近日，由阿里巴巴集團舉辦之天池大數據算法競賽“智慧物流：新冠期間餓了么騎士行為預估”，為旗下餐飲配送平臺“餓了么”，向業界征集新冠期間外賣配送員行為預估，及配送調度的機器學習算法解決方案，以實現配送效率最大化。
中企通信信息科技服務及數據科學部的馮楠坪 (Don Feng) 及齊福曉 (Alex Qi) 組隊出賽，經過初選、評審、答辯等環節，從907支國內外參賽隊伍中脫穎而出，成功斬獲“智慧物流比賽攻略一等獎”。
新冠病毒對全球公共衛生安全造成了巨大的影響，更進一步波及到經濟領域，造成大量企業在疫情嚴重期間停工停產。其中餐飲業更是備受影響，無法提供堂食與聚餐的禁止令，使得大量餐飲業必須采用線上的方式向消費者提供餐食，利用數字化手段保障業務持續運轉。
有數據顯示，2020年第一季度中，由外賣衍生的即時配送業務在疫情中大獲增長，其中就包含閃購、生鮮等新零售到家業務。數以百萬計的騎士則構成了“有溫度的新基建”，他們不僅是智能配送網絡中“最后一公里”的重要基礎設施，更在疫情期間連接了一個個因隔離而產生的“孤島”生態，給人們帶去希望和溫暖。人社部更發文明確指出，騎士（網約配送員）是現代城市生活的“新基礎設施”，該職業的確立是“互聯網+服務業”和“智能+物流”產業融合發展的重要體現。
如何高效地分配訂單給騎士，使之達到配送效率最大化，對餐飲物流配送平臺產生了極大的挑戰。 天池大數據競賽，是由阿里巴巴集團主辦，面向全球科研工作者的高端算法競賽，第三方餐飲配送平臺“餓了么”與天池合作向業界發出大賽邀請，征集新冠期間餓了么騎士行為預估的機器學習的算法解決方案。
中企通信團隊以創新ICT服務于全球化企業，包括大量餐飲和連鎖機構，參與本次比賽旨在利用自身數據科學能力與算法能力在疫情階段積極貢獻己力，為配送平臺、為眾多餐飲服務業提供算法方案。
最終我們憑借對場景業務的理解、數據特征與現實場景的結合、算法方案的闡述，獲得最終總決賽的第一名。
馮楠坪及齊福曉 2位參賽者分享大賽經驗時表示，參賽不僅僅是展示創新與智慧的能力，更關鍵的是觀念與思維的碰撞。
對于根據騎士歷史的決策信息，結合當前騎士所處的狀態來預測騎士的下一步決策行為和行為時間預測的場景，這是高效智能調度的重要條件，可以極大的減少騎士配送距離，提高配送效率和人工效率，這同樣也是一般智能調度系統設計的重要屬性。
我們把預測騎手下一步行為采用分類模型，把預測騎手下一步行為的預計時間采用回歸模型，并融合行為模式發現關鍵方向特征。并采用了Lgb模型，實現了對指標的預測并取得好成績。
另一個場景是智能調度系統算法設計實現降低平均配送時長和超時率的目標，將訂單分配給合適的騎士。并有嚴苛的約束條件如一次派單的調度時間不能超過5秒。這同樣也是智能路徑優化、供應鏈分析、交通分配、路由設計等場景的經典問題。
我們以訂單分配、路徑規劃（全局與局部最優相結合）與智能重分配為基礎使用改進了算法模型，同時結合業務場景進行動態全局調度，形成以點、線、面的方式融合建模，取得了復賽第一的成績。
中企通信的創新科學家們還在此場景的總結基礎上，形成了一套成熟的方法論，它不局限于外賣行業。最短路徑問題是運籌優化領域的經典分類，用于計算一個節點到其他所有節點的最短路徑，主要特點是以起始點為中心向外層層擴展，直到擴展到終點為止。此問題廣泛應用于計算機科學、交通工程、通信工程、系統工程、運籌學、信息論、控制理論等眾多領域。涉及以上領域的企業客戶，中企通信都可以提供更智慧方案，幫助解決實質性問題。例如：供應鏈智能調度系統、倉儲物流運輸系統、共享車、網約車智能調度系統、交通運輸領域交通分配、通信領域網絡路由設計以及航空業機型分配、飛機路徑規劃。
我們還將進一步研究如何利用智能調度算法，應用于網絡與ICT領域，讓網絡與ICT服務更加智能。創新科學家們在機器學習和深度學習的其他應用領域都有非常豐富的經驗和方法論，同時利用更多尖端的創新技術豐富相關ICT方案，持續為“新基建”輸送澎湃新動能。
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