拼命奔波的苦果。如今，他们的生存状态十分令人担忧和同情。为了追逐利润，平台给骑手时间逐步缩短，而这更加迫使着外卖小哥加快速度。于是，一手接电话一手开车、闯红灯、逆向行驶成了外卖小哥的家常便饭。超时扣工资、残酷的淘汰制度不断驱使着外卖小哥加速加速。每当看到一起一起的交通事故发生时，人们内心不禁惶恐起来。为他们拼命送单的辛酸、被系统支配的无奈而感到深深的同情。

如果不违章，一天跑的单数会减少一半。外卖小哥在平台和客户压力下不得不违章，不得不拼命加速去赢得订单，赢得时间。于是，外卖骑手逐渐成为最危险的职业之一。工资逐渐在危险中获取，然而外卖平台却在持续不断获取着高额的盈利。

除此以外，智能系统并不永远正确地指引外卖骑手高效配送。根据采访，人们了解到算法有时会把路径错误地当作直线计算，然而实际配送中距离远不止于此，这就加剧了外卖骑手的窘境。算法包含的路径中有大量逆行路段，甚至有的路径有围墙相隔，这些都让外卖骑手感到绝望难过。这些情形都是令人痛心的，值得我们去反思，去改善。

如今，虽然外卖订单分配系统已经相对比较完善了，但其算法在复杂多变的实际生活中应用的精确度以及对骑手生存状态的关注还有待进一步加强。

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