CN108960649B - 一种外卖配送调度方法 - Google Patents

Abstract

本发明提出了一种外卖配送调度方法，所述方法首先使用估算方法计算预定出发时间ETD；再按照估算值排序，采用标准差法对适合的骑手优先派单。通过实施本发明优化方案，对骑手预计到达时间的计算速度明显提高，平均配送效率获得了提升。

Description

一种外卖配送调度方法

技术领域

本发明属于物流调度技术领域，适用于区域较小、对配送实时性要求较高的外卖配送调度系统。

背景技术

近几年，外卖服务原来越多的被人们所接受，尤其是在年轻人群体中，吃饭叫外卖既能吃到想吃的食物又不用出门，方便、快捷。外卖骑手通过在特定平台上抢单或者通过平台派发获得送货订单，骑手根据经验判断订单商户距离远近以及用户路线如何规划，尽可能的希望自己少跑冤枉路，一个路径上多送几单。

但是往往路线走的远、单子接到的少，或者送达时已经超时，根本原因在于其对路线的规划不科学。也有平台结合骑手的位置、商户位置、叫餐用户位置通过导航软件来进行路线规划，一个区域内所有的骑手都通过第三方地图导航系统进行路线规划，并计算预计到达时间(ETA)，将预计到达时间排序后，选出最优的一个或多个骑手，进行派单。

这样的系统，有以下的缺陷：

(1)在计算预计到达时间过程中，耗时较长，且受到第三方制约。

(2)大量使用第三方地图导航系统，成本较高。

(3)骑手较多时，容易因为个别骑手抢单导致配送平均效率降低。

发明内容

为了解决现有技术中的缺陷，本发明提供一套经过实践检证的优化方案，期望能够达到在允许的偏差范围内，提高系统运营效率，降低成本。

本发明提供了一种外卖配送调度方法，所述方法首先使用估算方法计算预定出发时间ETD；再按照估算值排序，采用标准差法对适合的骑手优先派单。

进一步的，所述使用估算方法计算预定出发时间ETD的具体过程为：

步骤1.1，缩小备选骑手所在的区域；

步骤1.2，根据ETD的计算公式计算每位备选骑手的预计出发时间ETD：

其中，T₀：骑手出发时间，F：距离计算公式，P₀：骑手出发位置，P₁：商户位置，

V：配送平均速度，α％：距离修正系数,Δ₁：取货缓冲。

更进一步的，步骤1.2中，距离计算的方式为：结合备选骑手当前的状态，采用弧面计算法或者平面计算法计算骑手与商铺的直线距离。

作为一种优选，采用平面计算法时，距离计算公式为：

其中,P₀(x,y)：骑手出发位置的经纬度坐标，P₁(x,y)：商户位置的经纬度坐标。

进一步的，所述的按照估算值排序，采用标准差法对适合的骑手优先派单的具体过程为：

步骤2.1，将备选骑手作为样本，先从小到大对其ETD与当前时间的分钟差进行排序；

步骤2.2，计算算数平均值、中位数和标准差；

步骤2.3，标准差为0时，返回并保存样本进入下次计算过程；

步骤2.4，标准差不为0时，判断是否同时满足留存样本数量、分布对称性边界及标准差平均值比上限的设定条件，如果满足，则返回并保存样本进入下次计算过程，如果不满足则舍弃；

步骤2.5，每一轮计算过程所采用的样本均为上一轮留存的样本，直至留存样本量为1时，即得到最合适的骑手。

进一步的，所述方法还包括计算预计到达时间ETA，并将所述ETA反馈给用户的功能。

更进一步的，所述计算预计到达时间ETA的具体过程为：

首先，使用第三方导航系统实时对规划路径进行计算，并设置若干延迟缓冲来保证ETA的可靠性；

ETA的计算公式如下：

ETA＝T₀+F(P₀,P₁,...P_n)+Δ₁+Δ₂+Δ₃

T₀：骑手出发时间，F：行驶时间计算公式，P₀,P₁,...P_n：行驶途经的坐标点，从出发点到商户位置再到送达位置，Δ₁：取货缓冲，Δ₂：送货缓冲，Δ₃：行驶缓冲；

