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[科技]美团公开外卖订单分配算法，详解算法如何判断一个骑手的时间宽裕程度和顺路程度，有哪些值得关注的信息？

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11月5日，美团发文公开外卖配送中的“订单分配”算法规则。“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？当后台接到一个新订单时，“订单分配…
X上在疯传这个揭秘外卖行业算法内幕的帖子（据说是DoorDash）
直接震碎我的三观，资本主义痛击劳动人民，不知道国内会不会有类似情况。
大致内容是
1."优先配送费"完全是安慰剂。
算法根本不在乎调度逻辑，代码里就是一个布尔值。使用场景上故意把普通订单延迟6-10分钟，让“优先”感觉自己更快。
2、有个潜规则指标叫"绝望指数"，追踪骑手有多缺钱。
如果骑手晚上10点上线、什么3块钱的单都秒接，系统就给他贴缺钱标签，然后只把低价单推给他，高价单子去吸引那些“休闲型"骑手来入局。底层逻辑是：既然他3块钱就愿意跑，凭什么给8块？
3.”打赏小费“骗局。
平台算法预测你会给10元小费，就把骑手底薪降到2块；你不给小费，底薪就8块。你的慷慨慢慢成为平台遏制骑手的帮凶，这些钱更多是补贴了平台，而不是奖励骑手。
具体原文翻译如下：
我正在图书馆用一台一次性笔记本通过公共Wi-Fi发这个帖子，因为我技术上还在一份严格的保密协议约束下。但我不在乎了。两周前我提了离职，说实话，我希望他们来告我。这件事我憋了大概八个月，眼睁睁看着代码上线，知道自己参与构建了这台机器，我晚上睡不着觉。
你们总是怀疑算法在针对你们，但现实比阴谋论还要令人沮丧得多。我是后端工程师，我参加每周的sprint规划会，听产品经理讨论如何从”人力资产”身上再榨出0.4%的利润（这真的是他们在数据库里对骑手的称呼）。他们谈论这些人的方式，就像他们是游戏里的资源节点，而不是在努力付房租的父亲母亲。
“优先配送”骗局
首先，”优先配送”完全是个骗局。内部给我们介绍的时候说这是”心理增值服务”。就像我标题里说的，当你多付那2.99美元时，订单JSON里只是改变了一个布尔值，但调度逻辑根本就忽略它。它完全不会让你的订单变快。
我们去年实际做过一个A/B测试，我们并没有加快优先订单，而是故意把普通订单延迟了5到10分钟，这样优先订单”感觉上”更快。管理层很满意这个结果。我们通过让标准服务变差（而不是让高级服务变好）赚了几百万美元的纯利润。
“绝望指数”
但真正让我恶心、也是我离职的主要原因，是”绝望指数”。我们有一个隐藏的骑手指标，根据他们接单行为来追踪他们有多缺钱。
如果一个骑手通常在晚上10点上线，毫不犹豫地接每一个3美元的垃圾订单，算法就会给他打上”高度绝望”的标签。一旦被标记，系统就故意不再给他推高报酬的订单。逻辑是：”既然他绝望到愿意6美元跑一趟，我们为什么要付15美元？”我们把好单子留给”休闲型”骑手来吸引他们、让他们觉得有趣，而全职骑手被榨干。
“福利费”骗局
然后是”福利费”。你可能注意到最近劳动法通过后，账单上出现了1.50美元的”监管响应费”或”骑手福利费”。这个措辞设计得让你觉得你在帮助骑手。
实际上，这笔钱直接进了一个公司的专项基金，用来游说反对骑手工会。我们有一个专门的内部成本中心叫”政策防御”，这笔费用直接流进去。你实际上是在付钱给那些高端律师，让他们努力让你的外卖小哥继续穷下去。
小费盗窃2.0
关于小费，我们基本上在搞”小费盗窃2.0”。我们不再”合法地”偷小费了，因为之前被告过。现在我们用预测模型来动态降低底薪。
如果算法预测你是个”高小费用户”，你可能会给10美元小费，它就只给骑手2美元的底薪。如果你不给小费，它就给骑手8美元底薪来确保有人接单。结果就是，你的慷慨并没有奖励骑手，而是在补贴我们。你在替我们付他们的工资，这样我们就不用付了。
我喝醉了，我很愤怒。趁帖子被删之前随便问。


上面是流出的图片
坦白说，这份算法的价值，远远小于“公开算法”本身的价值。
这不是美团第一次公布算法，在上一次针对配送的算法公布中，我看见评论区有这么句话：


这不是我第一次看见这句话。
《人日》在2008年发布的一篇稿子中，标题就是这个：


这篇文章中，有一段我深以为然：


进一步完善信息发布制度，对于正视听、明是非、堵小道，效果很好，同时也是一种有力的舆论引导。
美团在做的，其实就是算法的透明化。
说实话，许多形形色色的算法与我们密切相关，我们却完全不知道背后的算法是什么。
买东西，不一样的手机，不一样的人搜索同一个人，价格不同。
打车，同一个地点，换个手机价格不同，
拼多多砍一刀就更不用说了。
常说你我困在信息的茧房里面，但现在我们想知道的算法机制都隐藏了，信息又有什么开放性可言？
我觉得之前骑手、平台、商家、用户四方出现矛盾，而且矛盾无法解决的原因，就是因为信息不透明。
出现问题之后，我们甚至都分辨不出是谁的问题。
至少，现在一切都在阳光下，而一旦到了阳光下，事情就必将往好的方向发展。
无独有偶，你我历史课本上肯定学过，那个关于周杰伦《爱在西元前》的黑色玄武岩。
“古巴比伦王颁布了汉谟拉比法典，刻在黑色的玄武岩至今已三千七百多年”
3700多年过去，我们今天重新审视汉谟拉比法典，
他完美吗？他不完美。
我们看看这几条：
If anyone is committing a robbery and is caught,then he shall be put to death.
