让更多声音参与改变，美团外卖“订单分配”算法公开

9月，我们公布了外卖配送的“预估送达时间”算法。这之后，我们收到许多网友留言，除了配送时间相关问题，他们还想知道“骑手是如何接单的”“为什么这一单会选择这个骑手而不是那个骑手”。今天，我们想继续向大家公开外卖配送中的“订单分配”算法规则。

  “订单分配”算法的运行逻辑及原则   

在后台，我们每天都会收到大量订单。一个订单，往往意味着三端的需求：用户希望早点吃上饭、商家希望一出餐就有骑手取走、骑手希望接到的都是顺路的订单。如何保证三端体验的同时，更合理地分配订单，就是“订单分配”算法要解决的问题。一直以来，我们都在试着给出一个兼顾三端需求的订单分配方式。

在综合三端体验的前提下，“订单分配”算法会选择时间更宽裕、更顺路的骑手进行订单配送，让骑手在合理的劳动强度下获得更多收入。同时，针对在新手期的骑手，订单分配机制会给予一定倾斜，如为他们匹配距离近、顺路、配送难度相对更低的订单。

那么，“订单分配”算法如何判断一个骑手的时间宽裕程度和顺路程度呢？
当后台接到一个新订单时，“订单分配”算法会基于骑手当前的位置和手头已有订单量，预估出骑手如果新接该订单需要的配送时间，以及对现有订单是否产生超时影响。为保障合理的劳动强度，在预估时间时，算法会为骑手留出一定的富余时间。在对配送范围内所有骑手的送餐情况进行分析后，“订单分配”算法会把订单分配给时间充裕的骑手。

关于顺路程度，我们为大家举了个例子：

在送单过程中，骑手可参考系统建议，并根据自己的经验自主决定送单顺序。此外，外卖配送场景复杂且多变，骑手在每一个环节都可能面临一些突发状况，一直以来，我们都在通过骑手恳谈会和实地调研的方式，收集骑手在实际配送中遇到的问题，许多骑手向我们反馈，他们常常遇到商家出餐慢、联系不到用户、电动车突然故障等情况。一些异常情况可能让已分配的合理订单变得不再合理，导致骑手无法按照预估的时间完成配送，影响用户体验。针对这些异常情况，我们优化了算法策略，目前，我们有两项正在持续迭代的调整：一是启动“出餐后调度”试点；二是推出“主动改派”功能。

   启动“出餐后调度”试点 

商家出餐慢是造成骑手与商家矛盾冲突的主要原因之一。为减少取餐环节“人等餐”的现象，骑手可以通过骑手App即时上报获得时间补充，今年以来，我们还启动了“出餐后调度”试点，商家通过我们免费发放的终端智能硬件产品“出餐宝”，可以上报出餐情况，出餐完毕后，后台再调度骑手到店取餐，这样既能帮助减缓等餐带给骑手的配送压力，也能提升商家在出餐环节的体验。

目前，全国已经有2400个门店参与试点。在试点城市南昌，首批32家门店试点情况显示：骑手平均等餐时长下降了51%，约72%的商家反馈整体体验变好。

   推出“主动改派”功能保障骑手送餐时间  
 

在骑手完成交付前，我们会持续、主动地帮助骑手预估正在配送的订单是否合理。当我们检测到骑手因电动车突然故障等原因，导致正在配送的其他订单有超时风险时，骑手App会主动向骑手发起改派弹窗，由骑手自主决定接受或拒绝改派。

目前，这个功能已在长春、银川、青岛等多个城市试点，从试点数据来看，接受改派的骑手超时情况最高下降了51.79%。

除了“系统主动改派”功能，我们还推出了”站长改派“功能，对于系统没有及时识别或者暂时没有能力及时识别到的突发状况，骑手可以上报给站长，进行“站长改派”。此外，保障骑手的配送安全也是“订单分配”环节需要重点考虑的，我们会通过帮助骑手设置接单上限数量的方式，保障骑手的劳动安全。

“订单分配”算法应用的初衷是，在保障骑手安全的前提下，科学合理地为骑手分配订单，让骑手在合理的劳动强度下，获得更多收入。但在实际的订单分配过程中，我们发现还存在一些技术难点，在高架桥密集或信号不好等特殊场景下，获得骑手的准确实时数据仍然存在难度，如果骑手数据不准确，就容易造成一些不合理的派单。如骑手已经离开商家，但算法没有及时识别到骑手当前的精准位置，造成骑手需要折返。对于这类问题，一方面，我们会为骑手提供拒绝或转出订单的权利；另一方面，我们将继续投入技术研发，不断提升订单分配的合理度。

“订单分配”算法是一个涉及商家、骑手、用户三端体验以及GPS、IoT等技术的复杂命题，我们深知它还有很大的提升空间，我们正努力为之探索，不断完善和改进。算法只是工具，算法背后的人会让算法更有温度。“订单分配”算法虽然能更快速稳定地计算和响应，提升骑手和用户体验，但我们深知算法不是万能的。未来，我们还将不断推动算法规则的透明化，积极落实算法取中，听取多方意见，优化迭代算法技术，推动行业的高质量、健康发展。

【不断推动算法透明化，积极落实算法取中】

美团外卖“预估到达时间”算法公开：