如果是配送中的骑手，那么出发点按最后一个订单的送达位置计入，出发时间也按最后一个订单的预计到达时间计入；

如果是空闲的骑手，其出发点就是当前位置，出发时间按照当前时间计入。

进一步的，所述将ETA反馈给用户的具体过程为：

最后回显一个合理的送达时间区间ETA’给用户，所述ETA’计算公式为：

ETA_i为每个筛选之后的备选骑手通过调用第三方地图导航所获得的有效的行驶时间，β为上下浮动时间，m代表骑手的个数，i代表第i个骑手。

进一步的，对筛选后的备选骑手发送订单，把最先回应骑手的ETA值，作为表示用送达时间ETA’，其公式为：

ETA'＝ETA_i±β，ETA_i为第i位骑手的送达时间区间。

本发明有益效果在于：

(1)计算速度明显提高。

例如一个区域内有10名骑手，在现有技术中需要使用10次第三方地图导航，而如今只需要使用两三次。因为系统内的运算速度要优于外部，系统的计算速度得到了很大改善。

(2)第三方地图导航的租赁成本明显降低。

相对于以前的10次中只有1次是真正用于显示给用户的，到改善后的两三次里就有1次是回显给用户的，在订单总量不变的条件下，节约了外部的租赁成本。

(3)平均配送效率获得了提升。

根据优化方案实施一段时间后的数据统计，相比现有技术，各区域的平时配送时间节约了10％到15％不等。经过分析可以确定，这一提升主要是因为避免派单给一些积极抢单却来不及配送的骑手。

(4)通过(3)可以推论，由该优化方案所筛选出的骑手的确就是当时最适合承担配送任务的人选。

附图说明

图1为用户订单预览预计到达时间产生流程图；

图2为派单流程图；

图3为采用预计出发时间计算方式出选骑手的流程图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步说明。

本发明提供了一种外卖配送调度方法，所述方法首先使用估算方法计算预定出发时间ETD；再按照估算值排序，采用标准差法对适合的骑手优先派单。

进一步的，所述使用估算方法计算预定出发时间ETD的具体过程为：

步骤1.1，缩小备选骑手所在的区域；

步骤1.2，根据ETD的计算公式计算每位备选骑手的预计出发时间ETD：

其中，T₀：骑手出发时间，F：距离计算公式，P₀：骑手出发位置，P₁：商户位置，

V：配送平均速度，α％：距离修正系数,Δ₁：取货缓冲。

更进一步的，步骤1.2中，距离计算的方式为：结合备选骑手当前的状态，采用弧面计算法或者平面计算法计算骑手与商铺的直线距离。

作为一种优选，采用平面计算法时，距离计算公式为：

其中,P₀(x,y)：骑手出发位置的经纬度坐标，P₁(x,y)：商户位置的经纬度坐标。

进一步的，所述的按照估算值排序，采用标准差法对适合的骑手优先派单的具体过程为：

步骤2.1，将备选骑手作为样本，先从小到大对其ETD与当前时间的分钟差进行排序；

步骤2.2，计算算数平均值、中位数和标准差；

步骤2.3，标准差为0时，返回并保存样本进入下次计算过程；

步骤2.4，标准差不为0时，判断是否同时满足留存样本数量、分布对称性边界及标准差平均值比上限的设定条件，如果满足，则返回并保存样本进入下次计算过程，如果不满足则舍弃；

