从架构到算法，详解美团外卖订单分配内部机制

最近两年，外卖的市场规模持续以超常速度发展。近期美团外卖订单量峰值达到 1600 万，是全球规模最大的外卖平台。目前各外卖平台正在优质供给、配送体验、软件体验等各维度展开全方位的竞争，其中，配送时效、准时率作为履约环节的重要指标，是外卖平台的核心竞争力之一。

要提升用户的配送时效和准时率，最直接的方法是配备较多的配送员，扩大运力规模，然而这也意味着配送成本会很高。所以，外卖平台一方面要追求好的配送体验，另一方面又被配送的人力成本掣肘。怎么在配送体验和配送成本之间取得最佳的平衡，是即时配送平台生存的根基和关键所在。

随着互联网时代的上半场结束，用户增长红利驱动的粗放式发展模式已经难以适应下半场的角逐。如何通过技术手段，让美团外卖平台超过 40 万的骑手高效工作，在用户满意度持续提升的同时，降低配送成本、提高骑手满意度、驱动配送系统的自动化和智能化，是美团配送技术团队始终致力于解决的难题。

在过去一年多时间里，美团配送团队在机器学习、运筹优化、仿真技术等方面，持续发力，深入研究，并针对即时配送场景特点将上述技术综合运用，推出了用于即时配送的「超级大脑」——O2O 即时配送智能调度系统。

系统首先通过优化设定配送费以及预计送达时间来调整订单结构；在接收订单之后，考虑骑手位置、在途订单情况、骑手能力、商家出餐、交付难度、天气、地理路况、未来单量等因素，在正确的时间将订单分配给最合适的骑手，并在骑手执行过程中随时预判订单超时情况并动态触发改派操作，实现订单和骑手的动态最优匹配。

同时，系统派单后，为骑手提示该商家的预计出餐时间和合理的配送线路，并通过语音方式和骑手实现高效交互；在骑手送完订单后，系统根据订单需求预测和运力分布情况，告知骑手不同商圈的运力需求情况，实现闲时的运力调度。

通过上述技术和模式的引入，持续改善了用户体验和配送成本：订单的平均配送时长从 2015 年的 41 分钟，下降到 32 分钟，进一步缩短至 28 分钟，另一方面，在骑手薪资稳步提升的前提下，单均配送成本也有了 20% 以上的缩减。

本文将以外卖场景下上述调度流程中的关键问题之一——订单分配问题为例，阐述该问题的本质特点、模式变迁、方案架构和关键要点，为大家在解决业务优化问题上提供一个案例参考。

外卖订单的分配问题一般可建模为带有若干复杂约束的 DVRP（Dynamic Vehicle Routing Problem）问题。这类问题一般可表述为：有一定数量的骑手，每名骑手身上有若干订单正在配送过程中，在过去一段时间（如 1 分钟）内产生了一批新订单，已知骑手的行驶速度、任意两点间的行驶距离、每个订单的出餐时间和交付时间（骑手到达用户所在地之后将订单交付至用户所需的时间），那么如何将这批新订单在正确的时间分配至正确的骑手，使得用户体验得到保证的同时，骑手的配送效率最高。

下图是外卖配送场景下一个配送区域上众多骑手的分布示意图。

即时配送订单分配模式的演进

在 O2O 领域，订单和服务提供方的匹配问题是一个非常关键的问题。在外卖行业发展初期主要依赖骑手抢单模式和人工派单模式。抢单模式的优势是开发难度低，服务提供者（如司机、骑手）的自由度较高，可以按照自身的需要进行抢单，但其缺点也很明显：骑手/司机只考虑自身的场景需求，做出一个局部近优的选择，然而由于每个骑手掌握的信息有限又只从自身利益出发来决策，导致配送整体效率低下，从用户端来看，还存在大量订单无人抢或者抢了之后造成服务质量无法保证（因为部分骑手无法准确预判自己的配送服务能力）的场景，用户体验比较差。

人工派单的方式，从订单分配的结果上来看，一般优于抢单模式。在订单量、骑手数相对比较少的情形下，有经验的调度员可以根据订单的属性特点、骑手的能力、骑手已接单情况、环境因素等，在