外卖平台派单算法曝光！舍近求远，背后竟隐藏这些秘密！

外卖平台的派单算法正面临着前所未有的质疑。近日，一位外卖骑手在网上爆料称，他经常遇到平台派单系统“舍近求远”的情况，明明附近有近距离的订单，却被派去更远的地方接单。这一现象引发了公众对外卖平台算法公正性和人性化程度的关注。

派单算法是外卖平台的核心竞争力之一。美团外卖每天产生巨量的订单配送日志、行驶轨迹数据。通过对这些大数据进行分析、挖掘，订单智能分配系统的目标就是基于大数据平台，根据订单的配送需求、地理环境以及每名骑手的个性化特点，实现订单与骑手的高效动态最优匹配。

然而，这个看似完美的系统却存在一些问题。首先，算法更多考虑了全局效率和订单饱和度，而不是个别骑手的工作负荷和实际收益。其次，为了追求整体效率，有时会牺牲部分订单的配送时间。例如，一位顾客在楼下店铺下单剃须刀，却被派给了两公里外的骑手，导致配送时间大大延长。

这种“舍近求远”的派单方式对骑手和用户都产生了不利影响。对骑手而言，他们不得不冒着违章的风险疾驰，甚至无法顾及用餐高峰期的送餐效率，导致工作效率下降，收入受到影响。对用户来说，等待时间延长，体验大打折扣。

那么，外卖平台为什么要这样做呢？原因在于，在外卖订单数量有限的情况下，骑手的配送速度越快，平台所支付的报酬也会相应增加。然而，当平台将订单派送给距离较远的骑手时，可能会面临骑手迟到的风险。一旦骑手迟到，平台便会扣除部分费用，从而增加平台的收入。

面对这种情况，外卖平台也在不断优化算法。美团外卖推出的“超级大脑”——O2O即时配送智能调度系统，考虑了骑手位置、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。

然而，算法优化并非易事。即时配送调度问题属于典型的NP-Hard类离散系统优化问题，解空间巨大。以一段时间内产生50个订单，一个区域有200骑手，每个骑手身上有5个订单为例，那么对应的调度问题解空间规模将达到pow(200,50)*10（部分为不可行解），这是一个天文数字！

面对如此复杂的优化问题，外卖平台采用了两个关键思路：一是问题特征分析，将问题分解为骑手路径优化和订单分配方案的优化两个层次；二是跨学科结合，利用运筹优化、机器学习、图论等多学科知识设计算法。通过不断地改进算法，在耗时下降的同时，算法的优化效果提升50%以上。

尽管如此，外卖平台还需要在效率和公平之间取得更好的平衡。未来，外卖平台可以考虑加入对骑手当前位置、剩余电量、疲劳程度等更多维度的考量，让算法在追求效率的同时更加人性化，确保骑手在付出辛劳的同时能够得到相应的回报。同时，平台也应该充分考虑骑手的工作权益和安全性，对算法进行适当优化，以兼顾整体效率与个体公平。

外卖平台派单算法的发展，反映了技术进步与人性化需求之间的矛盾与平衡。在这个过程中，如何在追求商业效益最大化的同时，充分考虑骑手的工作权益和安全性，将是外卖平台需要长期思考和解决的问题。