步骤2.5，每一轮计算过程所采用的样本均为上一轮留存的样本，直至留存样本量为1时，即得到最合适的骑手。

进一步的，所述方法还包括计算预计到达时间ETA，并将所述ETA反馈给用户的功能。

更进一步的，所述计算预计到达时间ETA的具体过程为：

首先，使用第三方导航系统实时对规划路径进行计算，并设置若干延迟缓冲来保证ETA的可靠性；

ETA的计算公式如下：

ETA＝T₀+F(P₀,P₁,...P_n)+Δ₁+Δ₂+Δ₃

T₀：骑手出发时间，F：行驶时间计算公式，P₀,P₁,...P_n：行驶途经的坐标点，从出发点到商户位置再到送达位置，Δ₁：取货缓冲，Δ₂：送货缓冲，Δ₃：行驶缓冲；

如果是配送中的骑手，那么出发点按最后一个订单的送达位置计入，出发时间也按最后一个订单的预计到达时间计入；

如果是空闲的骑手，其出发点就是当前位置，出发时间按照当前时间计入。

进一步的，所述将ETA反馈给用户的具体过程为：

最后回显一个合理的送达时间区间ETA’给用户，所述ETA’计算公式为：

ETA_i为每个筛选之后的备选骑手通过调用第三方地图导航所获得的有效的行驶时间，β为上下浮动时间。

进一步的，对筛选后的备选骑手发送订单，把最先回应骑手的ETA值，作为表示用送达时间ETA’，其公式为：

ETA'＝ETA_i±β

本发明适用于以下场景：

(1)B2B2C商业模式。自身作为运营商管理整个外卖平台。

(2)具备相对稳定的骑手团队。采用系统指定派单或众包模式(Crowd Sourcing)抢单均可。

(3)具备一定数量的合作商户，即实体餐厅。

(4)不具备路线规划能力，需要依赖于第三方地图导航系统。

(5)不可以拼车、拼单。即每次派单都是为了单个订单服务。

外卖配送调度系统(以下称为本系统)的一个核心目标是，为了快速将外卖送达至用户手中，如何选择一个(系统派单)或多个(众包抢单)适合的骑手。

实施例

下面，结合案例，详细说明本发明外卖配送调度方法的具体实现过程：

A)术语

首先介绍一些术语。

(1)ETA：Estimate Time of Arrival，预计到达时间。本系统中定义为骑手将外卖送达至客户的时间；

(2)ETD：Estimate Time of Departure，预计出发时间。本系统中定义为骑手从商户中取货成功，开始配送的时间；

(3)Buffer：延迟缓冲Δ，本系统中有多个延迟缓冲，分别为取货缓冲Δ₁(PickupBuffer)，发生在骑手在商户取货时，等待商家出货；送货缓冲Δ₂(Delivery Buffer)，发生在骑手给客户配送时，如上下电梯时间；行驶缓冲Δ₃(Driving Buffer)，发生在骑手行驶途中的一些损耗。

B)基本流程

本系统中，主要有两种需要进行计算ETA的场景：

(1)用户订单支付前，预览预计到达时间(参考：图1预览流程图)

(2)用户订单支付后，系统派单(参考：图2派单流程图)

两者类似的地方，都需要先选择备选骑手，再按照一定的策略进行筛选，对筛选后的骑手进行ETA计算。两者不同的地方，预览流程在ETA计算后就可以回显给用户，而派单流程则需要等待骑手响应后，才可以将该骑手的ETA回显给用户。

本发明需要解决的问题是，如何优化骑手的筛选过程。

C)选择备选骑手

当一个订单生成的时候，如果将所有骑手都进行计算的话，计算的复杂度随着骑手的数量呈现线性增长。当骑手数量足够多时，会给系统带来很大的负荷。

(1)根据服务区域初选

首先，要缩小计算对象的范围。系统按照服务区域对骑手进行了划分。每个骑手可以服务于多个区域，每个区域也有多名骑手提供服务。

根据用户以及商户所在区域，对可以提供服务的骑手做一次筛选。

(2)计算ETD

在实际运用中，一些位置很远、或者很忙的骑手，不应该再对他们派单。我们需要“位置很远或者很忙”进行量化。ETD可以很好的反映出骑手的这一状态。

系统假定了三个前提条件：一、每单配送路径都是从骑手位置到达商户位置再到达用户位置；二、所有骑手的配送速度是相近的；三、配送必须遵循队列的先进先出原则(FIFO)。由此我们可以推断出，最先从商户出发开始配送的骑手就应该是优先考虑的备选骑手。

