距离矩阵服务上线,实现最优派单及路径解决方案

继一对多的距离计算服务后,腾讯位置服务近日再次升级,推出更为强大的距离矩阵(多对多)距离服务。从计算性能上来看,多对多矩阵最高支持25×25矩阵(一次请求计算路面距离625对),一对多最多支持1×200批量计算,批量计算能力达到业内领先水平

同时,结合实时返回的ETA及跨城远距离计算能力,以及支持驾车、步行、骑行多种方式,可应用于网约车派单、多目的地最优路径智能计算等场景中,使应用场景得到进一步扩展。

场景一:为网约车接驾提供最优派单

网约车业务中,合理分派订单,减少乘客等待是用户体验的关键环节,用户发起叫车请求后,服务端根据用户上车点查找周边车辆,计算接驾距离(距离近的车辆会得到优先分派),除距离外也可再结合业务需要得出派单优先顺序,实现订单分派。

解决方案要点:

a)  使用多起点(周边车辆)到同一终点(乘客)的距离计算方式。

b) 一般先查找乘客周边直线1公里范围内车辆,再计算接驾距离,以降低计算量。

c) 设置车头方向可以辅助确定车辆所在道路,提高计算准确度。车头方向通过车辆GPS获取,调用本服务时做为输入参数传入。

d) 实时订单,除距离外,建议结合实时路况的预计到达时间(ETA)作为派单优先级条件之一 。

场景二:为顺风车派单提供最优方案

顺风车是高效利用出行资源,降低出行成本的一种出行方式。判断为可拼车的基本逻辑是,A乘客发起拼车,确定初始起/终点,增加B乘客后,距离增加在可接受范围内,即为可拼车。

解决方案要点:

首先初筛存在拼车可能性的订单,根据发起拼车的起终点,查找周边起点相近、方向相同的订单,作为备选拼车订单,当然这个策略可以根据业务实际情况进行设计。

使用多对多矩阵式计算,计算备选订单中的各乘客、各目的地相互间距离。

通过计算得到的互相间距离,并结合实际业务需要,计算得到拼车订单。

场景三:为大件物流装车/送货提供最优路径

城市大件货物配送,一般一趟车负责多件货物、途经多个收货地点完成配送。在出发前,司机需要根据运单自行规划配送路线,安排装车顺序(先送后装,便于卸车),这对司机的路线能力要求非常高,规划过程也会占用较多时间成本,因此实现配送顺序智能规划,是有效解决这一问题的关键。

解决方案要点:

使用多对多矩阵式距离计算,计算得到起点及各收货点两两间距离,再结合您的业务需要,经排序得到最优遍历顺序。

如果您的业务目前仅需考虑距离因素,我们为您提供了基于驾车方式的最优配送顺序的服务,输入起点及若干终点,自动为您计算最优的遍历顺序,可直接使用。

场景四:为配送员提供最优取派件顺序

电商、快递物流类业务,为赢取用户口碑,保持自身竞争力,不断在各各环节进行提速,从当日达到半日达,再到小时达,这背后离不开强大的信息系统与GIS能力的结合。 配送与揽收环节,以往多由配送员自行规划路线,对人依赖较重。而限时达业务的插入,常会打断原有计划,配送员要不断根据订单变化进行调整,稍有不甚订单将无法按时履约。

解决方案要点:

采多对多矩阵式计算,使用骑行方式,计算各订单间距离,并排序得到最优顺序。

与顺风车计算方式接近,不同的是,配送站或配送员有既定的工作范围,备选订单即为工作范围内所有订单,筛选过程相对简单。

往往同一小区、写字楼每天会接收多件包裹,可对同目的地的运单预先进行合并,也可离线预计算各主要收货小区、楼栋两两间距离,减少重复计算,提升系统速度。

场景五:为外卖小哥提供最佳骑行路径

与物流配送情况相近,但即时性要求更高,随时有新订单产生,随时有任务插入。

解决方案要点:

同样使用骑行距离矩阵,计算得到取派地点间距离,从而计算顺路、计算取派顺序。

可对订单进行一定累积之后(订单越多,拼成顺路的概率越大),再进行顺路关系计算,使订单分派更为合理,充分使用运力。

目前已有美团、京东、达达等在各自行业内领先的大客户开始使用该距离矩阵服务,来优化自身的派单或配送效率。随着LBS与各行各业的深度融合,腾讯位置服务正致力于为广大开发者,特别是用车出行、快递物流等行业的开发者提供更加精准和智能的解决方案。

原文发布于微信公众号 - 腾讯位置服务(gh_ba7849dcf583)

原文发表时间:2018-08-22

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