（给入室偷窃者死罪）
If a "sister of a god" open a tavern,or enter a tavern to drink,then shall this woman be burned to death.
（修女喝酒、开酒店会被处死）
If a slave say to his master: "You are not my master." If they convict him his master shall cut off his ear.
（奴隶忤逆主人，死刑）
我们依旧可以从这份法典上看见奴隶社会的残余，看见对人、对女性、贵族对民众的压迫。
但是汉谟拉比法典的意义是什么，是成文。一旦成文。双方各有监督。
这本质上是古巴比伦的贵族，在向平民让渡自己的权利——对法律的知情权，以及部分对法律的解释权。
没有公开透明的成文法之前，法律本质上是贵族说什么是什么，贫民没有和贵族讨论的权利。
有了透明的成文法后，才有了法律面前人人平等的概念——至少，面对规则的时候是平等的，后续只要更高规则就好了。
我们看回到美团这个算法。
美团这个算法完美吗？不完美。
至少在目前，这个算法不能解决两个矛盾，
1，骑手永远希望安全，希望赚钱，和消费者希望配送费少，希望送得快的矛盾。
这个是永远不可能解决的问题，我们今天以同为打工人的身份提骑手叫屈，但自己点外卖的时候还是希望可以越便宜、越快越好。
骑手也会希望每一单的配送时间长一点，但是单位时间内总的配送费变低了之后自己就会加速。
这个是算法解决不了的问题。
2，现阶段技术无法完美的矛盾。
这一点就更好理解了，你打开一个不要18岁以下打开的网站，看看目前我们吹上天的人工智能翻译的结果：“山雀、猫咪，公鸡”
你就知道目前算法无法做到完美。
订单会撞车，配送时间会bug，商家出餐可能会慢，天气预报可能不准——等等等，目前的算法还有待升级。
这个是算法目前解决不了的问题。
但这不能说明美团此举是坏的，反而，就跟汉谟拉比法典一样，算法透明化之后，本质上是美团把算法的知情权和解释权，给到了用户和骑手。
只有这样，骑手和用户，与平台在对话关系上才是对等的。
我们可以想象到这份算法出来之后的诸多好处。
第一，他会有争议，争议会有意义。
会有用户，会有骑手站出来说这个算法不合理——但仔细想来，这份争论的权利是建立在算法透明的基础上的。你我如今都想抗议大数据算法不合理，却连个不合理的地方都说不出来。
面对透明的算法，争议有迹可循。
第二，有争议就会有迭代的方向。
美团既然公布了，说明他们有面对争议的准备。
而且有了争议，就有算法进步的方向，君不见miui当年这么火，不就是因为对用户开放评论反馈吗？
接着，争议会变少。
这一点就不用说了吧。
最后，这个行业会进步，甚至整个互联网行业都可以作为学习范本。
美团公布了，饿了么公布吗？
外卖公布了，电商公布吗？
电商公布了，打车公布吗？
种种算法机制透明化之后，我们作为用户这个个体，才能更好的使用互联网。
最近，不少APP都被网信办列为了超级APP，监管之下，互联网巨头们的“服务”作用必然更加凸显。
这算个屁的算法，最多算一个ppt的配图。
真正的算法要公布各种影响因子和它的权重，以及临时调整策略。
你丫的这一个图，啥有用的信息没有，除了公关。
作为运筹学的博士，几年前也曾经采访过美团配送的技术负责人，所以借助这个机会也特地做一些关于配送算法方面的科普。几年前的采访文章，感兴趣可以看一下：
这里边涉及到两个问题：1是需要对骑手到达时间进行一个预测（这本质上是一个预测问题，可以采用机器学习方法来进行预测）；2是基于之前预测出的到达时间将订单分配给骑手（这本质上一个决策问题，可以采用运筹学的方法来解决）。
配送系统输出的就是一个配送的方案，就是每个订单由哪个骑手去配送。这个在我们专业术语中被称为决策变量，可以由如下表达式确定：
定义决策变量：
x_{ij}=\left\{ \begin{array}{l} 1,\ \text{将订单}i\text{分配给骑手}j\\ 0,\ \text{不将订单}i\text{分配给骑手}j\\ \end{array} \right. （1）
在订单配送中有一些规则是绝对不能违反的，在运筹学中是通过约束来描述这些规则的。那么在订单配送中主要就是2个约束，这2个约束也是很显而易见的，如下所示：
约束1：一个订单只能分配给一个骑手
这个很好理解我就不多解释了，如下式所示：
\sum_{j\in J}^{}{x_{ij}}=1,\ \forall i\in I （2）
