美團大數據演算法

㈠ 美團公開外賣訂單分配演算法，具體是如何計算的

美團公開外賣訂單分配演算法，將會根據訂單配送距離，以及附近騎手位置，選擇一位距離最短，配送時間最優的騎手接單。同時還會根據騎手手中訂單量，合理安排送餐數量，保障騎手工作強度適中。如配送過程中，檢測到騎手出現狀況，還可以在途中進行轉單。

外賣的出現，極大方便了我們的生活，也正因為這樣，使得外賣小哥，成為了生活中，最常見到的一個身影。我們所點的每一單外賣，看似背後過程很簡單，商家出餐騎手送餐，實則背後有大量科技含量存在。

每一單外賣背後，都有大數據演算法的功勞。了解到背後故事，不得不讓人感嘆，科技的力量真強大。

㈡ 美團公開外賣預估到達時間演算法規則，這種演算法和邏輯合理嗎

其實對我們來說，美團公開外賣預估到達時間演算法規則，這些規則是按照最優的路線來計算的。但是在實際的操作過程中這種演算法確實會加大外賣員的任務。而且要所謂的演算法最優選擇，也可能考慮到大多數平均的用時。所以在實際的送單過程中確實會不斷的壓榨騎手的時間成本，所以這種演算法本身來說能夠提高到達時間，但是整體上來說會加重外賣員的負擔，所以可以從以下幾個方面出發來看待是否合理。

3，美團的外賣預估到達時間，建立在數字模型的基礎之上的，但在實際過程中，可能會存在外界因素影響所以也會存在一些時間差。

其中我們會演算法和邏輯本身也會存在一些問題，由於是建立在大數據分析的基礎之上，所以對於一些數字模型來說，也確實會存在一些線路的差異。對於普通的外賣員來說也確實需要一定的時間差，但是這種時間如果不斷的縮小的話，勢必會增加外賣員騎手的成本，所以呀，也會加重負擔。

其實對我們來說，美團公開的外賣到達時間，本身也是採取數據分析進行大資料庫對比，所以建立的數字模型採取的是最優的方案。但是在實際的過程中也會加大外賣員的實際任務量，而且採取最優的方案也代表著外賣員誤差性不斷的減小，所以也會增加外賣員的任務量。