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在对该问题进行合理建模和算法优化之后,新闻派单算法可以实现骑手订单负载均衡(workload balance)和融合骑手当地区域知识和配送经验。对此,新闻建模人员可以通过在目标函数中引入“最大化所有骑手的最小订单负载”(maxmin)或者“最小化所有骑手的最大订单负载”(minmax)的方式进行调整。

另外,医疗派单算法引入骑手在当地区域的熟知程度和配送经验等因素,医疗这不仅意味着 ETA 股票基础的预测算法需要纳入骑手在当地区域的熟知程度和配送经验等重要指标,也意味着派单算法需要考虑骑手们之间在这两个维度上的差异性。综合以上因素,由多目标优化算法(multi-objective optimization)给出满足多个目标的最佳派单结果[21]。

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(4)骑手端:路径规划算法

与派单算法紧密关联的是路径规划算股票基础法,新闻算法应该引入与实际路况更为贴切的特征,新闻例如,单行道、限行、机动车道和非机动车道,以及交通管制和交通拥堵等,并且根据实时信息进行调整。

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洞察:

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针对骑手路径规划的问题,医疗平台需要建立基于有向图的实时动态路径规划模型,医疗输入该模型的可行路径集合(set of feasible routes)需要根据离线信息进行缩小[33],例如,许多单行道、限行路线和过街天桥不允许电动车经过的路线就应该作为强约束从集合中剔除;另外,该集合还需要根据实时信息进行调整,例如,出现严重交通拥堵或者临时交通管制的路线也应该被剔除。

同时,新闻面对随机的订单需求和配送时长,新闻该问题可以考虑借鉴离线-在线近似动态规划算法[30] (offline-online approximate dynamic programming)或者在线再优化策略[5](online re-optimization strategy)的思想进行求解。

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王辉

(责任编辑:股票信息)

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