其中 I 为所有订单的集合， J 为所有骑手的集合。
约束2：一个骑手的配送能力上限约束
我们不能一下子给骑手安排太多的订单，因此我们用一个常数 C 来描述骑手能接订单数量的上限。另外每个订单的工作量是不一样的，有的订单距离远工作量就大，有的订单距离近工作量就小，所以我们还需要用 q_i 来描述每个订单的工作量，相当于给每个订单做了一个加权。由此我们可以给出骑手配送能力上限约束：
\sum_{i\in I}^{}{q_ix_{ij}}\le C,\ \forall j\in J （3）
目标函数：所有订单的延误时间之和最小
我们做配送算法的根本目的是什么？就是要让所有订单配送的延误时间最小。我们设 t_i 为订单 i 实际配送到用户的时间， d_i 为订单 i 计划配送的时间。点过美团外卖的都知道，在我们刚下单的时候系统里马上就有一个订单预计到达时间，这个时间就是 d_i 。所以我们的目标就是希望实际到达时间 t_i 和这个预计到达时间 d_i 尽量接近，所有如下目标函数：
\min \sum_{j\in J}{\sum_{i\in I_k}{\max \left( t_i-d_i,0 \right)}} （4）
不难发现这里边难点在于实际到达时间 t_i 不太好确定，它和订单本身有关(订单距离的远近，订单商家出餐快慢)，还和路况有关(路上有没有堵车)，还和天气有关，还和订单所处每天的时间段有关(例如中午饭点餐厅很忙，路上送餐的人也非常多)还和骑手有关（熟练的骑手和不熟练的骑手肯定配送有差异），还和订单配送的客户有关(例如客户不在家，客户手机无人接听等等)。
所以 t_i 是一个随机变量，严谨点的话 我们应该将上式改写为 期望的形式：
\min \sum_{j\in J}{\sum_{i\in I_k}{\text{E}\left[ \max \left( t_i-d_i,0 \right) \right]}}
可以看到影响 t_i 的因素非常多，这些因素背后的机理也是多种多样的，很多因素也是事先很难确定出来的。所以从纯学术问题的探讨来看，上面给出的订单配送问题（1-4） 是运筹学中的广义指派问题，虽然想获得广义指派问题的最优解也并不容易，但是目前来说求解大规模的广义指派问题的算法已经有很多了，都还可以取得相当不错的效果。因此能否准确预测出 t_i 是订单分配问题能否得出一个理想结果的关键点和难点所在。
个人的一些看法
上面是纯学术问题的探讨和科普，和伦理道德，和骑手配送体验，和用户体验等等无关。下面我聊一点个人对这个外卖配送系统的看法。
数据和算法的公开是迈出的重要第一步
可能很多骑手会说“我不懂什么算法，我也不关心什么公开算法流程和数据，我就关心你们得出的结果。”可能很多点餐用户又会说“我不懂什么算法，我也不关心什么公开算法流程和数据，我就关心我能不能付出较低的配送费用按时按点吃上外卖。”
OK，我觉得这个说法没有问题。公开意味着有了监督，你不懂算法过程，自然有人能懂。例如马航MH370出事的原因就是在于信息的不公开。在马航MH370出事之后，各国都强制在民航飞机上安装 ADS-B系统（一种主动雷达系统可以实时向空中广播飞机的当前位置 高度 速度等信息，任何人借助一些设备都可以收听这个广播）。对于大多数普通人来说你不会闲着没事去收听每个航班的ADS-B信号，但是公开本身就意味着总有人能收听，这就意味着有人能监督，出了事情也会很快找到是谁的责任，而不会重蹈马航MH370的覆辙。
另外一方面对于我们这些研究者来说，除了可以监督之外，也可以利用这些数据和算法来自己研究配送算法，乃至于改进配送算法，实现整个配送效率的提升。
最后是我个人的一点碎碎念，外卖配送问题，快递配送问题，库存管理等等这些背后所用到的算法都是运筹学。而普通人对运筹学没有什么概念，但实际上运筹学已经深入到我们生活的方方面面了，只是更多的时候它是在背后悄悄地发挥作用普通人看不到，也了解不到。希望借助这次美团公开外卖订单分配算法的契机，能够更多的科普运筹学，提升普通人对运筹学的认识。我坚信科技能改变我们的生活，运筹学能提升我们的生活质量，但科技并不能解决我们目前面对得所有问题。
参考文献：Liu, S., He, L., & Max Shen, Z. J. (2020). On-Time Last-Mile Delivery: Order Assignment with Travel-Time Predictors. Management Science.
