賽道 A：“58 到家”家政服務(wù)訂單分配問題

????????“58 到家”是“58 同城”旗下高品質(zhì)、高效率的上門家政服務(wù)平臺，平 臺向用戶提供家政保潔、保姆、月嫂、搬家、維修等眾多生活領(lǐng)域的服務(wù)。 在家政保潔場景中，用戶在平臺下單購買服務(wù)后，平臺會將訂單分配給一 個保潔阿姨，阿姨接到訂單后按照用戶指定的服務(wù)時間上門，進行保潔服 務(wù)。平臺在將訂單分配給一個保潔阿姨時，一方面，為了提高對顧客的服 務(wù)質(zhì)量，需要盡量分配服務(wù)分較高的阿姨，其中阿姨的服務(wù)分是基于阿姨 歷史訂單的評價情況得到，取值為[0,1]，值越大越好；另一方面，為了幫 助阿姨提高接單量，需要盡量縮短阿姨相鄰單之間的通行時間。 每天通過平臺進行分配的訂單量是巨大的，當(dāng)前平臺實現(xiàn)了一套訂單 分配算法，本問題研究的是如何優(yōu)化系統(tǒng)的分配算法，提高算法的求解能 力，實現(xiàn)提升顧客體驗、節(jié)省阿姨時間。

?基本業(yè)務(wù)抽象 約束條件及假設(shè)：

1. 所有訂單都要分配一個且只有一個阿姨；

2. 每個訂單需要指定一個服務(wù)開始時間，這個時間的取值范圍為 [最早時間，最晚 時間]，且是半點的整數(shù)倍；

3. 一個阿姨同時只能服務(wù)一個訂單；

4. 阿姨需要在每個訂單的服務(wù)開始時間之前到達客戶位置；

5. 阿姨每天開始任務(wù)時必須從初始點位置出發(fā)；

6. 任意兩點的距離為歐式距離；

7. 保潔阿姨的行駛速度為 15 千米/小時。

優(yōu)化目標： 將每個訂單匹配阿姨時，優(yōu)化的目標是： 1. 所有訂單匹配的阿姨的服務(wù)分，其平均值 A 盡可能大； 2. 最小化每單的平均通行距離 B。一個訂單的通行距離指的是阿姨從上一個地點到 本單地點的距離（歐式距離），其中阿姨第一個訂單的通行距離等于從初始點到 3 第一個訂單位置的距離，單位是千米； 3. 最小化阿姨服務(wù)訂單的平均間隔時間 C。一個訂單的間隔時間指的是，阿姨從上 一個單服務(wù)結(jié)束時刻到本單服務(wù)開始時刻的時間間隔，單位是小時，其中阿姨第 一個訂單的間隔時間設(shè)定為 0.5 小時（阿姨首單需要做基本的準備工作，不考慮 阿姨從初始點到第一個訂單的通行時間）； 4. 總體目標是各個目標的加權(quán)和：αA-βB-γC，其中α=0.78、β=0.025、γ=0.195，得 分四舍五入取 6 位小數(shù)。目標值越大越好。

初賽問題

問題 1：只考慮離線批量派單模式。附件 1 與附件 2 中分別給出的是一 天的所有訂單信息與阿姨信息。 (a) 請設(shè)計最優(yōu)的訂單與阿姨匹配算法，將所有訂單進行分配，并將求 解結(jié)果填寫到 result1.txt 中。（訂單必須全部分配、阿姨不需要全部 匹配訂單）。 (b) 基于(a)的算法，請對附件 1 中的前 50 個訂單與附件 2 中前 20 個阿 姨，重新運行算法，給出阿姨的執(zhí)行任務(wù)列表，并畫出阿姨的行動 軌跡圖。

問題 2：線上批量派單模式。在實際業(yè)務(wù)場景中，通常采用固定的頻率 派單，每 30 分鐘將該段時間內(nèi)產(chǎn)生的新訂單統(tǒng)一分配；分配時允許部分訂 單暫時不派單，稱之為壓單，但是壓單訂單必須滿足服務(wù)開始時間的最早 時 間 比 當(dāng) 前 時 間 晚 于 2 個 小 時 （ 不 包 括 2 個 小 時 ） 也 即 滿 足 ： 4 serviceFirstTime-currentTime>2h；請設(shè)計這種情況下的每批訂單的最優(yōu)分配 算法。并將求解結(jié)果 1-最終決策結(jié)果填寫到 result21.txt 中，結(jié)果 2-每次決 策結(jié)果填寫到 result22.txt 中。

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