ETD的计算公式为：

T₀：骑手出发时间，F：距离计算公式，P₀：骑手出发位置，P₁：商户位置，

V：配送平均速度，α％：距离修正系数,Δ₁：取货缓冲。

下面看如何代入这些数值。

后面三个都是常量，参考历史数据，可以根据不同区域不同时间段设定相应的值。例如：V＝20千米/小时，α％＝140％，Δ₁＝3分钟。

每个订单中，商户都是确定的，所以商户位置P₁也是固定的。所以，决定ETD的变量就是骑手出发时间T₀及位置P₀，以及距离计算公式F。

根据骑手的配送状态分为两类：配送中和空闲。

如果是配送中的骑手，那么根据前提条件三，其出发位置应该按最后一个订单的送达位置计入，出发时间也应该按最后一个订单的预计到达时间计入。

如果是空闲的骑手，其出发位置就是当前位置，出发时间也就按照当前时间计入。

关于距离计算公式F，通过两个经纬度坐标计算距离通常有两种做法。一种是弧面计算法，需要使用三角公式进行计算。另一种是平面计算法，使用勾股定理计算直线距离。由于外卖是短距离配送，两种方法的结果相差不大，所以我们采取效率更高的平面计算法。其公式为：

采用一些坐标点来验证该算法的可靠性。

地点A：(32.012738，118.7795723)，地点B：(31.997695，118.7781803)

地点C：(32.020098，118.7870743)，地点D：(32.041680，118.7818373)

表1平面计算法演算示例

(*)实际值通过Google地图测量直线距离获得。

由上表可见，偏差范围在±5％范围内，可以认为计算方法较为精确。

以下为计算ETD的一个示例。

模拟一个订单，当前时间12:00，商户位于地点A，其他常量参考计算公式的示例。

可以为A服务的骑手及其ETD如下：

表2 ETD演算示例

D)筛选派单骑手

(1)筛选策略

从计算ETD的示例中可以看出，5名骑手的ETD距离当前时间的分钟差从8到18不等。在这些骑手中，需要进一步筛选掉不适合于派单的骑手，即统计分布中较为离散的点。系统中采用的筛选策略是标准差法。

首先介绍一些术语：

a.样本X_i：一组数值，系统中使用的是ETD距离当前时间的分钟差；

b.算数平均值μ：样本X_i的平均值，其公式为

c.中位数m：当样本个数n为奇数时，其公式为m＝X_(n+1)/2

当n为偶数时，其公式为

d.标准差σ：各样本与算数平均值的差的平方和，再对n求平均值后取平方根，其公式为

然后是一些计算中使用的常量及变量：

e.留存样本数C：筛选策略执行中，当前留存的样本数量。

f.留存样本数上限L：筛选策略结束条件，当留存样本数C小于或等于L时可以结束。

g.分布对称性边界值T₁：筛选策略结束条件，当算数平均值μ与中位数m的差的绝对值，与两者中较大数的比值，小于T₁时可以结束。条件公式为

h.标准差平均值比上限T₂：筛选策略结束条件，当标准差σ与算数平均值μ的比值，小于T₂时可以结束。条件公式为

系统所希望留存的样本对象为，数值较小且分布较集中的样本。

筛选策略的流程请参考图3ETD筛选流程图。

我们以几组样本，来演算筛选策略的执行过程。

假定留存样本数上限L等于3，分布对称性边界值T₁等于10％，标准差平均值比上限T₂等于50％。

ETD样本组A：(8,9,10,11,13,13,17,18,20,22}

表3 ETD筛选示例A

筛选	算数平均值μ	中位数m	标准差σ	留存样本或返回
					第一轮	14.1	13	4.61	8,9,10,11,13,13
第二轮	10.7	10.5	1.89	8,9,10
					第三轮	9	9	0.82	满足退出条件返回

