自动调度的另一个方向，是用算法来进行路径规划选择，一般会细分到某一行业或领域

自动调度的另一个方向，是用算法来进行路径规划选择，一般会细分到某一行业或领域，如城市配送、干线配送或医疗行业、服装行业等，都是在场景下寻找路径的最优解，综合路径、路况、路桥费等因素，计算最优选择。常用的如路径规划算法、遗传算法、蚁群算法等。下面简述两个算法的应用逻辑。

遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的优化算法，具体来说，遗传算法可以通过以下步骤进行物流派车调度：

1. 个体编码：将物流车辆的行驶路线和配送计划转化为染色体编码，例如使用二进制编码或者排列编码。
2. 初始化种群：随机生成一组初始染色体，作为种群的初始状态。
3. 适应度函数：定义适应度函数，即评价染色体的好坏程度。在物流派车调度中，适应度函数可以根据物流车辆的行驶距离、时间、成本等综合因素进行评价。
4. 选择操作：根据适应度函数对种群进行选择，从中选择适应度较高的染色体进行进化。
5. 交叉操作：将选出的染色体进行交叉操作，生成新一代染色体。
6. 变异操作：对新一代染色体进行变异操作，以增加种群的多样性。
7. 替换操作：将新一代染色体替换原始种群中适应度较低的染色体，以保证种群的进化方向。
8. 迭代操作：重复进行选择、交叉、变异和替换操作，直到达到预定的停止条件，例如达到最大迭代次数或者适应度达到一定的阈值。

蚁群算法是一种基于模拟蚂蚁觅食行为的优化算法，蚁群算法可以通过以下步骤进行物流派车调度：

1. 蚂蚁模拟：将物流车辆视为蚂蚁，通过模拟蚂蚁的觅食行为来寻找最佳的配送路径和配送计划。
2. 路径选择：蚂蚁在搜索过程中，通过释放信息素和选择路径的方式，寻找最佳的路径。释放信息素的方式是将信息素分布在路径上，选择路径的方式是根据路径上的信息素浓度进行选择。在物流派车调度中，信息素可以表示为物流车辆的行驶距离、时间、成本等综合因素。
3. 更新信息素：当蚂蚁完成路径选择后，需要将路径上的信息素进行更新，以影响其他蚂蚁的选择。在物流派车调度中，可以根据物流车辆的行驶距离、时间、成本等综合因素，更新路径上的信息素浓度。
4. 重复迭代：重复进行路径选择和更新信息素操作，直到达到预定的停止条件，例如达到最大迭代次数或者信息素浓度达到一定的阈值。
5. 通过以上的逻辑，自动调度模型已经跑通，进一步可以加强运营管理和数据监控。特别说明一点，自动调度的基础建设是一个较为复杂且研发量较大的模块，如果企业想自建的话，首先考虑企业的订单量是否可以支持模型跑通，例如一个小三方每月一两万单的数量，就没有必要做自动调度模块，其次考虑投入产出比，投入较大进而ROI较低，可以横向比较是否要做，做到什么程度。

关于监测数据，检测自动调度系统运行情况的指标，基础的就是自动调度成功率=衡量系统是否能匹配到运力，自动调度接受率=衡量系统是否匹配的准，可以建立漏斗模型进一步分析再哪个环节需要改进，粗略的说，自动调度接受率超过10%可以说方向就是对的，超过30%已经及格，超过60%是相当不错的程度，初期的预测可以大致依此作为预测目标基数或阶段。