人工智能和大数据技术在饿了么的应用有哪些？

目前大部分的上班族都是点外卖，现在外卖成了中国吃饭的方式，外卖行业到今天为止已经发展到每天2500万单，可以想象这个是多么庞大的数量。如果没有数据算法和人工智能的技术支持，会导致这个行业一塌糊涂。但是在互联网+的时代，不仅是外卖行业，还有淘宝、滴滴等众多行业有这么大的单量，因此人工智能和大数据技术已经渗透在生活的方方面面。人工智能和大数据技术在饿了么的应用有哪些？

一、出餐时间预估

在“饿了么”下了一个单，大概20分钟才能做好，作为平台骑手刚好在20分钟能到，如果早了骑手等在那儿是浪费，但是去晚了，就可能订单超过了时间。这个出差时间准确性是关键，当订单完成之后，怎么知道订单花多长时间完成，这个餐厅受很多的因素影响，餐厅的备餐时间和食堂吃的用户数,餐品类型,烹饪方式,订单大小等因素影响,且备完餐后无通知。这就用到的方法是深度学习，我们是用 LSTM，通过时间相关性把预测做的更加准确，通过这个模型也可以捕捉这些特征，对订单分配有一定的帮助，同样对订单打包也有一定的帮助。人工智能与大数据之间的关系非常紧密。

 人工智能和大数据技术在饿了么的应用有哪些

二、通过人工导航，买家与外卖小哥实时位置共享

当交易行为发生时，我们希望30分钟将外卖送到用户手里，这里面涉及到机器学习的规划，我会详细讲智能的调度，也会详细讲到出餐时间和送餐时间的预估，以及动态定价等这几个模块。智能调度是调度的一部分，我们30分钟包括了准备的时间和路上的时间，甚至保证了送到楼下，等电梯到你手上的时间等等，所以30分钟有很多不可预估的东西。那么压力平衡是什么意思？大家都知道，线上交易和我们物流是矛盾的，对于线上交易来说我们当然希望订单越多越好，我们希望有上千万的用户一下子几秒钟进来。但是30分钟内把订单全部送出去，这个是不太可能一下子解决的问题，为了达到压力平衡，就要保证交易和物流、配送等保持平衡，既达到交易质量，也不损失用户的积极性。

三、智能分单

在“饿了么”一个骑手一个包同时背5到10单，而且订单之间有时间限制，有涉及大量的时效要求，这时就用到了智能分单。

当给一个订单，在骑手容量和成本固定的情况下，我们需要找到匹配的线路，每个订单承诺时间是不一样的，就是不能超时。默认模式下, 一个骑手可以同时送5到10单, 每单都有严格的时效要求, 并且订单在午高峰爆发式增加。

最重要的就是车辆路径规划：

输入：订单，骑手，容量，成本。

输出：订单和骑手间的匹配以及行走路线；

优化目标：最小化时间或者行驶距离；

约束条件：骑手背单数、骑手数量、最晚到达时间等。

是一种基于大量函数的组合算法通过一些规则和一些机器学习的算法算出来，右边是一个定单匹配的结果。最优匹配就是 KM 算法。调度算法的演进最早是 VRP。所以定单匹配模型是在 2.2 版本之上做出来的。

在不久的未来，人工智能和大数据结合将席卷整个社会，随着科技不断更新完善，会为社会做出更大的贡献。

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