ETD样本组B：(8,8,8,8,8,9}

表4 ETD筛选示例B

筛选	算数平均值μ	中位数m	标准差σ	留存样本或返回
					第一轮	8.17	8	0.37	8,8,8,8,8
第二轮	8	8	0	标准差σ＝0返回

ETD样本组C：(2,3,5,8,13,21,34,55,89}

表5 ETD筛选示例C

通过以上演算过程，我们可以看出，由于每次都会筛选掉大于算数平均数或者中位数的值，如果不考虑有等值的样本，则筛选策略的执行轮数应小于或等于log₂ n(n为样本数量)。在本系统中，虽然有可能出现等值样本，但大量出现的可能性较小，所以执行轮数应小于或等于log₂ n+1。

筛选策略执行过后，留存的备选骑手就已满足之前的ETD数值较小且比较集中的要求。

(2)计算ETA

与ETD不同，ETA是会被显示给用户的，所以需要保证其可靠性。系统中使用第三方导航系统的实时计算，并添加一些延迟缓冲来保证ETA的可靠性。

ETA的计算公式如下：

ETA＝T₀+F(P₀,P₁,...P_n)+Δ₁+Δ₂+Δ₃，

其中，T₀：骑手出发时间，F：行驶时间计算公式，P₀,P₁,...P_n：行驶途经的坐标点，从出发点到商户位置再到送达位置，Δ₁：取货缓冲，Δ₂：送货缓冲，Δ₃：行驶缓冲。

与计算ETD时类似，根据骑手的配送状态分为两类：配送中和空闲。

如果是配送中的骑手，那么出发点P₀按最后一个订单的送达位置计入，出发时间也应该按最后一个订单的预计到达时间计入。

如果是空闲的骑手，其出发点P₀就是当前位置，出发时间也就按照当前时间计入。

关于行驶时间计算公式F，调用第三方导航系统，传入途经的坐标点后，可以自动得出相应交通工具的实时行驶路线和时间。

需要注意的是，不是每个派单骑手都可以算出有效的实时行驶时间。由于交通状况复杂或其他原因，可能导致某几个第三方导航系统无法给出实际行驶时间值，或者与其他骑手偏差较大。这种情况下，需要再次执行筛选策略，来排除掉这些值。

(3)ETA的表示

如果是用户订单支付前的预览流程，计算到这里就基本完成了。最后还需要回显一个合理的送达时间区间给用户。这个表示用送达时间ETA’计算公式为：

ETA_i为每个筛选之后的备选骑手通过调用第三方地图导航所获得的有效的行驶时间，β为上下浮动时间，例如10分钟。m代表骑手的个数，i代表第i个骑手。

如果是用户订单支付后的派单流程，还需要对筛选后的备选骑手发送订单，把最先回应骑手的ETA值，作为表示用送达时间ETA’。其公式为：

ETA’＝ETA_i±β。

通过实施优化方案，相对于现有技术中的外卖配送调度方法，

(1)计算速度明显提高。

例如一个区域内有10名骑手，早先版本需要使用10次第三方地图导航，而如今只需要使用两三次。因为系统内的运算速度要优于外部，系统的计算速度得到了很大改善。

(2)第三方地图导航的租赁成本明显降低。

理由与(1)相同，相对于以前的10次中只有1次是真正用于显示给用户的，到改善后的两三次里就有1次是回显给用户的，在订单总量不变的条件下，节约了外部的租赁成本。

(3)平均配送效率获得了提升。

根据优化方案实施一段时间后的数据统计，相比较早先版本，各区域的平时配送时间节约了10％到15％不等。经过分析可以确定，这一提升主要是因为避免派单给一些积极抢单却来不及配送的骑手。