将「骑手与消费者」两者的需求矛盾化，这逻辑本身就是错的。
骑手永远希望安全，希望赚钱，和消费者希望配送费少，希望送得快的矛盾。
消费者要求的并不是快，而是准时，快与准时是不同的概念。
倘若张三希望第二天早上7点吃上新鲜的馒头，那么他的需求是新鲜的馒头+七点前送达。
倘若张三希望现在15分钟内能吃到热腾腾的炸鸡，那么他的需求是新鲜的炸鸡+15分钟内送达。
对比两者需求可以发现，两者的共同之处在于新鲜的食物以及准时，食物不新鲜以及超时意味着体验下降。
王二麻子包子铺给了张三隔夜的馒头，这个责任是在商家而不是外卖平台，而外卖平台没有在承诺的时间送达，这个责任就落在平台上。理性的消费者知道，一个远在一公里外的店铺，你不可能要求快递员在5分钟内送到。倘若外卖市场是充分竞争的，他会去寻找一个最接近其需求的承诺送达时间平台，但很可惜现在做不到。因此，我们发现快这个字并不是针对消费者，而是针对平台。即平台在要求快。
平台为何要求快？浅显的理由认为，平台将这些骑手当成是自己的雇员，必须要在单位时间里充分利用雇员的剩余价值；或者平台认为这些骑手都是懒惰的，骑手数量永远跟不上订单量，因此要督促他们提高效率。
前一个理由目前已被平台自己的行为所否定，也不被大多数与平台合作的人力资源公司所承认，目前为止大多司法判例不认可骑手与他们之间存在劳动关系。他们更希望骑手们是自己的雇员，又不用承担雇员责任。而且现阶段从北京市就业工作领导小组印发的《关于促进新就业形态发展的若干措施》可以看出，倘若平台以及人力资源公司对骑手过度管理，不让骑手在各个平台自由接单，那么骑手就要被认定为「平台网约劳动者」，因此，在没有劳动关系的情况下剩余价值论这种观点没有实际的讨论意义。
后一个理由目前已被骑手行业的现状给否定。骑手数量实际已基本饱和，而是平台长期居于行业垄断没有优化资源配置合理配置骑手资源以及配送价格导致外卖订单被不合理的分为：优质订单、普通订单以及劣质订单。优质订单的特点是固定、集中、距离近，一个骑手同时可以送几单、甚至更多……普通订单的特点是供需两端的距离具有稳定性，供给端（商圈）辐射的需求端（居民区以及商业楼宇）确定。而劣质订单则是距离长、需求不固定、供给端与需求端的距离过长。平台通过算法将优质订单、普通订单分配给长期专职从事的骑手，将劣质订单分配给一些零时做的骑手。这种现象的具体表现为，零星从事配送工作的众包骑手们与优质订单基本无缘，配送枪单还需要靠手速。这也是北京人社局副处长辛苦一天才挣41元的主要原因之一。
因此，反垄断的意义就在于逼迫平台从这种不合理的资源分配惰性中苏醒过来，从「惯养」消费者的惰性中苏醒过来。重新制定更科学的分配方案，平等对待骑手、科学设置骑手站点、科学设置配送费用。出租车网约车以距离收费，为何配送费不是按距离收费、或按重量计件收费？相信倘若有一个更合理的、透明的收费标准，而不是这么一段模糊的提示说明——任由平台设置，消费者是愿意接受的。


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