(4)通过(3)可以推论，由该优化方案所筛选出的骑手，的确就是当时最适合承担配送任务的人选。

本发明具体应用途径很多，以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以作出若干改进，这些改进也应视为本发明的保护范围。

Claims (6)

1.一种外卖配送调度方法，其特征在于，所述方法首先使用估算方法计算预定出发时间ETD；再按照预定出发时间ETD排序，采用标准差法对最合适的骑手优先派单；

所述使用估算方法计算预定出发时间ETD的具体过程为：

步骤1.1，按照骑手所在服务区域对骑手进行划分，缩小备选骑手的范围；

步骤1.2，根据ETD的计算公式计算每位备选骑手的预计出发时间ETD：

其中，T₀：骑手实际出发时间，F：距离计算公式，P₀：骑手出发位置，P₁：商户位置，V：配送平均速度，α％：距离修正系数,Δ₁：取货缓冲；

所述的按照预定出发时间ETD排序，采用标准差法对适合的骑手优先派单的具体过程为：

步骤2.1，将备选骑手作为样本，先从小到大对其ETD值与当前时间的分钟差进行排序；

步骤2.2，计算备选骑手ETD值的算术平均值、中位数和标准差；

步骤2.3，标准差为0时，返回并保存样本进入下次计算过程；

步骤2.4，标准差不为0时，判断是否同时满足留存样本数量、分布对称性边界及标准差平均值比上限的设定条件，如果满足，则返回并保存样本进入下次计算过程，如果不满足则舍弃；

步骤2.5，每一轮计算过程所采用的样本均为上一轮留存的样本，直至留存样本量为1时，即得到最合适的骑手。

2.根据权利要求1所述的一种外卖配送调度方法，其特征在于，

步骤1.2中，距离计算的方式为：结合备选骑手当前的状态，采用弧面计算法或者平面计算法计算骑手与商户的直线距离。

3.根据权利要求2所述的一种外卖配送调度方法，其特征在于，采用平面计算法时，距离计算公式为：

其中,P₁·x、P₁·y分别为商户位置的经度和纬度坐标，P₀·x、P₀·y分别为骑手出发位置的经度和纬度坐标。

4.根据权利要求1所述的一种外卖配送调度方法，其特征在于，所述方法还包括计算预计到达时间ETA，并将所述ETA反馈给用户。

5.根据权利要求4所述的一种外卖配送调度方法，其特征在于，所述计算预计到达时间ETA的具体过程为：

首先，使用第三方导航系统实时对规划路径进行计算，并设置若干延迟缓冲来保证ETA的可靠性；

ETA的计算公式如下：

ETA＝T₀+F(P₀,P₁,...P_n)+Δ₁+Δ₂+Δ₃

T₀：骑手出发时间，F：行驶时间计算公式，P₀,P₁,...P_n：行驶途经的坐标点，从出发点到商户位置再到送达位置，Δ₁：取货缓冲，Δ₂：送货缓冲，Δ₃：行驶缓冲；

如果是配送中的骑手，那么出发点按最后一个订单的送达位置计入，出发时间也按最后一个订单的预计到达时间计入；

如果是空闲的骑手，其出发点就是当前位置，出发时间按照当前时间计入。

6.根据权利要求5所述的一种外卖配送调度方法，其特征在于，所述将ETA反馈给用户的具体过程为：

最后回显一个送达时间区间ETA’给用户，所述ETA’计算公式为：

ETA_i为每个筛选之后的备选骑手通过调用第三方地图导航所获得的有效的行驶时间，β为上下浮动时间，m代表骑手的个数，i代表第i个骑手。

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